Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

„Depth of Market“ ist zweifellos ein sehr wichtiges Element für die Ausführung von schnellen Handelsgeschäften, insbesondere bei den Algorithmen des Hochfrequenzhandels (HFT). In dieser Artikelserie werden wir uns mit dieser Art von Handelsereignissen befassen, die über einen Broker für viele handelbare Symbole erworben werden können. Wir beginnen mit einem Indikator, bei dem Sie die Farbpalette, die Position und die Größe des direkt im Chart angezeigten Histogramms anpassen können. Wir werden uns auch ansehen, wie man BookEvent-Ereignisse erzeugt, um den Indikator unter bestimmten Bedingungen zu testen. Weitere mögliche Themen für zukünftige Artikel sind die Speicherung von Preisverteilungsdaten und deren Verwendung in einem Strategietester.

Begleiten Sie uns heute, wenn wir uns der Herausforderung stellen, eine profitable Ausbruchs-Handelsstrategie in MQL5 zu entwickeln. Wir haben das Währungspaar EURUSD ausgewählt und versucht, Kursausbrüche auf dem stündlichen Zeitrahmen zu handeln. Unser System hatte Schwierigkeiten, zwischen falschen Ausbrüchen und dem Beginn eines echten Trends zu unterscheiden. Wir haben unser System mit Filtern überlagert, die unsere Verluste minimieren und gleichzeitig unsere Gewinne erhöhen sollen. Am Ende haben wir unser System erfolgreich profitabel und weniger anfällig für falsche Ausbrüche gemacht.

Vielen Programmieranfängern fällt es schwer zu verstehen, warum ihr Code nicht so funktioniert, wie sie es erwarten. Es gibt viele Dinge, die einen Code wirklich funktional machen. Es ist nicht nur ein Haufen verschiedener Funktionen und Operationen, die den Code zum Laufen bringen. Heute lade ich Sie dazu ein, zu lernen, wie man richtigen Code erstellt, anstatt Fragmente zu kopieren und einzufügen. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für didaktische Zwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir uns die wichtigsten Operatoren ansehen. Obwohl das Thema einfach zu verstehen ist, gibt es einige Punkte, die von großer Bedeutung sind, wenn es darum geht, mathematische Ausdrücke in das Codeformat aufzunehmen. Ohne ein angemessenes Verständnis dieser Details geben Programmierer mit wenig oder gar keiner Erfahrung schließlich den Versuch auf, ihre eigenen Lösungen zu entwickeln.

Die Kursentwicklung kann durch die Identifizierung von Divergenzen effektiv analysiert werden, wobei technische Indikatoren wie der RSI wichtige Bestätigungssignale liefern. Im folgenden Artikel erläutern wir, wie eine automatisierte RSI-Divergenzanalyse Trendfortsetzungen und -umkehrungen erkennen kann und damit wertvolle Einblicke in die Marktstimmung bietet.

Die Erkennung von Mustern auf den Finanzmärkten ist eine Herausforderung, denn dazu muss man sehen, was auf dem Chart zu sehen ist, und das ist in MQL5 aufgrund der Bildbeschränkungen schwierig zu bewerkstelligen. In diesem Artikel werden wir ein anständiges Modell in Python besprechen, das uns hilft, mit minimalem Aufwand Muster im Chart zu erkennen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein 5-Drives-Mustersystem in MQL5, das steigende und fallende harmonische 5-Drives-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die A-B-C-D-E-F-Musterstruktur klar darzustellen.

In früheren Artikeln haben wir die Decision-Transformer-Methode und mehrere davon abgeleitete Algorithmen besprochen. Wir haben mit verschiedenen Zielsetzungsmethoden experimentiert. Während der Experimente haben wir mit verschiedenen Arten der Zielsetzung gearbeitet. Die Studie des Modells über die frühere Trajektorie blieb jedoch immer außerhalb unserer Aufmerksamkeit. In diesem Artikel. Ich möchte Ihnen eine Methode vorstellen, die diese Lücke füllt.

In diesem Artikel wird eine recht effektive Methode zur Vorhersage der Trajektorie von Multi-Agenten vorgestellt, die sich an verschiedene Umweltbedingungen anpassen kann.

In diesem Artikel werden wir das Preismuster der „Outside Bar“ in der DoEasy-Bibliothek entwickeln und die Methoden des Zugriffs auf das Preismuster-Management optimieren. Außerdem werden wir Fehler und Unzulänglichkeiten beheben, die bei den Bibliothekstests festgestellt wurden.

In diesem Artikel geht es um die Verwendung von Zyklen im Handel. Wir werden den Aufbau einer Handelsstrategie auf der Grundlage zyklischer Modelle in Betracht ziehen.

Schauen wir uns die wichtigsten Phasen der EA-Entwicklung an. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, eine einzelne Instanz der entwickelten Handelsstrategie zu optimieren. Versuchen wir, alle notwendigen Informationen über die Testergebnisse während der Optimierung an einem Ort zu sammeln.

Die Batch-Normalisierung ist die Vorverarbeitung von Daten, bevor sie in einen Algorithmus für maschinelles Lernen, z. B. ein neuronales Netz, eingespeist werden. Dies geschieht immer unter Berücksichtigung der Art der Aktivierung, die der Algorithmus verwenden soll. Wir untersuchen daher die verschiedenen Ansätze, die man mit Hilfe eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors verfolgen kann, um die Vorteile dieses Ansatzes zu nutzen.

Hidden Markov Modelle (HMM) sind leistungsstarke statistische Instrumente, die durch die Analyse beobachtbarer Kursbewegungen die zugrunde liegenden Marktzustände identifizieren. Im Handel verbessern HMM die Volatilitätsprognose und liefern Informationen für Trendfolgestrategien, indem sie Marktverschiebungen modellieren und antizipieren. In diesem Artikel stellen wir das vollständige Verfahren zur Entwicklung einer Trendfolgestrategie vor, die HMM zur Prognose der Volatilität als Filter einsetzt.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MQL5-Programmierung nutzen können, um Marktniveaus zu bestimmen und zwischen schwächeren und stärkeren Kursniveaus zu unterscheiden. Wir werden einen funktionierenden Support and Resistance Strength Indicator (SRSI) entwickeln.

In dieser Diskussion werden wir die bestehende Dialogbibliothek sorgfältig erweitern, um die Logik der Verwaltung der Farbmodi (Theme) zu integrieren. Darüber hinaus werden wir Methoden für den Theme-Wechsel in die Klassen CDialog, CEdit und CButton integrieren, die in unserem Admin-Panel-Projekt verwendet werden. Lesen Sie weiter für weitere aufschlussreiche Perspektiven.

Die Autoren der FreDF-Methode haben den Vorteil der kombinierten Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich experimentell bestätigt. Die Verwendung von gewichteten Hyperparameter ist jedoch für nicht-stationäre Zeitreihen nicht optimal. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der adaptiven Kombination von Vorhersagen im Frequenz- und Zeitbereich vertraut machen.

Wir fahren fort mit der Analyse und Vorhersage von Zeitreihen im Frequenzbereich. In diesem Artikel machen wir uns mit einer neuen Methode zur Vorhersage von Daten im Frequenzbereich vertraut, die zu vielen der bisher untersuchten Algorithmen hinzugefügt werden kann.

Im heutigen Artikel werden wir eine Kompilierungsdirektive besprechen, die in verschiedenen Codes, die in MQL5 zu finden sind, häufig verwendet wird. Obwohl diese Direktive hier nur oberflächlich erklärt wird, ist es wichtig, dass Sie sich mit ihrer Verwendung vertraut machen, da sie bald unverzichtbar sein wird, wenn Sie sich auf höheren Ebenen der Programmierung bewegen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Ein Großteil der bisher untersuchten Modelle basiert auf der Transformer-Architektur. Bei langen Sequenzen können sie jedoch ineffizient sein. In diesem Artikel werden wir uns mit einer alternativen Richtung der Zeitreihenprognose auf der Grundlage von Zustandsraummodellen vertraut machen.

CatBoost ist ein leistungsfähiges, baumbasiertes, maschinelles Lernmodell, das auf die Entscheidungsfindung auf der Grundlage stationärer Merkmale spezialisiert ist. Andere baumbasierte Modelle wie XGBoost und Random Forest haben ähnliche Eigenschaften in Bezug auf ihre Robustheit, ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu verarbeiten, und ihre Interpretierbarkeit. Diese Modelle haben ein breites Anwendungsspektrum, das von der Merkmalsanalyse bis zum Risikomanagement reicht.

Erleben Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines nutzerdefinierten JSON-Parsers in MQL5, komplett mit Objekt- und Array-Handling, Fehlerprüfung und Serialisierung. Gewinnen Sie praktische Einblicke in die Verknüpfung Ihrer Handelslogik mit strukturierten Daten mit dieser flexiblen Lösung für den Umgang mit JSON in MetaTrader 5.

MQL5 bietet unendlich viele Möglichkeiten, automatisierte Handelssysteme zu entwickeln, die auf Ihre Wünsche zugeschnitten sind. Wussten Sie, dass er sogar komplexe mathematische Berechnungen durchführen kann? In diesem Artikel stellen wir die japanische Heikin Ashi Technik als automatisierte Handelsstrategie vor.

Dieser Artikel befasst sich mit der Optimierung der RSI-Werte und -Perioden für bessere Handelssignale. Wir stellen Methoden zur Schätzung optimaler RSI-Werte vor und automatisieren die Periodenauswahl mithilfe von Rastersuche und statistischen Modellen. Schließlich implementieren wir die Lösung in MQL5 und setzen Python für die Analyse ein. Unser Ansatz ist pragmatisch und geradlinig, um Ihnen zu helfen, potenziell komplizierte Probleme auf einfache Weise zu lösen.

Der dynamische Multi-Pair Expert Advisor nutzt sowohl Korrelations- als auch inverse Korrelationsstrategien zur Optimierung der Handelsperformance. Durch die Analyse von Echtzeit-Marktdaten werden die Beziehungen zwischen Währungspaaren identifiziert und genutzt.

In diesem Artikel werden wir einen volumenbasierten Indikator, den Chaikin Money Flow (CMF), vorstellen, nachdem wir erläutert haben, wie er konstruiert, berechnet und verwendet werden kann. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser ist.

In diesem Artikel werden wir den dritten Teil unserer Reise zur Formulierung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors (EA) erkunden und uns dabei speziell auf die Integration von Mean Reversion- und Momentum-Handelsstrategien konzentrieren. Wir werden aufschlüsseln, wie man Kursabweichungen vom Mittelwert (Z-Score) erkennt und darauf reagiert, und wie man das Momentum bei mehreren Devisenpaaren misst, um die Handelsrichtung zu bestimmen.

Die Finanzmärkte sind unberechenbar, und Handelsstrategien, die in der Vergangenheit profitabel erschienen, brechen unter realen Marktbedingungen oft zusammen. Das liegt daran, dass die meisten Strategien, wenn sie einmal eingeführt sind, nicht mehr angepasst werden oder aus ihren Fehlern lernen können. Mit Hilfe von Ideen aus der Kontrolltheorie können wir mit Hilfe von Rückkopplungsreglern beobachten, wie unsere Strategien mit den Märkten interagieren und ihr Verhalten auf Rentabilität ausrichten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Hinzufügen eines Feedback-Controllers zu einer einfachen gleitenden Durchschnittsstrategie die Gewinne verbessert, das Risiko reduziert und die Effizienz erhöht, was beweist, dass dieser Ansatz ein großes Potenzial für Handelsanwendungen hat.

Willkommen zum dritten Teil unserer Trendserie! Heute werden wir uns mit der Verwendung von Divergenzen als Strategie zur Identifizierung optimaler Einstiegspunkte innerhalb des vorherrschenden Tagestrends beschäftigen. Wir werden auch einen nutzerdefinierten Gewinnsicherungsmechanismus einführen, der einem Trailing-Stop-Loss ähnelt, aber einzigartige Verbesserungen aufweist. Darüber hinaus werden wir den Experten Trend Constraint zu einer fortschrittlicheren Version ausbauen und eine neue Handelsausführungsbedingung einführen, die die bestehenden Bedingungen ergänzt. Im weiteren Verlauf werden wir die praktische Anwendung von MQL5 bei der Entwicklung von Algorithmen weiter erforschen und Ihnen tiefer gehende Einblicke und umsetzbare Techniken vermitteln.

Die Volatilität erreicht ihren Höhepunkt in der Regel in der Nähe von Ereignissen mit hohem Nachrichtenwert, wodurch sich erhebliche Ausbruchschancen ergeben. In diesem Artikel werden wir den Umsetzungsprozess einer kalenderbasierten Ausbruch-Strategie skizzieren. Wir werden alles von der Erstellung einer Klasse zur Interpretation und Speicherung von Kalenderdaten über die Entwicklung realistischer Backtests mit diesen Daten bis hin zur Implementierung von Ausführungscode für den Live-Handel behandeln.