Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint.

In dieser Artikelserie analysieren wir klassische Handelsstrategien mit modernen Algorithmen, um festzustellen, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel greifen wir einen klassischen Ansatz für den Handel mit dem SP500 auf, indem wir seine Beziehung zu den US-Staatsanleihen nutzen.

Lineare Kernel sind die einfachste Matrix ihrer Art, die beim maschinellen Lernen für lineare Regression und Support Vector Machines verwendet wird. Der Matérn-Kernel hingegen ist eine vielseitigere Version der Radialbasisfunktion, die wir in einem früheren Artikel besprochen haben, und er eignet sich für die Abbildung von Funktionen, die nicht so glatt sind, wie es die RBF annehmen würde. Wir erstellen eine nutzerdefinierte Signalklasse, die beide Kernel für die Vorhersage von Long- und Short-Bedingungen verwendet.

In diesem Artikel erstellen wir ein synthetisches Symbol mit Hilfe eines Generative Adversarial Network (GAN), das realistische Finanzdaten generiert, die das Verhalten tatsächlicher Marktinstrumente, wie z. B. EURUSD, nachahmen. Das GAN-Modell lernt Muster und Volatilität aus historischen Marktdaten und erstellt synthetische Preisdaten mit ähnlichen Merkmalen.

Geometrische Muster bieten Händlern eine prägnante Methode zur Interpretation von Kursbewegungen. Viele Analysten zeichnen Trendlinien, Rechtecke und andere Formen mit der Hand und treffen ihre Handelsentscheidungen dann auf der Grundlage der von ihnen gesehenen Formationen. In diesem Artikel untersuchen wir eine automatisierte Alternative: die Nutzung von MQL5 zur Erkennung und Analyse der gängigsten geometrischen Muster. Wir schlüsseln die Methodik auf, erörtern Details der Implementierung und zeigen auf, wie die automatische Mustererkennung die Markteinblicke eines Händlers schärfen kann.

Die genaue Berechnung der wichtigsten Handelswerte ist ein unverzichtbarer Bestandteil des Arbeitsablaufs eines jeden Händlers. In diesem Artikel werden wir die Integration eines leistungsstarken Dienstprogramms - des Forex-Rechners - in das Handelsverwaltungs-Panel besprechen, wodurch die Funktionalität unseres Multi-Panel-Handelsverwaltungssystems noch erweitert wird. Die effiziente Bestimmung von Risiko, Positionsgröße und potenziellem Gewinn ist bei der Platzierung von Handelsgeschäften von entscheidender Bedeutung, und diese neue Funktion wurde entwickelt, um diesen Prozess innerhalb des Panels schneller und intuitiver zu gestalten. Erforschen Sie mit uns die praktische Anwendung von MQL5 beim Aufbau fortgeschrittener Handelspanels.

Dieser Artikel stellt einen Übergang zwischen dem bisher Erörterten und einer neuen Phase der Forschung dar. Um diesen Artikel zu verstehen, müssen Sie die vorherigen Artikel lesen. 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.

Reinforcement Learning ist neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen eine der drei Hauptrichtungen des maschinellen Lernens. Es geht also um die optimale Steuerung oder das Erlernen der besten langfristigen Strategie, die der Zielfunktion am besten entspricht. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir die mögliche Rolle, die ein MLP für den Lernprozess eines von einem Assistenten zusammengestellten Expertenberaters spielt.

Der Indikator UT BOT ATR Trailing ist ein persönlicher und anpassbarer Indikator, der sehr effektiv für Händler ist, die gerne schnelle Entscheidungen treffen und Geld aus Preisunterschieden machen, die als kurzfristiger Handel bezeichnet werden (Scalper), und sich auch als wichtig und sehr effektiv für langfristige Händler (positionelle Händler) erweist.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines vollständig anpassbaren Skripts für den Preisdatenexport mit MQL5, das einen neuen Fortschritt in der Simulation des CGI-Modells Price Man darstellt. Wir haben fortschrittliche Verfeinerungstechniken implementiert, um sicherzustellen, dass die Daten nutzerfreundlich und für Animationszwecke optimiert sind. Außerdem werden wir die Möglichkeiten von Blender 3D bei der effektiven Arbeit mit und der Visualisierung von Preisdaten kennenlernen und sein Potenzial für die Erstellung dynamischer und ansprechender Animationen demonstrieren.

In der heutigen Diskussion untersuchen wir die Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen, um zu erfahren, in welchem Zeitrahmen unser KI-Modell am besten abschneidet. Unsere Analyse führt uns zu dem Schluss, dass die monatlichen und stündlichen Zeitrahmen Modelle mit relativ niedrigen Fehlerquoten für das EURUSD-Paar ergeben. Wir haben dies zu unserem Vorteil genutzt und einen Handelsalgorithmus entwickelt, der KI-Prognosen auf dem monatlichen Zeitrahmen erstellt und seine Handelsgeschäfte auf dem stündlichen Zeitrahmen ausführt.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen die grundlegenden Dateioperationen und wie Sie einen flexiblen Handler zur Anpassung konfigurieren. Wir werden die Klasse CLogifyHandlerFile aktualisieren, um Protokolle direkt in die Datei zu schreiben. Wir werden einen Leistungstest durchführen, indem wir eine Strategie für EURUSD eine Woche lang simulieren und bei jedem Tick Protokolle erstellen, mit einer Gesamtzeit von 5 Minuten und 11 Sekunden. Das Ergebnis wird in einem zukünftigen Artikel verglichen, in dem wir ein Caching-System zur Verbesserung der Leistung implementieren werden.

In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung von Ensemblemodellen fort, indem wir das Konzept der Gates erörtern, insbesondere wie sie bei der Kombination von Modellergebnissen nützlich sein können, um entweder die Vorhersagegenauigkeit oder die Modellgeneralisierung zu verbessern.

In diesem Artikel erweitern wir das ursprüngliche Quarters-Skript durch die Einführung des Quarters-Boards, einem Werkzeug, mit dem Sie direkt im Chart zwischen den Viertelstufen umschalten können, ohne den Code erneut aufrufen zu müssen. Sie können ganz einfach bestimmte Levels aktivieren oder deaktivieren, und der EA bietet auch Kommentare zur Trendrichtung, damit Sie Marktbewegungen besser verstehen können.

Wir greifen den Ilan Grid Expert Advisor wieder auf und integrieren Q-Learning in MQL5, um eine adaptive Version für MetaTrader 5 zu erstellen. Der Artikel zeigt, wie man Zustandsmerkmale definiert, sie für eine Q-Tabelle diskretisiert, Aktionen mit ε-greedy auswählt und Belohnungen für Mittelwertbildung und Ausgänge gestaltet. Sie implementieren das Speichern/Laden der Q-Tabelle, stellen die Lernparameter ein und testen EURUSD/AUDUSD im Strategy Tester, um die Stabilität und das Drawdown-Risiko zu bewerten.

In diesem Artikel werden wir die Reaktionsfähigkeit des Admin Panels verbessern, das wir zuvor erstellt haben. Darüber hinaus werden wir die Bedeutung der schnellen Nachrichtenübermittlung im Zusammenhang mit Handelssignalen untersuchen.

Lernen Sie, wie Sie eine umfassende EX5-Bibliothek für schwebende Aufträge in Ihrem MQL5-Code oder Ihren Projekten entwickeln und implementieren. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie eine umfangreiche EX5-Bibliothek für die Verwaltung schwebender Aufträge erstellen können, und führt Sie durch den Import und die Implementierung dieser Bibliothek, indem er ein Handels-Panel oder eine grafische Nutzeroberfläche (GUI) erstellt. Das Expert Advisor-Order-Panel ermöglicht es den Nutzern, schwebende Aufträge, die mit einer bestimmten magischen Zahl verknüpft sind, direkt über die grafische Oberfläche im Chartfenster zu öffnen, zu überwachen und zu löschen.

In dieser Artikelserie nehmen wir bekannte Handelsstrategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Testen Sie mit uns in der heutigen Diskussion, ob es eine zuverlässige Beziehung zwischen Edelmetallen und Währungen gibt.

In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Segmentierung von 3D-Objekten vor, die auf dem Superpoint Transformer (SPFormer) basiert und bei der die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Datenaggregation entfällt. Dadurch wird der Segmentierungsprozess beschleunigt und die Leistung des Modells verbessert.

Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das für die Modellierung sequenzieller Daten entwickelt wurde, indem es langfristige Abhängigkeiten effektiv erfasst und das Problem des verschwindenden Gradienten löst. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LSTM zur Vorhersage zukünftiger Trends eingesetzt werden kann, um die Leistung von Trendfolgestrategien zu verbessern. Der Artikel behandelt die Einführung von Schlüsselkonzepten und die Motivation hinter der Entwicklung, das Abrufen von Daten aus dem MetaTrader 5, die Verwendung dieser Daten zum Trainieren des Modells in Python, die Integration des maschinellen Lernmodells in MQL5 und die Reflexion der Ergebnisse und zukünftigen Bestrebungen auf der Grundlage von statistischem Backtesting.

Die Finanzmärkte sind nicht vollkommen ausgeglichen. Einige Märkte steigen, andere fallen, und wieder andere zeigen ein gewisses Schwankungsverhalten, das auf Unsicherheit in beide Richtungen hindeutet. Diese unausgewogenen Informationen können beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen irreführend sein, da sich die Märkte häufig ändern. In diesem Artikel werden wir verschiedene Möglichkeiten erörtern, dieses Problem zu lösen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Crab Harmonic Pattern System in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster der Krabbe oder „crab“ mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnisse identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst. Wir integrieren visuelles Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke und Trendlinien, um die Struktur des XABCD-Musters und die Handelsniveaus anzuzeigen.

Der Artikel beschreibt die Eigenschaften des nichtlinearen Modells der bedingten Heteroskedastizität (GARCH). Der Indikator iGARCH wurde auf seiner Grundlage für die Vorhersage der Volatilität einen Schritt weiter entwickelt. Die numerische Analysebibliothek ALGLIB wird zur Schätzung der Modellparameter verwendet.

Der Artikel ist dem AMO-Algorithmus gewidmet, der die saisonale Migration von Tieren auf der Suche nach optimalen Bedingungen für Leben und Fortpflanzung modelliert. Zu den Hauptfunktionen von AMO gehören die Verwendung topologischer Nachbarschaften und ein probabilistischer Aktualisierungsmechanismus, der die Implementierung vereinfacht und die Flexibilität für verschiedene Optimierungsaufgaben gewährleistet.

Dieser Teil befasst sich mit fortgeschrittenen Techniken zur Integration von MQL5 mit leistungsstarken Datenverarbeitungswerkzeugen und konzentriert sich auf den effizienten Umgang mit Big Data zur Verbesserung der Handelsanalyse und Entscheidungsfindung.

Schließen Sie sich unserer heutigen Diskussion an, wenn wir nach einem algorithmischen Verfahren suchen, mit dem wir die Gesamtzahl der Ausstiege aus Gewinngeschäften minimieren können. Das Problem, mit dem wir konfrontiert waren, ist sehr schwierig, und die meisten Lösungen, die in den Diskussionen in der Gemeinschaft genannt wurden, haben keine festen Regeln. Unser algorithmischer Ansatz zur Lösung des Problems erhöhte die Rentabilität unserer Handelsgeschäft und reduzierte den durchschnittlichen Verlust pro Handelsgeschäft. Es müssen jedoch noch weitere Fortschritte gemacht werden, um alle Handelsgeschäfte, die ausgestoppt werden, vollständig herauszufiltern, aber unsere Lösung ist ein guter erster Schritt, den jeder ausprobieren kann.

Kerzenmuster sind für den Handel mit Kursen von grundlegender Bedeutung und bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Umkehr oder Fortsetzung des Marktes. Stellen Sie sich ein zuverlässiges Tool vor, das kontinuierlich jeden neuen Kursbalken überwacht, wichtige Formationen wie die Muster von Engulfing, Hammer, Dojis und Sterne identifiziert und Sie sofort benachrichtigt, wenn ein bedeutendes Handelseinstellungen erkannt wird. Genau diese Funktionalität haben wir entwickelt. Egal, ob Sie neu im Handel sind oder ein erfahrener Profi, dieses System bietet Echtzeit-Warnungen für Kerzenmuster, sodass Sie sich auf die Ausführung von Geschäften mit mehr Vertrauen und Effizienz konzentrieren können. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie er funktioniert und wie er Ihre Handelsstrategie verbessern kann.

Der Stochastik-Oszillator und der Fractal Adaptive Moving Average sind ein weiteres Indikatorpaar, das aufgrund seiner Fähigkeit, sich in einem MQL5 Expert Advisor zu ergänzen, verwendet werden kann. Wir betrachten den Stochastik aufgrund seiner Fähigkeit, Momentumverschiebungen zu erkennen, während der FrAMA zur Bestätigung der vorherrschenden Trends verwendet wird. Bei der Erkundung dieser Indikatorenkombination verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu testen.

Der Artikel implementiert einen schnellen Strategietester für maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Numba. Das ist 50 Mal schneller als der reine Python-Strategie-Tester. Der Autor empfiehlt die Verwendung dieser Bibliothek, um mathematische Berechnungen zu beschleunigen, insbesondere solche, die Schleifen beinhalten.

Wir haben lange Zeit nur an den Indikatoren gearbeitet, aber jetzt ist es an der Zeit, den Dienst wieder zum Laufen zu bringen und zu sehen, wie das Chart auf der Grundlage der bereitgestellten Daten erstellt wird. Da die ganze Sache jedoch nicht so einfach ist, müssen wir aufmerksam sein, um zu verstehen, was uns erwartet.

In diesem Artikel werden wir uns den Mersenne-Twister-Zufallszahlengenerator ansehen und ihn mit dem Standardgenerator in MQL5 vergleichen. Wir werden auch herausfinden, welchen Einfluss die Qualität des Zufallszahlengenerators auf die Ergebnisse der Optimierungsalgorithmen hat.

Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung der Spieltheorie von John Nash, insbesondere des Gleichgewichts nach Nash, im Handel. Es wird erörtert, wie Händler Python-Skripte und MetaTrader 5 nutzen können, um Marktineffizienzen mit Hilfe der Nash-Prinzipien zu identifizieren und auszunutzen. Der Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Umsetzung dieser Strategien, einschließlich der Verwendung von Hidden-Markov-Modellen (HMM) und statistischer Analysen, um die Handelsleistung zu verbessern.

In der Welt der Big Data gibt es Millionen von alternativen Datensätzen, die das Potenzial haben, unsere Handelsstrategien zu verbessern. In dieser Artikelserie werden wir Ihnen helfen, die informativsten öffentlichen Datensätze zu finden.

Lernen Sie, einen Harmonic Pattern Indikator in MQL5 unter Verwendung von Chart-Objekten zu erstellen. Entdecken Sie, wie Sie Umkehrpunkte erkennen, Fibonacci-Retracements anwenden und die Mustererkennung automatisieren können.