Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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.

In diesem Artikel behandeln wir ein wichtiges Thema, das nur wenige Menschen verstehen: Nutzerdefinierte Ereignisse. Gefahren. Vor- und Nachteile dieser Elemente. Dieses Thema ist der Schlüssel für diejenigen, die professionelle Programmierer in MQL5 oder einer anderen Sprache werden wollen. Hier werden wir uns auf MQL5 und MetaTrader 5 konzentrieren.

In diesem Artikel geht es um die Klasse C_ChartFloatingRAD. Das ist es, was Chart Trade ausmacht. Doch damit ist die Erklärung noch nicht zu Ende. Wir werden sie im nächsten Artikel vervollständigen, da der Inhalt dieses Artikels recht umfangreich ist und ein tiefes Verständnis erfordert. 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.

Durch die Untersuchung der FEDformer-Methode haben wir die Tür zum Frequenzbereich der Zeitreihendarstellung geöffnet. In diesem neuen Artikel werden wir das begonnene Thema fortsetzen. Wir werden uns mit einer Methode befassen, mit der wir nicht nur eine Analyse durchführen, sondern auch spätere Zustände in einem bestimmten Bereich vorhersagen können.

Die künstliche, kooperative Suche (Artificial Cooperative Search, ACS) ist eine innovative Methode, bei der eine binäre Matrix und mehrere dynamische Populationen auf der Grundlage von wechselseitigen Beziehungen und Kooperation verwendet werden, um schnell und genau optimale Lösungen zu finden. Der einzigartige Ansatz von ACS in Bezug auf Räuber und Beute ermöglicht es, hervorragende Ergebnisse bei numerischen Optimierungsproblemen zu erzielen.

In dem Artikel werden die klassischen Instrumente der Korrelationsanalyse betrachtet. Der Schwerpunkt liegt auf einem kurzen theoretischen Hintergrund sowie auf der praktischen Anwendung des Pearson-Chi-Quadrat-Tests auf Unabhängigkeit und des Korrelationsverhältnisses.

In diesem Artikel wird das neue PSformer-Framework vorgestellt, das die Architektur des einfachen Transformers an die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit multivariaten Zeitreihenprognosen anpasst. Der Rahmen basiert auf zwei wichtigen Innovationen: dem Parameter-Sharing-Mechanismus (PS) und der Segment Attention (SegAtt).

Die KI-Durchbrüche, die die Schlagzeilen beherrschen, von ChatGPT bis hin zu selbstfahrenden Autos, entstehen nicht durch isolierte Modelle, sondern durch kumulatives Wissen, das aus verschiedenen Modellen oder gemeinsamen Bereichen übertragen wird. Jetzt kann derselbe Ansatz "einmal lernen, überall anwenden" angewandt werden, um unsere KI-Modelle im algorithmischen Handel zu transformieren. In diesem Artikel erfahren wir, wie wir die aus verschiedenen Instrumenten gewonnenen Informationen nutzen können, um mit Hilfe von Transfer Learning die Vorhersagen für andere Instrumente zu verbessern.

Sind Sie es leid, Zeit mit der Suche nach genau der Datei zu verschwenden, die Ihre Anwendung zum Funktionieren braucht? Wie wäre es, alles in die ausführbare Datei aufzunehmen? Auf diese Weise müssen Sie nicht nach den Dingen suchen. Ich weiß, dass viele Menschen diese Form der Verteilung und Speicherung nutzen, aber es gibt einen viel geeigneteren Weg. Zumindest was die Verteilung von ausführbaren Dateien und deren Speicherung betrifft. Die hier vorgestellte Methode kann sehr nützlich sein, da Sie den MetaTrader 5 selbst als hervorragenden Assistenten verwenden können, ebenso wie MQL5. Außerdem ist es nicht so schwer zu verstehen.

In diesem Artikel werden wir uns eine nicht standardisierte Methode zur Erstellung eines Indikators in MQL5 ansehen. Anstatt sich auf einen Trend oder ein Chartmuster zu konzentrieren, wird unser Ziel sein, unsere eigenen Positionen zu verwalten, einschließlich partieller Ein- und Ausstiege. Wir werden ausgiebig Gebrauch von dynamischen Matrizen und einigen Handelsfunktionen machen, die sich auf die Handelshistorie und offene Positionen beziehen, um auf dem Chart anzuzeigen, wo diese Geschäfte getätigt wurden.

In diesem Artikel werden wir Methoden zur Bewertung der Modellqualität erforschen und implementieren, die einen einzigen Datensatz sowohl als Trainings- als auch als Validierungssatz verwenden.

Nachrichten treiben die Finanzmärkte an, insbesondere wichtige Veröffentlichungen wie die Non-Farm Payrolls (NFP, Beschäftigung außerhalb der Landwirtschaft). Wir alle haben schon erlebt, wie eine einzige Schlagzeile starke Kursbewegungen auslösen kann. In diesem Artikel befassen wir uns mit der leistungsstarken Schnittmenge von Nachrichtendaten und künstlicher Intelligenz.

In diesem Artikel erforschen wir die Grid-Mart Scalping Strategie und automatisieren sie in MQL5 mit einem dynamischen Dashboard für Echtzeit-Handelseinblicke. Wir erläutern die gitterbasierte Martingale-Logik und die Risikomanagement-Funktionen. Wir begleiten auch die Backtests und den Einsatz für eine solide Performance.

In dieser Artikelserie haben wir mehrere verschiedene Möglichkeiten zur Ermittlung der besten Periodenlänge für die Verwendung unserer technischen Indikatoren untersucht. Heute werden wir dem Leser zeigen, wie er stattdessen die umgekehrte Logik anwenden kann, d. h., anstatt die beste Periodenlänge auszuwählen, werden wir dem Leser zeigen, wie er alle verfügbaren Periodenlängen effektiv nutzen kann. Dieser Ansatz reduziert die Menge der verworfenen Daten und bietet alternative Anwendungsmöglichkeiten für Algorithmen des maschinellen Lernens, die über die normale Preisvorhersage hinausgehen.

In diesem Artikel werden wir die erste Lösung implementieren, mit der wir bestimmen können, wann ein neuer Balken im Chart erscheinen kann. Diese Lösung ist in einer Vielzahl von Situationen anwendbar. Das Verständnis seiner Entwicklung wird Ihnen helfen, mehrere wichtige Aspekte zu verstehen. 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.

Der RSI ist ein beliebter Momentum-Oszillator, der das Tempo und den Umfang der jüngsten Kursveränderungen eines Wertpapiers misst, um über- und unterbewertete Situationen im Kurs des Wertpapiers zu bewerten. Diese Erkenntnisse in Bezug auf Geschwindigkeit und Ausmaß sind der Schlüssel zur Festlegung von Umkehrpunkten. Wir setzen diesen Oszillator in einer anderen nutzerdefinierten Signalklasse ein und untersuchen die Eigenschaften einiger seiner Signale. Wir beginnen jedoch mit dem Abschluss dessen, was wir zuvor über Bollinger-Bänder begonnen haben.

Dieser Artikel erweitert unser Wirtschaftskalender-Dashboard durch die Implementierung von Echtzeit-Nachrichten-Updates, um Marktinformationen aktuell und umsetzbar zu halten. Wir integrieren Techniken zum Abrufen von Live-Daten in MQL5, um Ereignisse auf dem Dashboard kontinuierlich zu aktualisieren und die Reaktionsfähigkeit der Schnittstelle zu verbessern. Dieses Update stellt sicher, dass wir direkt über das Dashboard auf die neuesten Wirtschaftsnachrichten zugreifen können, um unsere Handelsentscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Daten zu optimieren.

Wir entwickeln einen professionellen Remote-Risikomanager für Forex in Python, der Schritt für Schritt auf dem Server installiert wird. Im Laufe des Artikels werden wir verstehen, wie man die Forex-Risiken programmatisch verwalten kann und wie man eine Forex-Einlage nicht mehr verschwenden kann.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar TRIX und Williams Percent Range vorstellten, und überlegen, wie dieses Indikatorpaar durch maschinelles Lernen erweitert werden kann. TRIX und Williams Percent sind ein Trend- und Unterstützungs-/Widerstandspaar, das sich gegenseitig ergänzt. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Kosinus-Kernel in seine Architektur einbezieht. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des JSON-Parsing in MQL5, um den Datenaustausch für die KI-API-Integration zu handhaben, wobei wir uns auf eine JSON-Klasse zur Verarbeitung von JSON-Strukturen konzentrieren. Wir implementieren Methoden zur Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten, die verschiedene Datentypen wie Strings, Zahlen und Objekte unterstützen. Dies ist für die Kommunikation mit KI-Diensten wie ChatGPT unerlässlich und ermöglicht zukünftige KI-gesteuerte Handelssysteme, indem es eine genaue Datenverarbeitung und -manipulation gewährleistet.

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 Expert Advisor, um harmonische Schmetterlingsmuster zu erkennen. Wir identifizieren Umkehrpunkte und validieren Fibonacci-Levels, um das Muster zu bestätigen. Wir visualisieren dann das Muster auf dem Chart und führen automatisch Handelsgeschäfte aus, wenn es bestätigt wird.

Der Artikel zeigt das Potenzial des ANS-Algorithmus als einen wichtigen Schritt in der Entwicklung flexibler und intelligenter Optimierungsmethoden, die die Besonderheiten des Problems und die Dynamik der Umgebung im Suchraum berücksichtigen können.

Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was eine Union ist. Hier werden wir anhand von Experimenten die ersten Konstruktionen analysieren, in denen Union verwendet werden kann. Was hier gezeigt wird, ist jedoch nur ein Kernstück einer Reihe von Konzepten und Informationen, die in späteren Artikeln behandelt werden. 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.

Das Deep-Q-Network ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus, der neuronale Netze bei der Projektion des nächsten Q-Wertes und der idealen Aktion während des Trainingsprozesses eines maschinellen Lernmoduls einsetzt. Wir haben bereits einen alternativen Verstärkungslernalgorithmus, Q-Learning, in Betracht gezogen. Dieser Artikel stellt daher ein weiteres Beispiel dafür vor, wie ein mit Reinforcement Learning trainierter MLP in einer nutzerdefinierten Signalklasse verwendet werden kann.

Bei diesem Tool handelt es sich um ein Korrelations-Dashboard, das Korrelationskoeffizienten für mehrere Währungspaare in Echtzeit berechnet und anzeigt. Durch die Visualisierung, wie sich Paare im Verhältnis zueinander bewegen, fügt es Ihrer Preisaktionsanalyse wertvollen Kontext hinzu und hilft Ihnen, die Dynamik zwischen den Märkten zu antizipieren. Lesen Sie weiter, um seine Funktionen und Anwendungen kennenzulernen.

Dieser Artikel zeigt, wie man programmatisch steigende und fallende Muster der Wolfe-Wellen identifiziert und sie mit MQL5 handelt. Wir werden untersuchen, wie man die Strukturen der Wolfe-Wellen programmatisch identifiziert und darauf basierenden Handel mit MQL5 ausführt. Dazu gehören die Erkennung wichtiger Umkehr-Punkte, die Validierung von Musterregeln und die Vorbereitung des EA, um auf die ermittelten Signale zu reagieren.

Der Handel mit Nachrichten erfordert aufgrund der erhöhten Volatilität häufig die Verwaltung mehrerer Positionen und Symbole in sehr kurzer Zeit. In der heutigen Diskussion gehen wir auf die Herausforderungen des Multi-Symbol-Handels ein, indem wir diese Funktion in unseren News Headline EA integrieren. Seien Sie dabei, wenn wir untersuchen, wie der algorithmische Handel mit MQL5 den Multi-Symbol-Handel effizienter und leistungsfähiger macht.

Im heutigen Artikel werden wir uns mit einigen speziellen Datentypen befassen. Zu Beginn werden wir definieren, was eine Zeichenkette ist, und erklären, wie man einige grundlegende Verfahren anwendet. Dies ermöglicht uns die Arbeit mit dieser Art von Daten, die interessant, wenn auch für Anfänger manchmal etwas verwirrend sein kann. 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.

Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.

In diesem Artikel erweitern wir den MQL5-Wirtschaftskalender um eine dynamische Bildlaufleiste für eine intuitive Nachrichtennavigation. Wir sorgen für eine reibungslose Darstellung der Ereignisse und eine effiziente Aktualisierungen. Wir validieren die reaktionsschnelle Bildlaufleiste und das ausgefeilte Dashboard durch Tests.

Ein Hinweis: Obwohl der Code für einen Dienst in diesem Artikel nicht enthalten ist und erst im nächsten Artikel zur Verfügung gestellt wird, werde ich ihn erläutern, da wir denselben Code als Sprungbrett für unsere eigentliche Entwicklung verwenden werden. Seien Sie also aufmerksam und geduldig. Warten Sie auf den nächsten Artikel, denn jeden Tag wird es interessanter.

Die erste Stufe der automatischen Optimierung haben wir bereits umgesetzt. Wir führen die Optimierung für verschiedene Symbole und Zeiträume nach mehreren Kriterien durch und speichern Informationen über die Ergebnisse jedes Durchgangs in der Datenbank. Nun werden wir die besten Gruppen von Parametersätzen aus den in der ersten Stufe gefundenen auswählen.