Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5
Lernen Sie die Sprache von Handelsstrategien MQL5 nach den hier veröffentlichten Artikeln, die meisten von denen Sie - die Mitglieder der Community - geschrieben haben. Alle Artikel sind in drei Kategorien aufgeteilt, damit man eine Antwort auf unterschiedliche Fragen des Programmierens schnell finden könnte: "Integration", "Tester", "Handelsstrategien" und vieles mehr.
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Erforschung der Kryptographie in MQL5: Ein Schritt-für-Schritt-Ansatz
Dieser Artikel befasst sich mit der Integration von Kryptographie in MQL5, wodurch die Sicherheit und Funktionalität von Handelsalgorithmen verbessert wird. Wir werden die wichtigsten kryptographischen Methoden und ihre praktische Umsetzung im automatisierten Handel behandeln.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 8): Analyse mehrerer Strategien (2)
Nehmen Sie an unserer Folgediskussion teil, in der wir unsere ersten beiden Handelsstrategien zu einer Gesamthandelsstrategie zusammenführen werden. Wir werden die verschiedenen Schemata demonstrieren, die für die Kombination mehrerer Strategien möglich sind, und wir werden auch zeigen, wie man den Parameterraum kontrollieren kann, um sicherzustellen, dass eine effektive Optimierung möglich bleibt, selbst wenn unsere Parametergröße wächst.
Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 10): Strategisches Goldenes und Todeskreuz (EA)
Wussten Sie, dass die Strategien des Goldenen Kreuzes und des Todeskreuzes, die auf dem Überkreuzen gleitender Durchschnitte basieren, zu den zuverlässigsten Indikatoren für die Erkennung langfristiger Markttrends gehören? Ein Goldenes Kreuz signalisiert einen Aufwärtstrend, wenn der kürzerer gleitender Durchschnitt über den längeren Durchschnitt kreuzt, während ein Todeskreuz einen Abwärtstrend anzeigt, wenn der kürzere Durchschnitt den längeren nach nuten kreuzt. Trotz ihrer Einfachheit und Wirksamkeit führt die manuelle Anwendung dieser Strategien häufig zu verpassten Gelegenheiten oder verzögerten Abschlüssen.
Wie können jahrhundertealte Funktionen Ihre Handelsstrategien aktualisieren?
Dieser Artikel befasst sich mit der Rademacher- und der Walsh-Funktion. Wir werden untersuchen, wie diese Funktionen auf die Analyse von Finanzzeitreihen angewendet werden können, und auch verschiedene Anwendungen für den Handel in Betracht ziehen.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 8): Optimierung des nachrichtengesteuerten Backtests mit intelligenter Ereignisfilterung und gezielten Protokollen
In diesem Artikel optimieren wir unseren Wirtschaftskalender mit intelligenter Ereignisfilterung und gezielter Protokollierung für ein schnelleres, klareres Backtests im Live- und Offline-Modus. Wir rationalisieren die Ereignisverarbeitung und konzentrieren die Protokolle auf kritische Handels- und Dashboard-Ereignisse, um die Strategievisualisierung zu verbessern. Diese Verbesserungen ermöglichen ein nahtloses Testen und Verfeinern von nachrichtengesteuerten Handelsstrategien.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 2): Mangelnde Reproduzierbarkeit
Der Artikel geht der Frage nach, warum die Handelsergebnisse bei verschiedenen Brokern selbst bei Verwendung derselben Strategie und desselben Finanzsymbols aufgrund dezentraler Preisfestsetzung und Datenabweichungen erheblich voneinander abweichen können. Der Artikel hilft MQL5-Entwicklern zu verstehen, warum ihre Produkte auf dem MQL5-Marktplatz gemischte Bewertungen erhalten können, und fordert die Entwickler auf, ihre Ansätze auf bestimmte Makler zuzuschneiden, um transparente und reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten. Dies könnte sich zu einer wichtigen bereichsgebundenen Best Practice entwickeln, die unserer Gemeinschaft gute Dienste leisten würde, wenn sie auf breiter Ebene übernommen würde.
Aufbau eines Handelssystems (Teil 5): Verwaltung von Gewinnen durch strukturierte Handelsausstiege
Für viele Händler ist es ein vertrauter Schmerzpunkt: zu sehen, wie ein Handel bis auf einen Hauch an Ihr Gewinnziel herankommt, nur um dann umzukehren und ihren Stop-Loss zu treffen. Oder noch schlimmer: Sie sehen, dass ein Trailing-Stop Sie an der Gewinnschwelle stoppt, bevor der Markt auf Ihr ursprüngliches Ziel zusteuert. Dieser Artikel befasst sich mit dem Einsatz mehrerer Einstiege zu unterschiedlichen Rendite-Risiko-Verhältnissen, um systematisch Gewinne zu sichern und das Gesamtrisiko zu reduzieren.
Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 3): Upgrade auf eine scrollbare, auf den Einzelchat ausgerichtete Nutzeroberfläche
In diesem Artikel aktualisieren wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5 zu einer scrollbaren, auf einen einzelnen Chat ausgerichteten Nutzeroberfläche und verbessern die Anzeige des Gesprächsverlaufs mit Zeitstempeln und dynamischem Scrollen. Das System basiert auf JSON-Parsing, um Multi-Turn-Meldungen zu verwalten, und unterstützt anpassbare Modi der Schieberegler und Hover-Effekte für eine verbesserte Nutzerinteraktion.
Die Verwendung von Assoziationsregeln in der Forex-Datenanalyse
Wie lassen sich die Vorhersageregeln der Supermarkt-Einzelhandelsanalyse auf den realen Devisenmarkt anwenden? Wie hängt der Kauf von Keksen, Milch und Brot mit Börsentransaktionen zusammen? Der Artikel behandelt einen innovativen Ansatz für den algorithmischen Handel, der auf der Verwendung von Assoziationsregeln beruht.
Risikomanagement (Teil 2): Implementierung der Losberechnung in einer grafischen Schnittstelle
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man die im vorherigen Artikel vorgestellten Konzepte mit Hilfe der leistungsstarken grafischen MQL5-Bibliotheken der Steuerelemente verbessern und effektiver anwenden kann. Wir werden Schritt für Schritt durch den Prozess der Erstellung einer voll funktionsfähigen GUI gehen. Ich werde die Ideen dahinter sowie den Zweck und die Funktionsweise der einzelnen Methoden erläutern. Darüber hinaus werden wir am Ende des Artikels das von uns erstellte Panel testen, um sicherzustellen, dass es korrekt funktioniert und die angegebenen Ziele erfüllt.
Einführung in MQL5 (Teil 22): Aufbau eines Expert Advisors für das harmonische Muster 5-0
Dieser Artikel erklärt, wie man das harmonische Muster 5-0 in MQL5 erkennt und handelt, es mit Hilfe von Fibonacci-Levels validiert und auf dem Chart anzeigt.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 50): Die Dinge werden kompliziert (II)
Wir werden das Problem der Chart-ID lösen und gleichzeitig dem Nutzer die Möglichkeit geben, eine persönliche Vorlage für die Analyse und Simulation des gewünschten Assets zu verwenden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich didaktischen Zwecken und sollte in keiner Weise als Anwendung für einen anderen Zweck als das Studium und die Beherrschung der vorgestellten Konzepte betrachtet werden.
Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Das Verfahren von Schwefel und Box-Muller
Dieser Artikel bietet einen faszinierenden Einblick in die Welt des Sozialverhaltens lebender Organismen und dessen Einfluss auf die Entwicklung eines neuen mathematischen Modells - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Wir werden untersuchen, wie die in lebenden Gesellschaften beobachteten Prinzipien von Führung, Nachbarschaft und Kooperation die Entwicklung innovativer Optimierungsalgorithmen inspirieren.
Bivariate Copulae in MQL5 (Teil 1): Implementierung von Gauß- und Studentische t-Copulae für die Modellierung von Abhängigkeiten
Dies ist der erste Teil einer Artikelserie, in der die Implementierung von bivariaten Copulae in MQL5 vorgestellt wird. Dieser Artikel enthält Code zur Implementierung der Gauß‘schen und Studentischen t-Copulae. Außerdem werden die Grundlagen der statistischen Copulae und verwandte Themen behandelt. Der Code basiert auf dem Python-Paket Arbitragelab von Hudson und Thames.
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 70): Verwendung der Muster von SAR und RVI mit einem Exponential-Kernel-Netzwerk
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar SAR und RVI vorstellten, und überlegen, wie dieses Indikatorpaar durch maschinelles Lernen erweitert werden kann. SAR und RVI sind eine komplementäre Paarung von Trend und Momentum. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Exponential-Kernel bei der Dimensionierung seiner Kerne und Kanäle einsetzt. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
Implementierung von praktischen Modulen aus anderen Sprachen in MQL5 (Teil 01): Aufbau der SQLite3-Bibliothek, inspiriert von Python
Das Modul sqlite3 in Python bietet einen unkomplizierten Ansatz für die Arbeit mit SQLite-Datenbanken, es ist schnell und bequem. In diesem Artikel werden wir ein ähnliches Modul auf den integrierten MQL5-Funktionen für die Arbeit mit Datenbanken aufbauen, um die Arbeit mit SQLite3-Datenbanken in MQL5 wie in Python zu erleichtern.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 8): Verbessertes informatives Dashboard mit verschiebbaren und minimierbaren Funktionen
In diesem Artikel entwickeln wir ein erweitertes Informations-Dashboard, das den vorigen Teil durch die Hinzufügung von verschiebbaren und minimierbaren Funktionen für eine verbesserte Nutzerinteraktion aufwertet, während die Echtzeitüberwachung von Multi-Symbol-Positionen und Kontometrien beibehalten wird.
Klassische Strategien neu interpretiert (Teil 16): Doppelte Ausbrüche aus den Bollinger Bänder
Dieser Artikel führt den Leser durch eine neu gestaltete Version der klassischen Bollinger Band Ausbruchsstrategie. Sie zeigt wesentliche Schwachstellen des ursprünglichen Ansatzes auf, wie z. B. seine bekannte Anfälligkeit für falsche Ausbrüche. In diesem Artikel soll eine mögliche Lösung vorgestellt werden: die Handelsstrategie der doppelten Bollinger Bänder. Dieser relativ weniger bekannte Ansatz ergänzt die Schwächen der klassischen Version und bietet eine dynamischere Perspektive auf die Finanzmärkte. Sie hilft uns, die alten Beschränkungen zu überwinden, die durch die ursprünglichen Regeln festgelegt wurden, und bietet den Händlern einen stärkeren und anpassungsfähigeren Rahmen.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 5): Ein kurzer Überblick über die Kreuzvalidierung von Zeitreihen
In dieser Artikelserie befassen wir uns mit den Herausforderungen, denen sich algorithmische Händler beim Einsatz von auf maschinellem Lernen basierenden Handelsstrategien stellen müssen. Einige Herausforderungen innerhalb unserer Gemeinschaft bleiben unsichtbar, weil sie ein tieferes technisches Verständnis erfordern. Die heutige Diskussion dient als Sprungbrett, um die blinden Flecken der Kreuzvalidierung beim maschinellen Lernen zu untersuchen. Obwohl dieser Schritt oft als Routine behandelt wird, kann er bei unvorsichtiger Handhabung leicht zu irreführenden oder suboptimalen Ergebnissen führen. In diesem Artikel wird kurz auf die Grundlagen der Zeitreihen-Kreuzvalidierung eingegangen, um einen tieferen Einblick in ihre versteckten Schwachstellen zu ermöglichen.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 70): Das richtige Bestimmen der Zeit (III)
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Funktion CustomBookAdd richtig und effektiv nutzen können. Trotz ihrer scheinbaren Einfachheit hat sie viele Nuancen. So können Sie dem Mauszeiger beispielsweise mitteilen, ob ein nutzerdefiniertes Symbol gerade versteigert oder gehandelt wird oder ob der Markt geschlossen ist. 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.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Template und Typename (IV)
In diesem Artikel werden wir uns genau ansehen, wie wir das Problem lösen können, das am Ende des vorherigen Artikels angesprochen wurde. Es wurde versucht, ein Template eines solchen Typs zu erstellen, um ein Template für die „union“ von Daten erstellen zu können.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 Teil IV: Login-Sicherheitsschicht
Stellen Sie sich vor, ein bösartiger Akteur dringt in den Raum des Handelsadministrator ein und verschafft sich Zugang zu den Computern und dem Admin-Panel, über das Millionen von Händlern weltweit wertvolle Informationen erhalten. Ein solches Eindringen könnte katastrophale Folgen haben, z. B. das unbefugte Versenden irreführender Nachrichten oder zufällige Klicks auf Schaltflächen, die unbeabsichtigte Aktionen auslösen. In dieser Diskussion werden wir die Sicherheitsmaßnahmen in MQL5 und die neuen Sicherheitsfunktionen, die wir in unserem Admin-Panel zum Schutz vor diesen Bedrohungen implementiert haben, untersuchen. Durch die Verbesserung unserer Sicherheitsprotokolle wollen wir unsere Kommunikationskanäle schützen und das Vertrauen unserer weltweiten Handelsgemeinschaft erhalten. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 10): Bewegliches Dashboard und interaktive Hover-Effekte für eine reibungslose Nachrichten-Navigation
In diesem Artikel verbessern wir den MQL5-Wirtschaftskalender, indem wir ein bewegliches Dashboard einführen, mit dem wir die Schnittstelle für eine bessere Sichtbarkeit der Charts neu positionieren können. Wir implementieren Hover-Effekte für Schaltflächen, um die Interaktivität zu verbessern und eine nahtlose Navigation mit einer dynamisch positionierten Bildlaufleiste zu gewährleisten.
Vom Neuling zum Experten: Detaillierte Handelsberichte mit Reporting EA beherrschen
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verbesserung der Details von Handelsberichten und der Übermittlung des endgültigen Dokuments per E-Mail im PDF-Format. Dies stellt eine Weiterentwicklung unserer bisherigen Arbeit dar, da wir weiterhin erforschen, wie wir die Leistungsfähigkeit von MQL5 und Python nutzen können, um Handelsberichte in den bequemsten und professionellsten Formaten zu erstellen und zu planen. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr über die Optimierung der Erstellung von Handelsberichten innerhalb des MQL5-Ökosystems.
Aufbau eines Handelssystems (Teil 3): Bestimmung des Mindestrisikoniveaus für realistische Gewinnziele
Das oberste Ziel eines jeden Händlers ist die Rentabilität. Deshalb setzen sich viele Händler bestimmte Gewinnziele, die sie innerhalb einer bestimmten Handelsperiode erreichen wollen. In diesem Artikel werden wir Monte-Carlo-Simulationen verwenden, um den optimalen Risikoprozentsatz pro Handel zu bestimmen, der erforderlich ist, um die Handelsziele zu erreichen. Die Ergebnisse helfen den Händlern zu beurteilen, ob ihre Gewinnziele realistisch oder zu ehrgeizig sind. Schließlich werden wir erörtern, welche Parameter angepasst werden können, um einen praktischen Risikoprozentsatz pro Handel festzulegen, der mit den Handelszielen übereinstimmt.
Entwicklung eines Replay System (Teil 34): Auftragssystem (III)
In diesem Artikel werden wir die erste Phase der Konstruktion abschließen. Obwohl dieser Teil recht schnell erledigt ist, werde ich auf Details eingehen, die zuvor nicht besprochen wurden. Ich werde einige Punkte erklären, die viele nicht verstehen. Wissen Sie, warum Sie die Umschalttaste oder die Strg-Taste drücken müssen?
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Übergabe als Wert oder Referenz
In diesem Artikel werden wir den Unterschied zwischen der Übergabe als Wert und der Übergabe einer Referenz praktisch verstehen. Obwohl dies wie etwas Einfaches und Gewöhnliches aussieht, das keine Probleme verursacht, stehen viele erfahrene Programmierer bei der Arbeit am Code gerade wegen dieses kleinen Details oft vor echten Fehlern. Zu wissen, wann, wie und warum man Wertübergabe oder Referenzübergabe verwendet, wird einen großen Unterschied in unserem Leben als Programmierer machen. 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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 54): Verstärkungslernen mit hybriden SAC und Tensoren
Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning-Algorithmus, den wir bereits in einem früheren Artikel vorgestellt haben, in dem wir auch Python und ONNX als effiziente Ansätze für das Training von Netzwerken vorgestellt haben. Wir überarbeiten den Algorithmus mit dem Ziel, Tensoren, Berechnungsgraphen, die häufig in Python verwendet werden, zu nutzen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 59): Verstärkungslernen (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern
Wir setzen unseren letzten Artikel über DDPG mit MA und stochastischen Indikatoren fort, indem wir andere Schlüsselklassen des Reinforcement Learning untersuchen, die für die Implementierung von DDPG entscheidend sind. Obwohl wir hauptsächlich in Python kodieren, wird das Endprodukt, ein trainiertes Netzwerk, als ONNX nach MQL5 exportiert, wo wir es als Ressource in einen von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor integrieren.
Erstellen von dynamischen MQL5-Grafikschnittstellen durch ressourcengesteuerte Bildskalierung mit bikubischer Interpolation auf Handelscharts
In diesem Artikel erforschen wir dynamische MQL5-Grafikschnittstellen, die bikubische Interpolation für hochwertige Bildskalierung auf Handelscharts verwenden. Wir stellen flexible Positionierungsoptionen vor, die eine dynamische Zentrierung oder Eckverankerung mit nutzerdefinierten Versätzen ermöglichen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 64): Verwendung von Mustern von DeMarker und Envelope-Kanälen mit dem Kernel des weißen Rauschens
Der DeMarker-Oszillator und der Envelopes-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem diese beiden Indikatoren vorgestellt wurden, indem wir das maschinelle Lernen in den Mix aufnehmen. Wir verwenden ein rekurrentes neuronales Netz, das den Kernel des weißen Rauschens nutzt, um die vektorisierten Signale dieser beiden Indikatoren zu verarbeiten. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 3): Eine neue Perspektive auf irreduzible Fehler
Dieser Artikel wirft einen neuen Blick auf eine verborgene, geometrische Fehlerquelle, die im Stillen jede Vorhersage Ihrer Modelle beeinflusst. Indem wir die Messung und Anwendung von Prognosen des maschinellen Lernens im Handel überdenken, zeigen wir, wie diese übersehene Perspektive schärfere Entscheidungen, höhere Renditen und einen intelligenteren Umgang mit Modellen, die wir bereits zu verstehen glaubten, ermöglichen kann.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Prioritätsfolge der Operatoren
Dies ist sicherlich die schwierigste Frage, die sich rein theoretisch erklären lässt. Deshalb müssen Sie alles üben, was wir hier besprechen werden. Dies mag auf den ersten Blick einfach erscheinen, aber das Thema Operatoren kann nur in der Praxis in Verbindung mit ständiger Weiterbildung verstanden werden.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 47): Verstärkungslernen mit Temporaler Differenz
Temporal Difference ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der Q-Werte auf der Grundlage der Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Belohnungen während des Agententrainings aktualisiert. Sie befasst sich speziell mit der Aktualisierung von Q-Werten, ohne sich um die Verknüpfung von Zustand und Aktion zu kümmern. Daher wollen wir sehen, wie wir dies, wie in früheren Artikeln, in einem mit einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor anwenden können.
Datenwissenschaft und ML (Teil 34): Zeitreihenzerlegung, den Aktienmarkt auf den Kern herunterbrechen.
In einer Welt, die von verrauschten und unvorhersehbaren Daten überschwemmt wird, kann es schwierig sein, aussagekräftige Muster zu erkennen. In diesem Artikel befassen wir uns mit der saisonalen Dekomposition, einer leistungsstarken Analysetechnik, die dabei hilft, Daten in ihre Hauptkomponenten zu zerlegen: Trend, saisonale Muster und Rauschen. Wenn wir die Daten auf diese Weise aufschlüsseln, können wir verborgene Erkenntnisse aufdecken und mit klareren, besser interpretierbaren Informationen arbeiten.
Die Komponenten View und Controller für Tabellen im MQL5 MVC-Paradigma: Container
In diesem Artikel geht es um die Erstellung eines „Container“ für Steuerelemente, das den Bildlauf seines Inhalts unterstützt. Im Rahmen dieses Prozesses werden die bereits implementierten Klassen von Grafikbibliothekssteuerungen verbessert.
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 3): Methoden der Kennzeichnung von Trend-Scanning
Wir haben eine Pipline für eine robuste Eigenschaftsentwicklung entwickelt, die geeignete tick-basierte Balken verwendet, um Datenverluste zu vermeiden, und das kritische Problem der Kennzeichnung der meta-gekennzeichneten Signale des Triple-Barrier gelöst. Dieser Teil behandelt die fortgeschrittene Technik der Kennzeichnung, dem Trend-Scanning, für adaptive Horizonte. Nach der Erläuterung der Theorie wird anhand eines Beispiels gezeigt, wie Kennzeichnungen des Trend-Scanning mit Meta-Kennzeichen verwendet werden können, um die klassische Kreuzungsstrategie mit gleitendem Durchschnitt zu verbessern.
Vom Neuling zum Experten: Backend Operations Monitor mit MQL5
Die Verwendung einer vorgefertigten Lösung im Handel, ohne sich mit der internen Funktionsweise des Systems zu befassen, mag zwar beruhigend klingen, doch ist dies für Entwickler nicht immer der Fall. Irgendwann tritt ein Upgrade, eine Leistungsstörung oder ein unerwarteter Fehler auf, und es ist wichtig, genau zu wissen, woher das Problem kommt, um es schnell zu diagnostizieren und zu beheben. Die heutige Diskussion konzentriert sich auf die Aufdeckung dessen, was normalerweise hinter den Kulissen eines Expert Advisors passiert, und auf die Entwicklung einer nutzerdefinierten Klasse für die Anzeige und Protokollierung von Backend-Prozessen mit MQL5. Dies gibt sowohl Entwicklern als auch Händlern die Möglichkeit, Fehler schnell zu lokalisieren, das Verhalten zu überwachen und auf spezifische Diagnoseinformationen für jeden EA zuzugreifen.
Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 47): Chart Trade Projekt (VI)
Schließlich beginnt unser Indikator Chart Trade mit dem EA zu interagieren, sodass die Informationen interaktiv übertragen werden können. Daher werden wir in diesem Artikel den Indikator verbessern, sodass er funktional genug ist, um zusammen mit jedem EA verwendet zu werden. Dadurch können wir auf den Indikator Chart Trade zugreifen und mit ihm arbeiten, als ob er tatsächlich mit einem EA verbunden wäre. Aber wir werden es auf eine viel interessantere Weise tun als bisher.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 56): Anpassen der Module
Obwohl die Module bereits ordnungsgemäß miteinander interagieren, tritt ein Fehler auf, wenn versucht wird, den Mauszeiger im Wiedergabedienst zu verwenden. Wir müssen dies beheben, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Außerdem werden wir ein Problem im Code des Mausindikators beheben. Diese Version wird also endlich stabil und ordentlich poliert sein.