Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Die Zugänglichkeit von Nachrichten ist ein entscheidender Faktor beim Handel mit dem MetaTrader 5-Terminal. Obwohl zahlreiche Nachrichten-APIs verfügbar sind, stehen viele Händler vor der Herausforderung, auf diese zuzugreifen und sie effektiv in ihre Handelsumgebung zu integrieren. In dieser Diskussion wollen wir eine schlanke Lösung entwickeln, die Nachrichten direkt auf die Chart bringt – dort, wo sie am meisten gebraucht werden. Zu diesem Zweck wird ein Expert Advisor für News Headline erstellt, der Echtzeit-Nachrichten-Updates aus API-Quellen überwacht und anzeigt.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorenpaar Ichimoku und ADX vorstellten, und untersuchen, wie dieses Duo durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Ichimoku und ADX sind ein Unterstützungs-/Widerstands- und komplementäres Paar bezüglich eines Trends. Unser überwachter Lernansatz verwendet ein neuronales Netzwerk, das den Deep Spectral Mixture Kernel einsetzt, um die Prognosen dieses Indikatorpaares zu verfeinern. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.

Die Marktstimmung ist eine der am meisten übersehenen, aber dennoch mächtigen Kräfte, die die Kursentwicklung beeinflussen. Während sich die meisten Händler auf nachlaufende Indikatoren oder Vermutungen verlassen, verwandelt der Sentiment Tilt Meter (STM) EA rohe Marktdaten in klare, visuelle Hinweise, die in Echtzeit anzeigen, ob der Markt nach oben oder unten tendiert oder neutral bleibt. Dies erleichtert die Bestätigung von Geschäften, die Vermeidung von Fehleinstiegen und eine bessere Zeitplanung der Marktteilnahme.

Portfolio-Diversifizierung und -Optimierung sorgt für eine strategische Streuung der Anlagen auf mehrere Vermögenswerte, um das Risiko zu minimieren und gleichzeitig die ideale Mischung von Vermögenswerten auszuwählen, um die Renditen auf der Grundlage risikobereinigter Performance-Kennzahlen zu maximieren.

In diesem Artikel wird die Nachrichtenfilterung für einzelne Nachrichtenereignisse auf der Grundlage ihrer IDs implementiert. Darüber hinaus werden frühere SQL-Abfragen verbessert, um zusätzliche Informationen zu liefern oder die Laufzeit der Abfrage zu verkürzen. Außerdem wird der in den vorangegangenen Artikeln erstellte Code funktionsfähig gemacht.

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.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Ticker-Laufband in MQL5 für die Echtzeitüberwachung mehrerer Symbole, das Geldkurse, Spreads und tägliche prozentuale Veränderungen mit Scrolleffekten anzeigt. Wir implementieren anpassbare Schriftarten, Farben und Bildlaufgeschwindigkeiten, um Preisbewegungen und Trends effektiv hervorzuheben.

Der Artikel stellt die Umwandlung des bekannten und beliebten ADAM-Gradientenoptimierungsverfahrens in einen Populationsalgorithmus und dessen Modifikation durch die Einführung hybrider Individuen vor. Der neue Ansatz ermöglicht die Schaffung von Agenten, die Elemente erfolgreicher Entscheidungen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen kombinieren. Die wichtigste Innovation ist die Bildung hybrider Populationen, die adaptiv Informationen aus den vielversprechendsten Lösungen sammeln und so die Effizienz der Suche in komplexen mehrdimensionalen Räumen erhöhen.

Dieser Artikel ist der erste Teil einer zweiteiligen Serie, die praktische Fähigkeiten und Best Practices für das Schreiben von nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5 vermitteln soll. Anhand des Heikin Ashi als Arbeitsbeispiel untersucht der Artikel die Theorie hinter den Heikin Ashi-Charts, erklärt, wie Heikin Ashi-Kerzen berechnet werden, und demonstriert ihre Anwendung in der technischen Analyse. Das Herzstück ist eine schrittweise Anleitung zur Entwicklung eines voll funktionsfähigen Heikin Ashi-Indikators von Grund auf, mit klaren Erklärungen, die dem Leser helfen zu verstehen, was zu programmieren ist und warum. Dieses Grundwissen bildet die Grundlage für den zweiten Teil, in dem wir einen Expert Advisor erstellen werden, der auf der Grundlage der Heikin Ashi-Logik handelt.

Heute haben wir einen sehr lustigen und ziemlich interessanten Artikel. Wir werden uns mit der Union befassen und versuchen, das zuvor erörterte Problem zu lösen. Wir werden auch einige ungewöhnliche Situationen untersuchen, die bei der Verwendung von union in Anwendungen auftreten können. 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.

N-BEATS ist ein revolutionäres Deep-Learning-Modell, das für die Prognose von Zeitreihen entwickelt wurde. Es wurde veröffentlicht, um die klassischen Modelle für Zeitreihenprognosen wie ARIMA, PROPHET, VAR usw. zu übertreffen. In diesem Artikel werden wir dieses Modell erörtern und es für die Vorhersage des Aktienmarktes verwenden.

Haben Sie schon einmal einen plötzlichen Marktanstieg verpasst oder wurden Sie von einem solchen überrascht? Der beste Weg, aktuelle Ereignisse zu antizipieren, besteht darin, aus historischen Mustern zu lernen. Mit dem Ziel, ein ML-Modell zu trainieren, zeigt Ihnen dieser Artikel zunächst, wie Sie ein Skript in MetaTrader 5 erstellen, das historische Daten aufnimmt und sie zur Speicherung an Python sendet. Lesen Sie weiter, um die einzelnen Schritte in Aktion zu sehen.

In diesem Artikel wird ein Beispiel für die Implementierung eines MQL5-Dienstes zur Aktualisierung einer neu erstellten Datenbank vorgestellt, die als Quelle für die Datenanalyse und für den Handel mit einem Korb kointegrierter Aktien dient. Der Grundgedanke des Datenbankentwurfs wird ausführlich erläutert und das Datenwörterbuch wird als Referenz dokumentiert. MQL5- und Python-Skripte werden für die Erstellung der Datenbank, die Initialisierung des Schemas und die Eingabe der Marktdaten bereitgestellt.

Vielleicht wird dieser Artikel für Programmieranfänger am verwirrendsten sein. In der Tat werde ich hier zeigen, dass nicht immer alle Funktionen und Prozeduren im selben Code eindeutige Namen haben. Ja, wir können problemlos Funktionen und Prozeduren mit demselben Namen verwenden - und das nennt man Überladen.

Wir werden einen neuen Ansatz zur Markttrendanalyse betrachten, der auf einer dreidimensionalen Visualisierung und Tensoranalyse der Marktmikrostruktur basiert.

In diesem zweiten Teil der MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint-Serie erfahren Sie, warum einfache Bezeichnungen Ihre Modelle in die Irre führen können und wie Sie fortgeschrittene Techniken wie die Triple-Barrier- und Trend-Scanning-Methode anwenden, um robuste, risikobewusste Ziele zu definieren. Dieser praktische Leitfaden ist vollgepackt mit praktischen Python-Beispielen, die diese rechenintensiven Techniken optimieren, und zeigt Ihnen, wie Sie verrauschte Marktdaten in zuverlässige Kennzeichnungen umwandeln können, die die realen Handelsbedingungen widerspiegeln.

In diesem Artikel erweitern wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5, indem wir die Beschränkungen bei mehrzeiligen Eingaben durch eine verbesserte Textdarstellung überwinden, eine Seitenleiste für die Navigation im persistenten Chatspeicher mit AES256-Verschlüsselung und ZIP-Komprimierung einführen und erste Handelssignale durch die Integration von Chart-Daten erzeugen.

Das Training von Transformer-Modellen erfordert große Datenmengen und ist oft schwierig, da die Modelle nicht gut auf kleine Datensätze verallgemeinert werden können. Der SAMformer-Rahmen hilft bei der Lösung dieses Problems, indem er schlechte lokale Minima vermeidet. Dadurch wird die Effizienz der Modelle auch bei begrenzten Trainingsdaten verbessert.

Bei der Erforschung verschiedener Modellarchitekturen wird dem Prozess des Modelltrainings oft nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel möchte ich diese Lücke schließen.

Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.

Im letzten Beitrag haben wir die Paarung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator in ihrer typischen Einstellung der von ihnen erzeugten Rohsignale betrachtet. Diese beiden Indikatoren sind als Trend- bzw. Volumenindikatoren zu verstehen. Im Anschluss an diesen Teil untersuchen wir die Auswirkungen, die das überwachte Lernen auf die Verbesserung einiger der von uns untersuchten Merkmalsmuster haben kann. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der mit Kernelregression und Skalarproduktähnlichkeit arbeitet, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie immer tun wir dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

Im letzten Artikel haben wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des Inferenzlernens untersucht. In diesem Beitrag greifen wir das Verstärkungslernen in Verbindung mit einem Indikatorpaar auf, das wir zuletzt in „Teil 68“ betrachtet haben. Der TRIX und Williams Percent Range. Unser Algorithmus für diese Überprüfung wird die Quantilregression DQN sein. Wie üblich stellen wir dies als nutzerdefinierte Signalklasse vor, die für die Implementierung mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

Oft müssen wir einen Schritt zurückgehen und dann vorwärts gehen. In diesem Artikel zeigen wir alle Änderungen, die notwendig sind, um sicherzustellen, dass die Indikatoren Mouse und Chart Trade nicht kaputt gehen. Als Bonus behandeln wir auch andere Änderungen, die in anderen Header-Dateien vorgenommen wurden, die in Zukunft weit verbreitet sein werden.

Im vorangegangenen Artikel haben wir die theoretischen Grundlagen erforscht und mit der Umsetzung der Ansätze des Systems Multitask-Stockformer begonnen, das die Wavelet-Transformation und das Self-Attention-Multitask-Modell kombiniert. Wir fahren fort, die Algorithmen dieses Rahmens zu implementieren und ihre Effektivität anhand realer historischer Daten zu bewerten.

Nach einer Pause in der Entwicklung und Verbesserung des Dienstes für Replay/Simulator nehmen wir die Arbeit daran wieder auf. Da wir nun die Verwendung von Ressourcen wie Terminalglobals aufgegeben haben, müssen wir einige Teile des Systems komplett umstrukturieren. Keine Sorge, dieser Prozess wird im Detail erklärt, sodass jeder die Entwicklung unseres Dienstes verfolgen kann.

In diesem Artikel werden wir endlich die Probleme mit der Simulation von Ticks auf einem einminütigen Balken lösen, sodass sie mit echten Ticks koexistieren können. Dies wird uns helfen, Probleme in der Zukunft zu vermeiden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Der Artikel stellt die zweite Hälfte eines strukturierten Ansatzes für den Handel mit dem Gator Oscillator und der Akkumulation/Distribution vor. Durch die Einführung von fünf neuen Mustern zeigt der Autor, wie man falsche Bewegungen herausfiltert, frühe Kehrtwendungen erkennt und Signale über verschiedene Zeitrahmen hinweg abgleicht. Mit klaren Programmierbeispielen und Leistungstests verbindet das Material Theorie und Praxis für MQL5-Entwickler.

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.

In diesem Artikel werden wir uns mit einem sehr interessanten und recht anspruchsvollen Programmierkonzept befassen, das allerdings mit großer Vorsicht zu genießen ist, da sein Missbrauch oder Missverständnis relativ einfache Programme in etwas unnötig Komplexes verwandeln kann. Aber wenn sie richtig eingesetzt und perfekt an geeignete Situationen angepasst wird, ist die Rekursion ein hervorragender Verbündeter bei der Lösung von Problemen, die sonst viel mühsamer und zeitaufwändiger wären. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.

In diesem Artikel wird das hybride Handelssystem StockFormer vorgestellt, das die Algorithmen von Predictive Coding und dem Reinforcement Learning (RL) kombiniert. Das Framework verwendet 3 Transformer-Zweige mit einem integrierten Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)-Mechanismus, der das ursprüngliche Aufmerksamkeitsmodul mit einem mehrköpfigen Block des Vorwärtsdurchlaufs verbessert und es ermöglicht, diverse Zeitreihenmuster über verschiedene Teilräume hinweg zu erfassen.

In dieser Phase erfolgt die Feinabstimmung Ihres Multi-Pair-EAs, um die Handelsgröße und das Risiko in Echtzeit anhand von Volatilitätsmetriken wie ATR anzupassen und so die Konsistenz, den Schutz und die Leistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu verbessern.