Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

In diesem Artikel stellen wir Ihnen ein leistungsstarkes MQL5-Tool vor, mit dem Sie jedes gewünschte Preisniveau mit nur einem Klick testen können. Geben Sie einfach das von Ihnen gewählte Niveau ein und drücken Sie auf „Analyze“. Der EA scannt sofort die historischen Daten, hebt jede Berührung und jeden Durchbruch im Chart hervor und zeigt die Statistiken in einem übersichtlichen Dashboard an. Sie werden genau sehen, wie oft der Kurs Ihr Niveau respektiert oder durchbrochen hat und ob es sich eher wie eine Unterstützung oder ein Widerstand verhielt. Lesen Sie weiter, um das genaue Verfahren zu erfahren.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar des Awesome Oszillators und die Envelope-Kanäle vorstellten, indem wir uns ansehen, wie dieses Paar durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Der Awesome Oszillator und die Envelope-Kanäle sind eine Mischung aus Trendspotting und Unterstützung/Widerstand, die sich gegenseitig ergänzen. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der das Punktprodukt-Kernel mit Cross-Time-Attention einsetzt, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.

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 wird ein innovativer Ansatz für die technische Analyse vorgestellt, der auf der Umwandlung von Kursbewegungen in Binärcodes beruht. Der Autor zeigt, wie verschiedene Aspekte des Marktverhaltens – von einfachen Preisbewegungen bis hin zu komplexen Mustern – in einer Folge von Nullen und Einsen kodiert werden können.

Wir erforschen weiterhin den innovativen Chimera-Rahmen – ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netzwerktechnologien zur Analyse mehrdimensionaler Zeitreihen nutzt. Diese Methode bietet eine hohe Vorhersagegenauigkeit bei geringen Rechenkosten.

Der Artikel behandelt einfache Steuerelemente als Komponenten von komplexeren grafischen Elementen der View-Komponente im Rahmen der Tabellenimplementierung im MVC-Paradigma (Model-View-Controller). Die Grundfunktionalität des Controllers ist für die Interaktion der Elemente mit dem Nutzer und untereinander implementiert. Dies ist der zweite Artikel über die Komponente View und der vierte in einer Reihe von Artikeln über die Erstellung von Tabellen für das MetaTrader 5 Client Terminal.

In diesem Artikel werden wir einen Kontrollindikator implementieren, damit er in das von uns entwickelte Nachrichtensystem integriert werden kann. Obwohl es nicht sehr schwierig ist, gibt es einige Details, die bei der Initialisierung dieses Moduls beachtet werden müssen. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Es sollte auf keinen Fall als Anwendung für einen anderen Zweck als das Lernen und Beherrschen der gezeigten Konzepte betrachtet werden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie ein Teil des Empfängercodes implementiert wird. Hier werden wir einen Expert Advisor implementieren, um zu testen und zu lernen, wie die Interaktion mit dem Protokoll funktioniert. 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.

Wir werden einen Quantencomputer von IBM einsetzen, um alle Möglichkeiten der Preisentwicklung zu ermitteln. Klingt nach Science Fiction? Willkommen in der Welt des Quantencomputers für den Handel!

Dieser Artikel beschreibt eine einfache, aber umfassende statistische Arbitrage-Pipeline für den Handel mit einem Korb von kointegrierten Aktien. Es enthält ein voll funktionsfähiges Python-Skript zum Herunterladen und Speichern von Daten, Korrelations-, Kointegrations- und Stationaritätstests sowie eine Beispielimplementierung des Metatrader 5 Service zur Aktualisierung der Datenbank und des entsprechenden Expert Advisors. Einige Designentscheidungen werden hier zu Referenzzwecken und als Hilfe bei der Reproduktion des Experiments dokumentiert.

Dieser Beitrag schließt an Teil 84 an, in dem wir die Kombination von Stochastik und Fractal Adaptive Moving Average vorgestellt haben. Wir verlagern nun den Schwerpunkt auf das Inferenzlernen, um zu sehen, ob die im letzten Artikel unterlegenen Muster eine Trendwende erfahren könnten. Der Stochastik und der FrAMA sind eine sich ergänzende Paarung von Momentum und Trend. Für unser Inferenzlernen greifen wir auf den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders zurück. Außerdem implementieren wir, wie immer, eine nutzerdefinierte Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

Globale Marktsitzungen prägen den Rhythmus des Handelstages, und die Kenntnis ihrer Überschneidungen ist entscheidend für das Timing von Ein- und Ausstiegen. In diesem Artikel werden wir einen interaktiven EA für Handelssitzungen erstellen, der diese globalen Stunden direkt auf Ihrem Chart zum Leben erweckt. Der EA zeichnet automatisch farbcodierte Rechtecke für die Sitzungen in Asien, Tokio, London und New York, die in Echtzeit aktualisiert werden, sobald der jeweilige Markt eröffnet oder geschlossen wird. Sie verfügt über Schaltflächen auf dem Chart, ein dynamisches Informationspanel und eine Laufschrift, die Status- und Ausbruchsmeldungen live überträgt. Dieser bei verschiedenen Brokern getestete EA kombiniert Präzision mit Stil und hilft Händlern, Volatilitätsübergänge zu erkennen, sitzungsübergreifende Ausbrüche zu identifizieren und visuell mit dem Puls des globalen Marktes verbunden zu bleiben.

Nur weil ständig Ticks eingehen, heißt das nicht, dass jeder Moment eine Gelegenheit zum Handeln ist. Heute befassen wir uns eingehend mit der Kunst des Timings und konzentrieren uns auf die Entwicklung eines Algorithmus zur Zeitisolierung, der Händlern dabei hilft, die für sie günstigsten Marktfenster zu identifizieren und zu handeln. Die Pflege dieser Disziplin ermöglicht es Privatanlegern, sich besser auf das Timing der institutionellen Anleger einzustellen, bei denen Präzision und Geduld oft über den Erfolg entscheiden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil, in der wir die Wissenschaft des Timings und des selektiven Handels mit Hilfe der analytischen Fähigkeiten von MQL5 erkunden.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Protokollformatierer in der Bibliothek erstellen und anwenden können. Wir werden alles sehen, von der grundlegenden Struktur eines Formatierers bis hin zu praktischen Implementierungsbeispielen. Am Ende des Kurses werden Sie über die notwendigen Kenntnisse verfügen, um Protokolle in der Bibliothek zu formatieren und zu verstehen, wie alles hinter den Kulissen funktioniert.

Der Artikel beschreibt die Erfahrungen bei der Entwicklung eines hybriden Handelssystems, das die klassische technische Analyse mit neuronalen Netzen kombiniert. Der Autor liefert eine detaillierte Analyse der Systemarchitektur, von der grundlegenden Musteranalyse und der Struktur des neuronalen Netzes bis hin zu den Mechanismen, die den Handelsentscheidungen zugrunde liegen, und stellt echten Code und praktische Beobachtungen vor.

In diesem Artikel wird ein Verfahren zum Screening von Vermögenswerten für eine statistische Arbitragestrategie durch kointegrierte Aktien vorgeschlagen. Das System beginnt mit der regulären Filterung nach wirtschaftlichen Faktoren, wie z. B. Vermögensbereich und Branche, und endet mit einer Liste von Kriterien für ein Scoring-System. Für jeden statistischen Test, der beim Screening verwendet wurde, wurde eine entsprechende Python-Klasse entwickelt: Pearson-Korrelation, Engle-Granger-Kointegration, Johansen-Kointegration und ADF/KPSS-Stationarität. Diese Python-Klassen werden zusammen mit einer persönlichen Anmerkung des Autors über den Einsatz von KI-Assistenten für die Softwareentwicklung bereitgestellt.

Wir setzen die Entwicklung des Modells von „Hidformer Hierarchical Dual-Tower Transformer“ fort, das für die Analyse und Vorhersage komplexer multivariater Zeitreihen entwickelt wurde. In diesem Artikel werden wir die Arbeit, die wir zuvor begonnen haben, zu einem logischen Abschluss bringen - wir werden das Modell an realen historischen Daten testen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des Gartley-Musters in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster von Gartley mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die XABCD-Musterstruktur klar darzustellen.

Sockets. Wissen Sie, wofür sie da sind oder wie man sie in MetaTrader 5 verwendet? Wenn die Antwort nein lautet, sollten wir sie zunächst studieren. Im heutigen Artikel werden wir die Grundlagen behandeln. Da es mehrere Möglichkeiten gibt, das Gleiche zu tun, und wir immer am Ergebnis interessiert sind, möchte ich zeigen, dass es tatsächlich eine einfache Möglichkeit gibt, Daten aus MetaTrader 5 in andere Programme, wie z. B. Excel, zu übertragen. Die Hauptidee ist jedoch nicht, Daten von MetaTrader 5 nach Excel zu übertragen, sondern umgekehrt, d.h. Daten von Excel oder einem anderen Programm nach MetaTrader 5 zu übertragen.

In diesem Artikel werden wir Dinge tun, die vielen seltsam vorkommen und völlig aus dem Zusammenhang gerissen sind, die aber, wenn sie richtig eingesetzt werden, das Lernen viel lustiger und interessanter machen: Wir werden in der Lage sein, auf der Grundlage dessen, was hier gezeigt wird, ziemlich interessante Dinge zu bauen. So können Sie die Syntax der MQL5-Sprache besser verstehen. Die hier zur Verfügung gestellten Materialien sind ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Sie sollte in keiner Weise als endgültige Bewerbung angesehen werden. Es geht nicht darum, die vorgestellten Konzepte zu erforschen.

Dieser Artikel ist eine kurze Einführung in das Konzept der Fließkommazahlen. Da dieser Text sehr komplex ist, lesen Sie ihn bitte aufmerksam und sorgfältig. Erwarten Sie nicht, dass Sie das Fließkommasystem schnell beherrschen. Das wird erst mit der Zeit klar, wenn man Erfahrung damit hat. Aber dieser Artikel wird Ihnen helfen zu verstehen, warum Ihre Anwendung manchmal andere Ergebnisse liefert, als Sie erwarten.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man die Implementierung einer gemeinsamen strukturellen Codebasis angehen kann. Ziel ist es, den Programmieraufwand zu verringern und das volle Potenzial der Programmiersprache selbst – in diesem Fall MQL5 – zu nutzen.

Der Artikel stellt die Methode Big Bang – Big Crunch vor, die aus zwei Schlüsselphasen besteht: zyklische Erzeugung von Zufallspunkten und deren Komprimierung zur optimalen Lösung. Dieser Ansatz kombiniert Erkundung und Verfeinerung und ermöglicht es uns, schrittweise bessere Lösungen zu finden und neue Optimierungsmöglichkeiten zu erschließen.

In diesem Artikel schlagen wir ein Bewertungssystem für die Strategien der Rückkehr zum Mittelwert vor, das auf der statistischen Arbitrage von kointegrierten Aktien basiert. In dem Artikel werden Kriterien vorgeschlagen, die von der Liquidität und den Transaktionskosten bis zur Anzahl der Kointegrationsränge und der Zeit bis zur Umkehrung des Mittelwerts reichen, wobei die strategischen Kriterien der Datenhäufigkeit (Zeitrahmen) und des Rückblickzeitraums für die Kointegrationstests berücksichtigt werden, die vor der Bewertung der Rangfolge richtig bewertet werden. Die für die Reproduktion des Backtests erforderlichen Dateien werden zur Verfügung gestellt, und ihre Ergebnisse werden ebenfalls kommentiert.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Problem eines Übermaßes an Ticks, der die Anwendungsleistung bei der Verwendung echter Daten beeinträchtigen kann. Dieses Übermaß beeinträchtigt häufig das korrekte Timing, das erforderlich ist, um einen einminütigen Balken im entsprechenden Fenster zu erstellen.

In diesem Artikel beginnen wir mit der Betrachtung eines der Konzepte, das viele Anfänger vermeiden. Das hängt damit zusammen, dass Templates kein einfaches Thema sind, da viele das Grundprinzip, das den Templates zugrunde liegt, nicht verstehen: die Überladung von Funktionen und Prozeduren.

Der Artikel stellt die ursprüngliche Version des Algorithmus zur Optimierung der bakteriellen Chemotaxis (BCO) und seine modifizierte Version vor. Wir werden uns alle Unterschiede genauer ansehen, mit besonderem Augenmerk auf die neue Version von BCOm, die den Mechanismus der bakteriellen Bewegung vereinfacht, die Abhängigkeit von der Positionsgeschichte verringert und einfachere mathematische Verfahren verwendet als die rechenintensive Originalversion. Wir werden auch die Tests durchführen und die Ergebnisse zusammenfassen.

Dieser Beitrag schließt an Teil 80 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen eines Reinforcement Learning untersucht haben. Wir wenden uns nun dem Inferenzlernen zu. Ichimoku und ADX ergänzen sich, wie bereits erwähnt, jedoch werden wir die Schlussfolgerungen des letzten Artikels in Bezug auf die Verwendung von Pipelines wieder aufgreifen. Für unser Inferenzlernen verwenden wir den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders. Wir bleiben auch bei der Implementierung einer nutzerdefinierten Signalklasse für die Integration mit dem MQL5-Assistenten.

Wenn wir die periodische Optimierung automatisieren wollen, müssen wir über automatische Aktualisierungen der Einstellungen der bereits auf dem Handelskonto laufenden EAs nachdenken. Dies sollte es uns auch ermöglichen, den EA im Strategietester laufen zu lassen und seine Einstellungen in einem einzigen Durchgang zu ändern.

Wie kann ein Händler sein Kapital verwalten? Wie kann ein Händler und Anleger den Überblick über Ausgaben, Einnahmen, Vermögenswerte und Verbindlichkeiten behalten? Ich werde Ihnen nicht nur eine Buchhaltungssoftware vorstellen, sondern ein Instrument, das zu Ihrem zuverlässigen Finanznavigator in der stürmischen See des Handels werden kann.

In dieser Studie wird eine neuartige Methodik für die Entwicklung von Trendfolgestrategien vorgestellt. In diesem Abschnitt wird der Prozess der Annotation von Trainingsdaten und deren Verwendung zum Training von Klassifikatoren beschrieben. Dieser Prozess führt zu voll funktionsfähigen Handelssystemen, die für den MetaTrader 5 entwickelt wurden.

In diesem Artikel werden der ParaFrac Oscillator und sein V2-Modell als Handelsinstrumente vorgestellt. Es werden drei Handelsstrategien vorgestellt, die mit Hilfe dieser Indikatoren entwickelt wurden. Jede Strategie wurde getestet und optimiert, um ihre Stärken und Schwächen zu ermitteln. Die vergleichende Analyse zeigte die Leistungsunterschiede zwischen dem Original und dem V2-Modell auf.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MQL5 Expert Advisor erstellen, der automatisch Unterstützungs- und Widerstandszonen erkennt und darauf basierende Handelsgeschäfte ausführt. Sie werden lernen, wie Sie Ihren EA so programmieren, dass er diese wichtigen Marktniveaus identifiziert, die Preisreaktionen überwacht und Handelsentscheidungen ohne manuelle Eingriffe trifft.

In diesem Artikel wird die Interaktion verschiedener Aktivierungsfunktionen mit Optimierungsalgorithmen im Rahmen des Trainings neuronaler Netze untersucht. Besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich zwischen dem klassischen ADAM und seiner Populationsversion gelegt, wenn mit einer breiten Palette von Aktivierungsfunktionen gearbeitet wird, einschließlich der oszillierenden ACON- und Snake-Funktionen. Durch die Verwendung einer minimalistischen MLP-Architektur (1-1-1) und eines einzigen Trainingsbeispiels wird der Einfluss der Aktivierungsfunktionen auf die Optimierung von anderen Faktoren getrennt. Der Artikel schlägt einen Ansatz zur Verwaltung von Netzwerkgewichten durch die Grenzen von Aktivierungsfunktionen und einen Gewichtsreflexionsmechanismus vor, der es ermöglicht, Probleme mit Sättigung und Stagnation beim Training zu vermeiden.