Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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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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Trendstärke- und Richtungsindikator auf 3D-Balken

Trendstärke- und Richtungsindikator auf 3D-Balken

Wir werden einen neuen Ansatz zur Markttrendanalyse betrachten, der auf einer dreidimensionalen Visualisierung und Tensoranalyse der Marktmikrostruktur basiert.
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Der Algorithmus Central Force Optimization (CFO)

Der Algorithmus Central Force Optimization (CFO)

Der Artikel stellt den von den Gesetzen der Schwerkraft inspirierten Algorithmus Central Force Optimization (CFO) vor. Es wird untersucht, wie die Prinzipien der physikalischen Schwerkraft Optimierungsprobleme lösen können, bei denen „schwerere“ Lösungen weniger erfolgreiche Gegenstücke anziehen.
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MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 9): Entwicklung eines Ersteinrichtungsassistenten für Expert Advisors mit scrollbarem Leitfaden

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 9): Entwicklung eines Ersteinrichtungsassistenten für Expert Advisors mit scrollbarem Leitfaden

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5-Erstanwender-Setup-Assistenten für Expert Advisors mit einem scrollbaren Leitfaden mit interaktivem Dashboard, dynamischer Textformatierung und visuellen Steuerelementen wie Schaltflächen und Kontrollkästchen, die es dem Anwender ermöglichen, Anweisungen zu navigieren und Handelsparameter effizient zu konfigurieren. Die Nutzer des Programms erhalten einen Einblick in die Funktionsweise des Programms und in die ersten Schritte, die sie unternehmen müssen, ähnlich wie bei einem Orientierungsmodell.
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Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 63): Abspielen des Dienstes (IV)

Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 63): Abspielen des Dienstes (IV)

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.
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Analyse der Auswirkungen des Wetters auf die Währungen der Agrarländer mit Python

Analyse der Auswirkungen des Wetters auf die Währungen der Agrarländer mit Python

Welcher Zusammenhang besteht zwischen Wetter und Devisen? In der klassischen Wirtschaftstheorie wurde der Einfluss von Faktoren wie dem Wetter auf das Marktverhalten lange Zeit ignoriert. Aber alles hat sich geändert. Versuchen wir, Zusammenhänge zwischen den Witterungsbedingungen und der Stellung der Agrarwährungen auf dem Markt zu finden.
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Funktionen zur Aktivierung von Neuronen während des Trainings: Der Schlüssel zur schnellen Konvergenz?

Funktionen zur Aktivierung von Neuronen während des Trainings: Der Schlüssel zur schnellen Konvergenz?

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.
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Neuronale Netze im Handel: Hierarchical Dual-Tower Transforme (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Hierarchical Dual-Tower Transforme (letzter Teil)

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.
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Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen für Kryptowährungsmärkte (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen für Kryptowährungsmärkte (letzter Teil)

Das MacroHFT-Framework für den Hochfrequenzhandel mit Kryptowährungen nutzt kontextbezogenes Verstärkungslernen und Speicher, um sich an dynamische Marktbedingungen anzupassen. Am Ende dieses Artikels werden wir die implementierten Ansätze an realen historischen Daten testen, um ihre Wirksamkeit zu bewerten.
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Analyse aller Preisbewegungsoptionen auf dem IBM-Quantencomputer

Analyse aller Preisbewegungsoptionen auf dem IBM-Quantencomputer

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!
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Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 5): Screening

Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 5): Screening

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.
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Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Template und Typename (V)

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Template und Typename (V)

In diesem Artikel werden wir einen letzten einfachen Anwendungsfall für Vorlagen untersuchen und die Vorteile und die Notwendigkeit der Verwendung von typename in Ihrem Code diskutieren. Auch wenn dieser Artikel auf den ersten Blick etwas kompliziert erscheint, ist es wichtig, ihn richtig zu verstehen, um später Vorlagen und typename verwenden zu können.
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Trend-Kriterien. Abschluss

Trend-Kriterien. Abschluss

In diesem Artikel werden wir uns mit den Besonderheiten der Anwendung einiger Trendkriterien in der Praxis befassen. Wir werden auch versuchen, mehrere neue Kriterien zu entwickeln. Der Schwerpunkt wird auf der Effizienz der Anwendung dieser Kriterien auf die Analyse von Marktdaten und den Handel liegen.
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Die View Komponente für Tabellen im MQL5 MVC Paradigma: Grafisches Basiselement

Die View Komponente für Tabellen im MQL5 MVC Paradigma: Grafisches Basiselement

Der Artikel behandelt den Prozess der Entwicklung eines grafischen Basiselements für die View-Komponente als Teil der Implementierung von Tabellen im MVC-Paradigma (Model-View-Controller) in MQL5. Dies ist der erste Artikel über die Komponente View und der dritte in einer Reihe von Artikeln über die Erstellung von Tabellen für das MetaTrader 5 Client Terminal.
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Data Science und ML (Teil 48): Sind Transformer für das Trading wirklich relevant?

Data Science und ML (Teil 48): Sind Transformer für das Trading wirklich relevant?

Von ChatGPT über Gemini bis hin zu zahlreichen KI-Tools zur Text-, Bild- und Videogenerierung – Transformer haben die KI-Welt tiefgreifend verändert. Aber sind sie auch auf den Finanzbereich (Handel) anwendbar? Finden wir es heraus.
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Quantenneuronales Netzwerk in MQL5 (Teil III): Ein virtueller Quantenprozessor auf Basis von Qubits

Quantenneuronales Netzwerk in MQL5 (Teil III): Ein virtueller Quantenprozessor auf Basis von Qubits

Der Artikel konzentriert sich auf die Erstellung eines Handelssystems mit einem echten Quantensimulator anstelle von mathematischen Analogien. Das System verwendet 3 virtuelle Qubits, Quantengatter und Superpositionsprinzipien zur Marktanalyse. Es ist als Handels-EA für MetaTrader 5 in MQL5 implementiert. Die wichtigste Errungenschaft ist der Übergang von der Simulation zu echten Quantenprinzipien der Finanzinformationsverarbeitung.
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Neuronale Netze im Handel: Integration der Chaostheorie in die Zeitreihenprognose (Attraos)

Neuronale Netze im Handel: Integration der Chaostheorie in die Zeitreihenprognose (Attraos)

Das Attraos-Framework integriert die Chaostheorie in die langfristige Zeitreihenprognose und behandelt sie als Projektionen mehrdimensionaler chaotischer dynamischer Systeme. Unter Ausnutzung der Attraktorinvarianz nutzt das Modell die Phasenraumrekonstruktion und das dynamische Speicher-Modul mit mehreren Auflösungsebenen, um historische Strukturen zu erhalten.
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Entwicklung eines Toolkits zur Preisaktionsanalyse (Teil 54): Filtern von Trends mit EMA und geglätteter Kursbewegung

Entwicklung eines Toolkits zur Preisaktionsanalyse (Teil 54): Filtern von Trends mit EMA und geglätteter Kursbewegung

In diesem Artikel wird eine Methode untersucht, die Heikin-Ashi-Glättung mit EMA20-Hoch- und -Tiefgrenzen und einem EMA50-Trendfilter kombiniert, um die Klarheit und das Timing des Handels zu verbessern. Es wird aufgezeigt, wie diese Tools Händlern dabei helfen können, echte Impulse zu erkennen, Rauschen herauszufiltern und sich besser auf volatilen Märkten oder in Trends zurechtzufinden.
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Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Union (II)

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Union (II)

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.
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Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (Chimera)

Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (Chimera)

In diesem Artikel wird das innovative Chimera-System vorgestellt: ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netze zur Analyse multivariater Zeitreihen verwendet. Diese Methode bietet eine hohe Genauigkeit bei geringen Rechenkosten und übertrifft damit traditionelle Ansätze und Transformer-Architekturen.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76):  Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen

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.
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Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 15): Identifizierung linearer Systeme

Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 15): Identifizierung linearer Systeme

Es kann schwierig sein, Handelsstrategien zu verbessern, weil wir oft nicht ganz verstehen, was die Strategie falsch macht. In dieser Diskussion führen wir die lineare Systemidentifikation ein, ein Teilgebiet der Kontrolltheorie. Lineare Rückkopplungssysteme können aus Daten lernen, um die Fehler eines Systems zu erkennen und sein Verhalten auf die gewünschten Ergebnisse auszurichten. Auch wenn diese Methoden keine vollständig interpretierbaren Erklärungen liefern, sind sie doch weitaus wertvoller, als überhaupt kein Kontrollsystem zu haben. Lassen Sie uns die Identifizierung linearer Systeme untersuchen und beobachten, wie sie uns als algorithmische Händler helfen kann, die Kontrolle über unsere Handelsanwendungen zu behalten.
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Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 8): Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleich für Portfolio-Rebalancing

Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 8): Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleich für Portfolio-Rebalancing

In diesem Artikel wird die Verwendung des Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleichs für die frühzeitige Diagnose von Ungleichgewichten und das Rebalancing des Portfolios in einer statistischen Arbitragestrategie der Rückkehr zum Mittelwert (Mean-Reversion) auf der Grundlage kointegrierter Aktien vorgeschlagen. Sie stellt diese Technik der traditionellen In-Sample/Out-of-Sample-ADF-Validierung gegenüber und zeigt, dass Eigenvektorverschiebungen die Notwendigkeit einer Neugewichtung signalisieren können, selbst wenn die IS/OOS-ADF immer noch eine stationäre Streuung anzeigt. Obwohl die Methode hauptsächlich für die Überwachung des Live-Handels gedacht ist, kommt der Artikel zu dem Schluss, dass der Eigenvektorvergleich auch in das Scoring-System integriert werden könnte – obwohl sein tatsächlicher Beitrag zur Leistung noch getestet werden muss.
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Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 8): UI-Polnisch mit Animationen, zeitlichen Metriken und Tools für das Reaktionsmanagement

Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 8): UI-Polnisch mit Animationen, zeitlichen Metriken und Tools für das Reaktionsmanagement

In diesem Artikel erweitern wir das KI-gestützte Handelssystem in MQL5 um Verbesserungen der Nutzeroberfläche, einschließlich Ladeanimationen für die Vorbereitungs- und Denkphasen von Anfragen sowie Zeitmesswerte, die in den Antworten für ein besseres Feedback angezeigt werden. Wir fügen Tools zur Verwaltung von Antworten hinzu, wie z. B. Schaltflächen zum erneuten Abfragen der KI und Exportoptionen zum Speichern der letzten Antwort in einer Datei, um die Interaktion zu optimieren.
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Meistern der Log-Einträge (Teil 2): Formatieren der Logs

Meistern der Log-Einträge (Teil 2): Formatieren der Logs

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.
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Automatisierung von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 47): Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) mit Hedging-Funktionen

Automatisierung von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 47): Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) mit Hedging-Funktionen

In diesem Artikel entwickeln wir ein Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) Handelssystem in MQL5, das Channel-Indikatoren für Umkehrsignale verwendet und trendfolgende Einstiege mit Hedging-Unterstützung für Long- und Short-Positionen ermöglicht. Wir integrieren Risikomanagement-Funktionen wie automatische Berechnung der Lot-Größen auf der Basis von Kontoeigenkapital (equity) oder Kontostand (balance), feste oder dynamische Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus unter Verwendung von ATR-Multiplikatoren und Positionslimits.
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Forex Arbitrage-Handel: Analyse der Bewegungen synthetischer Währungen und ihrer mittleren Umkehrung

Forex Arbitrage-Handel: Analyse der Bewegungen synthetischer Währungen und ihrer mittleren Umkehrung

In diesem Artikel werden wir die Bewegungen synthetischer Währungen mit Hilfe von Python und MQL5 untersuchen und herausfinden, wie praktikabel Forex-Arbitrage heute ist. Wir werden uns auch mit fertigem Python-Code für die Analyse synthetischer Währungen befassen und mehr Details darüber mitteilen, was synthetische Währungen im Devisenhandel sind.
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MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 10): Aufbau eines Strategieverfolgungssystems mit visuellen Ebenen und Erfolgsmetriken

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 10): Aufbau eines Strategieverfolgungssystems mit visuellen Ebenen und Erfolgsmetriken

In diesem Artikel entwickeln wir ein MQL5-Strategie-Trackersystem, das das Kreuzen von gleitenden Durchschnitte erkennt, die von einem langfristigen MA gefiltert werden, Handelsgeschäfte mit konfigurierbaren TP-Levels und SL in Punkten simuliert oder ausführt und Ergebnisse wie TP/SL-Treffer zur Leistungsanalyse überwacht.
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Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen (Teil 6): Zusammenführung von Markt-Feedback und Modellanpassung

Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen (Teil 6): Zusammenführung von Markt-Feedback und Modellanpassung

In diesem Teil konzentrieren wir uns darauf, wie man Echtzeit-Markt-Feedback – z. B. Live-Handelsergebnisse, Volatilitätsänderungen und Liquiditätsverschiebungen – mit adaptivem Modelllernen zusammenführt, um ein reaktionsfähiges und selbstverbesserndes Handelssystem zu erhalten.
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Python-MetaTrader 5 Strategietester (Teil 04): Tester 101

Python-MetaTrader 5 Strategietester (Teil 04): Tester 101

In diesem faszinierenden Artikel bauen wir unseren allerersten Handelsroboter im Simulator auf und führen eine Strategietest-Aktion durch, die der Funktionsweise des MetaTrader 5-Strategietesters ähnelt. Anschließend vergleichen wir die Ergebnisse einer nutzerdefinierten Simulation mit unserem bevorzugten Terminal.
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Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 64): Abspielen des Dienstes (V)

Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 64): Abspielen des Dienstes (V)

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie zwei Fehler im Code behoben werden können. Ich werde jedoch versuchen, sie so zu erklären, dass Sie als Programmieranfänger verstehen, dass die Dinge nicht immer so laufen, wie Sie es erwarten. Wie auch immer, dies ist eine Gelegenheit, zu lernen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Dieser Antrag sollte keinesfalls als endgültiges Dokument betrachtet werden, das lediglich der Erkundung der vorgestellten Konzepte dient.
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Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Array (III)

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Array (III)

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man mit Arrays in MQL5 arbeitet, einschließlich der Übergabe von Informationen zwischen Funktionen und Prozeduren unter Verwendung von Arrays. Der Zweck ist, Sie auf das vorzubereiten, was in den zukünftigen Materialien der Reihe gezeigt und erklärt werden wird. Daher empfehle ich Ihnen dringend, die in diesem Artikel enthaltenen Informationen sorgfältig zu studieren.
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Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Array (IV)

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Array (IV)

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir etwas sehr Ähnliches wie in Sprachen wie C, C++ und Java implementieren können. Ich spreche von der Übergabe einer praktisch unendlichen Anzahl von Parametern innerhalb einer Funktion oder Prozedur. Auch wenn dies ein ziemlich fortgeschrittenes Thema zu sein scheint, kann das, was hier gezeigt wird, meiner Meinung nach von jedem, der die vorherigen Konzepte verstanden hat, leicht umgesetzt werden. Vorausgesetzt, sie wurden wirklich richtig verstanden.
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Der Header im Connexus (Teil 3): Die Verwendung von HTTP-Headern für Anfragen beherrschen

Der Header im Connexus (Teil 3): Die Verwendung von HTTP-Headern für Anfragen beherrschen

Wir entwickeln die Connexus-Bibliothek weiter. In diesem Kapitel wird das Konzept der Header im HTTP-Protokoll erläutert. Es wird erklärt, was sie sind, wozu sie dienen und wie man sie in Anfragen verwendet. Wir behandeln die wichtigsten Header, die bei der Kommunikation mit APIs verwendet werden, und zeigen praktische Beispiele, wie sie in der Bibliothek konfiguriert werden können.
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MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 5): Sequentielles Bootstrapping – Verzicht auf Kennzeichen, Verbesserung der Ergebnisse

MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 5): Sequentielles Bootstrapping – Verzicht auf Kennzeichen, Verbesserung der Ergebnisse

Sequentielles Bootstrapping gestaltet das Bootstrap-Sampling für maschinelles Lernen im Finanzbereich neu, indem es zeitlich überlappende Kennzeichnungen aktiv vermeidet und so unabhängigere Trainingsstichproben, schärfere Unsicherheitsschätzungen und robustere Handelsmodelle erzeugt. Dieser praktische Leitfaden erklärt die Intuition, zeigt den Algorithmus Schritt für Schritt, bietet optimierte Codemuster für große Datensätze und demonstriert messbare Leistungssteigerungen durch Simulationen und echte Backtests.
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Larry Williams‘ Geheimnisse des Marktes (Teil 8): Kombination von Volatilitäts-, Struktur- und Zeitfiltern

Larry Williams‘ Geheimnisse des Marktes (Teil 8): Kombination von Volatilitäts-, Struktur- und Zeitfiltern

Eine ausführliche Darstellung des Aufbaus eines von Larry Williams inspirierten Volatilitäts-Breakout Expert Advisors in MQL5, der Swing-Struktur, volatilitätsbasierten Eröffnungen, Filterung des Handelstages der Woche, Zeitfilter und flexiblem Risikomanagement kombiniert, mit einer vollständigen Implementierung und reproduzierbarem Testaufbau.
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Entwicklung einer Handelsstrategie: Die Triple-Sinus-Mittelwertumkehrmethode

Entwicklung einer Handelsstrategie: Die Triple-Sinus-Mittelwertumkehrmethode

In diesem Artikel wird die Methode der Triple Sine Mean Reversion vorgestellt, eine Handelsstrategie, die auf einem neuen mathematischen Indikator basiert – dem Triple Sine Oscillator (TSO). Der TSO ist von der kubischen Sinusfunktion abgeleitet, die zwischen -1 und +1 oszilliert und sich daher zur Erkennung überkaufter und überverkaufter Marktbedingungen eignet. Insgesamt zeigt die Studie, wie mathematische Funktionen in praktische Handelsinstrumente umgewandelt werden können.
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Erstellen von nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5 (Teil 3): Erweiterungen auf Multi-Messuhren mit Sektor- und Rundstilen

Erstellen von nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5 (Teil 3): Erweiterungen auf Multi-Messuhren mit Sektor- und Rundstilen

In diesem Artikel erweitern wir den Indikator auf Basis von Messuhren in MQL5, um mehrere Oszillatoren zu unterstützen und dem Nutzer die Auswahl durch eine Enumeration für einzelne oder kombinierte Anzeigen zu ermöglichen. Wir führen sektorale und runde Messuhren-Stile über abgeleitete Klassen eines Basis-Messuhren-Systems ein und verbessern die Falldarstellung mit Bögen, Linien und Polygonen für ein verfeinertes visuelles Erscheinungsbild.
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Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 2): Verbinden mit Bibliothekskomponenten

Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 2): Verbinden mit Bibliothekskomponenten

Heute machen wir einen wichtigen Schritt, damit jeder Entwickler versteht, wie man Klassenstrukturen liest und schnell Expert Advisors mit der MQL5-Standardbibliothek erstellt. Die Bibliothek ist reichhaltig und ausbaufähig, aber es kann sich anfühlen, als würde man ein komplexes Toolkit ohne Handbuch in die Hand bekommen. Hier wird eine alternative Integrationsroutine vorgestellt und diskutiert – ein prägnanter, wiederholbarer Arbeitsablauf, der zeigt, wie sich Klassen in realen Projekten zuverlässig verbinden lassen.
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Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

In diesem Artikel setzen wir die Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 fort, indem wir Kerzendaten aus einer externen Quelle abrufen. Wir konzentrieren uns auf die Aufteilung der Serverantwort, die Bereinigung der Daten und die Extraktion wesentlicher Elemente wie Eröffnungszeit und OHLC-Werte für mehrere Tageskerzen, um die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten.
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Von der CPU zur GPU in MQL5: Ein praktisches OpenCL-Framework zur Beschleunigung von Analysen, Optimierungen und Mustererkennung

Von der CPU zur GPU in MQL5: Ein praktisches OpenCL-Framework zur Beschleunigung von Analysen, Optimierungen und Mustererkennung

Erfahren Sie, wie sich in MQL5 mit OpenCL ein praxisnaher Migrationspfad von der CPU zur GPU aufbauen lässt. Wir werden uns auf die Kontextinitialisierung, die Pufferorganisation, große Datenbatches, den Start des Kernels und die Minimierung des Datenaustauschs konzentrieren. Typische Fehler und Möglichkeiten zu ihrer Behebung werden ebenfalls behandelt. Ein Beispiel mit Kerzenmustern verdeutlicht den praktischen Nutzen des Ansatzes.