Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Berechnungsalgorithmus für Cross-Rates, eine Visualisierung der Ungleichgewichtsmatrix und Empfehlungen zur optimalen Einstellung der Parameter MinDiscrepancy und MaxRisk für einen effizienten Handel. Das System berechnet automatisch den „fairen Wert“ jedes Währungspaares anhand der Cross-Rates und generiert Kaufsignale im Falle negativer Abweichungen und Verkaufssignale im Falle positiver Abweichungen.

Ein praktischer Leitfaden zum Aufbau eines Marktstrukturindikators im Stil von Larry Williams in MQL5, der die Einrichtung von Puffern, die Erkennung von Umkehrpunkten (swing-points), die Konfiguration von Darstellungen und die Anwendung des Indikators in der technischen Marktanalyse durch Händler umfasst.

Dieser Artikel zeigt, wie man komplexe MQL5-Datei-Operationen vereinfachen kann, indem man eine Schnittstelle im Python-Stil für müheloses Lesen und Schreiben erstellt. Es wird erklärt, wie man die intuitiven Dateiverarbeitungsmuster von Python durch nutzerdefinierte Funktionen und Klassen nachbilden kann. Das Ergebnis ist ein sauberer, zuverlässiger Ansatz für MQL5-Datei-E/A.

Dieser Artikel stellt ein adaptives System zur Erkennung paralleler Kanäle und den Ausbrüchen daraus in MQL5 vor. Darin wird erläutert, wie Swing-Punkte ermittelt, Kanäle konstruiert und dynamisch neu berechnet werden und wie Ausbrüche durch persistente Signale bestätigt und visualisiert werden. Das Framework vereint Trendliniengeometrie, ATR-basierte Filterung und Retest-Validierung, um eine zuverlässige Kursanalyse in Echtzeit für professionelle Chartanalysen und Handelsentscheidungen zu ermöglichen.

GridSearchCV und RandomizedSearchCV teilen eine grundlegende Einschränkung im finanziellen ML: Jeder Versuch ist unabhängig, sodass sich die Suchqualität durch zusätzliche Rechenleistung nicht verbessert. Dieser Artikel integriert Optuna – unter Verwendung des Tree-structured Parzen Estimator – mit PurgedKFold-Kreuzvalidierung, HyperbandPruner-Frühstopp und einer Dual-Weight-Konvention, die Trainingsgewichte von Bewertungsgewichten trennt. Das Ergebnis ist ein System aus fünf Komponenten: eine Zielfunktion mit Fold-Level-Pruning, eine Vorschlagsebene, die das Gewichtungsschema gemeinsam mit den Modell-Hyperparametern optimiert, ein finanziell kalibrierter Pruner, ein fortsetzbarer, SQLite-basierter Orchestrator und ein Konverter für das scikit-learn cv_results_-Format. Der Artikel zieht zudem die Grenze – basierend auf Timothy Masters – zwischen statistischen Zielen, bei denen eine gezielte Suche vorteilhaft ist, und finanziellen Zielen, bei denen sie schädlich ist.

Wie wir im ersten Artikel über SQL erklärt haben, ist es sinnlos, Zeit in die Programmierung von Prozeduren zu investieren, um das zu tun, was bereits in SQL integriert ist. Ohne die Grundlagen zu kennen, werden Sie jedoch nicht in der Lage sein, irgendetwas mit SQL zu tun oder die Vorteile dieses Tools voll auszuschöpfen. In diesem Artikel werden wir uns daher ansehen, wie man grundlegende Aufgaben in Datenbanken durchführt.

Erfahren Sie, wie Sie Ihrer Android-App mit dem OAuth-2.0-Autorisierungscodefluss die Funktion „Sign in with MQL5“ hinzufügen. Die Anleitung behandelt die App-Registrierung, Endpunkte, Redirect URI, Custom Tabs, Deep-Link-Handling und ein PHP-Backend, das den Code für ein Access-Token über HTTPS austauscht. Sie werden echte MQL5-Nutzer authentifizieren und auf Profildaten wie Rang und Ruf zugreifen.

In diesem Artikel wird ein Modul zur Klassifizierung von Marktzuständen für MQL5 entwickelt, das das Preisverhalten anhand abgeschlossener Preisdaten interpretiert. Durch die Analyse von Volatilitätskontraktion, -expansion und struktureller Konsistenz klassifiziert das Tool die Marktbedingungen als Kompression, Transition, Expansion oder Trend und bietet so einen klaren kontextuellen Rahmen für die Price-Action-Analyse.

In diesem Artikel besprechen wir eine der möglichen Lösungen für das, was wir versucht haben zu demonstrieren, nämlich wie man es einem Excel-Nutzer ermöglicht, eine Aktion in MetaTrader 5 auszuführen, ohne Aufträge zu senden oder Positionen zu öffnen oder zu schließen. Die Idee ist, dass der Nutzer Excel verwendet, um eine fundamentale Analyse eines bestimmten Symbols durchzuführen. Und allein mit Excel lässt sich ein in MetaTrader 5 laufender Expert Advisor anweisen, eine bestimmte Position zu eröffnen oder zu schließen.

Der Artikel untersucht den Algorithmus Battle Royale Optimizer – eine Metaheuristik, bei der Lösungen mit ihren nächsten Nachbarn konkurrieren, „Schaden“ anhäufen, ersetzt werden, wenn ein Schwellenwert überschritten wird, und den Suchraum um die aktuell beste Lösung herum regelmäßig verkleinern. Es werden sowohl Pseudocode als auch eine MQL5-Implementierung der Klasse C_AO_BRO vorgestellt, einschließlich Nachbarschaftssuche, Bewegung in Richtung der besten Lösung und eines adaptiven Delta-Intervalls. Die Testergebnisse für die Funktionen „Hilly“, „Forest“ und „Megacity“ zeigen die Stärken und Grenzen des Ansatzes auf. Der Leser erhält eine gebrauchsfertige Grundlage für Experimente und die Einstellung wichtiger Parameter wie popSize und maxDamage.

Im Gegensatz zu MQL5 bietet die Programmiersprache Python Kontrolle und Flexibilität, wenn es um den Umgang mit und die Manipulation von Zeit geht. In diesem Artikel werden wir ähnliche Module zur besseren Handhabung von Datum und Uhrzeit in MQL5 wie in Python implementieren.

Entdecken Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, das die Extraktion, Konvertierung und Organisation von Kerzendaten aus API-Antworten innerhalb der MQL5-Umgebung vereinfacht. Dieser Leitfaden ist ideal für Einsteiger, die ihre Programmierkenntnisse verbessern und solide Strategien zur effizienten Verwaltung von Marktdaten entwickeln möchten.

Der 2016 entwickelte Kamelalgorithmus simuliert das Verhalten von Kamelen in der Wüste, um Optimierungsprobleme unter Berücksichtigung von Temperatur, Versorgung und Ausdauer zu lösen. In diesem Artikel wird auch eine modifizierte Version des Algorithmus (CAm) mit wesentlichen Verbesserungen vorgestellt: die Verwendung einer Normalverteilung bei der Generierung von Lösungen und die Optimierung der Parameter für den Oaseneffekt.

Der Artikel erweitert eine liquiditätsbasierte Strategie um einen einfachen Trendfilter: Liquiditätszonen sollen nur in Richtung des EMA(50) gehandelt werden. Darin werden Filterregeln erläutert, die wiederverwendbare Klasse „TrendFilter.mqh“ sowie die EA-Integration in MQL5 vorgestellt und Tests mit und ohne Filter miteinander verglichen. Die Leser profitieren von einer klaren Trendorientierung, weniger übermäßigen Handelsaktivitäten in Gegentrendphasen und einsatzbereiten Quelldateien.

Es spielt keine Rolle, welches SQL-Programm wir verwenden: MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL oder andere. Allen gemeinsam ist die Sprache SQL. Auch wenn wir nicht vorhaben, Workbench zu verwenden, können wir die Datenbank direkt in MetaEditor oder über MQL5 manipulieren oder mit ihr arbeiten, um Aktionen in MetaTrader 5 auszuführen, aber dazu benötigen Sie SQL-Kenntnisse. Hier werden wir also zumindest die Grundlagen lernen.

Der Artikel erörtert die Anwendung von Grey-Modellen auf die Prognose von Finanzzeitreihen. Wir werden die Funktionsprinzipien von Grey-Modellen und die Besonderheiten ihrer Anwendung auf Finanzreihen betrachten. Wir werden auch die Vorteile und Grenzen der Verwendung dieser Modelle im Handel erörtern.

Lernen Sie, wie man einen interaktiven MQL5 Expert Advisor mit einem Kontrollfeld auf dem Chart erstellt. Sie wissen, wie man risikobasierte Losgrößen berechnet und Handelsgeschäfte direkt vom Chart aus tätigt.