Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

In diesem Artikel werden wir untersuchen, was strukturierter Code ist. Viele Leute verwechseln strukturierten Code mit organisiertem Code, aber es gibt einen Unterschied zwischen diesen beiden Konzepten. Genau darum geht es in diesem Artikel. Trotz der offensichtlichen Komplexität, die Sie vielleicht empfinden, wenn Sie dieser Art des Codierens zum ersten Mal begegnen, habe ich versucht, das Thema so einfach wie möglich anzugehen. Dieser Artikel ist jedoch nur der erste Schritt zu etwas Größerem.

Eine empirische Studie von Larry Williams' kurzfristigen Handelsmustern, die zeigt, wie klassische Setups in MQL5 automatisiert, an realen Marktdaten getestet und auf Konsistenz, Rentabilität und praktischen Handelswert bewertet werden können.

Wenn Text in einem Chart angezeigt werden soll, können wir die Funktion „Comment()“ verwenden. Aber ihre Möglichkeiten sind recht begrenzt. Daher werden wir in diesem Artikel eine eigene Komponente erstellen – ein Dialogfenster über die gesamte Chartfläche, das mehrzeiligen Text mit flexiblen Schriftarteneinstellungen und Scroll-Unterstützung anzeigen kann.

In diesem Teil werden wir uns auf die Entwicklung einer intelligenten Ausführungsschicht konzentrieren, die die Spread-Bedingungen in Echtzeit über mehrere Symbole hinweg kontinuierlich überwacht und auswertet. Der EA passt seine Symbolauswahl dynamisch an, indem er den Handel auf der Grundlage der Spread-Effizienz und nicht nach festen Regeln aktiviert oder deaktiviert. Dieser Ansatz ermöglicht es Hochfrequenz-Multi-Pair-Systemen, kostengünstige Symbole zu priorisieren.

Wenn wir etwas in xlwings oder einem anderen Paket entwickeln, das das Lesen und Schreiben direkt in Excel ermöglicht, müssen wir beachten, dass alle Programme, Funktionen oder Prozeduren ausgeführt werden und dann ihre Aufgabe beenden. Sie bleiben nicht in einer Schleife, egal wie sehr wir uns bemühen, die Dinge anders zu machen.

Die Vorhersage der Bewegungen von Währungspaaren ist ein wichtiger Faktor für den Handelserfolg. Dieser Artikel befasst sich mit verschiedenen Kursbewegungsmodellen, analysiert ihre Vor- und Nachteile und untersucht ihre praktische Anwendung in Handelsstrategien. Wir werden uns mit Ansätzen beschäftigen, die es uns ermöglichen, verborgene Muster zu erkennen und die Genauigkeit der Prognosen zu verbessern.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man sogenannten strukturierten Code erstellt, bei dem der gesamte Kontext und die Methoden zur Manipulation von Variablen und Informationen in eine Struktur eingebettet sind, um einen geeigneten Kontext für die Implementierung beliebiger Programmteile zu schaffen. Daher werden wir die Notwendigkeit untersuchen, einen privaten Bereich des Codes zu verwenden, um zu trennen, was öffentlich ist und was nicht, um so die Regel der Kapselung einzuhalten und den Kontext zu bewahren, für den die Datenstruktur erstellt wurde.

Wir implementieren weiterhin die von den Autoren des DUET-Frameworks vorgeschlagenen Ansätze, die einen innovativen Ansatz zur Analyse von Zeitreihen bieten, indem sie zeitliches und kanalbasiertes Clustering kombinieren, um versteckte Muster in den analysierten Daten aufzudecken.

Wir entwickeln einen adaptiven, selbstlernenden Expert Advisor für den algorithmischen Handel, der auf Deep-Q-Learning (DQN) mit mehrdimensionaler kausaler Inferenz basiert. Der EA kann erfolgreich mit 7 Währungspaaren gleichzeitig handeln, und die Agenten verschiedener Paare tauschen untereinander Informationen aus.

Computer Vision für den Handel: Wie es funktioniert und wie man es Schritt für Schritt entwickelt. Wir entwickeln einen Algorithmus zur Erkennung von RGB-Bildern von Kurscharts unter Verwendung des Aufmerksamkeitsmechanismus und einer bidirektionalen LSTM-Schicht. Als Ergebnis erhalten wir ein funktionierendes Modell für die Vorhersage des EURUSD-Kurses mit einer Genauigkeit von bis zu 55 % im Validierungsteil.

Dieser Artikel beschreibt die Verwendung von CSV-Dateien für das Backtesting von Aktualisierungen der Portfoliogewichte in einer auf der Rückkehr zum Mittelwert basierenden Strategie, die statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien nutzt. Sie reicht von der Einspeisung der Ergebnisse der Rolling Windows Eigenvektor Comparison (RWEC) in die Datenbank bis zum Vergleich der Backtest-Berichte. In der Zwischenzeit werden in dem Artikel die Rolle der einzelnen RWEC-Parameter und ihre Auswirkung auf das Gesamtergebnis des Backtests detailliert beschrieben und gezeigt, wie der Vergleich des relativen Drawdowns uns helfen kann, diese Parameter weiter zu verbessern.

Das DUET-Framework bietet einen innovativen Ansatz für die Zeitreihenanalyse, der temporales und kanalbasiertes Clustering kombiniert, um verborgene Muster in den analysierten Daten aufzudecken. Auf diese Weise können sich die Modelle an Veränderungen im Laufe der Zeit anpassen und die Qualität der Vorhersagen durch Reduktion von Rauschen verbessern.

Das MetaTrader-5-Modul für Python ermöglicht es, Trades bequem über Python in der MetaTrader-5-Anwendung zu eröffnen. Es hat jedoch einen großen Nachteil: Die im MetaTrader-5-Terminal verfügbare Funktion des Strategietesters fehlt. In dieser Artikelserie werden wir ein Framework für das Backtesting Ihrer Handelsstrategien in Python-Umgebungen aufbauen.

Zweifellos wird dieser Artikel einen erheblichen Teil Ihrer Zeit in Anspruch nehmen, um zu verstehen, wie und warum das hier vorgestellte Material funktioniert. Denn alles, was hier gezeigt wird, orientiert sich zunächst an der objektorientierten Programmierung, basiert aber tatsächlich auf den Prinzipien der strukturierten Programmierung.

Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung eines Break-Even-Mechanismus in automatisierten Strategien, die die Sprache MQL5 verwenden. Wir beginnen mit einer einfachen Erklärung, was der Break-Even-Modus ist, wie er umgesetzt wird und welche Varianten möglich sind. Als Nächstes wird diese Funktionalität in den Expert Advisor Order Blocks integriert, den wir in unserem letzten Artikel über Risikomanagement erstellt haben. Um seine Wirksamkeit zu bewerten, werden wir zwei Backtests unter bestimmten Bedingungen durchführen: einen mit und einen ohne Break-Even-Mechanismus.

Versuchen wir doch einmal, CFTC-Daten auszuwerten, COT- und TFF-Berichte über Python herunterzuladen, all dies mit den Kursdaten von MetaTrader 5 und einem KI-Modell zu verknüpfen und Prognosen zu erstellen. Was sind COT-Berichte auf dem Devisenmarkt? Wie nutzt man COT- und TFF-Berichte für Prognosen?

Wir setzen die Untersuchung des chaotischen Optimierungsalgorithmus fort. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit den praktischen Aspekten der Implementierung des Algorithmus, seinen Tests und Schlussfolgerungen.

Obwohl wir Operationen mit einer Datenbank mit etwa 10 Datensätzen durchführen können, lässt sich das Thema deutlich besser verstehen, wenn wir mit einer Datei arbeiten, die mehr als 15 Tausend Datensätze enthält. Das heißt, wenn wir versuchen würden, eine solche Datenbank manuell zu erstellen, wäre dies ein enormer Aufwand. Es ist jedoch selbst zu Lernzwecken schwierig, eine solche Datenbank zum Download zu finden. Aber in Wirklichkeit müssen wir nicht darauf zurückgreifen – wir können MetaTrader 5 verwenden, um eine Datenbank für uns zu erstellen. Im heutigen Artikel werden wir uns ansehen, wie man das macht.

In dieser Diskussion knüpfen wir an den zuvor entwickelten Multi-Signal-Expert Advisor an, mit dem Ziel, verfügbare Optimierungsmethoden zu erforschen und anzuwenden. Ziel ist es, festzustellen, ob die Handelsleistung des EA durch systematische Optimierung auf Basis historischer Daten sinnvoll verbessert werden kann.

So erstellen Sie in MQL5 für MetaTrader 5 einen Supertrend ohne Repainting von Grund auf. Wir verwenden ein iATR-Handle und CopyBuffer für die Volatilität, binden Puffer mit SetIndexBuffer und konfigurieren Plots (DRAWCOLORCANDLES plus zwei Linienbänder) über PlotIndexSetInteger. Die Logik wird nur bei geschlossenen Kerzen mit EMPTY_VALUE aktualisiert, um inaktive Bänder zu unterdrücken, wobei die Eingabeparameter atrPeriod und atrMultiplier für den Nutzer verfügbar gemacht werden. Sie erhalten ein sauberes, EA-fähiges Overlay mit dokumentierten Puffern für Strategien und Signale.

Eagle Strategy ist ein Algorithmus, der die zweistufige Jagdstrategie des Adlers nachahmt: eine globale Suche mittels Levy-Flügen unter Verwendung der Mantegna-Methode, abwechselnd mit intensiver lokaler Ausnutzung unter Verwendung des Firefly-Algorithmus – ein mathematisch fundierter Ansatz zum Ausgleich von Erkundung und Ausnutzung sowie ein bioinspiriertes Konzept, das zwei Naturphänomene in einem einzigen Algorithmus vereint.

In diesem Artikel entwickeln wir in MQL5 ein Canvas-basiertes Kurs-Dashboard auf Basis der CCanvas-Klasse. Es erstellt interaktive Panels zur Visualisierung jüngster Kursverläufe und Kontostatistiken und unterstützt Hintergrundbilder, Nebeleffekte sowie Farbverlaufsfüllungen. Das System unterstützt das Verschieben und die Größenänderung per Mausereignisbehandlung sowie das Umschalten zwischen einem dunklen und einem hellen Design mit dynamischen Farbanpassungen sowie Bedienelemente zum Minimieren und Maximieren für eine effiziente Verwaltung des Charts.

Anpassung des klassischen CAPM-Modells für den Forexmarkt in MQL5. Der Indikator berechnet die erwartete Rendite und die Risikoprämie auf der Grundlage der historischen Volatilität. Die Indikatoren steigen an Hochs und Tiefs an und spiegeln damit die grundlegenden Prinzipien der Preisbildung wider. Praktische Anwendung von Contra-Trend- und Trendfolgestrategien unter Berücksichtigung der Dynamik des Risiko-Ertrags-Verhältnisses in Echtzeit. Der Artikel behandelt mathematische Grundlagen und die technische Umsetzung.

In diesem Artikel verbessern wir das Canvas-basierte Kurs-Dashboard in MQL5, indem wir ein pixelgenaues, scrollbares Textpanel für Bedienhinweise hinzufügen und die Einschränkungen des nativen Scrollens mithilfe von benutzerdefiniertem Anti-Aliasing sowie einer abgerundeten, sich bei Hover verbreiternden Scrollleiste umgehen. Das Textpanel unterstützt themenabhängige Hintergründe mit einstellbarer Transparenz, dynamischen Zeilenumbruch für Inhalte wie Anleitungen und Kontaktinformationen sowie eine interaktive Navigation über Schaltflächen zum Hoch- und Herunterscrollen, Ziehen von Schiebereglern und Scrollen mit dem Mausrad innerhalb des Textpanels.

Die Daten des Internationalen Währungsfonds in Python abrufen: Auswertung von IWF-Daten zur Verwendung in makroökonomischen Währungsstrategien. Inwiefern kann die Makroökonomie einem normalen wie auch einem algorithmischen Trader helfen?

Der Artikel behandelt den nichtparametrischen statistischen Test HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion), mit dem sich lineare und nichtlineare Abhängigkeiten in Daten ermitteln lassen. Es werden zwei Implementierungen zur Berechnung von HSIC in der Sprache MQL5 vorgestellt: der exakte Permutationstest und die Gamma-Approximation. Die Leistungsfähigkeit der Methode wird an synthetischen Daten demonstriert, die eine nichtlineare Beziehung zwischen Merkmalen und der Zielvariablen modellieren.