Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Der Indikator basiert auf der Marktstruktur niedrigerer Zeitrahmen und wird anschließend im höheren Zeitrahmen eingeordnet. Er erkennt Swing-Extreme, bei denen der Kurs statistisch gesehen anfällig für eine Trendumkehr wird. Er visualisiert Überdehnungs- und Rücksetzerbereiche und bietet so einen frühen Einblick in das Mean-Reversion-Verhalten.

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 erweitern wir das Tool zur Darstellung von Regressionsdiagrammen in MQL5 um einen Cyberpunk-Modus mit Neon-Leuchteffekten, Animationen und holografischen Effekten für eine eindrucksvolle Visualisierung. Wir integrieren die Umschaltung zwischen Themenmodi, dynamische Hintergründe mit Sternen, leuchtende Rahmen sowie Neonpunkte und -linien, wobei die Kompatibilität mit dem Standardmodus gewährleistet bleibt. Dieses System mit zwei Themenmodi wertet die Analyse von Symbolpaaren durch eine futuristische Ästhetik auf und unterstützt Echtzeitaktualisierungen sowie Interaktionen für aufschlussreiche Handelserkenntnisse.

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.

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.

Wir sind kurz davor, diese Herausforderung abzuschließen. Bevor wir jedoch beginnen, möchte ich, dass Sie versuchen, diese beiden Artikel zu verstehen – diesen und den vorherigen. Auf diese Weise werden Sie den nächsten Artikel wirklich verstehen, in dem ich ausschließlich den Teil behandeln werde, der mit der MQL5-Programmierung zusammenhängt. Aber ich werde auch versuchen, es verständlich zu machen. Wenn Sie diese beiden letzten Artikel nicht verstehen, wird es Ihnen schwer fallen, den nächsten zu verstehen, denn der Stoff häuft sich. Je mehr Dinge es zu tun gibt, desto mehr muss man schaffen und verstehen, um das Ziel zu erreichen.

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.

Die Implementierung des Teils des Codes, der in MetaTrader 5 ausgeführt werden soll, ist unproblematisch. Es gibt jedoch einige Punkte, die berücksichtigt werden müssen. Das ist notwendig, damit das System korrekt funktioniert. Denken Sie an einen wichtigen Punkt: Es läuft nicht nur ein einziges Programm. Tatsächlich müssen drei Programme gleichzeitig ausgeführt werden. In Wirklichkeit müssen drei Programme gleichzeitig laufen. Es ist wichtig, sie so zu implementieren und zu strukturieren, dass sie miteinander interagieren und kommunizieren können und dass jedes von ihnen versteht, was die anderen tun oder beabsichtigen.

Dieser Artikel stellt einen strukturierten Weg zur Verwaltung von SQLite-Daten in MQL5 durch eine ORM-Schicht für MetaTrader 5 vor. Es führt Kernklassen für die Entitätsmodellierung und den Datenbankzugriff ein, eine flüssige CRUD-API, Reflection Hooks für OnGet/OnSet und Makros zur schnellen Definition von Modellen. Der praxisnahe Code zeigt das Erstellen von Tabellen, das Binden von Feldern, Einfügen, Aktualisieren, Abfragen und Löschen von Datensätzen. Entwickler erhalten wiederverwendbare, typsichere Komponenten, die wiederholtes SQL auf ein Minimum reduzieren.

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.

In diesem Artikel stellen wir das Mamba4Cast-Framework vor und betrachten eine seiner Schlüsselkomponenten genauer: die zeitstempelbasierte Positionskodierung. Der Artikel zeigt, wie das Time-Embedding unter Berücksichtigung der Kalenderstruktur der Daten gebildet wird.

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?

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.

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.

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.

Wir werden die Grundlagen von Gauß-Prozessen (GP) als probabilistisches Modell des maschinellen Lernens behandeln und deren Anwendung auf Regressionsprobleme anhand synthetischer Daten veranschaulichen.

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.

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 entwickeln einen kalendergesteuerten Nachrichtenfilter vollständig in MQL5 und verzichten dabei auf Webanfragen und externe DLLs. Teil 1 behandelt das Laden und Zwischenspeichern von Ereignissen, deren Zuordnung zu Symbolen nach Währung, das Filtern nach Bedeutung, die Definition von Vor- und Nachlaufzeitfenstern sowie das Sperren neuer Trades während aktiver Nachrichten, mit der optionalen Möglichkeit, Positionen vor Nachrichtenereignissen zu schließen. Das Ergebnis ist ein konfigurierbarer, prop-firm-tauglicher Kontrollmechanismus, der falsche Handelspausen vermeidet und Einstiegspunkte bei hohen Schwankungen schützt.

Die Abstimmung von Liquiditätsstrukturen höherer Zeitrahmen mit Umkehrmustern niedrigerer Zeitrahmen kann sowohl die Wahrscheinlichkeit als auch die Richtung der nächsten Preisbewegung stark beeinflussen. Durch die Integration struktureller Liquiditätszonen aus höheren Zeitrahmen mit präzisen Umkehrbestätigungen auf niedrigeren Zeitrahmen können Trader das Einstiegs-Timing und die Qualität ihrer Trades insgesamt verbessern. Dieser Artikel zeigt, wie man liquiditätsbasierte Handelsstrategien durch strukturelle Bestätigung auf höheren Zeitrahmen verstärkt – und wie man diesen Ansatz effektiv mit MQL5 umsetzt.

Der Artikel untersucht die theoretischen und praktischen Aspekte der Methode der singulären Spektralanalyse (SSA), einer effizienten Methode der Zeitreihenanalyse, die es ermöglicht, die komplexe Struktur einer Reihe als Zerlegung in einfache Komponenten, wie Trend, saisonale (periodische) Schwankungen und Rauschen, darzustellen.

In diesem Artikel geht es um einen spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie man Handels-Setups nach Liquidity-Raids nutzen kann. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die daran interessiert sind, Liquiditätsabschöpfungen als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen zu optimieren und zu nutzen. Außerdem wird untersucht, wie man korrekt zwischen Liquidity-Raids und Marktstrukturwechseln unterscheidet und wie man diese jeweils validiert und nutzt, wenn sie auftreten, um so Verluste zu minimieren, die dadurch entstehen, dass Trader beides miteinander verwechseln.

In diesem Artikel befassen wir uns näher mit dem DEA-Algorithmus, einem metaheuristischen Optimierungsverfahren, das von der einzigartigen Fähigkeit der Delfine inspiriert ist, Beute mithilfe der Echoortung aufzuspüren. Von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in MQL5, von der Analyse bis zum Vergleich mit klassischen Algorithmen werden wir eingehend untersuchen, warum diese relativ neue Methode einen Platz im Werkzeugkasten von Forschern verdient, die sich mit Optimierungsproblemen befassen.

Dieser Artikel bietet anhand eines praktischen, projektbasierten Arbeitsablaufs eine Einführung in die Dateiverwaltung in MQL5. Sie verwenden „FileSelectDialog“, um eine CSV-Datei auszuwählen oder zu erstellen, öffnen diese mit „FileOpen“ und schreiben strukturierte Kopfzeilen mit Kontoinformationen wie Kontoname, Kontostand, Kontologin, Datumsbereich und Zeitpunkt der letzten Aktualisierung. Das Ergebnis ist eine klare Grundlage für ein wiederverwendbares Handelsjournal und sichere Dateivorgänge in MetaTrader 5.