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.

Im heutigen Artikel zeigen wir, wie man an die Lösung von Problemen herangeht, die mit der Strukturierung verschiedener Elemente zusammenhängen, und wie man einfachere und ansprechendere Lösungen entwickelt. Obwohl der Inhalt auf das Lernen ausgerichtet ist und daher keinen Produktionscode darstellt, ist es wichtig, die Konzepte und das Wissen, das hier behandelt wird, gründlich zu verstehen. Auf diese Weise werden wir in Zukunft in der Lage sein, dem von uns vorgelegten Code zu folgen.

Dieser Artikel befasst sich mit dem Grey-Modell, einem vielversprechenden Instrument, das die Möglichkeiten von Händlern erweitern kann. Wir werden uns einige Möglichkeiten ansehen, wie dieses Modell auf die technische Analyse angewendet und zur Entwicklung von Handelsstrategien genutzt werden kann.

Entwicklung eines Python-Systems zur Wechselkursanalyse auf Basis der Kaufkraftparität (KKP). Der Autor entwickelte einen Algorithmus mit fünf Methoden zur Berechnung fairer Wechselkurse auf Basis von IWF-Daten. Ein praktischer Leitfaden zur fundamentalen Währungsanalyse, zur Auswertung wirtschaftlicher Daten und zur Integration in Handelssysteme. Der vollständige Code ist als Open Source verfügbar.

Der Artikel befasst sich mit einem der interessantesten gradientenfreien Optimierungsalgorithmen, der lernt, die Geometrie der Zielfunktion zu verstehen. Wir werden uns auf die klassische Implementierung von CMA-ES konzentrieren, mit einer kleinen Änderung: Die Normalverteilung wird durch die Potenzgesetzverteilung ersetzt. Wir werden sowohl die mathematischen Grundlagen des Algorithmus als auch dessen praktische Umsetzung eingehend untersuchen und prüfen, in welchen Fällen CMA-ES unübertroffen ist und in welchen Fällen es vermieden werden sollte.

Im neuesten Teil dieser Reihe gehen wir über einzelne Techniken des maschinellen Lernens hinaus und befassen uns mit dem Forschungschaos, unter dem viele quantitative Trader leiden. Im Mittelpunkt dieses Artikels steht der Übergang von Ad-hoc-Experimenten in Notebooks zu einer klar strukturierten, produktionsreifen Pipeline, die Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Effizienz gewährleistet.

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.

In diesem Artikel erstellen wir in MQL5 eine interaktive Werkzeugpalette zum Zeichnen in Charts mit verschiebbaren und in der Größe anpassbaren Panels sowie der Möglichkeit, das Design zu wechseln. Wir fügen Schaltflächen für Werkzeuge wie Fadenkreuz, Trendlinien, Linien, Rechtecke, Fibonacci, Text und Pfeile hinzu und verarbeiten Mausereignisse zur Aktivierung und für Anweisungen. Dieses System verbessert die Handelsanalyse durch eine anpassbare Benutzeroberfläche und unterstützt Echtzeit-Interaktionen mit den Charts.

Dieser Artikel implementiert einen Truncated-Newton-Conjugate-Gradient (TNC) Optimierer mit Box-Beschränkungen in MQL5 und beschreibt detailliert seine Kernkomponenten: Skalierung, Projektion auf Grenzen, Liniensuche und Hessematrix-Vektor-Produkte mittels finiter Differenzen. Es stellt eine Zielfunktions-Wrapperklasse bereit, die analytische oder numerische Ableitungen unterstützt, und validiert die Implementierung am Rosenbrock-Benchmark. Ein Beispiel für eine logistische Regression veranschaulicht, wie TNC als weitgehend austauschbare Alternative zu LBFGS eingesetzt werden kann.

Was wäre, wenn sich ein Optimierungsalgorithmus an seine bisherigen Durchläufe erinnern und diese Erinnerungen nutzen könnte, um bessere Lösungen zu finden? Genau das macht die BSA – sie schafft einen Ausgleich zwischen dem Entdecken von Neuem und dem Zurückgreifen auf das Bewährte. In diesem Artikel lüften wir die Geheimnisse des Algorithmus. Eine einfache Idee, wenige Parameter und ein zuverlässiges Ergebnis.

Erstellen Sie in MQL5 ein CSV-Trading-Journal, indem Sie den Kontoverlauf für einen festgelegten Zeitraum auslesen und strukturierte Datensätze in eine Datei schreiben. Der Artikel erläutert die Zählung von Transaktionen, das Abrufen von Tickets, das Zuordnen von Symbolen und Ordertypen sowie die Erfassung von Daten zur Eröffnung (Losgröße, Zeitpunkt, Kurs, SL/TP) und zur Schließung (Zeitpunkt, Kurs, Gewinn, Ergebnis) mithilfe dynamischer Arrays. Das Ergebnis ist ein übersichtliches, dauerhaft verfügbares Trading-Journal, das sich für Analysen und Berichte eignet.

Dieser Artikel beschreibt die Systemarchitektur für eine algorithmische Handelslösung mit mehreren Konten, die Kryptowährungs-CFDs auf MetaTrader 5 handelt und dabei die Vorgaben für Prop-Firmen berücksichtigt. Er definiert drei Kernprinzipien – festes Dollar-Risiko, ein Skript pro Konto und zentralisierte Konfiguration – und erläutert anschließend die Aufteilung zwischen Python und MQL5, die 60-Sekunden-Verarbeitungsschleife sowie die JSON-basierte Signalübermittlung. Die Leser erhalten praktische Anleitungen zur Berechnung der Lot-Größe, zu Sicherheitsprüfungen und zu praxisnahen Mustern für das Positionsmanagement und für einen zuverlässigen Live-Einsatz.

Der Artikel untersucht die Qualität eines saisonalen Handelsansatzes auf Tagesbasis, sowohl für einzelne Instrumente als auch für Spreads. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung wiederkehrender monatlicher Zyklen und deren Anwendungsmöglichkeiten im Handel im laufenden Jahr gelegt.

Der Artikel untersucht die Möglichkeit, Regressionsmodelle im algorithmischen Handel einzusetzen. Regressionsmodelle ermöglichen im Gegensatz zur binären Klassifizierung die Erstellung flexiblerer Handelsstrategien durch die Quantifizierung vorhergesagter Kursänderungen.