Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

Gehen wir nun zu einem vollständigeren Auftragssystem direkt auf dem Chart über. In diesem Artikel zeige ich einen Weg, das Auftragssystem zu reparieren, oder besser gesagt, es intuitiver zu gestalten.

Beginnen wir mit der Klärung der gegenwärtigen Situation, denn wir haben keinen optimalen Start hingelegt. Wenn wir es jetzt nicht tun, werden wir bald in Schwierigkeiten sein.

Der Artikel beschreibt die Prinzipien, Methoden und Möglichkeiten der Anwendung des elektromagnetischen Algorithmus bei verschiedenen Optimierungsproblemen. Der EM-Algorithmus ist ein effizientes Optimierungswerkzeug, das mit großen Datenmengen und mehrdimensionalen Funktionen arbeiten kann.

Der Nachrichten basierte Handel kann kompliziert und erdrückend sein. In diesem Artikel werden wir die einzelnen Schritte zur Beschaffung von Nachrichtendaten erläutern. Außerdem werden wir mehr über den MQL5-Wirtschaftskalender und seine Möglichkeiten erfahren.

In der heutigen Diskussion haben wir alternative tägliche Daten der St. Louis Federal Reserve zum Broad US-Dollar Index und eine Reihe anderer makroökonomischer Indikatoren verwendet, um den zukünftigen EURUSD-Wechselkurs vorherzusagen. Obwohl die Daten nahezu perfekt zu korrelieren scheinen, konnten wir leider keine wesentlichen Verbesserungen der Modellgenauigkeit feststellen, was uns möglicherweise zu der Annahme veranlasst, dass Anleger stattdessen besser auf gewöhnliche Marktnotierungen zurückgreifen sollten.

In diesem Artikel stellen wir einen Algorithmus zur Permutation von Preisbalken vor und erläutern, wie Permutationstests verwendet werden können, um Fälle zu erkennen, in denen die Leistung einer Strategie gefälscht wurde, um potenzielle Käufer von Expert Advisors zu täuschen.

In dieser Artikelserie erörtern wir, wie wir Expert Advisors entwickeln können, die sich selbständig an dynamische Marktbedingungen anpassen. Im heutigen Artikel werden wir versuchen, ein tiefes neuronales Netz auf die synthetischen Märkte von Derivativen abzustimmen.

Der Artikel befasst sich mit einem Algorithmus aus der MEC-Familie, dem Simple Mind Evolutionary Computation Algorithmus (Simple MEC, SMEC). Der Algorithmus zeichnet sich durch die Schönheit seiner Idee und die Einfachheit seiner Umsetzung aus.

Dies ist ein einzigartiger Optimierungsalgorithmus, der von der Evolution des Schildkrötenpanzers inspiriert wurde. Der TSEA-Algorithmus emuliert die allmähliche Bildung keratinisierter Hautbereiche, die optimale Lösungen für ein Problem darstellen. Die besten Lösungen werden „härter“ und befinden sich näher an der Außenfläche, während die weniger erfolgreichen Lösungen „weicher“ bleiben und sich im Inneren befinden. Der Algorithmus verwendet eine Gruppierung der Lösungen nach Qualität und Entfernung, wodurch weniger erfolgreiche Optionen erhalten bleiben und Flexibilität und Anpassungsfähigkeit gewährleistet werden.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.

In diesem Artikel setzen wir die Überlegungen fort, wie man Daten aus dem Internet beziehen und in einem Expert Advisor verwenden kann. Dieses Mal werden wir ein alternatives System entwickeln.

Der Artikel befasst sich mit einer Optimierungsmethode, die auf den Prinzipien des körpereigenen Immunsystems basiert - Mikro-Künstliches Immunsystem (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS) - eine Modifikation von AIS. Micro-AIS verwendet ein einfacheres Modell des Immunsystems und einfache Informationsverarbeitungsprozesse des Immunsystems. In dem Artikel werden auch die Vor- und Nachteile von Mikro-AIS im Vergleich zu herkömmlichen AIS erörtert.

Dieser Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) für den automatisierten Handel, der technische Analyse mit Deep Learning-Vorhersagen kombiniert.

Die meisten Menschen, die programmieren lernen wollen oder davon träumen, haben eigentlich keine Ahnung, was sie da tun. Ihre Tätigkeit besteht darin, dass sie versuchen, Dinge auf eine bestimmte Art und Weise zu schaffen. Bei der Programmierung geht es jedoch nicht darum, geeignete Lösungen zu finden. Auf diese Weise können mehr Probleme als Lösungen entstehen. Hier werden wir etwas Fortgeschritteneres und daher etwas anderes machen.

Wir werden einen Indikator erstellen, der auf dem Gann‘schen 9er-Quadrat basiert, das durch Quadrieren von Zeit und Preis gebildet wird. Wir werden den Code vorbereiten und den Indikator in der Plattform in verschiedenen Zeitintervallen testen.

Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Shuffled-Frog-Leaping-Algorithmus (SFL) und seiner Fähigkeiten bei der Lösung von Optimierungsproblemen. Der SFL-Algorithmus ist vom Verhalten der Frösche in ihrer natürlichen Umgebung inspiriert und bietet einen neuen Ansatz zur Funktionsoptimierung. Der SFL-Algorithmus ist ein effizientes und flexibles Werkzeug, das eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und optimale Lösungen erzielen kann.

Erfahren Sie, wie Sie jedem Markt, mit dem Sie handeln möchten, einen Schritt voraus sein können, unabhängig von dem derzeitigen Niveau Ihrer Fähigkeiten.

Die Strategie des Handel eines Liquiditätshungers (liquidity grab) ist eine Schlüsselkomponente von Smart Money Concepts (SMC), die darauf abzielt, die Aktionen institutioneller Marktteilnehmer zu identifizieren und auszunutzen. Dabei werden Bereiche mit hoher Liquidität, wie z. B. Unterstützungs- oder Widerstandszonen, ins Visier genommen, in denen große Aufträge Kursbewegungen auslösen können, bevor der Markt seinen Trend wieder aufnimmt. In diesem Artikel wird das Konzept des Liquiditätshungers im Detail erklärt und der Entwicklungsprozess des Expert Advisor der Liquiditätshunger-Handelsstrategie in MQL5 skizziert.

Der Algorithmus Saplings Sowing and Growing up (SSG, Setzen, Säen und Wachsen) wurde von einem der widerstandsfähigsten Organismen der Erde inspiriert, der unter den verschiedensten Bedingungen überleben kann.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit den Preismustern in der DoEasy-Bibliothek beschäftigen. Wir werden auch die Klasse für das Muster der „Inside-Bar“ der Price Action Formationen erstellen.

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

Der gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern in unserer Gemeinschaft weithin bekannt, und doch hat sich der Kern der Strategie seit ihrer Einführung nur wenig verändert. In dieser Diskussion werden wir Ihnen eine leichte Anpassung der ursprünglichen Strategie vorstellen, die darauf abzielt, den in der Handelsstrategie vorhandenen Verzögerung zu minimieren. Alle Fans der ursprünglichen Strategie könnten in Erwägung ziehen, die Strategie entsprechend den Erkenntnissen, die wir heute diskutieren werden, zu überarbeiten. Durch die Verwendung von 2 gleitenden Durchschnitten mit der gleichen Periodenlänge wird die Verzögerung in der Handelsstrategie erheblich reduziert, ohne dass die Grundprinzipien der Strategie verletzt werden.

Bevor wir zur zweiten Stufe der Entwicklung übergehen, müssen wir einige Ideen überarbeiten. Wissen Sie, wie Sie MQL5 dazu bringen können, das zu tun, was Sie brauchen? Haben Sie jemals versucht, über das hinauszugehen, was in der Dokumentation enthalten ist? Wenn nicht, dann machen Sie sich bereit. Denn wir werden etwas tun, was die meisten Menschen normalerweise nicht tun.

Die Zahl der Strategien, die in einen Expert Advisor integriert werden können, ist praktisch unbegrenzt. Jede zusätzliche Strategie erhöht jedoch die Komplexität des Algorithmus. Durch die Einbeziehung mehrerer Strategien kann sich ein Expert Advisor besser an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen, was seine Rentabilität erhöhen kann. Heute werden wir uns mit der Implementierung von MQL5 für eine der bekannten, von Richard Donchian entwickelten Strategien befassen, da wir die Funktionalität unseres Trend Constraint Expert weiter verbessern wollen.

Der erfolgreiche Einsatz des algorithmischen Handels erfordert kontinuierliches, interdisziplinäres Lernen. Die unendlichen Möglichkeiten können jedoch jahrelange Bemühungen verschlingen, ohne greifbare Ergebnisse zu liefern. Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir einen Rahmen vor, der die Komplexität schrittweise einführt und es den Händlern ermöglicht, ihre Strategien iterativ zu verfeinern, anstatt sich für unbestimmte Zeit auf ungewisse Ergebnisse festzulegen.

Dieser Artikel ist die Fortsetzung einer Serie, die sich mit der Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 beschäftigt. Hier untersuchen wir, wie die Graphentheorie mit Monoiden und anderen Datenstrukturen bei der Entwicklung einer Ausstiegsstrategie für ein Handelssystem integriert werden kann.