Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

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

Im Einklang mit unserem Ziel, praktische Tools zu Preis-Aktionen zu entwickeln, untersucht dieser Artikel die Erstellung eines EA, der die Muster von Pin-Bars und Engulfing erkennt und die RSI-Divergenz als Bestätigungsauslöser verwendet, bevor er Handelssignale erzeugt.

In diesem Artikel machen wir den ersten Schritt in die MQL5-Programmierung, auch für absolute Anfänger. Wir zeigen Ihnen, wie Sie bekannte Kerzenmuster in einen voll funktionsfähigen nutzerdefinierten Indikator verwandeln können. Kerzenmuster sind wertvoll, da sie reale Kursbewegungen widerspiegeln und Marktverschiebungen signalisieren. Anstatt die Charts manuell zu scannen - ein Ansatz, der fehleranfällig und ineffizient ist - werden wir besprechen, wie Sie den Prozess mit einem Indikator automatisieren können, der Muster für Sie identifiziert und kennzeichnet. Auf dem Weg dorthin werden wir uns mit Schlüsselkonzepten wie Indexierung, Zeitreihen, Average True Range (für Genauigkeit bei schwankender Marktvolatilität) und der Entwicklung einer nutzerdefinierten, wiederverwendbaren Bibliothek von Kerzen-Mustern für den Einsatz in zukünftigen Projekten beschäftigen.

Lassen Sie uns mit der Entwicklung des Systems und der Kontrollen fortfahren. Ohne die Möglichkeit, den Dienst zu kontrollieren, ist es schwierig, Fortschritte zu machen und das System zu verbessern.

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.

Dieser Artikel führt Anfänger in den Aufbau eines MQL5 Expert Advisors ein, der ein klassisches technisches Chart-Muster - Kopf und Schultern - identifiziert und handelt. Sie erfahren, wie Sie das Muster anhand der Preisentwicklung erkennen, es auf dem Chart einzeichnen, Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels festlegen und die Handelsausführung auf der Grundlage des Musters automatisieren können.

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.

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

In diesem Artikel werden wir den Indikator Market Profile besprechen. Wir werden herausfinden, was sich hinter diesem Namen verbirgt, versuchen, seine Funktionsweise zu verstehen und einen Blick auf seine Terminalversion (MarketProfile) zu werfen.

Während algorithmische Handelssysteme automatisierte Vorgänge verwalten, bevorzugen viele Nachrichtenhändler und Scalper bei aufsehenerregenden Nachrichtenereignissen und schnelllebigen Marktbedingungen eine aktive Steuerung, die eine schnelle Auftragsausführung und -verwaltung erfordert. Dies unterstreicht den Bedarf an intuitiven Front-End-Tools, die Echtzeit-Nachrichtenfeeds, Wirtschaftskalenderdaten, Indikatoreinblicke, KI-gesteuerte Analysen und reaktionsschnelle Handelskontrollen integrieren.

In diesem Artikel werden wir Zahlenschlösser (Code Locks) neu überdenken und sie von Sicherheitsmechanismen in Werkzeuge zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme verwandeln. Entdecken Sie die Welt der Zahlenschlösser, die nicht als einfache Sicherheitsvorrichtungen betrachtet werden, sondern als Inspiration für einen neuen Ansatz zur Optimierung. Wir werden eine ganze Population von Zahlenschlössern (Locks) erstellen, wobei jedes Schloss eine einzigartige Lösung für das Problem darstellt. Wir werden dann einen Algorithmus entwickeln, der diese Schlösser „knackt“ und optimale Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen findet, vom maschinellen Lernen bis zur Entwicklung von Handelssystemen.

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.

Unterstützungs- und Widerstandspunkte sind kritische Niveaus, die potenzielle Trendumkehr und -fortsetzungen signalisieren. Obwohl es schwierig sein kann, diese Niveaus zu identifizieren, sind Sie, wenn Sie sie einmal gefunden haben, gut vorbereitet, um sich auf dem Markt zurechtzufinden. Als weitere Hilfe können Sie das in diesem Artikel vorgestellte Tool „Quarters Drawer“ verwenden, mit dem Sie sowohl primäre als auch sekundäre Unterstützungs- und Widerstandsniveaus identifizieren können.

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 diesem Artikel werden wir verschiedene Methoden untersuchen, die in binären genetischen und anderen Populationsalgorithmen verwendet werden. Wir werden uns die Hauptkomponenten des Algorithmus, wie Selektion, Crossover und Mutation, und ihre Auswirkungen auf die Optimierung ansehen. Darüber hinaus werden wir Methoden der Datendarstellung und ihre Auswirkungen auf die Optimierungsergebnisse untersuchen.

Lernen Sie das objektorientierte Programmierparadigma und seine Anwendung im MQL5-Code kennen. Dieser zweite Artikel geht tiefer auf die Besonderheiten der objektorientierten Programmierung ein und bietet anhand eines praktischen Beispiels praktische Erfahrungen. Sie lernen, wie Sie unseren früher entwickelten prozeduralen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kursdaten der Kerzen in objektorientierten Code umwandeln können.

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.

Der Übergang von einem einfachen Handelsskript zu einem voll funktionsfähigen Expert Advisor (EA) kann Ihre Handelserfahrung erheblich verbessern. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein System, das Ihre Charts automatisch überwacht, wichtige Berechnungen im Hintergrund durchführt und regelmäßig alle zwei Stunden Updates liefert. Dieser EA ist in der Lage, die wichtigsten Kennzahlen zu analysieren, die für fundierte Handelsentscheidungen wichtig sind, und stellt sicher, dass Sie Zugang zu den aktuellsten Informationen haben, um Ihre Strategien effektiv anzupassen.

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 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.

Wenn sich das Jahr dem Ende zuneigt, denken langfristige Händler oft über die Geschichte des Marktes nach, um sein Verhalten und seine Trends zu analysieren und potenzielle zukünftige Bewegungen zu prognostizieren. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) zur langfristigen Überwachung des Einstiegs mit MQL5. Ziel ist es, das Problem verpasster langfristiger Handelsmöglichkeiten zu lösen, das durch manuellen Handel und das Fehlen automatischer Überwachungssysteme verursacht wird. Wir werden eines der am häufigsten gehandelten Paare als Beispiel verwenden, um eine Strategie zu entwickeln und unsere Lösung effektiv zu gestalten.

Geometrische Muster bieten Händlern eine prägnante Methode zur Interpretation von Kursbewegungen. Viele Analysten zeichnen Trendlinien, Rechtecke und andere Formen mit der Hand und treffen ihre Handelsentscheidungen dann auf der Grundlage der von ihnen gesehenen Formationen. In diesem Artikel untersuchen wir eine automatisierte Alternative: die Nutzung von MQL5 zur Erkennung und Analyse der gängigsten geometrischen Muster. Wir schlüsseln die Methodik auf, erörtern Details der Implementierung und zeigen auf, wie die automatische Mustererkennung die Markteinblicke eines Händlers schärfen kann.

Die Marktrichtung zu bestimmen kann einfach sein, aber zu wissen, wann man einsteigen sollte, kann eine Herausforderung sein. Im Rahmen der Serie „Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen" freue ich mich, ein weiteres Tool vorzustellen, das Einstiegspunkte, Take-Profit-Levels und Stop-Loss-Platzierungen bietet. Um dies zu erreichen, haben wir die Programmiersprache MQL5 verwendet. In diesem Artikel wollen wir die einzelnen Schritte näher erläutern.

Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.

In diesem Artikel werden wir uns mit Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren beschäftigen, die Pfeile zeichnen. Wir werden auch die Klassenmethoden für die korrekte Anzeige von Pfeilen verbessern, die Daten von Pfeilindikatoren anzeigen, die auf einem Symbol/einer Periode berechnet wurden, das/die nicht mit dem Symbol/der Periode des aktuellen Charts übereinstimmt.