Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MQL5-Programmierung nutzen können, um Marktniveaus zu bestimmen und zwischen schwächeren und stärkeren Kursniveaus zu unterscheiden. Wir werden einen funktionierenden Support and Resistance Strength Indicator (SRSI) entwickeln.

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.

Dieses Projekt zielt darauf ab, den MQL5-Algorithmus zu nutzen, um einen umfassenden Satz von Analyseinstrumenten für MetaTrader 5 zu entwickeln. Diese Instrumente - von Skripten und Indikatoren bis hin zu KI-Modellen und Expert Advisor - automatisieren den Marktanalyseprozess. Mitunter wird diese Entwicklung zu Instrumenten führen, die in der Lage sind, fortgeschrittene Analysen ohne menschliches Zutun durchzuführen und die Ergebnisse auf geeigneten Plattformen vorherzusagen. Keine Gelegenheit wird jemals verpasst werden. Erkunden Sie mit mir den Prozess des Aufbaus einer robusten, maßgeschneiderten Marktanalyse-Instrumentenkasten. Wir werden mit der Entwicklung eines einfachen MQL5-Programms beginnen, das ich Chart-Projektor genannt habe.

Verbessern Sie Ihre Marktanalyse mit dem Candlestick Probability EA in MQL5, einem leichtgewichtigen Tool, das rohe Preisbalken in Echtzeit in instrumentenspezifische Wahrscheinlichkeiten umwandelt. Es klassifiziert Pinbars, Engulfing und Doji-Muster, wenn der Balken schließt, verwendet ATR-fähige Filterung und optionale Ausbruchsbestätigung. Der EA berechnet rohe und volumengewichtete Follow-Through-Prozentsätze, die Ihnen helfen, das typische Ergebnis jedes Musters für bestimmte Symbole und Zeitrahmen zu verstehen. Markierungen auf dem Chart, ein kompaktes Dashboard und interaktive Kippschalter ermöglichen eine einfache Validierung und Fokussierung. Exportieren Sie detaillierte CSV-Protokolle für Offline-Tests. Nutzen Sie es, um Wahrscheinlichkeitsprofile zu entwickeln, Strategien zu optimieren und Mustererkennung in einen messbaren Vorteil zu verwandeln.

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.

Für viele Händler ist die Lücke zwischen der Kenntnis einer Risikoregel und deren konsequenter Befolgung der Punkt, an dem die Konten sterben. Emotionale Übertreibungen, Kompensationshandel und einfaches Versehen können selbst die beste Strategie zunichte machen. Heute werden wir die MetaTrader 5-Plattform in einen unnachgiebigen Vollstrecker Ihrer Handelsregeln verwandeln, indem wir einen Risk Enforcement Expert Advisor entwickeln. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.

Dieser Artikel stellt das Fractal Reaction System vor, ein kompaktes MQL5-System, das fraktale Pivots in umsetzbare Marktstruktursignale umwandelt. Der EA verwendet eine geschlossene Balkenlogik, um ein erneutes Zeichnen zu vermeiden, erkennt Change-of-Character-Warnungen (ChoCH) und bestätigt Breaks-of-Structure (BOS), zeichnet persistente Chartobjekte und protokolliert/meldet jedes bestätigte Ereignis (Desktop, Mobile und Sound). Lesen Sie weiter, um den Algorithmusentwurf, Implementierungshinweise, Testergebnisse und den vollständigen EA-Code zu erfahren, damit Sie den Detektor selbst kompilieren, testen und einsetzen können.

Erfahren Sie, wie Sie das letzte Modul in der Bibliothek des History Manager EX5 erstellen, wobei Sie sich auf die Funktionen konzentrieren, die für die Bearbeitung des zuletzt stornierten, schwebenden Auftrags verantwortlich sind. Damit haben Sie die Möglichkeit, wichtige Details zu stornierten offenen Aufträgen mit MQL5 effizient abzurufen und zu speichern.

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.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Indikator „Order Block“ auf der Grundlage des Orderbuchvolumens (Markttiefe) entwickeln und ihn mithilfe von Puffern optimieren können, um die Genauigkeit zu verbessern. Damit ist die aktuelle Phase des Projekts abgeschlossen und die nächste Phase vorbereitet, die die Implementierung einer Risikomanagementklasse und eines Handelsroboters umfasst, der die vom Indikator generierten Signale nutzt.

In diesem Artikel werden wir den dritten Teil unserer Reise zur Formulierung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors (EA) erkunden und uns dabei speziell auf die Integration von Mean Reversion- und Momentum-Handelsstrategien konzentrieren. Wir werden aufschlüsseln, wie man Kursabweichungen vom Mittelwert (Z-Score) erkennt und darauf reagiert, und wie man das Momentum bei mehreren Devisenpaaren misst, um die Handelsrichtung zu bestimmen.

Im Einklang mit unserer Vision, das Preisgeschehen zu vereinfachen, freuen wir uns, Ihnen ein weiteres Tool vorstellen zu können, das Ihre Marktanalyse erheblich verbessern und Ihnen helfen kann, gut informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool zeigt wichtige technische Indikatoren an, wie z. B. die Kurse des Vortags, wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus und das Handelsvolumen, und generiert automatisch visuelle Hinweise auf dem Chart.

Die MQL5-Standardbibliothek spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen für MetaTrader 5. In dieser Diskussionsreihe wollen wir seine Anwendung beherrschen, um die Erstellung effizienter Handelswerkzeuge für MetaTrader 5 zu vereinfachen. Zu diesen Tools gehören nutzerdefinierte Expert Advisors, Indikatoren und andere Hilfsmittel. Wir beginnen heute mit der Entwicklung eines trendfolgenden Expert Advisors unter Verwendung der Klassen CTrade, CiMA und CiATR. Dies ist ein besonders wichtiges Thema für alle – egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.

Dieser Artikel beschreibt die Erstellung einer Nachrichtenschnittstelle (Messaging Interface) für MetaTrader 5, die sich an Systemadministratoren richtet, um die Kommunikation mit anderen Händlern direkt auf der Plattform zu erleichtern. Jüngste Integrationen von sozialen Plattformen mit MQL5 ermöglichen eine schnelle Signalübertragung über verschiedene Kanäle. Stellen Sie sich vor, Sie könnten gesendete Signale mit nur einem Klick validieren - entweder „JA“ oder „NEIN“ bzw. „YES“ or „NO“. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Dieser Artikel ermöglicht es Anfängern, ein Skript für den Risikoausgleich beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten von Grund auf zu schreiben. Darüber hinaus können erfahrene Nutzer neue Ideen für die Umsetzung ihrer Lösungen in Bezug auf die in diesem Artikel vorgeschlagenen Optionen erhalten.

In diesem Artikel greifen wir eine klassische Rohölhandelsstrategie wieder auf, um sie durch den Einsatz von Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens zu verbessern. Wir werden ein Modell der kleinsten Quadrate konstruieren, um zukünftige Brent-Rohölpreise auf der Grundlage der Differenz zwischen Brent- und WTI-Rohölpreisen vorherzusagen. Unser Ziel ist es, einen Frühindikator für künftige Veränderungen der Brent-Preise zu ermitteln.

Anhand einfacher Beispiele werden wir die Grundsätze der Berechnung gleitender Durchschnitte untersuchen und lernen, wie man die Berechnung von Indikatoren, einschließlich gleitender Durchschnitte, optimieren kann.

Bei der Entwicklung von Strategien sind viele komplizierte Details zu berücksichtigen, von denen viele für Anfänger nicht besonders interessant sind. Infolgedessen mussten viele Händler, mich eingeschlossen, diese Lektionen auf die harte Tour lernen. Dieser Artikel basiert auf meinen Beobachtungen von häufigen Fallstricken, die den meisten Anfängern bei der Entwicklung von Strategien auf MQL5 begegnen. Es wird eine Reihe von Tipps, Tricks und Beispielen bieten, die dabei helfen, die Untauglichkeit eines EA zu erkennen und die Robustheit unserer eigenen EAs auf einfache Weise zu testen. Ziel ist es, die Leser aufzuklären und ihnen zu helfen, zukünftige Betrügereien beim Kauf von EAs zu vermeiden und Fehler bei der eigenen Strategieentwicklung zu verhindern.

Ein algorithmisches Handelssystem, das die Volumenanalyse mit Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere neuronalen LSTM-Netzen, kombiniert. Im Gegensatz zu traditionellen Handelsansätzen, die sich in erster Linie auf Preisbewegungen konzentrieren, legt dieses System den Schwerpunkt auf Volumenmuster und deren Ableitungen, um Marktbewegungen vorherzusagen. Die Methodik umfasst drei Hauptkomponenten: Analyse der Volumenderivate (erste und zweite Ableitung), LSTM-Vorhersagen für Volumenmuster und traditionelle technische Indikatoren.

Die Hauptkomponentenanalyse, ein Verfahren zur Verringerung der Dimensionalität in der Datenanalyse, wird in diesem Artikel untersucht, und es wird gezeigt, wie sie mit Eigenwerten und Vektoren umgesetzt werden kann. Wie immer streben wir die Entwicklung eines Prototyps einer Experten-Signal-Klasse an, die im MQL5-Assistenten verwendet werden kann.

Heute befassen wir uns mit dem Einbinden nützlicher Handelsmetriken in ein spezielles Fenster, das in den Admin Panel EA integriert ist. Diese Diskussion konzentriert sich auf die Implementierung von MQL5 zur Entwicklung des „Analytics Panel“ und hebt den Wert der Daten hervor, die es den Handelsadministratoren liefert. Die Auswirkungen sind weitgehend lehrreich, da aus dem Entwicklungsprozess wertvolle Lehren gezogen werden, von denen sowohl angehende als auch erfahrene Entwickler profitieren. Diese Funktion zeigt die grenzenlosen Möglichkeiten, die diese Entwicklungsreihe für die Ausstattung von Handelsmanagern mit fortschrittlichen Softwaretools bietet. Darüber hinaus werden wir die Implementierung der Klassen PieChart und ChartCanvas als Teil der kontinuierlichen Erweiterung der Funktionen des Trading Administrator-Panels untersuchen.

In diesem Artikel wird der Übergang von der prozeduralen Codierung zur objektorientierten Programmierung (OOP) in MQL5 mit Schwerpunkt auf der Integration mit der REST-API erörtert. Heute werden wir besprechen, wie HTTP-Anfragefunktionen (GET und POST) in Klassen organisiert werden können. Wir werden einen genaueren Blick auf das Refactoring von Code werfen und zeigen, wie isolierte Funktionen durch Klassenmethoden ersetzt werden können. Der Artikel enthält praktische Beispiele und Tests.

In diesem Artikel werden wir uns auf die visuelle Gestaltung der grafischen Nutzeroberfläche (GUI) unseres Trading Administrator Panels mit MQL5 konzentrieren. Wir werden verschiedene in MQL5 verfügbare Techniken und Funktionen erkunden, die eine Anpassung und Optimierung der Schnittstelle ermöglichen, um sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen der Händler entspricht und gleichzeitig eine attraktive Ästhetik beibehält.

MQL5 bietet unendlich viele Möglichkeiten, automatisierte Handelssysteme zu entwickeln, die auf Ihre Wünsche zugeschnitten sind. Wussten Sie, dass er sogar komplexe mathematische Berechnungen durchführen kann? In diesem Artikel stellen wir die japanische Heikin Ashi Technik als automatisierte Handelsstrategie vor.

Der Handel mit Nachrichten erfordert aufgrund der erhöhten Volatilität häufig die Verwaltung mehrerer Positionen und Symbole in sehr kurzer Zeit. In der heutigen Diskussion gehen wir auf die Herausforderungen des Multi-Symbol-Handels ein, indem wir diese Funktion in unseren News Headline EA integrieren. Seien Sie dabei, wenn wir untersuchen, wie der algorithmische Handel mit MQL5 den Multi-Symbol-Handel effizienter und leistungsfähiger macht.

Das traditionelle maschinelle Lernen lehrt die Praktiker, darauf zu achten, dass ihre Modelle nicht übermäßig angepasst werden. Diese Ideologie wird jedoch durch neue Erkenntnisse in Frage gestellt, die von fleißigen Forschern aus Harvard veröffentlicht wurden, die herausgefunden haben, dass das, was als Überanpassung erscheint, unter Umständen das Ergebnis einer vorzeitigen Beendigung Ihrer Trainingsverfahren ist. Wir werden zeigen, wie wir die in der Forschungsarbeit veröffentlichten Ideen nutzen können, um unseren Einsatz von KI bei der Prognose von Ergebnissen zu verbessern.

In diesem Artikel erweitern wir das Trade Management Panel unseres multifunktionalen Admin Panels. Wir führen eine leistungsstarke Hilfsfunktion ein, die den Code vereinfacht und die Lesbarkeit, Wartbarkeit und Effizienz verbessert. Wir zeigen Ihnen auch, wie Sie zusätzliche Schaltflächen nahtlos integrieren und die Nutzeroberfläche erweitern können, um ein breiteres Spektrum von Handelsaufgaben zu bewältigen. Ob es um die Verwaltung von Positionen, die Anpassung von Aufträgen oder die Vereinfachung von Nutzerinteraktionen geht, dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Entwicklung eines robusten, nutzerfreundlichen Trade Management Panels.