Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5
Expert Advisors gehören zum Höhepunkt des Programmierens und sind das gewünschte Ziel jeden Entwicklers im Bereich des automatischen Handels. Sie können auch einen eigenen Handelsroboter schreiben, wenn Sie die Artikel dieser Kategorie lesen und beschriebene Schritte durchführen. Sie werden lernen, wie automatische Handelssysteme erstellt und getestet werden.
Die Artikel lehren, nicht nur in MQL5 zu programmieren, sondern auch jegliche Handelsideen und Techniken umzusetzen. Sie erfahren, wie man Trailing-Stops programmiert, Geld verwaltet, Indikatorwerte erhält und vieles mehr.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)
In unseren Modellen verwenden wir häufig verschiedene Aufmerksamkeitsalgorithmen. Und am häufigsten verwenden wir wahrscheinlich Transformers. Ihr größter Nachteil ist der Ressourcenbedarf. In diesem Artikel wird ein neuer Algorithmus vorgestellt, der dazu beitragen kann, die Rechenkosten ohne Qualitätseinbußen zu senken.
Neuronale Netze im Handel: Praktische Ergebnisse der Methode TEMPO
Wir beschäftigen uns weiter mit TEMPO. In diesem Artikel werden wir die tatsächliche Wirksamkeit der vorgeschlagenen Ansätze anhand realer historischer Daten bewerten.
Integration von Broker-APIs mit Expert Advisors unter Verwendung von MQL5 und Python
In diesem Artikel besprechen wir die Implementierung von MQL5 in Verbindung mit Python, um brokerbezogene Operationen durchzuführen. Stellen Sie sich vor, dass ein kontinuierlich laufender Expert Advisor (EA) auf einem VPS gehostet wird, der in Ihrem Namen handelt. An einem bestimmten Punkt wird die Fähigkeit des EA, Mittel zu verwalten, von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Vorgänge wie die Aufladung Ihres Handelskontos und die Einleitung von Abhebungen. In dieser Diskussion werden wir die Vorteile und die praktische Umsetzung dieser Funktionen beleuchten, um eine nahtlose Integration des Fondsmanagements in Ihre Handelsstrategie zu gewährleisten. Bleiben Sie dran!
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
Hier werde ich den relativ neuen Algorithmus Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC) vorstellen, der es ermöglicht, Strategien mit latenten Variablen im Rahmen der Entropiemaximierung zu entwickeln.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (VIII) – Schnellhandelsschaltflächen für den Nachrichtenhandel
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.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 7): Der EA Signal Pulse
Nutzen Sie das Potenzial der Multi-Timeframe-Analyse mit „Signal Pulse“, einem MQL5 Expert Advisor, der Bollinger Bänder und den Stochastik Oszillator integriert, um präzise, hochwahrscheinliche Handelssignale zu liefern. Erfahren Sie, wie Sie diese Strategie umsetzen und Kauf- und Verkaufschancen mithilfe von nutzerdefinierten Pfeilen effektiv visualisieren können. Ideal für Händler, die ihr Urteilsvermögen durch automatisierte Analysen über mehrere Zeitrahmen hinweg verbessern möchten.
Selbstoptimierende Expert Advisor in MQL5 (Teil 4): Dynamische Positionsgrößen
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.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 15): Einführung in die Quarters-Theorie (I) - Quarters Drawer Script
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.
Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 2): Ein objektorientierter Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors
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.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 7): Aufbau eines Raster-Handel EA mit dynamischer Losgrößen-Skalierung
In diesem Artikel bauen wir einen Expert Advisor in MQL5 für einen Raster-Handel, der eine dynamische Los-Skalierung verwendet. Wir behandeln die Strategieentwicklung, die Code-Implementierung und den Backtest-Prozess. Abschließend vermitteln wir wichtige Erkenntnisse und bewährte Verfahren zur Optimierung des automatisierten Handelssystems.
Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 1): Implementierung der JSON-Verarbeitung für KI-APIs
In diesem Artikel entwickeln wir ein System des JSON-Parsing in MQL5, um den Datenaustausch für die KI-API-Integration zu handhaben, wobei wir uns auf eine JSON-Klasse zur Verarbeitung von JSON-Strukturen konzentrieren. Wir implementieren Methoden zur Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten, die verschiedene Datentypen wie Strings, Zahlen und Objekte unterstützen. Dies ist für die Kommunikation mit KI-Diensten wie ChatGPT unerlässlich und ermöglicht zukünftige KI-gesteuerte Handelssysteme, indem es eine genaue Datenverarbeitung und -manipulation gewährleistet.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 12): Umsetzung der Strategie der Mitigation Order Blocks (MOB)
In diesem Artikel bauen wir ein MQL5-Handelssystem auf, das die Orderblock-Erkennung für den Handel des Smart Money automatisiert. Wir skizzieren die Regeln der Strategie, implementieren die Logik in MQL5 und integrieren das Risikomanagement für eine effektive Handelsausführung. Schließlich führen wir Backtests durch, um die Leistung des Systems zu bewerten und es für optimale Ergebnisse zu verfeinern.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 93): Adaptive Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich (letzter Teil)
In diesem Artikel setzen wir die Umsetzung der Ansätze des ATFNet-Modells fort, das die Ergebnisse von 2 Blöcken (Frequenz und Zeit) innerhalb der Zeitreihenprognose adaptiv kombiniert.
Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 2): Entwicklung eines ChatGPT-integrierten Programms mit Nutzeroberfläche
In diesem Artikel entwickeln wir ein in ChatGPT integriertes Programm in MQL5 mit einer Nutzeroberfläche, das das JSON-Parsing-Framework aus Teil 1 nutzt, um Prompts an die API von OpenAI zu senden und die Antworten auf einem MetaTrader 5-Chart anzuzeigen. Wir implementieren ein Dashboard mit einem Eingabefeld, einer Übermittlungsschaltfläche und einer Antwortanzeige, wobei wir die API-Kommunikation und den Textumbruch für die Nutzerinteraktion übernehmen.
Implementierung des verallgemeinerten Hurst-Exponenten und des Varianz-Verhältnis-Tests in MQL5
In diesem Artikel untersuchen wir, wie der verallgemeinerte Hurst-Exponent und der Varianzverhältnis-Test verwendet werden können, um das Verhalten von Preisreihen in MQL5 zu analysieren.
Kombinieren Sie fundamentale und technische Analysestrategien in MQL5 für Einsteiger
In diesem Artikel wird erörtert, wie sich Trendfolge- und Fundamentalprinzipien nahtlos in einen Expert Advisor integrieren lassen, um eine robustere Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel wird gezeigt, wie einfach es für jedermann ist, mit MQL5 maßgeschneiderte Handelsalgorithmen zu erstellen und anzuwenden.
Einführung in MQL5 (Teil 11): Eine Anleitung für Anfänger zur Arbeit mit integrierten Indikatoren in MQL5 (II)
Entdecken Sie, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 entwickelt, der mehrere Indikatoren wie RSI, MA und Stochastik-Oszillator verwendet, um versteckte steigende und fallende Divergenzen zu erkennen. Lernen Sie, ein effektives Risikomanagement zu implementieren und den Handel zu automatisieren - mit detaillierten Beispielen und vollständig kommentiertem Quellcode für Ausbildungszwecke!
Vom Neuling zum Experten: Autogeometrisches Analysesystem
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.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 20): Multi-Symbol-Strategie mit CCI und AO
In diesem Artikel erstellen wir eine Multi-Symbol-Handelsstrategie, die CCI- und AO-Indikatoren verwendet, um Trendumkehrungen zu erkennen. Wir behandeln seinen Entwurf, die MQL5-Implementierung und den Backtest-Prozess. Der Artikel schließt mit Tipps zur Leistungssteigerung.
Wie man ein Handelsjournal mit MetaTrader und Google-Tabellen erstellt
Erstellen eines Handelsjournals mit MetaTrader und Google-Tabellen! Sie lernen, wie Sie Ihre Handelsdaten über HTTP POST synchronisieren und über HTTP-Anfragen abrufen können. Am Ende haben Sie ein Handelsjournal, das Ihnen hilft, Ihre Geschäfte effektiv und effizient zu überblicken.
Entwicklung des Swing Entries Monitoring (EA)
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.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus
Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 5): Volatilitätsnavigator EA
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.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 9): Aufbau eines Expert Advisors für die asiatische Breakout-Strategie
In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor in MQL5 für die Asian Breakout Strategy, indem wir das Hoch und das Tief der Sitzung berechnen und die Trendfilterung mit einem gleitenden Durchschnitt anwenden. Wir implementieren ein dynamisches Objekt-Styling, nutzerdefinierte Zeitangaben und ein robustes Risikomanagement. Schließlich demonstrieren wir Techniken für Backtests und Optimierung zur Verfeinerung des Programms.
Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 2): Hinzufügen von Steuerelementen und Reaktionsfähigkeit
Die Erweiterung des MQL5-GUI-Panels um dynamische Funktionen kann die Handelserfahrung für die Nutzer erheblich verbessern. Durch die Einbindung interaktiver Elemente, Hover-Effekte und Datenaktualisierungen in Echtzeit wird das Panel zu einem leistungsstarken Werkzeug für moderne Händler.
Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen (Teil II): Abstimmung tiefer neuronaler Netze
Modelle für maschinelles Lernen verfügen über verschiedene einstellbare Parameter. In dieser Artikelserie werden wir untersuchen, wie Sie Ihre KI-Modelle mithilfe der SciPy-Bibliothek an Ihren spezifischen Markt anpassen können.
Entwicklung eines volatilitätsbasierten Ausbruchssystems
Das auf der Volatilität basierende Breakout-System identifiziert Marktbereiche und handelt dann, wenn der Preis über oder unter diese Niveaus bricht, gefiltert durch Volatilitätsmaße wie ATR. Dieser Ansatz hilft, starke Richtungsbewegungen zu erfassen.
Vom Neuling zum Experten: Automatisierung der Handelsdisziplin mit einem MQL5 Risk Enforcement EA
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.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Implementierung des Deus EA: Automatisierter Handel mit RSI und gleitenden Durchschnitten in MQL5
Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Implementierung des Deus EA, der auf den Indikatoren RSI und Gleitender Durchschnitt zur Steuerung des automatisierten Handels basiert.
Stimmungsanalyse auf Twitter mit Sockets
Dieser innovative Trading-Bot integriert MetaTrader 5 mit Python, um die Stimmungsanalyse sozialer Medien in Echtzeit für automatisierte Handelsentscheidungen zu nutzen. Durch die Analyse der Twitter-Stimmung in Bezug auf bestimmte Finanzinstrumente übersetzt der Bot Trends in den sozialen Medien in umsetzbare Handelssignale. Es nutzt eine Client-Server-Architektur mit Socket-Kommunikation, die eine nahtlose Interaktion zwischen den Handelsfunktionen von MT5 und der Datenverarbeitungsleistung von Python ermöglicht.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 40): Fibonacci-Retracement-Handel mit nutzerdefinierten Niveaus
In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 Expert Advisor für den Fibonacci-Retracement-Handel auf, indem wir entweder Tageskerzenbereiche oder Lookback-Arrays verwenden, um nutzerdefinierte Niveaus wie 50 % und 61,8 % für den Einstieg zu berechnen und Auf- oder Abwärts-Konstellationen auf der Grundlage des Schlusskurses im Vergleich zum Eröffnungskurs zu bestimmen. Das System löst Käufe oder Verkäufe beim Überschreiten von Kursniveaus aus, mit maximalen Abschlüssen pro Niveau, optionaler Schließung bei neuen Fib-Kalks, punktbasierten Trailing-Stops nach einer Mindestgewinnschwelle und SL/TP-Puffern als Prozentsätze der Spanne.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen
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.
Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 2): Senden von Signalen von MQL5 an Telegram
In diesem Artikel erstellen wir einen in MQL5-Telegram integrierten Expert Advisor, der Moving Average Crossover Signale an Telegram sendet. Wir erläutern den Prozess der Erzeugung von Handelssignalen aus gleitenden Durchschnittsübergängen, die Implementierung des erforderlichen Codes in MQL5 und die Sicherstellung der nahtlosen Integration. Das Ergebnis ist ein System, das Handelswarnungen in Echtzeit direkt an Ihren Telegram-Gruppenchat sendet.
Formulierung eines dynamischen Multi-Pair EA (Teil 3): Mean-Reversion- und Momentum-Strategien
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.
Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 1): Einführung in CTrade, CiMA, und CiATR
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.
Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 4): Modularisierung von Codefunktionen für bessere Wiederverwendbarkeit
In diesem Artikel wird der bestehende Code für das Senden von Nachrichten und Screenshots (screenshot des Terminals) von MQL5 zu Telegram refaktorisiert, indem er in wiederverwendbare, modulare Funktionen aufgeteilt wird. Dadurch wird der Prozess rationalisiert, was eine effizientere Ausführung und eine einfachere Codeverwaltung über mehrere Instanzen hinweg ermöglicht.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 2): Ein Script für analytische Kommentare
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.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 9): External Flow
In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.