Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5

In diesem Artikel erforschen wir die Grid-Mart Scalping Strategie und automatisieren sie in MQL5 mit einem dynamischen Dashboard für Echtzeit-Handelseinblicke. Wir erläutern die gitterbasierte Martingale-Logik und die Risikomanagement-Funktionen. Wir begleiten auch die Backtests und den Einsatz für eine solide Performance.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Crab Harmonic Pattern System in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster der Krabbe oder „crab“ mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnisse identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst. Wir integrieren visuelles Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke und Trendlinien, um die Struktur des XABCD-Musters und die Handelsniveaus anzuzeigen.

Leichtgewichtige Modelle zur Zeitreihenprognose erzielen eine hohe Leistung mit einer minimalen Anzahl von Parametern. Dies wiederum reduziert den Rechenaufwand und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Trotz ihrer Einfachheit erreichen solche Modelle eine mit komplexeren Modellen vergleichbare Prognosequalität.

Wir fahren fort mit der Untersuchung der Methode der hierarchischen Vektortransformation. In diesem Artikel werden wir die Konstruktion des Modells abschließen. Wir werden es auch anhand echter historischer Daten trainieren und testen.

Stellen Sie sich vor, ein bösartiger Akteur dringt in den Raum des Handelsadministrator ein und verschafft sich Zugang zu den Computern und dem Admin-Panel, über das Millionen von Händlern weltweit wertvolle Informationen erhalten. Ein solches Eindringen könnte katastrophale Folgen haben, z. B. das unbefugte Versenden irreführender Nachrichten oder zufällige Klicks auf Schaltflächen, die unbeabsichtigte Aktionen auslösen. In dieser Diskussion werden wir die Sicherheitsmaßnahmen in MQL5 und die neuen Sicherheitsfunktionen, die wir in unserem Admin-Panel zum Schutz vor diesen Bedrohungen implementiert haben, untersuchen. Durch die Verbesserung unserer Sicherheitsprotokolle wollen wir unsere Kommunikationskanäle schützen und das Vertrauen unserer weltweiten Handelsgemeinschaft erhalten. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel.

Wenn wir Modelle zur Analyse der Marktsituation verwenden, konzentrieren wir uns hauptsächlich auf Kerzen. Es ist doch seit langem bekannt, dass Kerzen-Muster bei der Vorhersage künftiger Kursbewegungen helfen können. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode vertraut machen, die es uns ermöglicht, diese beiden Ansätze zu integrieren.

In diesem Artikel werden wir über die Verwendung von Raum-Zeit-Transformationen zur effektiven Vorhersage bevorstehender Kursbewegungen sprechen. Um die numerische Vorhersagegenauigkeit in STNN zu verbessern, wird ein kontinuierlicher Aufmerksamkeitsmechanismus vorgeschlagen, der es dem Modell ermöglicht, wichtige Aspekte der Daten besser zu berücksichtigen.

Die Verwendung anisotroper Diffusionsprozesse zur Kodierung der Ausgangsdaten in einem hyperbolischen latenten Raum, wie sie im HypDIff-Rahmen vorgeschlagen wird, trägt dazu bei, die topologischen Merkmale der aktuellen Marktsituation zu erhalten und verbessert die Qualität der Analyse. Im vorigen Artikel haben wir damit begonnen, die vorgeschlagenen Ansätze mit MQL5 zu implementieren. Heute werden wir die begonnene Arbeit fortsetzen und zu ihrem logischen Abschluss bringen.

In diesem Artikel erweitern wir den MQL5-Wirtschaftskalender um eine dynamische Bildlaufleiste für eine intuitive Nachrichtennavigation. Wir sorgen für eine reibungslose Darstellung der Ereignisse und eine effiziente Aktualisierungen. Wir validieren die reaktionsschnelle Bildlaufleiste und das ausgefeilte Dashboard durch Tests.

Dieser Artikel zeigt, wie man programmatisch steigende und fallende Muster der Wolfe-Wellen identifiziert und sie mit MQL5 handelt. Wir werden untersuchen, wie man die Strukturen der Wolfe-Wellen programmatisch identifiziert und darauf basierenden Handel mit MQL5 ausführt. Dazu gehören die Erkennung wichtiger Umkehr-Punkte, die Validierung von Musterregeln und die Vorbereitung des EA, um auf die ermittelten Signale zu reagieren.

Der Einsatz von technischen Indikatoren in der Preisaktionsanalyse ist ein wirkungsvoller Ansatz. Diese Indikatoren weisen häufig auf wichtige Umkehr- und Rücksetzpunkte hin und bieten wertvolle Einblicke in die Marktdynamik. In diesem Artikel zeigen wir, wie wir ein automatisiertes Tool entwickelt haben, das mit Hilfe des Parabolic-SAR-Indikators Signale erzeugt.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Zone Recovery System, das mit einer Envelopes-Trend-Handelsstrategie in MQL5 integriert ist. Wir skizzieren die Architektur für die Verwendung von RSI- und Envelopes-Indikatoren, um Handelsgeschäfte auszulösen und Erholungszonen zu verwalten, um Verluste zu mindern. Durch Implementierung und Backtests zeigen wir, wie man ein effektives automatisches Handelssystem für dynamische Märkte aufbaut.

In diesem Artikel entwickeln wir einen AB=CD Pattern EA in MQL5, der harmonische Auf- und Abwärtsmuster von AB=CD mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Ratios identifiziert und Trades mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte.

Wir setzen die Diskussion über die Verwendung der stückweisen, linearen Darstellung von Zeitreihen fort, die im vorherigen Artikel begonnen wurde. Heute werden wir sehen, wie diese Methode mit anderen Ansätzen der Zeitreihenanalyse kombiniert werden kann, um die Qualität der Vorhersage des Preistrend zu verbessern.

In dieser Artikelserie überprüfen wir klassische Strategien, um herauszufinden, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir eine beliebte Strategie der Mehrfachsymbolanalyse anhand eines Korbs korrelierter Wertpapiere untersuchen, wobei wir uns auf das exotische Währungspaar USDZAR konzentrieren werden.

Nehmen Sie an einer ausführlichen Diskussion über die neuesten Fortschritte im MQL5-Schnittstellendesign teil, wenn wir das neu gestaltete Kommunikations-Panel vorstellen und unsere Serie über den Aufbau des neuen Admin-Panels unter Verwendung von Modularisierungsprinzipien fortsetzen. Wir werden die Klasse CommunicationsDialog Schritt für Schritt entwickeln und ausführlich erklären, wie man sie von der Klasse Dialog erbt. Außerdem werden wir Arrays und die ListView-Klasse in unserer Entwicklung nutzen. Gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse, um Ihre MQL5-Entwicklungsfähigkeiten zu verbessern - lesen Sie den Artikel und beteiligen Sie sich an der Diskussion im Kommentarbereich!

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.

Der zuvor entwickelte Risikomanager enthielt nur grundlegende Funktionen. Versuchen wir, mögliche Wege zu seiner Entwicklung zu betrachten, die es uns ermöglichen, die Handelsergebnisse zu verbessern, ohne die Logik der Handelsstrategien zu beeinträchtigen.

Wir gehen über die einfache Darstellung von analysierten Metriken in Charts hinaus und bieten eine breitere Perspektive, die auch die Integration von Telegram umfasst. Mit dieser Erweiterung können wichtige Ergebnisse über die Telegram-App direkt auf Ihr mobiles Gerät geliefert werden. Begleiten Sie uns in diesem Artikel auf dieser gemeinsamen Reise.

Heute machen wir einen weiteren Schritt nach vorn, indem wir eine externe Nachrichten-API als Quelle für Schlagzeilen in unseren News Headline EA integrieren. In dieser Phase werden wir verschiedene Nachrichtenquellen – sowohl etablierte als auch neue – untersuchen und lernen, wie wir effektiv auf ihre APIs zugreifen können. Wir werden auch Methoden zum Parsen der abgerufenen Daten in ein Format behandeln, das für die Anzeige in unserem Expert Advisor optimiert ist. Nehmen Sie an der Diskussion teil und erfahren Sie mehr über die Vorteile des Zugriffs auf Schlagzeilen und den Wirtschaftskalender direkt auf dem Chart, und das alles über eine kompakte, nicht störende Schnittstelle.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Trendlinien-Handelsprogramm, das die kleinsten Quadrate verwendet, um Unterstützungs- und Widerstandstrendlinien zu erkennen, dynamische Kauf- und Verkaufssignale auf der Grundlage von Preisberührungen zu erzeugen und Positionen auf der Grundlage der erzeugten Signale zu eröffnen.

Wie funktioniert der Portfoliohandel im Forexmarkt? Wie lassen sich die Portfoliotheorie von Markowitz zur Optimierung des Portfolioanteils und das VaR-Modell zur Optimierung des Portfoliorisikos zusammenführen? Wir erstellen einen auf der Portfoliotheorie basierenden Code, der einerseits ein geringes Risiko und andererseits eine akzeptable langfristige Rentabilität gewährleistet.

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.

In diesem Artikel stellen wir die Entwicklung eines interaktiven Handelsassistenten in MQL5 vor, der die Platzierung schwebender Aufträge im Devisenhandel vereinfachen soll. Wir skizzieren das konzeptionelle Design und konzentrieren uns dabei auf eine nutzerfreundliche GUI für die visuelle Einstellung von Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auf dem Chart. Darüber hinaus wird die MQL5-Implementierung und der Backtest-Prozess detailliert beschrieben, um die Zuverlässigkeit des Tools zu gewährleisten und die Voraussetzungen für die fortgeschrittenen Funktionen in den vorhergehenden Teilen zu schaffen.

Die Faktorisierung ist ein mathematischer Prozess, der dazu dient, Erkenntnisse über die Eigenschaften von Daten zu gewinnen. Wenn wir die Faktorisierung auf große Mengen von Marktdaten anwenden – die in Zeilen und Spalten organisiert sind – können wir Muster und Merkmale des Marktes aufdecken. Die Faktorisierung ist ein mächtiges Werkzeug, und dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie es im MetaTrader 5-Terminal über die MQL5-API nutzen können, um tiefere Einblicke in Ihre Marktdaten zu gewinnen.

In dieser Diskussion gehen wir einen Schritt weiter, indem wir unser MQL5-Programm in kleinere, besser handhabbare Module aufteilen. Diese modularen Komponenten werden dann in das Hauptprogramm integriert, um dessen Organisation und Wartbarkeit zu verbessern. Dieser Ansatz vereinfacht die Struktur unseres Hauptprogramms und macht die einzelnen Komponenten in anderen Expert Advisors (EAs) und Indikatorentwicklungen wiederverwendbar. Durch diesen modularen Aufbau schaffen wir eine solide Grundlage für künftige Erweiterungen, von denen sowohl unser Projekt als auch die breitere Entwicklergemeinschaft profitiert.

In diesem Artikel implementieren wir Handelsausführung und Risikomanagement für die Envelopes Trend Bounce Scalping Strategie in MQL5. Wir implementieren Auftragserteilung und Risikokontrollen wie Stop-Loss und Positionsgröße. Wir schließen mit Backtests und Optimierung, aufbauend auf den Grundlagen von Teil 18.

Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC) durch die Kombination von Order Blocks (OB), Break of Structure (BOS) und Fair Value Gaps (FVG) in einem leistungsstarken EA. Wählen Sie die automatische Strategieausführung oder konzentrieren Sie sich auf jedes einzelne SMC-Konzept, um flexibel und präzise zu handeln.

Dieser Artikel setzt die Reihe für Anfänger fort. Hier werden wir die grundlegenden Prinzipien der Entwicklung von Expert Advisors (EAs) diskutieren. Wir werden zwei EAs erstellen: der erste wird ohne Indikatoren handeln und schwebende Aufträge verwenden, der zweite wird auf dem Standard-MA-Indikator basieren und Handelsgeschäfte zum aktuellen Preis eröffnen. Hier gehe ich davon aus, dass Sie kein völliger Anfänger mehr sind und den Stoff aus den vorherigen Artikeln relativ gut beherrschen.

In diesem Artikel geht es um Algorithmen für die Verwendung von Aufmerksamkeitsmethoden zur Lösung von Problemen bei der Erkennung von Objekten in einer Punktwolke. Die Erkennung von Objekten in Punktwolken ist für viele reale Anwendungen wichtig.

In diesem Artikel erstellen wir Schaltflächen für die Filter von Währungspaar, Wichtigkeitsstufen, Zeitspannen und eine Abbruchoption, um die Kontrolle über das Dashboard zu verbessern. Diese Tasten sind so programmiert, dass sie dynamisch auf Nutzeraktionen reagieren und eine nahtlose Interaktion ermöglichen. Außerdem automatisieren wir ihr Verhalten, um Änderungen in Echtzeit auf dem Dashboard anzuzeigen. Dies verbessert die allgemeine Funktionsweise, Mobilität und Reaktionsfähigkeit des Panels.

In dieser Diskussion wird untersucht, wie man Echtzeit-Marktdaten und Handelskontoinformationen abruft, verschiedene Berechnungen durchführt und die Ergebnisse in einem nutzerdefinierten Panel anzeigt. Um dies zu erreichen, werden wir die Entwicklung der Klasse AnalyticsPanel vertiefen, die all diese Funktionen, einschließlich der Panel-Erstellung, kapselt. Dieser Aufwand ist Teil unserer kontinuierlichen Erweiterung des New Admin Panel EA, mit der wir fortschrittliche Funktionalitäten unter Verwendung modularer Designprinzipien und Best Practices für die Codeorganisation einführen.

In diesem Artikel aktualisieren wir unser Handelsassistenten-Tool durch Hinzufügen von Drag-and-Drop-Funktionen und Hover-Effekten, um die Oberfläche intuitiver und reaktionsschneller zu gestalten. Wir verfeinern das Tool zur Validierung von Echtzeit-Auftrags-Setups, um präzise Handelskonfigurationen im Verhältnis zu den Marktpreisen sicherzustellen. Wir führen auch Backtests dieser Verbesserungen durch, um ihre Zuverlässigkeit zu bestätigen.

Wir laden Sie ein, sich mit der NAFS-Methode (Node-Adaptive Feature Smoothing) vertraut zu machen, einem nicht-parametrischen Ansatz zur Erstellung von Knotenrepräsentationen, der kein Parametertraining erfordert. NAFS extrahiert Merkmale jedes Knotens anhand seiner Nachbarn und kombiniert diese Merkmale dann adaptiv, um eine endgültige Darstellung zu erstellen.

SAMformer bietet eine Lösung für die wichtigsten Nachteile von Transformer-Modellen in der langfristigen Zeitreihenprognose, wie z. B. die Komplexität des Trainings und die schlechte Generalisierung auf kleinen Datensätzen. Die flache Architektur und die auf Schärfe ausgerichtete Optimierung helfen, suboptimale lokale Minima zu vermeiden. In diesem Artikel werden wir die Umsetzung von Ansätzen mit MQL5 fortsetzen und ihren praktischen Wert bewerten.

Heute machen wir uns die Möglichkeiten von MQL5 zunutze, um externe Ressourcen - wie Bilder im BMP-Format - zu nutzen und eine einzigartig gestaltete Nutzeroberfläche für das Trading Administrator Panel zu erstellen. Die hier gezeigte Strategie ist besonders nützlich, wenn mehrere Ressourcen, einschließlich Bilder, Töne und mehr, für eine rationelle Verteilung zusammengefasst werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie, wie diese Funktionen implementiert werden, um eine moderne und visuell ansprechende Oberfläche für unser New_Admin_Panel EA zu schaffen.