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.
Neuer Artikel
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
MQL5 Trading Tools (Teil 16): Verbessertes Supersampling-Anti-Aliasing (SSAA) und hochauflösendes Rendering
Wir fügen dem MQL5-Canvas-Dashboard ein auf Supersampling basierendes Anti-Aliasing sowie hochauflösendes Rendering hinzu und skalieren anschließend auf die Zielgröße herunter. Der Artikel implementiert Füllungen und Rahmen in Form abgerundeter Rechtecke, Pfeile in Form abgerundeter Dreiecke sowie eine benutzerdefinierte Bildlaufleiste mit Theme-Unterstützung für die Statistik- und Textpanels. Mit diesen Tools können Sie in MetaTrader 5 glattere und besser lesbare UI-Komponenten erstellen.
Neuronale Netze im Trading: Akteur–Direktor–Kritiker
Wir laden Sie ein, das Framework Akteur-Direktor-Kritiker zu erkunden, das hierarchisches Lernen und eine Multi-Komponenten-Architektur zur Erstellung adaptiver Handelsstrategien kombiniert. In diesem Artikel betrachten wir detailliert, wie der Einsatz des Direktors zur Klassifizierung der Aktionen des Akteurs dazu beiträgt, Handelsentscheidungen effektiv zu optimieren und die Robustheit von Modellen unter Finanzmarktbedingungen zu verbessern.
Neuronale Netze im Trading: LSTM-Optimierung für die multivariate Zeitreihenprognose (letzter Teil)
Wir setzen die Implementierung des DA-CG-LSTM-Frameworks fort, das innovative Methoden für die Zeitreihenanalyse und -prognose bietet. Die Verwendung von CG-LSTM und eines dualen Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht eine genauere Erkennung sowohl langfristiger als auch kurzfristiger Abhängigkeiten in Daten, was besonders für die Arbeit mit Finanzmärkten nützlich ist.
Der MQL5-Standardbibliotheks-Explorer (Teil 7): Interaktive Positionskennzeichnung mit CCanvas
In diesem Artikel zeigen wir, wie man mithilfe von CCanvas aus der MQL5-Standardbibliothek ein Tool zur Visualisierung von Positionsdaten erstellt. Dieses Projekt vertieft Ihre Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheksmodulen und bietet Händlern gleichzeitig ein praktisches Werkzeug, um offene Positionen direkt in einem Live-Chart zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um mehr zu erfahren.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 24): Verbesserte Tiefenwahrnehmung mit 3D-Kurven, Pan-Modus und ViewCube-Navigation
In diesem Artikel erweitern wir das Tool zur grafischen Darstellung der 3D-Binomialverteilung in MQL5, indem wir eine segmentierte 3D-Kurve für eine bessere Tiefenwahrnehmung der Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion (Probability Mass Function, PMF) hinzufügen, einen Pan-Modus zur Verschiebung des Betrachtungsfokus integrieren und einen interaktiven ViewCube (Ansichtswürfel) mit Hover-Zonen und Animationen für schnelle Orientierungswechsel implementieren. Wir integrieren anklickbare Unterbereiche für Flächen, Kanten und Ecken in den ViewCube, um Kameraübergänge zu Standardansichten zu animieren, wobei umschaltbare 2D-/3D-Modi, Echtzeit-Aktualisierungen und anpassbare Parameter für eine immersive probabilistische Analyse im Handel beibehalten werden.
Risk Manager für Handelsroboter (Teil I): Include-Datei zur Risikokontrolle für Expert Advisors
Der Handel ist durch hohe Anforderungen an die Disziplin beim Risikomanagement gekennzeichnet. Der Artikel präsentiert eine Analyse der Hauptgründe für das Scheitern von Tradern und schlägt eine technische Lösung in Form der Klasse CEnhancedRiskManager für die MQL5-Plattform vor. Er beinhaltet praktische Tests mit einem aggressiven Grid-EA.
Implementierung einer Schaltung für Quantum Reservoir Computing (QRC)
Ein revolutionärer Ansatz für maschinelles Lernen im Handel durch Quantencomputing. Der Artikel demonstriert eine praktische Umsetzung eines adaptiven QRC-Systems mit kontinuierlichem Nachtraining zur Vorhersage von Marktbewegungen in Echtzeit.
Neuronale Netze im Trading: LSTM-Optimierung zur Prognose multivariater Zeitreihen (DA-CG-LSTM)
Dieser Artikel stellt den DA-CG-LSTM-Algorithmus vor, der neue Ansätze für die Zeitreihenanalyse und -prognose bietet. Er erklärt, wie innovative Aufmerksamkeitsmechanismen und Modellflexibilität die Prognosegenauigkeit verbessern können.
PD-Arrays meistern: Optimierung des Handels mit Ungleichgewichten in PD-Arrays
Dieser Artikel befasst sich mit einem spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie sich Setups, die sich aus Ungleichgewichten in Premium-/Discount-Bereichen (PD-Arrays) ergeben, definieren und nutzen lassen. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die PD-Arrays und Ungleichgewichte als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen optimieren und nutzen möchten. Außerdem wird untersucht, wie sich Premium- und Discount-Zonen korrekt ermitteln und charakterisieren lassen und wie man sie jeweils validieren und nutzen kann, wenn sie unter den entsprechenden Marktbedingungen auftreten, um so die sich aus solchen Szenarien ergebenden Chancen bestmöglich zu nutzen.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 23): Kameragesteuerte 3D-Diagramme mit DirectX-Unterstützung für Einblicke in die Verteilungen
In diesem Artikel haben wir DirectX-3D in den MQL5-Viewer für die Binomialverteilung integriert. Damit ermöglichen wir umschaltbare 2D-/3D-Modi mit kameragesteuerter Drehung, Zoom und automatischer Anpassung für eine anschaulichere Analyse. Wir stellen 3D-Histogrammbalken, Bodenebenen und Achsen neben der Kurve der theoretischen Wahrscheinlichkeitsmassfunktion dar und behalten dabei 2D-Elemente wie Statistikpanel, Legenden sowie anpassbare Designs, Farbverläufe und Beschriftungen bei.
Paketbasierter Ansatz mit KnitPkg für die MQL5-Entwicklung
Um maximale Zuverlässigkeit und Produktivität bei mit MQL erstellten MetaTrader-Produkten zu gewährleisten, empfiehlt dieser Artikel einen Entwicklungsansatz, der auf wiederverwendbaren Paketen basiert, die von KnitPkg, einem Projektmanager für MQL5/MQL4, verwaltet werden. Ein Paket kann als Baustein für andere Pakete oder als Grundlage für fertige Artefakte dienen, die direkt auf der MetaTrader-Plattform ausgeführt werden, wie beispielsweise EAs, Indikatoren und vieles mehr.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 22): Grafische Darstellung des Histogramms und der Wahrscheinlichkeitsfunktion (PMF) von der Binomialverteilung
In diesem Artikel wird ein interaktives MQL5-Diagramm zur Binomialverteilung erstellt, das ein Histogramm der simulierten Ergebnisse mit der theoretischen Wahrscheinlichkeitsfunktion (PMF) kombiniert. Es bietet Funktionen für Mittelwert, Standardabweichung, Schiefe, Kurtosis, Perzentile und Konfidenzintervalle, sowie konfigurierbare Farbschemata und Beschriftungen und unterstützt das Ziehen, die Größenänderung und Live-Parameteränderungen. Nutzen Sie es, um bei der Validierung von Handelsstrategien erwartete Gewinn-Trades, wahrscheinliche Drawdown-Phasen und Konfidenzbereiche zu bewerten.
Verwendung des MQL5-Wirtschaftskalenders zur Nachrichtenfilterung (Teil 2): Verwaltung von Stopps offener Positionen während Nachrichtenereignissen
In Teil 2 erweitern wir den Nachrichtenfilter, um bestehende Positionen während Nachrichtenereignissen zu schützen. Anstatt Trades zu schließen, entfernen wir die Werte von Stop-Loss und Take-Profit vorübergehend und speichern sie sicher im Speicher. Wenn das Nachrichtenfenster endet, werden die Stopps deterministisch unter Einhaltung der Mindestabstände des Brokers wiederhergestellt und angepasst, falls der Kurs die ursprünglichen Niveaus bereits überschritten hat. Das Ergebnis ist ein Mechanismus, der die Handelslogik wahrt, ohne die Einstiegslogik zu beeinträchtigen, und dafür sorgt, dass der EA auch bei Volatilität die Kontrolle behält.