Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

Die Modelle, die wir erstellen, werden immer größer und komplexer. Dies erhöht nicht nur die Kosten für ihr Training, sondern auch für ihren Betrieb. Die Zeit, die für eine Entscheidung benötigt wird, ist jedoch oft entscheidend. In diesem Zusammenhang sollten wir Methoden zur Optimierung der Modellleistung ohne Qualitätseinbußen in Betracht ziehen.

Während des Offline-Lernens optimieren wir die Strategie des Agenten auf der Grundlage der Trainingsdaten. Die daraus resultierende Strategie gibt dem Agenten Vertrauen in sein Handeln. Ein solcher Optimismus ist jedoch nicht immer gerechtfertigt und kann zu erhöhten Risiken während des Modellbetriebs führen. Heute werden wir uns mit einer der Methoden zur Verringerung dieser Risiken befassen.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.

Nachdem wir die Klasse C_Mouse verbessert haben, können wir uns auf die Erstellung einer Klasse konzentrieren, die einen völlig neuen Rahmen für unsere Analyse schaffen soll. Wir werden weder Vererbung noch Polymorphismus verwenden, um diese neue Klasse zu erstellen. Stattdessen werden wir die Preislinie ändern, oder besser gesagt, neue Objekte hinzufügen. Genau das werden wir in diesem Artikel tun. In der nächsten Ausgabe werden wir uns ansehen, wie man die Analyse ändern kann. All dies geschieht, ohne den Code der Klasse C_Mouse zu ändern. Nun, eigentlich wäre es einfacher, dies durch Vererbung oder Polymorphismus zu erreichen. Es gibt jedoch auch andere Methoden, um das gleiche Ergebnis zu erzielen.

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.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System für die Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“, das das Kreuzen der gleitende Durchschnitte mit Periodenlängen von 14 und 50 als Signale verwendet, die durch einen 14-periodischen RSI-Filter bestätigt werden. Das System umfasst einen Filter für den Handelstag, Signalpfeile mit Kommentaren und ein Echtzeit-Dashboard zur Überwachung. Dieser Ansatz gewährleistet Präzision und Anpassungsfähigkeit beim automatisierten Handel.

In dem Bestreben, möglichst genaue Prognosen zu erhalten, verkomplizieren die Forscher häufig die Prognosemodelle. Dies wiederum führt zu höheren Kosten für Training und Wartung der Modelle. Ist eine solche Erhöhung immer gerechtfertigt? In diesem Artikel wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Einfachheit und Schnelligkeit linearer Modelle nutzt und Ergebnisse liefert, die mit den besten Modellen mit einer komplexeren Architektur vergleichbar sind.

Wir beschäftigen uns weiter mit TEMPO. In diesem Artikel werden wir die tatsächliche Wirksamkeit der vorgeschlagenen Ansätze anhand realer historischer Daten bewerten.

Die Strategien des Opening Range Breakout (ORB) basieren auf der Idee, dass die erste Handelsspanne, die sich kurz nach der Markteröffnung bildet, wichtige Preisniveaus widerspiegelt, bei denen sich Käufer und Verkäufer auf einen Wert einigen. Durch die Identifizierung von Ausbrüchen über oder unter einer bestimmten Spanne können Händler von der Dynamik profitieren, die oft folgt, wenn die Marktrichtung klarer wird. In diesem Artikel werden wir drei ORB-Strategien untersuchen, die von der Concretum Group übernommen wurden.

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.

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.

Sind Sie auf der Suche nach einem innovativen Ansatz für den Handel, der Ihnen hilft, sich auf den komplexen und sich ständig verändernden Märkten zurechtzufinden? Kohonenkarten (Kohonen maps), eine innovative Form künstlicher neuronaler Netze, können Ihnen helfen, verborgene Muster und Trends in Marktdaten aufzudecken. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Kohonenkarten funktionieren und wie sie zur Entwicklung intelligenter und effektiverer Handelsstrategien genutzt werden können. Egal, ob Sie ein erfahrener Trader sind oder gerade erst anfangen, Sie werden diesen aufregenden neuen Ansatz für den Handel nicht verpassen wollen.

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.

Die Klassifizierung von Daten zu Analyse- und Prognosezwecken ist ein sehr vielfältiger Bereich des maschinellen Lernens, der eine große Anzahl von Ansätzen und Methoden umfasst. Dieser Beitrag befasst sich mit einem solchen Ansatz, der Agglomerativen Hierarchischen Klassifikation.

Wir werden den Hauptcode von MQL5 in bestimmte Codeschnipsel aufteilen, um die Integration von Telegram und WhatsApp für den Empfang von Signalnachrichten von dem Trend Constraint-Indikator zu veranschaulichen, den wir in dieser Artikelserie erstellen. Dies wird sowohl Anfängern als auch erfahrenen Entwicklern helfen, das Konzept leicht zu verstehen. Zunächst werden wir die Einrichtung von MetaTrader 5 für Nachrichten und deren Bedeutung für den Nutzer behandeln. Dies wird den Entwicklern helfen, im Voraus Notizen zu machen, die sie dann in ihren Systemen anwenden können.

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.

Die Oszillatoren Moving-Average-Convergence-Divergence (MACD) und On-Balance-Volume (OBV) sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Wie in dieser Artikelserie üblich, ist diese Paarung komplementär, wobei der MACD die Trends bestätigt, während der OBV das Volumen überprüft. Wie üblich verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu erstellen und zu testen.

Kerzenmuster helfen Händlern, die Marktpsychologie zu verstehen und Trends auf den Finanzmärkten zu erkennen. Sie ermöglichen fundiertere Handelsentscheidungen, die zu besseren Ergebnissen führen können. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man Kerzenmuster mit KI-Modellen nutzen kann, um eine optimale Handelsperformance zu erzielen.

Ziel dieses Artikels ist es, die Notwendigkeit des Einsatzes eines Risikomanagers zu beweisen und die Prinzipien der Risikokontrolle im algorithmischen Handel in einer eigenen Klasse zu implementieren, damit jeder die Wirksamkeit des Ansatzes der Risikostandardisierung im Intraday-Handel und bei Investitionen auf den Finanzmärkten überprüfen kann. In diesem Artikel werden wir eine Risikomanager-Klasse für den algorithmischen Handel erstellen. Dies ist eine logische Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, in dem wir die Erstellung eines Risikomanagers für den manuellen Handel besprochen haben.

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.

In diesem Artikel entwickeln wir ein dynamisches RSI-Indikator-Dashboard in MQL5, das Händlern Echtzeit-RSI-Werte für verschiedene Symbole und Zeitrahmen anzeigt. Das Dashboard bietet interaktive Schaltflächen, Echtzeit-Updates und farbkodierte Indikatoren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die Zahl der Strategien, die in einen Expert Advisor integriert werden können, ist praktisch unbegrenzt. Jede zusätzliche Strategie erhöht jedoch die Komplexität des Algorithmus. Durch die Einbeziehung mehrerer Strategien kann sich ein Expert Advisor besser an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen, was seine Rentabilität erhöhen kann. Heute werden wir uns mit der Implementierung von MQL5 für eine der bekannten, von Richard Donchian entwickelten Strategien befassen, da wir die Funktionalität unseres Trend Constraint Expert weiter verbessern wollen.

In diesem Artikel implementieren wir ein Modul, das den in Python angebotenen Anfragen ähnelt, um das Senden und Empfangen von Web-Anfragen in MetaTrader 5 mit MQL5 zu erleichtern.

Heute werden wir eine Technik lernen, die uns in verschiedenen Phasen unseres Berufslebens als Programmierer sehr helfen kann. Oft ist es nicht die Plattform selbst, die begrenzt ist, sondern das Wissen der Person, die über die Grenzen spricht. In diesem Artikel erfahren Sie, dass Sie mit gesundem Menschenverstand und Kreativität die MetaTrader 5-Plattform viel interessanter und vielseitiger gestalten können, ohne auf verrückte Programme oder ähnliches zurückgreifen zu müssen, und einfachen, aber sicheren und zuverlässigen Code erstellen können. Wir werden unsere Kreativität nutzen, um bestehenden Code zu ändern, ohne eine einzige Zeile des Quellcodes zu löschen oder hinzuzufügen.

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.

Der Alligator-Indikator, der von Bill Williams entwickelt wurde, ist ein vielseitiger Indikator zur Trenderkennung, der klare Signale liefert und häufig mit anderen Indikatoren kombiniert wird. Die MQL5-Assistenten-Klassen und die Assemblierung ermöglichen es uns, eine Vielzahl von Signalen auf der Basis von Mustern zu testen, und so betrachten wir auch diesen Indikator.

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Implementierung des Deus EA, der auf den Indikatoren RSI und Gleitender Durchschnitt zur Steuerung des automatisierten Handels basiert.