Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

Reinforcement Learning ist neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen eine der drei Hauptrichtungen des maschinellen Lernens. Es geht also um die optimale Steuerung oder das Erlernen der besten langfristigen Strategie, die der Zielfunktion am besten entspricht. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir die mögliche Rolle, die ein MLP für den Lernprozess eines von einem Assistenten zusammengestellten Expertenberaters spielt.

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.

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.

Dieses Thema konzentriert sich auf die Einbindung eines trainierten KI-Modells (z. B. eines Verstärkungslernmodells wie LSTM oder eines auf maschinellem Lernen basierenden Prognosemodells) in eine bestehende MQL5-Handelsstrategie.

In diesem Artikel werden wir einen volumenbasierten Indikator, den Chaikin Money Flow (CMF), vorstellen, nachdem wir erläutert haben, wie er konstruiert, berechnet und verwendet werden kann. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser ist.

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.

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.

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.

Der ADX ist ein weiterer relativ beliebter technischer Indikator, der von einigen Händlern verwendet wird, um die Stärke eines vorherrschenden Trends zu messen. Als Kombination von zwei anderen Indikatoren stellt er einen Oszillator dar, dessen Muster wir in diesem Artikel mit Hilfe der MQL5-Assistentengruppe und ihrer Unterstützungsklassen untersuchen.

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.

Der Artikel befasst sich mit dem Thema Abgleich von Kausalschlüssen. Der Abgleich wird für den Vergleich sich ähnlichen Beobachtungen in einem Datensatz. Dies ist notwendig, um kausale Wirkungen korrekt zu bestimmen und Verzerrungen zu beseitigen. Der Autor erklärt, wie dies beim Aufbau von Handelssystemen auf der Grundlage des maschinellen Lernens hilft, die bei neuen Daten, auf denen sie nicht trainiert wurden, stabiler werden. Der Propensity Score (Tendenzbewertung) spielt eine zentrale Rolle und wird häufig bei Kausalschlüssen verwendet.

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.

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.

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.

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.

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.

In dem EA, der hier entwickelt wird, haben wir bereits einen bestimmten Mechanismus zur Kontrolle des Drawdowns. Sie ist jedoch probabilistischer Natur, da sie auf den Ergebnissen von Tests mit historischen Preisdaten beruht. Daher kann der Drawdown manchmal die maximal erwarteten Werte übersteigen (wenn auch mit einer geringen Wahrscheinlichkeit). Versuchen wir, einen Mechanismus hinzuzufügen, der die garantierte Einhaltung der festgelegten Drawdown-Höhe gewährleistet.

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.

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!

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