Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

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Expert Advisors erfüllen unterschiedliche Funktionen auf der Plattform MetaTrader. Handelroboter können Finanzinstrumente rund um die Uhr verfolgen, Trades kopieren, Berichte erstellen und abschicken, sogar dem Händler eine speizielle auf seine Bestellung entwickelte grafische Benutzeroberfläche bieten.

In den Artikeln sind Programmierverfahren, mathematische Ideen für Datenverarbeitung, Ratschläge für Erstellung und Bestellung von Handelsrobotern.

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Markets Positioning Codex in MQL5 (Teil 2):  Bitweises Lernen, mit Multi-Patterns für Nvidia

Markets Positioning Codex in MQL5 (Teil 2): Bitweises Lernen, mit Multi-Patterns für Nvidia

Wir setzen unsere neue Serie zur Marktpositionierung fort, in der wir bestimmte Vermögenswerte mit spezifischen Handelsrichtungen in überschaubaren Testfenstern untersuchen. Wir begannen mit der Betrachtung der Aktie von Nvidia Corp. im letzten Artikel, in dem wir 5 Signalmuster aus der komplementären Paarung von RSI und DeMarker-Oszillator behandelten. In diesem Artikel befassen wir uns mit den verbleibenden 5 Mustern und gehen auch auf die Optionen mit mehreren Mustern ein, die nicht nur ungebundene Kombinationen aller zehn Muster, sondern auch spezielle Kombinationen von nur einem Paar umfassen.
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Marktpositionierungskodex für den VGT mit Kendall’schen Tau und Distanzkorrelation

Marktpositionierungskodex für den VGT mit Kendall’schen Tau und Distanzkorrelation

In diesem Artikel wollen wir untersuchen, wie ein komplementäres Indikatorpaar zur Analyse der jüngsten 5-Jahres-Historie des Vanguard Information Technology Index Fund ETF verwendet werden kann. Durch die Betrachtung von zwei Algorithmen, dem Kendall’schen Tau und der Distance-Korrelation, versuchen wir nicht nur ein ideales Indikatorpaar für den Handel mit dem VGT auszuwählen, sondern auch geeignete Signalmuster-Paarungen dieser beiden Indikatoren.
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Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agent Self-Adaptive Modell (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agent Self-Adaptive Modell (letzter Teil)

Im vorangegangenen Artikel haben wir das adaptive Multi-Agenten-System MASA vorgestellt, das Reinforcement-Learning-Ansätze und selbstanpassende Strategien kombiniert und so ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risiko unter turbulenten Marktbedingungen ermöglicht. Wir haben die Funktionalität der einzelnen Agenten in diesem Rahmen aufgebaut. In diesem Artikel setzen wir die begonnene Arbeit fort und bringen sie zu einem logischen Abschluss.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Gator- und AD-Oszillator-Strategien für Marktresilienz

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Gator- und AD-Oszillator-Strategien für Marktresilienz

Der Artikel stellt die zweite Hälfte eines strukturierten Ansatzes für den Handel mit dem Gator Oscillator und der Akkumulation/Distribution vor. Durch die Einführung von fünf neuen Mustern zeigt der Autor, wie man falsche Bewegungen herausfiltert, frühe Kehrtwendungen erkennt und Signale über verschiedene Zeitrahmen hinweg abgleicht. Mit klaren Programmierbeispielen und Leistungstests verbindet das Material Theorie und Praxis für MQL5-Entwickler.
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Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 22): Beginn des Übergangs zum Hot-Swapping von Einstellungen

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 22): Beginn des Übergangs zum Hot-Swapping von Einstellungen

Wenn wir die periodische Optimierung automatisieren wollen, müssen wir über automatische Aktualisierungen der Einstellungen der bereits auf dem Handelskonto laufenden EAs nachdenken. Dies sollte es uns auch ermöglichen, den EA im Strategietester laufen zu lassen und seine Einstellungen in einem einzigen Durchgang zu ändern.
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MQL5-Werkzeuge für den Handel (Teil 12): Erweiterung des Korrelationsmatrix-Dashboards um interaktive Funktionen

MQL5-Werkzeuge für den Handel (Teil 12): Erweiterung des Korrelationsmatrix-Dashboards um interaktive Funktionen

In diesem Artikel erweitern wir das Dashboard für die Korrelationsmatrix in MQL5 um interaktive Funktionen wie das Ziehen des Panels, Minimieren/Maximieren, Hover-Effekte auf Schaltflächen und Zeitrahmen sowie die Behandlung von Mausereignissen für ein verbessertes Nutzungserlebnis. Wir ergänzen eine Sortierung der Symbole nach durchschnittlicher Korrelationsstärke in auf- und absteigender Reihenfolge, schalten zwischen der Matrixdarstellung der Korrelationen und den p-Werten um und integrieren einen Wechsel zwischen hellen und dunklen Farbschemen mit dynamischen Farbaktualisierungen.
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Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (letzter Teil)

Wir erforschen weiterhin den innovativen Chimera-Rahmen – ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netzwerktechnologien zur Analyse mehrdimensionaler Zeitreihen nutzt. Diese Methode bietet eine hohe Vorhersagegenauigkeit bei geringen Rechenkosten.
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MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 58): Reinforcement Learning (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern

MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 58): Reinforcement Learning (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern

Der gleitende Durchschnitt und der Stochastik-Oszillator sind sehr gebräuchliche Indikatoren, deren kollektive Muster wir im vorangegangenen Artikel mittels eines überwachten Lernnetzwerks untersucht haben, um zu sehen, welche „Muster haften bleiben“ würden. Wir gehen mit unseren Analysen aus diesem Artikel noch einen Schritt weiter, indem wir die Auswirkungen des Reinforcement Learnings auf die Leistung untersuchen, wenn es mit diesem trainierten Netz eingesetzt wird. Die Leser sollten beachten, dass sich unsere Tests auf ein sehr begrenztes Zeitfenster beziehen. Nichtsdestotrotz nutzen wir weiterhin die minimalen Programmieranforderungen, die der MQL5-Assistent bietet, um dies zu zeigen.
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Neuronale Netze im Handel: Hierarchische Vektortransformer (HiVT)

Neuronale Netze im Handel: Hierarchische Vektortransformer (HiVT)

Wir laden Sie ein, die Methode Hierarchical Vector Transformer (HiVT) kennenzulernen, die für die schnelle und genaue Vorhersage von multimodalen Zeitreihen entwickelt wurde.
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Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 15): Identifizierung linearer Systeme

Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 15): Identifizierung linearer Systeme

Es kann schwierig sein, Handelsstrategien zu verbessern, weil wir oft nicht ganz verstehen, was die Strategie falsch macht. In dieser Diskussion führen wir die lineare Systemidentifikation ein, ein Teilgebiet der Kontrolltheorie. Lineare Rückkopplungssysteme können aus Daten lernen, um die Fehler eines Systems zu erkennen und sein Verhalten auf die gewünschten Ergebnisse auszurichten. Auch wenn diese Methoden keine vollständig interpretierbaren Erklärungen liefern, sind sie doch weitaus wertvoller, als überhaupt kein Kontrollsystem zu haben. Lassen Sie uns die Identifizierung linearer Systeme untersuchen und beobachten, wie sie uns als algorithmische Händler helfen kann, die Kontrolle über unsere Handelsanwendungen zu behalten.
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Vom Neuling zum Experten: Handel mit dem RSI unter Berücksichtigung der Struktur des Marktes

Vom Neuling zum Experten: Handel mit dem RSI unter Berücksichtigung der Struktur des Marktes

In diesem Artikel werden wir praktische Techniken für den Handel mit dem Relative Strength Index (RSI) Oszillator mit Marktstruktur untersuchen. Wir werden uns auf Kanal-Preisaktionsmuster konzentrieren, wie sie typischerweise gehandelt werden und wie MQL5 zur Verbesserung dieses Prozesses eingesetzt werden kann. Am Ende werden Sie über ein regelbasiertes, automatisiertes Channel-Trading-System verfügen, mit dem Sie Gelegenheiten zur Trendfortsetzung mit größerer Präzision und Beständigkeit nutzen können.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 18): Suche nach Kerzenmustern

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 18): Suche nach Kerzenmustern

Dieser Artikel hilft neuen Community-Mitgliedern, ihre eigenen Kerzenmuster zu suchen und zu entdecken. Die Beschreibung dieser Muster kann entmutigend sein, da sie eine manuelle Suche und kreative Identifizierung von Verbesserungen erfordert. Hier stellen wir die Engulfing-Kerzen vor und zeigen, wie es für profitablere Handelsanwendungen verbessert werden kann.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 42): Sitzungsbasiertes System des Opening Range Breakout (ORB)

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 42): Sitzungsbasiertes System des Opening Range Breakout (ORB)

In diesem Artikel erstellen wir das vollständig anpassbare sitzungsbasierte System des Opening Range Breakout (ORB) in MQL5, mit dem wir eine beliebige Startzeit der Sitzung und die Dauer der Spanne festlegen können, das Hoch und Tief dieser Eröffnungsperiode automatisch berechnet und nur bestätigte Ausbrüche in die Richtung der Bewegung handelt.
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Neuronale Netze im Handel: Ein multimodaler, werkzeuggestützter Agent für Finanzmärkte (FinAgent)

Neuronale Netze im Handel: Ein multimodaler, werkzeuggestützter Agent für Finanzmärkte (FinAgent)

Wir laden Sie ein, FinAgent kennenzulernen, ein multimodales Finanzhandelsagenten-Framework zur Analyse verschiedener Datentypen, die die Marktdynamik und historische Handelsmuster widerspiegeln.
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Der Header im Connexus (Teil 3): Die Verwendung von HTTP-Headern für Anfragen beherrschen

Der Header im Connexus (Teil 3): Die Verwendung von HTTP-Headern für Anfragen beherrschen

Wir entwickeln die Connexus-Bibliothek weiter. In diesem Kapitel wird das Konzept der Header im HTTP-Protokoll erläutert. Es wird erklärt, was sie sind, wozu sie dienen und wie man sie in Anfragen verwendet. Wir behandeln die wichtigsten Header, die bei der Kommunikation mit APIs verwendet werden, und zeigen praktische Beispiele, wie sie in der Bibliothek konfiguriert werden können.
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Anfragen in Connexus (Teil 6): Erstellen einer HTTP-Anfrage und -Antwort

Anfragen in Connexus (Teil 6): Erstellen einer HTTP-Anfrage und -Antwort

In diesem sechsten Artikel der Connexus-Bibliotheksreihe befassen wir uns mit einer vollständigen HTTP-Anfrage, wobei jede Komponente, aus der eine Anfrage besteht, behandelt wird. Wir werden eine Klasse erstellen, die den Anfrage als Ganzes repräsentiert, was uns helfen wird, die zuvor erstellten Klassen zusammenzuführen.
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Codex-Pipelines: Von Python zu MQL5 für die Indikatorauswahl – eine Multi-Quartal-Analyse des FXI ETF

Codex-Pipelines: Von Python zu MQL5 für die Indikatorauswahl – eine Multi-Quartal-Analyse des FXI ETF

Wir setzen unseren Blick darauf fort, wie MetaTrader außerhalb seiner „Komfortzone“ für den Devisenhandel eingesetzt werden kann, indem wir einen weiteren handelbaren Vermögenswert in Form des FXI ETFs betrachten. Im Gegensatz zum letzten Artikel, in dem wir versucht haben, „zu viel“ zu tun, indem wir uns nicht nur mit der Auswahl von Indikatoren, sondern auch mit der Kombination von Indikatormustern beschäftigt haben, werden wir in diesem Artikel etwas flussaufwärts schwimmen und uns mehr auf die Auswahl von Indikatoren konzentrieren. Unser Endprodukt ist als eine Art Pipeline gedacht, die dabei helfen kann, Indikatoren für verschiedene Vermögenswerte zu empfehlen, vorausgesetzt, wir verfügen über einen angemessenen Teil ihrer Kurshistorie.
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Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit (letzter Teil)

Im vorangegangenen Artikel haben wir die theoretischen Grundlagen erforscht und mit der Umsetzung der Ansätze des Systems Multitask-Stockformer begonnen, das die Wavelet-Transformation und das Self-Attention-Multitask-Modell kombiniert. Wir fahren fort, die Algorithmen dieses Rahmens zu implementieren und ihre Effektivität anhand realer historischer Daten zu bewerten.
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Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells (letzter Teil)

Wir erforschen weiterhin ein auf ResNeXt basierendes Multitasking-Lernsystem, das sich durch Modularität, hohe Recheneffizienz und die Fähigkeit, stabile Muster in Daten zu erkennen, auszeichnet. Die Verwendung eines einzigen Encoders und spezieller „Köpfe“ verringert das Risiko einer Überanpassung des Modells und verbessert die Qualität der Prognosen.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (II)

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (II)

In diesem Artikel werden wir die neue Strategie mit dem erstellten automatischen Optimierungssystem verbinden. Schauen wir uns an, welche Änderungen am EA für die Erstellung des Optimierungsprojekts sowie an den EAs der zweiten und dritten Stufe vorgenommen werden müssen.
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Einführung in MQL5 (Teil 28): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (II)

Einführung in MQL5 (Teil 28): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (II)

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von APIs und der Funktion WebRequest in MQL5 Preisdaten von externen Plattformen abrufen und extrahieren können. Sie lernen, wie URLs strukturiert sind, wie API-Antworten formatiert werden, wie man Serverdaten in lesbare Strings umwandelt und wie man bestimmte Werte aus JSON-Antworten identifiziert und extrahiert.
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Connexus Observer (Teil 8): Hinzufügen eines Request Observer

Connexus Observer (Teil 8): Hinzufügen eines Request Observer

In diesem letzten Teil unserer Connexus-Bibliotheksreihe haben wir uns mit der Implementierung des Observer-Patterns sowie mit wesentlichen Refactorings von Dateipfaden und Methodennamen beschäftigt. Diese Serie umfasst die gesamte Entwicklung von Connexus, das die HTTP-Kommunikation in komplexen Anwendungen vereinfachen soll.
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MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 9): Entwicklung eines Ersteinrichtungsassistenten für Expert Advisors mit scrollbarem Leitfaden

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 9): Entwicklung eines Ersteinrichtungsassistenten für Expert Advisors mit scrollbarem Leitfaden

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5-Erstanwender-Setup-Assistenten für Expert Advisors mit einem scrollbaren Leitfaden mit interaktivem Dashboard, dynamischer Textformatierung und visuellen Steuerelementen wie Schaltflächen und Kontrollkästchen, die es dem Anwender ermöglichen, Anweisungen zu navigieren und Handelsparameter effizient zu konfigurieren. Die Nutzer des Programms erhalten einen Einblick in die Funktionsweise des Programms und in die ersten Schritte, die sie unternehmen müssen, ähnlich wie bei einem Orientierungsmodell.
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Ereignisgesteuerte Architektur in MQL5: Wie aus einem Expert Advisor ein vollwertiges Handelssystem wird

Ereignisgesteuerte Architektur in MQL5: Wie aus einem Expert Advisor ein vollwertiges Handelssystem wird

Der Artikel widmet sich der ereignisgesteuerten Architektur in MQL5 und beschreibt den Übergang vom monolithischen OnTick-Modell zur verteilten Verarbeitung. Wir werden uns mit vordefinierten und nutzerdefinierten Ereignissen, Diensten und Nachrichtenaustausch zwischen Programmen sowie mit häufigen Architekturfehlern befassen. Ein praktisches Beispiel zeigt, wie die Interaktionen zwischen Indikatoren und einem EA organisiert werden können, um die Last zu verringern, die Lesbarkeit zu verbessern und die Wartung zu vereinfachen.
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Neuronale Netze im Handel: Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++)

Neuronale Netze im Handel: Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++)

Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++) kombinieren die Vorteile verschiedener Architekturen, um eine realitätsnahe Datenanalyse und optimierte Rechenkosten zu ermöglichen. Diese Modelle passen sich effektiv an dynamische Marktdaten an und verbessern die Darstellung und Verarbeitung von Finanzinformationen.
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Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

In diesem Artikel setzen wir die Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 fort, indem wir Kerzendaten aus einer externen Quelle abrufen. Wir konzentrieren uns auf die Aufteilung der Serverantwort, die Bereinigung der Daten und die Extraktion wesentlicher Elemente wie Eröffnungszeit und OHLC-Werte für mehrere Tageskerzen, um die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten.
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Vom Neuling zum Experten: Navigieren durch die Unregelmäßigkeiten des Marktes

Vom Neuling zum Experten: Navigieren durch die Unregelmäßigkeiten des Marktes

Die Marktregeln entwickeln sich ständig weiter, und viele einst verlässliche Grundsätze verlieren allmählich ihre Wirksamkeit. Was in der Vergangenheit funktioniert hat, funktioniert auf Dauer nicht mehr. Die heutige Diskussion konzentriert sich auf die Wahrscheinlichkeitsbereiche und darauf, wie diese zur Steuerung von Marktunregelmäßigkeiten genutzt werden können. Wir werden MQL5 nutzen, um einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, selbst unter den unruhigsten Marktbedingungen effektiv zu handeln. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 97): Modelle mit MSFformer trainieren

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 97): Modelle mit MSFformer trainieren

Bei der Erforschung verschiedener Modellarchitekturen wird dem Prozess des Modelltrainings oft nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel möchte ich diese Lücke schließen.
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Neuronale Netze im Handel: Hierarchischer Dual-Tower-Transformer (Hidformer)

Neuronale Netze im Handel: Hierarchischer Dual-Tower-Transformer (Hidformer)

Wir laden Sie ein, sich mit dem Hierarchical Double-Tower Transformer (Hidformer) vertraut zu machen, der für Zeitreihenprognosen und Datenanalysen entwickelt wurde. Die Autoren des Rahmenwerks schlugen mehrere Verbesserungen an der Transformer-Architektur vor, die zu einer höheren Vorhersagegenauigkeit und einem geringeren Verbrauch an Rechenressourcen führten.
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Neuronale Netze im Handel: Hierarchical Dual-Tower Transforme (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Hierarchical Dual-Tower Transforme (letzter Teil)

Wir setzen die Entwicklung des Modells von „Hidformer Hierarchical Dual-Tower Transformer“ fort, das für die Analyse und Vorhersage komplexer multivariater Zeitreihen entwickelt wurde. In diesem Artikel werden wir die Arbeit, die wir zuvor begonnen haben, zu einem logischen Abschluss bringen - wir werden das Modell an realen historischen Daten testen.
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Einführung in MQL5 (Teil 27): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5

Einführung in MQL5 (Teil 27): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5

Dieser Artikel stellt die Verwendung der Funktion WebRequest() und der APIs in MQL5 zur Kommunikation mit externen Plattformen vor. Sie lernen, wie Sie einen Telegram-Bot erstellen, Chat- und Gruppen-IDs erhalten und Nachrichten direkt von MT5 aus senden, bearbeiten und löschen können. Damit schaffen Sie eine solide Grundlage für die Beherrschung der API-Integration in Ihren zukünftigen MQL5-Projekten.
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Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 2): Verbinden mit Bibliothekskomponenten

Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 2): Verbinden mit Bibliothekskomponenten

Heute machen wir einen wichtigen Schritt, damit jeder Entwickler versteht, wie man Klassenstrukturen liest und schnell Expert Advisors mit der MQL5-Standardbibliothek erstellt. Die Bibliothek ist reichhaltig und ausbaufähig, aber es kann sich anfühlen, als würde man ein komplexes Toolkit ohne Handbuch in die Hand bekommen. Hier wird eine alternative Integrationsroutine vorgestellt und diskutiert – ein prägnanter, wiederholbarer Arbeitsablauf, der zeigt, wie sich Klassen in realen Projekten zuverlässig verbinden lassen.
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MQL5 Trading Tools (Teil 20): Grafiken auf Zeichenflächen mit statistischer Korrelations- und linearer Regressionsanalyse

MQL5 Trading Tools (Teil 20): Grafiken auf Zeichenflächen mit statistischer Korrelations- und linearer Regressionsanalyse

In diesem Artikel erstellen wir in MQL5 ein canvasbasiertes grafisches Tool für statistische Korrelations- und lineare Regressionsanalysen zwischen zwei Symbolen, das sich per Drag & Drop verschieben und in der Größe anpassen lässt. Wir nutzen ALGLIB für Regressionsberechnungen, dynamische Achsenbeschriftungen, Datenpunkte und ein Statistikfeld, in dem Steigung, Achsenabschnitt, Korrelation und R-Quadrat angezeigt werden. Diese interaktive Visualisierung liefert wertvolle Erkenntnisse für Pair-Trading-Strategien und bietet anpassbare Designs, Rahmen sowie Echtzeit-Aktualisierungen bei neuen Bars.
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Entwicklung einer Handelsstrategie: Die Methode der Butterfly-Oszillation

Entwicklung einer Handelsstrategie: Die Methode der Butterfly-Oszillation

In diesem Artikel zeigen wir, wie das faszinierende mathematische Konzept der Butterfly-Kurve in ein praktisches Handelsinstrument umgewandelt werden kann. Wir haben den Butterfly-Oszillator konstruiert und um ihn herum eine grundlegende Handelsstrategie entwickelt. Die Strategie kombiniert effektiv die einzigartigen zyklischen Signale des Oszillators mit der traditionellen Trendbestätigung durch gleitende Durchschnitte und schafft so einen systematischen Ansatz zur Identifizierung potenzieller Einstiege in den Markt.
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MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 10): Aufbau eines Strategieverfolgungssystems mit visuellen Ebenen und Erfolgsmetriken

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 10): Aufbau eines Strategieverfolgungssystems mit visuellen Ebenen und Erfolgsmetriken

In diesem Artikel entwickeln wir ein MQL5-Strategie-Trackersystem, das das Kreuzen von gleitenden Durchschnitte erkennt, die von einem langfristigen MA gefiltert werden, Handelsgeschäfte mit konfigurierbaren TP-Levels und SL in Punkten simuliert oder ausführt und Ergebnisse wie TP/SL-Treffer zur Leistungsanalyse überwacht.
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Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (Chimera)

Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (Chimera)

In diesem Artikel wird das innovative Chimera-System vorgestellt: ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netze zur Analyse multivariater Zeitreihen verwendet. Diese Methode bietet eine hohe Genauigkeit bei geringen Rechenkosten und übertrifft damit traditionelle Ansätze und Transformer-Architekturen.
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Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 8): UI-Polnisch mit Animationen, zeitlichen Metriken und Tools für das Reaktionsmanagement

Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 8): UI-Polnisch mit Animationen, zeitlichen Metriken und Tools für das Reaktionsmanagement

In diesem Artikel erweitern wir das KI-gestützte Handelssystem in MQL5 um Verbesserungen der Nutzeroberfläche, einschließlich Ladeanimationen für die Vorbereitungs- und Denkphasen von Anfragen sowie Zeitmesswerte, die in den Antworten für ein besseres Feedback angezeigt werden. Wir fügen Tools zur Verwaltung von Antworten hinzu, wie z. B. Schaltflächen zum erneuten Abfragen der KI und Exportoptionen zum Speichern der letzten Antwort in einer Datei, um die Interaktion zu optimieren.
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Entwicklung eines Toolkits zur Preisaktionsanalyse (Teil 54): Filtern von Trends mit EMA und geglätteter Kursbewegung

Entwicklung eines Toolkits zur Preisaktionsanalyse (Teil 54): Filtern von Trends mit EMA und geglätteter Kursbewegung

In diesem Artikel wird eine Methode untersucht, die Heikin-Ashi-Glättung mit EMA20-Hoch- und -Tiefgrenzen und einem EMA50-Trendfilter kombiniert, um die Klarheit und das Timing des Handels zu verbessern. Es wird aufgezeigt, wie diese Tools Händlern dabei helfen können, echte Impulse zu erkennen, Rauschen herauszufiltern und sich besser auf volatilen Märkten oder in Trends zurechtzufinden.
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Neuronale Netze im Handel: Verringerung des Speicherverbrauchs mit der Adam-mini-Optimierung

Neuronale Netze im Handel: Verringerung des Speicherverbrauchs mit der Adam-mini-Optimierung

Eine der Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz des Modelltrainings und des Konvergenzprozesses ist die Verbesserung der Optimierungsmethoden. Adam-mini ist eine adaptive Optimierungsmethode, die den grundlegenden Adam-Algorithmus verbessern soll.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76):  Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar des Awesome Oszillators und die Envelope-Kanäle vorstellten, indem wir uns ansehen, wie dieses Paar durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Der Awesome Oszillator und die Envelope-Kanäle sind eine Mischung aus Trendspotting und Unterstützung/Widerstand, die sich gegenseitig ergänzen. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der das Punktprodukt-Kernel mit Cross-Time-Attention einsetzt, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.