Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

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.

Wir untersuchen weiterhin Modelle zur Zeitreihenprognose. In diesem Artikel machen wir uns mit einem komplexen Algorithmus vertraut, der auf der Verwendung eines vortrainierten Sprachmodells basiert.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.