Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

In diesem Artikel führen wir die Umkehrtechnik weiter. Wir werden versuchen, den maximalen Saldorückgang auf ein akzeptables Niveau für die zuvor betrachteten Instrumente zu reduzieren. Wir werden sehen, ob die Maßnahmen den Gewinn verringern. Wir werden auch prüfen, wie sich die Umkehrmethode auf anderen Märkten, einschließlich Aktien-, Rohstoff-, Index-, ETF- und Agrarmärkten, bewährt. Achtung, der Artikel enthält viele Bilder!

Dieser Artikel behandelt das Erstellen eines Order-Managers für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Der Order-Manager ist verantwortlich, für beide Versionen die Positionen eines Experten zu öffnen oder zu schließen, und die jeweiligen Datensätze für eine weitere Verwendung aktuell zu halten.

Dieser Artikel bietet eine programmtechnische Realisation eines Modells der Bewegungsfortsetzung. Die Hauptidee besteht darin, zwei Wellen zu definieren - die Haupt- und die Korrekturwelle. Für Extrempunkte verwende ich sowohl Fraktale als auch "potenzielle" Fraktale - Extrempunkte, die sich noch nicht als Fraktale gebildet haben.

Der Strategy Tester in der Handelsplattform MetaTrader 5 bietet nur zwei Optimierungsoptionen: Die vollständige Suche nach Parametern oder den genetischen Algorithmus. Dieser Artikel schlägt eine neue Methode zur Optimierung von Handelsstrategien vor — Simuliertes Abkühlen (simulated annealing). Dabei werden der Algorithmus der Methode, ihre Implementierung und die Integration in jeden Expert Advisor besprochen. Der entwickelte Algorithmus wird mit dem Moving Average EA getestet.

In diesem Artikel werden wir versuchen, den bestmögliche, rasterbasierten EA zu entwickeln. Wie üblich wird dies ein plattformübergreifender EA sein, der sowohl mit MetaTrader 4 als auch mit MetaTrader 5 arbeiten kann. Der erste EA war gut genug, außer dass er über einen langen Zeitraum keinen Gewinn erzielen konnte. Der zweite EA konnte in Zeiträumen von mehr als einigen Jahren arbeiten. Leider konnte er nicht mehr als 50% Gewinn pro Jahr bei einem maximalen Drawdown von weniger als 50% erzielen.

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der Support-Vektor-Methode. Er schlägt auch seine Implementierung in MQL vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisor zur Verfügung. Diese Technologie ist noch nicht in MQL implementiert worden. Aber zuerst müssen wir uns mit der Mathematik dafür vertraut machen.

Diesmal werden wir einen mehrwährungsfähigen Expert Advisor mit einem Handelsalgorithmus erstellen, der auf der Arbeit mit den Pending Orders Buy Stop und Sell Stop basiert. Folgende Themen werden in diesem Beitrag erörtert: der Handel in einem festgelegten Zeitbereich, Platzieren/Modifizieren/Löschen von Pending Orders, die Prüfung, ob die letzte Position bei Take Profit oder Stop Loss geschlossen wurde, und die Kontrolle der Historie der Abschlüsse für jedes Symbol.

Kurzbeschreibung: In diesem Artikel lernen wir, wie man verschiedene Systeme des gleitenden Durchschnitts nach unterschiedlichen Strategien des gleitenden Durchschnitts entwickelt.

Im Artikel wurde der Prozess der Entwicklung und der Realisierung des Klasse-Signalgebers auf der Grundlage der Pivots dargestellt — der Wendeebenen. Auf der Grundlage dieser Klasse wird die Strategie unter Verwendung der Standardbibliothek gebaut. Es werden die Möglichkeiten der Entwicklung der Pivots-Strategie durch das Hinzufügen der Filter betrachtet.

Als Fortsetzung des Themas Neuronale Netze schlage ich vor, Convolutional Neurale Netzwerke (faltende Neuronale Netzwerke) zu besprechen. Diese Art von Neuronalen Netzwerken wird in der Regel für die Analyse von visuellen Bildern verwendet. In diesem Artikel werden wir die Anwendung dieser Netzwerke auf den Finanzmärkten besprechen.

Basierend auf universellen Tools, die für die Arbeit mit Kohonen-Netzwerken entwickelt wurden, konstruieren wir das System zur Analyse und Auswahl der optimalen EA-Parameter und besprechen die Vorhersage von Zeitreihen. In Teil I haben wir die öffentlich zugänglichen neuronalen Netzwerkklassen korrigiert und verbessert, indem wir notwendige Algorithmen hinzugefügt haben. Jetzt ist es an der Zeit, sie praktisch anzuwenden.

Ich fahre fort, den Algorithmus mit der minimal notwendigen Funktionalität zu entwickeln und die Ergebnisse zu testen. Die Rentabilität ist recht gering, aber die Artikel demonstrieren das Modell des vollautomatischen profitablen Handels mit völlig unterschiedlichen Instrumenten, die auf grundlegend verschiedenen Märkten gehandelt werden.

Die Debatten über eine optimale Berechnung von Indikatoren sind endlos. Wo sollen wir die Indikatorwerte berechnen – im Indikator selbst oder doch die gesamte Logik in einen Expert Advisor, der auf sie zugreift, einbetten? Dieser Beitrag beschreibt eine der Möglichkeiten zum Verschieben des Quellcodes des benutzerdefinierten Indikators iCustom in den Code eines Expert Advisors oder Scripts mit der Optimierung der Berechnungen und der Modellierung des Werts prev_calculated.

MQL5 Freelance ist ein Onlineservice, bei dem Entwickler für die Erstellung von Handelsanwendungen, die von Händlern bestellt werden, bezahlt werden. Nun können Händler den Unterschied zwischen allen Services auf MQL5.com verstehen: Ein fertiger Handelsroboter kann auf dem MetaTrader Market gekauft werden, während ein einzigartiger Expert Advisor, der auf einer bestimmten benutzerdefinierten Strategie basierend handelt, im Freelance-Service bestellt werden kann. Erfahrene Entwickler konkurrieren um die Umsetzung der Bestellungen von Händlern, sodass der Händler sich für denjenigen Entwickler entscheiden kann, der den besten Zeitrahmen und die besten Kosten anbietet. Seit der Einführung dieses Dienstes haben Händler insgesamt 600.000 $ für 10.000 ausgeführte Aufträge bezahlt.

Der Artikel beschreibt den Algorithmus, um die Kerzenmuster von OpenCL für den Tester im Modus "1 Minute OHLC" zu implementieren. Wir werden auch die Geschwindigkeiten des integrierten Strategietesters, gestartet in schnellen und langsamen Modi, vergleichen.

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.

Der Artikel ist dem konfliktfreien Handel von mehreren Experten an einem Terminal MT 4 gewidmet und baut auf einen Benutzer, der grundlegende Arbeitsfähigkeiten und Programierungserfahrung mit dem Terminal MQL4 hat.

Eine Volksweisheit, die häufig den unterschiedlichsten Berühmtheiten zugeschrieben wird, lautet: „Nur wer nichts tut, macht keine Fehler.“ Wenn man nicht das Nichtstun selbst für einen Fehler hält, lässt sich diese Behauptung kaum bestreiten. Dagegen ist es absolut möglich, einmal begangene Fehler (eigene ebenso wie die anderer) zu analysieren, um die Anzahl zukünftiger Fehler zu minimieren. Hier wird der Versuch unternommen, mögliche Situationen auszuwerten, die bei der Arbeit mit dem Dienst „Freie Mitarbeit“ entstehen können.

In diesem Artikel werden wir die Klasse für die Darstellung von Textnachrichten besprechen. Derzeit haben wir eine ausreichende Anzahl verschiedener Textnachrichten. Es ist an der Zeit, die Methoden für die Speicherung, Anzeige und Übersetzung von russischen oder englischen Nachrichten in andere Sprachen neu zu organisieren. Außerdem wäre es gut, praktische Möglichkeiten einzuführen, um der Bibliothek neue Sprachen hinzuzufügen und schnell zwischen ihnen zu wechseln.

Viele Trader auf der Moskauer Börse möchten ihre Handelsalgorithmen automatisieren, aber wissen nicht, womit anfangen. Die Sprache MQL5 bietet nicht nur den riesigen Satz der Handelsfunktionen an, sondern auch die einsatzbereiten Klassen, die die ersten Schritte in Algotrading maximal erleichtern.

In diesem Artikel wird eine Weise angeboten, das System der gleich entfernten Kanäle zu programmieren. Es werden einige Nuancen des Zeichens der Kanäle betrachtet. Es wird eine Typisierung der Kanäle durchgeführt, eine Weise des universellen Typs von Gleitkanälen angeboten. Es werden bei der Realisierung des Codes die OOP-Werkzeuge verwendet.

Wir setzen die Serie der Beiträge zur MQL5-Programmierung fort. Diesmal sehen wir uns an, wie man bei der Optimierung der Parameter eines Expert Advisors Ergebnisse erhält. Mit der Umsetzung wird sichergestellt, dass die Werte des entsprechenden Durchlaufs in eine Datei geschrieben werden, wenn die in den externen Parametern festgelegten Bedingungen erfüllt werden. Neben Testwerten speichern wir auch die Parameter, die zu diesen Ergebnissen geführt haben.

Dieser Artikel erläutert eine Methode, durch die leichter und schneller Cross-Plattform Expert Advisors entwickelt werden können. Die vorgeschlagene Methode vereinigt die Funktionen beider Versionen in einer einzigen Klasse, und trennt die Umsetzung der abgeleiteten Klassen für die inkompatible Funktionen.

In diesem Artikel lernen wir ein neues Instrument aus unserer Serie kennen: Wir lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage eines der beliebtesten technischen Indikatoren, dem Moving Average Convergence Divergence (MACD), entwickelt.

In diesem Artikel werden wir lernen, wie man Expert Advisors (EAs) erstellt, die sowohl in MetaTrader 4 als auch in MetaTrader 5 arbeiten. Zu diesem Zweck werden wir ein EA entwickeln, der Auftragsraster (grids) erstellt. Raster-EAs oder Grider sind EAs, die mehrere Limit-Orders über dem aktuellen Preis und gleichzeitig die gleiche Anzahl von Limit-Orders unter ihm platzieren.

Im Artikel werden wir das Reinforcement-Learning (Verstärkungslernen) anwenden, um selbstlernende Expert Advisors zu entwickeln. Im vorherigen Artikel haben wir den Algorithmus Random Decision Forest betrachtet und einen einfachen, selbstlernenden EA geschrieben, der auf dem Reinforcement-Learning basiert. Die Hauptvorteile eines solchen Ansatzes (Einfachheit der Entwicklung von Handelsalgorithmen und hohe "Trainings"-Geschwindigkeit) wurden erläutert. Reinforcement-Learning (RL) lässt sich leicht in jedes Trading EA integrieren und beschleunigt dessen Optimierung.

In diesem Artikel werden wir besprechen, wie man einen Handelsroboter mit minimalem Programmieraufwand entwickelt.

Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.

Einige Händler führen all ihre Handel automatisch aus und einige arbeiten sowohl mit automatischen als auch manuellem Handeln auf Grundlage der Ergebnisse verschiedener Indikatoren. Da ich zur zweiten Gruppe gehöre, wollte ich ein interaktives Tool, mit dem ich Risiko- und Prämien-Levels direkt vom Chart aus dynamisch abschätzen kann. In diesem Beitrag wird erläutert, wie man einen interaktiven, halb-automatischen Expert Advisor mit vorab festgelegten Eigenkapitalrisiko und einem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) implementiert. Das Expert Advisor Risiko sowie die Parameter für relativer Risiko und die Postengrößen können während der EA-Laufzeit in seinem Bedienfeld verändert werden.

Dieser Artikel beschreibt die Klassen CSignal und CSignals, die in Cross-Plattform Expert Advisor verwendet werden. Es werden die Unterschiede zwischen MQL4 und MQL5 untersucht, wie sie jeweils auf bestimmte Daten zum Ermitteln eines Handelssignals zugreifen, um einen Code zu schreiben, der für beide Kompiler kompatible ist.

Wenn wir ein beliebiges vielschichtiges Handelssystem gründlich untersuchen, werden wir feststellen, dass es auf einem Satz einfacher Handelssignale beruht. Deshalb ist es gar nicht erforderlich, das sich Entwickler gleich zu Beginn ihrer Tätigkeit sofort an der Programmierung komplexer Algorithmen versuchen. In diesem Beitrag wird ein Beispiel für ein Handelssystem vorgestellt, das sich zum Abschluss von Geschäften Indikatoren des Typs Semaphor bedient.

MetaTrader 4 und MetaTrader 5 verwenden unterschiedliche Konventionen, um den Handel durchzuführen. Dieser Artikel diskutiert die Möglichkeit, mit einem Klassenobjekt die Aufgaben des Handels mit den Server durchzuführen, unabhängig davon, auf welcher Handelsplattform oder in welchem Modus ein Cross-Plattform Expert Advisor arbeitet.

Im Artikel wird ein einfacher Emulator der MetaTrader 5 Handelsumgebung für den MetaTrader 4 vorgestellt. Mithilfe des Emulators werden Handelsklassen der Standardbibliothek übertragen und angepasst. Dementsprechend können die Expert Advisors, die MetaTrader 5 Wizard erzeugt, in MetaTrader 4 kompiliert und unverändert gestartet werden.

Trading ist vor allem eine Wahrscheinlichkeitsrechnung. Und das Sprichwort «Faulheit ist der Motor für den Fortschritt» zeigt uns den Grund, warum all diese Indikatoren und Handelssysteme entwickelt worden sind. Daraus folgt, dass der größte Teil von neuen Tradern schon die entwickelten Handelstheorien lernt. Aber es gibt immer noch Markt-Geheimnisse, und Werkzeuge für die Analyse der Preisbewegungen, existieren meistens in der Form von realisierten technischen Indikatoren, mathematischen und statistischen Paketen. Vielen Dank Bill Williams für seinen Beitrag in der Marktbewegungen-Theorie. Aber man soll damit nicht aufhören.

Der Artikel beschreibt ein Beispiel für eine MQL-Anwendung mit dem grafischen Interface, in welchem die Kurven der Bilanz und des Rückgangs für mehrere Symbole nach den Ergebnissen des letzten Tests angezeigt werden.

Der Artikel implementiert eine MQL-Anwendung mit einem grafischen Interface zur erweiterten Darstellung der Optimierung. Das grafische Interface verwendet die letzte Version der Bibliothek EasyAndFast. Viele Anwender fragen sich, warum MQL-Anwendungen überhaupt grafische Interfaces benötigen. Dieser Artikel zeigt einen von mehreren Fällen, die für Händler nützlich sein können.