Artikel über das Programmieren und die Anwendung technischer Indikatoren in MQL5

Dieser Artikel erklärt, wie man einen professionellen Heikin Ashi-basierten Expert Advisor (EA) in MQL5 entwickelt. Sie werden lernen, wie man Eingabeparameter, Enumerationen, Indikatoren und globale Variablen einrichtet und die zentrale Handelslogik implementiert. Sie können auch einen Backtest mit Gold durchführen, um Ihre Arbeit zu überprüfen.

Der Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) und der Oszillator Force Index sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Diese beiden Indikatoren ergänzen sich ein wenig, denn der FrAMA ist ein Trendfolgeindikator, während der Force Index ein volumenbasierter Oszillator ist. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial der beiden schnell zu erkunden.

Die Chart-Synchronisierung für eine einfachere technische Analyse ist ein Tool, das sicherstellt, dass alle Chart-Zeitrahmen für ein einzelnes Symbol konsistente grafische Objekte wie Trendlinien, Rechtecke oder Indikatoren über verschiedene Zeitrahmen hinweg anzeigen. Aktionen wie Schwenken, Zoomen oder Symbolwechsel werden in allen synchronisierten Charts gespiegelt, sodass Händler nahtlos denselben Preisaktionskontext in mehreren Zeitrahmen anzeigen und vergleichen können.

Der gleitende Durchschnitt und der Stochastik-Oszillator sind sehr gängige Indikatoren, die von manchen Händlern aufgrund ihres verzögerten Charakters nicht oft verwendet werden. In einer dreiteiligen Miniserie, die sich mit den drei wichtigsten Formen des maschinellen Lernens befasst, gehen wir der Frage nach, ob die Voreingenommenheit gegenüber diesen Indikatoren gerechtfertigt ist, oder ob sie vielleicht einen Vorteil haben. Wir führen unsere Untersuchung mit Hilfe eines Assistenten durch, der Expert Advisors zusammenstellt.

Der DeMarker-Oszillator und der Envelope-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir prüfen daher Muster für Muster, was von Nutzen sein könnte und was möglicherweise zu vermeiden ist. Wir verwenden, wie immer, einen von einem Assistenten erstellten Expert Advisor zusammen mit den Funktionen der Musterverwendung, die in der Signalklasse des Expert Advisors integriert sind.

Der Stochastik-Oszillator und der Fractal Adaptive Moving Average sind ein Indikatorpaar, das aufgrund seiner Fähigkeit, sich gegenseitig zu ergänzen, in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir haben diese Paarung im letzten Artikel vorgestellt und wollen nun abschließend ihre 5 letzten Signalmuster betrachten. Dabei verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um deren Potenzial zu erkunden und zu testen.

Der DeMarker-Oszillator und der Envelopes-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem diese beiden Indikatoren vorgestellt wurden, indem wir das maschinelle Lernen in den Mix aufnehmen. Wir verwenden ein rekurrentes neuronales Netz, das den Kernel des weißen Rauschens nutzt, um die vektorisierten Signale dieser beiden Indikatoren zu verarbeiten. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

Dieser Artikel erklärt, wie man das harmonische Muster 5-0 in MQL5 erkennt und handelt, es mit Hilfe von Fibonacci-Levels validiert und auf dem Chart anzeigt.

In diesem Artikel entwickeln wir einen nutzerdefinierten Indikator in MQL5 namens Smart WaveTrend Crossover, der zwei WaveTrend-Oszillatoren verwendet – einen für die Erzeugung der Signale über das Kreuzen und einen anderen für die Trendfilterung – mit anpassbaren Parametern für Kanal-, Durchschnitts- und gleitende Durchschnittslängen. Der Indikator stellt farbige Kerzen auf der Grundlage der Trendrichtung dar, zeigt Kauf- und Verkaufspfeilsignale bei Überkreuzungen an und enthält Optionen zur Aktivierung der Trendbestätigung und zur Anpassung visueller Elemente wie Farben und Offsets.

Im letzten Artikel haben wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des Inferenzlernens untersucht. In diesem Beitrag greifen wir das Verstärkungslernen in Verbindung mit einem Indikatorpaar auf, das wir zuletzt in „Teil 68“ betrachtet haben. Der TRIX und Williams Percent Range. Unser Algorithmus für diese Überprüfung wird die Quantilregression DQN sein. Wie üblich stellen wir dies als nutzerdefinierte Signalklasse vor, die für die Implementierung mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

In unserem letzten Artikel haben wir ein einfaches Skript namens „Quarters Drawer“ vorgestellt. Auf dieser Grundlage gehen wir nun den nächsten Schritt und erstellen einen Monitor Expert Advisor (EA), der diese Quarter verfolgt und einen Überblick über mögliche Marktreaktionen auf diesen Niveaus bietet. Begleiten Sie uns in diesem Artikel bei der Entwicklung eines Tools zur Zonenerkennung.

Der Awesome Oscillator von Bill Williams und der Envelopes-Kanal sind ein Paar, das komplementär in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir verwenden den Awesome Oscillator wegen seiner Fähigkeit, Trends zu erkennen, während der Envelope-Kanal zur Definition unserer Unterstützungs-/Widerstandsniveaus herangezogen wird. Bei der Erkundung dieser Indikatorpaarung verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden Indikatoren zu ermitteln und zu testen.

Dieser Artikel befasst sich mit der Rademacher- und der Walsh-Funktion. Wir werden untersuchen, wie diese Funktionen auf die Analyse von Finanzzeitreihen angewendet werden können, und auch verschiedene Anwendungen für den Handel in Betracht ziehen.

Stellen Sie sich vor, Sie verwandeln die traditionellen EA- oder Indikator-Eingabeeigenschaften in eine Echtzeit-Kontrollschnittstelle auf dem Chart. Diese Diskussion baut auf unserer grundlegenden Arbeit am Market Period Synchronizer-Indikator auf und stellt eine bedeutende Entwicklung in der Art und Weise dar, wie wir Higher-Timeframe (HTF)-Marktstrukturen visualisieren und verwalten. Hier setzen wir dieses Konzept in ein vollständig interaktives Hilfsprogramm um – ein Dashboard, das eine dynamische Steuerung und eine verbesserte Visualisierung von mehrperiodigen Preisaktionen direkt auf dem Chart ermöglicht. Erkunden Sie mit uns, wie diese Innovation die Art und Weise, wie Händler mit ihren Tools interagieren, neu gestaltet.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar SAR und RVI vorstellten, und überlegen, wie dieses Indikatorpaar durch maschinelles Lernen erweitert werden kann. SAR und RVI sind eine komplementäre Paarung von Trend und Momentum. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Exponential-Kernel bei der Dimensionierung seiner Kerne und Kanäle einsetzt. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

In einer Welt, die von verrauschten und unvorhersehbaren Daten überschwemmt wird, kann es schwierig sein, aussagekräftige Muster zu erkennen. In diesem Artikel befassen wir uns mit der saisonalen Dekomposition, einer leistungsstarken Analysetechnik, die dabei hilft, Daten in ihre Hauptkomponenten zu zerlegen: Trend, saisonale Muster und Rauschen. Wenn wir die Daten auf diese Weise aufschlüsseln, können wir verborgene Erkenntnisse aufdecken und mit klareren, besser interpretierbaren Informationen arbeiten.

Dieser Indikator fungiert als Disziplinierungsinstrument, indem er Kontokapital, Gewinn/Verlust und Drawdown in Echtzeit verfolgt und ein Performance-Dashboard anzeigt. Es kann den Händlern helfen, konsistent zu bleiben, übermäßiges Handeln zu vermeiden und die Regeln für die Anfechtung von Prop-Firmen einzuhalten.

Portfolio-Diversifizierung und -Optimierung sorgt für eine strategische Streuung der Anlagen auf mehrere Vermögenswerte, um das Risiko zu minimieren und gleichzeitig die ideale Mischung von Vermögenswerten auszuwählen, um die Renditen auf der Grundlage risikobereinigter Performance-Kennzahlen zu maximieren.

Dieser Beitrag schließt an Teil 84 an, in dem wir die Kombination von Stochastik und Fractal Adaptive Moving Average vorgestellt haben. Wir verlagern nun den Schwerpunkt auf das Inferenzlernen, um zu sehen, ob die im letzten Artikel unterlegenen Muster eine Trendwende erfahren könnten. Der Stochastik und der FrAMA sind eine sich ergänzende Paarung von Momentum und Trend. Für unser Inferenzlernen greifen wir auf den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders zurück. Außerdem implementieren wir, wie immer, eine nutzerdefinierte Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

In diesem Artikel beschreibe ich, wie man ein einfaches Panel erstellt, um die Einstellungen des Indikators direkt im Chart zu ändern, und welche Änderungen am Indikator vorgenommen werden müssen, um das Panel zu verbinden. Dieser Artikel richtet sich an MQL5-Anfänger.

Globale Marktsitzungen prägen den Rhythmus des Handelstages, und die Kenntnis ihrer Überschneidungen ist entscheidend für das Timing von Ein- und Ausstiegen. In diesem Artikel werden wir einen interaktiven EA für Handelssitzungen erstellen, der diese globalen Stunden direkt auf Ihrem Chart zum Leben erweckt. Der EA zeichnet automatisch farbcodierte Rechtecke für die Sitzungen in Asien, Tokio, London und New York, die in Echtzeit aktualisiert werden, sobald der jeweilige Markt eröffnet oder geschlossen wird. Sie verfügt über Schaltflächen auf dem Chart, ein dynamisches Informationspanel und eine Laufschrift, die Status- und Ausbruchsmeldungen live überträgt. Dieser bei verschiedenen Brokern getestete EA kombiniert Präzision mit Stil und hilft Händlern, Volatilitätsübergänge zu erkennen, sitzungsübergreifende Ausbrüche zu identifizieren und visuell mit dem Puls des globalen Marktes verbunden zu bleiben.

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.

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.

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.

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.

In diesem Artikel wird ein innovativer Ansatz für die technische Analyse vorgestellt, der auf der Umwandlung von Kursbewegungen in Binärcodes beruht. Der Autor zeigt, wie verschiedene Aspekte des Marktverhaltens – von einfachen Preisbewegungen bis hin zu komplexen Mustern – in einer Folge von Nullen und Einsen kodiert werden können.

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.

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.

In diesem Artikel erweitern wir den Indikator auf Basis von Messuhren in MQL5, um mehrere Oszillatoren zu unterstützen und dem Nutzer die Auswahl durch eine Enumeration für einzelne oder kombinierte Anzeigen zu ermöglichen. Wir führen sektorale und runde Messuhren-Stile über abgeleitete Klassen eines Basis-Messuhren-Systems ein und verbessern die Falldarstellung mit Bögen, Linien und Polygonen für ein verfeinertes visuelles Erscheinungsbild.

Die Wellenanalyse ist eine der Methoden der technischen Analyse. In diesem Artikel geht es um zwei weniger konventionelle Wellenmuster: Dreiecks- und Sägezahnwellen. Diese Formationen untermauern eine Reihe von technischen Indikatoren, die für die Analyse der Marktpreise entwickelt wurden.

Viele Programmierer könnten annehmen, dass wir auf Excel verzichten und direkt zu Python übergehen sollten, indem wir einige Pakete verwenden, die es Python ermöglichen, eine Excel-Datei für die spätere Analyse der Ergebnisse zu erzeugen. Wie bereits im vorangegangenen Artikel erwähnt, ist diese Lösung zwar für viele Programmierer die einfachste, wird aber von einigen Nutzern nicht akzeptiert werden. Und in diesem speziellen Fall hat der Nutzer immer Recht. Als Programmierer müssen wir einen Weg finden, damit alles funktioniert.

Wir beginnen eine neue Artikelserie, die auf unseren früheren Bemühungen aufbaut, die wir in der MQL5-Assistentenserie dargelegt haben, indem wir sie weiterführen und unseren Ansatz zum systematischen Handel und zum Testen von Strategien verstärken. In dieser neuen Serie werden wir uns auf Expert Advisors konzentrieren, die so kodiert sind, dass sie nur eine einzige Art von Position halten - in erster Linie Kaufpositionen. Die Konzentration auf nur einen Markttrend kann die Analyse vereinfachen, die Komplexität der Strategie verringern und einige wichtige Erkenntnisse zutage fördern, vor allem, wenn man nicht nur mit Devisen handelt. In unserer Serie werden wir daher untersuchen, ob dies auch bei Aktien und anderen Nicht-Devisenwerten wirksam ist, wo Nur-Kauf-Systeme in der Regel gut mit Smart-Money- oder institutionellen Strategien korrelieren.