Artikel über das Programmieren und die Anwendung technischer Indikatoren in MQL5

Bei der Automatisierung von Handelsstrategien, die grafische Muster verwenden, ist es notwendig, Extremwerte auf den Charts für eine weitere Verarbeitung und Interpretation zu ermitteln. Bestehende Tools bieten nicht immer diese Möglichkeit. Die im Artikel beschriebenen Algorithmen erlauben es, alle Extremwerte auf den Charts zu ermitteln. Die entwickelten Tools sind effektiv sowohl in einem Trend, als auch in einem Seitwärtsmarkt. Die erhaltenen Ergebnisse hängen von der gewählten Timeframe ab und werden nur durch den angegebenen Rückgang definiert.

Im Artikel wird die Bildungsmöglichkeit der Histogramme der statistischen Verteilungen der Markt-Charakteristiken unter Verwendung des graphischen Gedächtnisses betrachtet, das heißt ohne Verwendung der Indikator-Puffer und Arrays. Es wurden die ausführlichen Beispiele des Aufbaus solcher Histogramme aufgeführt und wurde die sogenannte "verborgene" Funktional der graphischen Objekte der Sprache MQL5 vorgeführt.

Automatische Scalping-Systeme gelten zurecht als der Höhepunkt des algorithmischen Tradings, aber es ist auch am kompliziertesten, einen Code für diese Systeme zu schreiben. In diesem Artikel zeigen wir, wie man mithilfe von eingebauten Werkzeugen für Debugging und visuelles Testen Strategien entwickeln kann, die auf der Analyse eingehender Ticks basieren. Um Regeln für Einstieg und Ausstieg zu erarbeiten, braucht man häufig jahrelang manuellen zu handeln. Aber mithilfe von MetaTrader 5 können Sie jede solche Strategie anhand realer historischer Daten schnell testen.

Die Artikel beschreibt die TD-Punkte und TD-Linien, entdeckt von Thomas DeMark. Ihre praktische Verwendung wird gezeigt. Darüber hinaus wird demonstriert, wie drei Indikatoren und zwei Expert Advisors nach dem Konzepten von Thomas DeMark geschrieben werden.

Der Artikel beschreibt die Anwendung von Textdateien zum Speichern von dynamischen Objekten, Arrays und anderen Variablen die als Eigenschaften für Expert Advisors, Indikatoren und Skripts verwendet werden. Die Dateien dienen als eine bequeme Erweiterung der Funktionalität der Standardtools, die von der MQL-Sprache angeboten werden.

Support Vector Machines wurden lange in Bereichen wie Bioinformatik und angewandter Mathematik verwendet, um komplexe Datensätze zu evaluieren und nützliche Muster für die Datenklassifikation zu extrahieren. In diesem Artikel wird besprochen, was eine Support Vector Machine ist, wie sie arbeitet und warum sie so nützlich bei der Extraktion komplexer Muster ist. Danach werden wir untersuchen, wie sie auf dem Markt angewandt werden können und vielleicht beim Handeln Ratschläge geben. Mit dem "Support Vector Machine Learning Tool" bietet der Artikel Beispiele, anhand derer Leser mit ihrem eigenen Handeln experimentieren können.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Möglichkeit, einen fortgeschrittenen ZigZag-Indikator zu erzeugen. Das Konzept der Identifikation von Knoten beruht auf der Verwendung des Envelopes-Indikators. Wir gehen davon aus, dass wir eine bestimmte Kombination von Eingabe-Parametern für eine Reihe von Envelopes finden können, bei denen alle ZigZag-Knoten innerhalb der Grenzen der Envelopes-Bänder liegen. Als Konsequenz können wir daher versuchen, die Koordinaten des neuen Knoten vorherzusagen.

In diesem Beitrag werden technische Indikatoren als digitale Filter behandelt. Es werden die Arbeitsprinzipien und die grundlegenden Eigenschaften von digitalen Filtern erklärt. Außerdem werden einige praktische Möglichkeiten, das Filter-Kernel im MetaTrader 5 Terminal zu empfangen und die Integration des vorgefertigten Spektrumanalysators aus dem Beitrag "Erstellen eines Spektrumanalysators" berücksichtigt. Die Impuls- und Spektrumeigenschaften typischer digitaler Filter werden als Beispiele verwendet.

Die MQL5-Standardbibliothek erleichtert Ihnen das Leben als Entwickler. Dennoch geht sie nicht auf die Bedürfnisse aller Entwickler auf der Welt ein. Wenn Sie also das Gefühl haben, dass Sie mehr benutzerdefinierte Funktionen brauchen, können Sie einen Schritt weitergehen und die Bibliothek erweitern. Dieser Beitrag begleitet Sie durch die Integration des technischen Indikators ZigZag von MetaQuotes in die Standardbibliothek. Wir lassen uns durch die Designphilosophie von MetaQuotes inspirieren, um unser Ziel zu erreichen.

Wir finden Messuhren in Autos und Flugzeugen, in der industriellen Fertigung und in unserem Alltag. Sie werden in allen möglichen Bereichen eingesetzt, die eine schnelle Reaktion auf das Verhalten eines kontrollierten Werts erfordern. Dieser Beitrag beschreibt die Bibliothek der Messuhren für MetaTrader 5.

Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung liefert Tipps und Tricks zum besseren Verstehen und Suchen nach einem benötigten Produkt. Dieser Beitrag versucht, verschiedene Methoden zum Suchen nach einem geeigneten Produkt, zum Aussortieren unerwünschter Produkte und zum Bestimmen der Wirksamkeit und Bedeutung eines Produkts für Sie zu erschaffen. Einleitung

Der algorithmusbasierte Handel wird immer beliebter und notwendiger, wodurch es natürlich auch zu einer Nachfrage nach exotischen Algorithmen und ungewöhnlichen Aufgaben kam. Solche komplexen Anwendungen sind zu einem gewissen Ausmaß in der Code Base oder auf dem Market verfügbar. Obwohl Händler mit ein paar Klicks einfach auf diese Anwendungen zugreifen können, erfüllen sie möglicherweise nicht all ihre Anforderungen. In solchen Fällen suchen Händler im Abschnitt MQL5 Freelance nach Entwicklern, die die gewünschte Anwendung schreiben können, und erteilen einen Auftrag.

Entwickler von Handelsrobotern müssen ihre Dienste nicht mehr bei Händlern vermarkten, die Expert Advisors benötigen – denn jetzt werden die Händler Sie finden. Schon heute veröffentlichen tausende Händler Aufträge für freiberufliche MQL5-Entwickler und bezahlen die Arbeit auf MQL5.com. In den 6 Jahren seines Bestehens hat es der Dienst dreitausend Händlern ermöglicht, über 10.000 ausgeführte Aufträge zu bezahlen. Und die Aktivitäten der Händler und Entwickler nehmen immer weiter zu!

Zum vierten Geburtstag des Freelance-Services von MQL5 haben wir eine Infografik erstellt, die die Ergebnisse des Services für seine bisherige Lebensdauer vorführt. Die Zahlen sprechen für sich: Über 10.000 Aufträge mit einem Gesamtwert von etwa 600.000 $ wurden bislang ausgeführt und 3.000 Kunden und 300 Entwickler haben den Service bereits genutzt.

Vor einigen Wochen haben wir die Infografik zum Freelance-Service veröffentlicht. Wir haben auch versprochen, einige Statistiken über den MetaTrader Market zu enthüllen. Wir möchten Sie nun einladen, sich die Daten anzusehen, die wir gesammelt haben.

In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen. Der letzte Teil des Beitrags liefert eine Softwareumsetzung eines tiefen neuronalen Netzwerks in einem Expert Advisor mit eingebautem Indikator auf Basis von MQL4/R.

In diesem Beitrag geht es um den Three Line Break-Chart, den Steve Nison in seinem Buch "Beyond Candlesticks" ["Jenseits von Kerzen"] vorgeschlagen hat. Der größte Vorteil dieses Charts ist, dass mit seiner Hilfe kleine Preisfluktuationen in Bezug auf die vorherige Bewegung gefiltert werden können. Wir besprechen in diesem Beitrag das Konstruktionsprinzip des Charts, den Code des Indikators und einige auf dm Chart basierende Handelsstrategien.

Dieser Beitrag beschreibt einen der Ansätze zur Bestimmung eines nützlichen Signals (Trend) in Datenströmen. Kleine filternde (glättende) Tests, die auf Marktnotierungen angewendet werden, belegen das Potential zur Erzeugung nicht hinterherhinkender digitaler Filter (Indikatoren), die auf den letzten Bars nicht erneut gezeichnet werden.

Die technische Analyse von Terminkontrakten wird durch ihre kurze Lebensdauer erschwert, denn kurze Charts technisch zu analysieren ist nicht leicht. So ist z.B. die Anzahl der Bars auf dem Tageschart der UX-9,13 Ukrainischen Aktienindexfutures mehr als 100. Daher erzeugt der Händler synthetische lange Terminkontrakte. In diesem Beitrag wird erklärt, wie man Terminkontrakte mit unterschiedlichen Daten im MetaTrader 5 Terminal zusammenfügen kann.

In diesem Beitrag befassen wir uns mit der Entwicklung eines mehrwährungsfähigen Kursschwankungsindikators. Jemanden, der gerade erst beginnt, in MQL5 zu programmieren, kann die Entwicklung von Indikatoren für mehrere Währungen vor einige Schwierigkeiten stellen, aber nach der Lektüre dieses Beitrages sollte alles wesentlich einfacher sein. Die grundlegenden Fragen bei der Entwicklung mehrwährungsfähiger Indikatoren beziehen sich auf die Abstimmung der Daten anderer Kürzel auf die des aktuellen Kürzels, die Lösung des Problems des Nichtvorhandenseins eines Teils der Indikatordaten sowie auf die Ermittlung des Anfangs der „echten“ Balken des jeweiligen Zeitraums. All das wird in dem hier vorliegenden Beitrag ausführlich behandelt.

In diesem Beitrag betrachten wir die Entwicklung eines Indikators mit mehreren Symbolen für die Analyse von Preisunterschieden in einem bestimmten Zeitraum. Die wichtigsten Themen wurden bereits im vorhergehenden Beitrag zur Programmierung mehrwährungsfähiger Indikatoren besprochen, "Das MQL5-Kochbuch: Entwicklung eines Indikators für die Volatilität mehrerer Symbole in MQL5". Diesmal gehen wir also nur auf jene neuen Features und Funktionen ein, an denen wesentliche Änderungen vorgenommen wurden. Wenn Sie ein Neuling in der Programmierung von mehrwährungsfähigen Indikatoren sind, empfehle ich Ihnen, zuerst den vorherigen Beitrag zu lesen.

Dieser Artikel präsentiert eine alternative Methode für die Erzeugung eines GUI, basierend auf Layouts und Containern und der Verwendung eines Layout-Managers — die CGrid Klasse. Die CGrid Klasse ist ein externes Control, welches wie ein Container für andere Container und Controls agiert und ein Grid-Layout verwendet.

Was soll Ihr Programm machen, wenn die grafischen Bedienfelder von jemandem geändert oder gelöscht wurden? In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie nach der Löschung der Anwendung auf dem Chart keine "herrenlose" Objekte mehr haben können, und wie sie die Kontrolle über sie halten können, falls sie umbenennt werden oder wenn vom Programm erstellte Objekte gelöscht werden.

Eine logisch vollständige Markttheorie, die alle Arten und Sorten der Märkte für Waren und Dienstleistungen, Mikro und Makro Märkte sowie Forex abdecken würde, stand bisher nicht zur Verfügung. Dieser Artikel behandelt den Kern einer neuen Markt-Theorie, die auf der Gewinnanalyse basiert. Sie enthüllt Muster der aktuellen Kursbewegung und das Prinzip, dass es einem Kurs erlaubt, seinen optimalen Wert durch das Bilden von einer Kette von virtuellen Kursen zu finden, welche einen kontrollierenden Einfluss auf den aktuellen Kurs haben können. Die Mechanismen der Bildung und Veränderung von Markttrends werden hier auch identifiziert.

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.

Dieser Beitrag beschreibt eine Methode zum schnellen visuellen Testen von Handelsideen. Die Methode basiert auf der Kombination aus einem Preisdiagramm, einem Signalindikator und einem Indikator zur Bilanzberechnung. Ich möchte meine Methode zur Suche nach Handelsideen sowie die von mir genutzte Methode zum schnellen Testen dieser Ideen mit Ihnen teilen.

Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.

In diesem Artikel werden wir Ihnen zeigen, wie Sie sich mit den Trading-Strategieklassen der Standard Library vertraut machen, wie Sie angepasste Strategien, Filter und Signale hinzufügen als auch wie Sie sich der Patterns-and-Models-Logik des MQL5-Assistenten bedienen. Am Ende wird es Ihnen spielend möglich sein, eigene Strategien via der Standardindikatoren von MetaTrader 5 hinzuzufügen und mittels MQL5-Assistent einen Code für einen hochfunktionalen Expert Advisor zu schreiben.

Der MQL5.community Market bietet Entwicklern von Expert Advisor einen vorgefertigten Marktplatz aus tausenden potenzieller Kunden. Das ist der beste Ort, um Handelsroboter und technische Indikatoren zu verkaufen!

Der Artikel gibt einen Überblick über eine Idee, die auf der Analyse der Kursrichtung und ihrer Geschwindigkeit basiert. Wir haben ihre Formalisierung in der MQL4 Sprache durchgeführt und als Expert Advisor präsentiert, um die Lebensfähigkeit der Strategie, die berücksichtigt wird, zu erforschen. Wir bestimmen auch die besten Parameter, indem wir ein Beispiel in diesem Artikel überprüfen, begutachten und optimieren.

Der Akkumulation/Distribution (A/D) Indikator hat ein interessantes Merkmal - ein Ausbruch der in das Indikator-Chart gezeichneten Trendlinie deutet, mit einer einem gewissen Grad an Wahrscheinlichkeit, einen bevorstehenden Ausbruch der Trendlinie in dem Kurs-Chart an. Dieser Artikel wird nützlich und interessant für diejenigen sein, die neu sind in der Programmierung mit MQL4. unter diesem Gesichtspunkt habe ich versucht, die Informationen auf eine einfach zu erfassende Weise zu präsentieren und die einfachsten Codestrukturen verwendet.

In diesem Beitrag wird versucht, einen bereits angelegten Indikator nachzubessern, außerdem wird kurz auf eine Methode zur Berechnung der Zuverlässigkeitsintervalle von Vorhersagen mittels Bootstrapping und Quantilen eingegangen. Als Ergebnis erhalten wir einen Vorhersageindikator und Skripte zur Berechnung der Vorhersagegenauigkeit.

Dieser Beitrag behandelt leistungsfähige adaptive Indikatoren und ihre Umsetzung in MQL5. Die Indikatoren Adaptive Cyber Cycle, Adaptive Center of Gravity und Adaptive RVI wurden alle ursprünglich von John F. Ehlers in „Kybernetische Analyse für Wertpapiere und Terminkontrakte“ (Cybernetic Analysis for Stocks and Futures) vorgestellt.

Eine der populärsten Methoden zur Analyse von Märkten ist das Prinzip der Elliott-Wellen. Diese Analyse ist jedoch ziemlich kompliziert, sodass wir hierfür zusätzliche Tools verwenden müssen. Eines dieser Instrumente ist der automatische Marker. Dieser Beitrag beschreibt die Erzeugung eines automatischen Analyseinstruments der Elliott-Wellen in der MQL5-Sprache.

Wie man die Anforderungsspezifikationen richtig schreibt. Was man von einem Programmierer bei der Bestellung eines Expert Advisors oder Indikators erwarten darf und was nicht. Wie man die Kommunikation aufrecht hält und auf welche Phasen man besonders achten muss. Dieser Beitrag versucht diese sowie weitere Fragen zu beantworten, die oft für viele Menschen nicht offensichtlich sind.

Dieser Beitrag behandelt die Methoden zur Optimierung der Berechnungsalgorithmen von Indikatoren. Jeder wird eine Methode finden, der seine/ihre Anforderungen am besten erfüllt. Drei Methoden werden hier beschrieben. Eine ist ziemlich simpel, die zweite erfordert solide mathematische Kenntnisse und die dritte benötigt einen gewissen Scharfsinn. Für die Realisierung der meisten beschriebenen Methoden werden Indikatoren oder Designmerkmale des MetaTrader 5 Terminals verwendet. Die Methoden sind weitestgehend universell einsatzfähig und können nicht nur für die Beschleunigung der Berechnung der linearen Regression verwendet werden, sondern auch für viele andere Indikatoren.

In diesem Beitrag wird die Verbindung von MetaTrader 5 mit ENCOG, einem erweiterten neuronalen Netzwerk und Machine Learning Framework, vorgestellt. Er enthält die Beschreibung und Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerkindikators auf Basis technischer Standardindikatoren und eines Expert Advisors auf Basis eines neuronalen Indikators. Alle Quellcodes, kompilierten Binärdateien, DLLs und Beispiele für eingelernte Netzwerke sind an diesen Beitrag angehängt.

Der Random Walk sieht realen Marktdaten sehr ähnlich, hat aber einige wichtige Besonderheiten. In diesem Beitrag betrachten wir die Besonderheiten des Random Walk, der mithilfe eines Münzwurfs simuliert wird. Für die Analyse der Eigenschaften der Daten wird der Trendindikator entwickelt.

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.

Im nachfolgenden Beitrag beschreibe ich einen Prozess für die Umsetzung des Indikators Moving Mini-Max auf Basis der Arbeit 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis' von Z.G. Silagadze. Die Idee hinter dem Indikator basiert auf einer Simulation von Quantentunnel-Phänomenen, die von G. Gamov in der Theorie des Alphazerfalls vorgeschlagen wurde.