Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5

Das von Facebook entwickelte Modell Prophet ist ein robustes Zeitreihen-Prognoseinstrument, das Trends, Saisonalität und Feiertagseffekte mit minimalem manuellem Aufwand erfassen kann. Sie wurde in großem Umfang für die Bedarfsprognose und die Unternehmensplanung eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir die Effektivität von Prophet bei der Vorhersage der Volatilität von Deviseninstrumenten und zeigen, wie es über die traditionellen Geschäftsanwendungen hinaus eingesetzt werden kann.

Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie externen Code aus einem beliebigen Repository im MQL5 Algo Forge Speicher in Ihr eigenes Projekt integrieren können. In diesem Artikel wenden wir uns endlich dieser vielversprechenden, aber auch komplexeren Aufgabe zu: wie man Bibliotheken aus Drittanbieter-Repositories innerhalb von MQL5 Algo Forge praktisch verbindet und verwendet.

In diesem Artikel betrachten wir einen der möglichen Ansätze zur Organisation der Speicherung des Quellcodes eines Projekts in einem öffentlichen Repository. Wir werden den Code auf verschiedene Zweige verteilen, um klare und bequeme Regeln für die Projektentwicklung festzulegen.

Das MetaTrader 5 Python-Paket bietet eine einfache Möglichkeit, Handelsanwendungen für die MetaTrader 5-Plattform in der Sprache Python zu erstellen. Obwohl dieses Modul ein leistungsstarkes und nützliches Werkzeug ist, ist es nicht so einfach wie die MQL5-Programmiersprache, wenn es darum geht, eine algorithmische Handelslösung zu erstellen. In diesem Artikel werden wir Handelsklassen erstellen, die den in MQL5 angebotenen ähnlich sind, um eine ähnliche Syntax zu schaffen und es einfacher zu machen, Handelsroboter in Python wie in MQL5 zu erstellen.

Bei der Arbeit an Projekten in MetaEditor stehen Entwickler oft vor der Notwendigkeit, Codeversionen zu verwalten. MetaQuotes kündigte kürzlich die Migration zu GIT und die Einführung von MQL5 Algo Forge mit Codeversionierung und Kollaborationsfunktionen an. In diesem Artikel wird erörtert, wie die neuen und bereits vorhandenen Tools effizienter genutzt werden können.

Wir stellen die MQL5 Algo Forge vor – ein spezielles Portal für Entwickler des algorithmischem Handels. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von Git mit einer intuitiven Oberfläche für die Verwaltung und Organisation von Projekten innerhalb des MQL5-Ökosystems. Hier können Sie interessanten Autoren folgen, Teams bilden und an algorithmischen Handelsprojekten mitarbeiten.

Der ADX-Oszillator und der CCI-Oszillator sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir machen dort weiter, wo wir im letzten Artikel aufgehört haben, indem wir untersuchen, wie das Training in der Praxis und die Aktualisierung unseres entwickelten Modells dank des Verstärkungslernens erfolgen kann. Wir verwenden einen Algorithmus, den wir in dieser Serie noch behandeln werden, die sogenannte Trusted Region Policy Optimization (Optimierung vertrauenswürdiger Regionen). Und wie immer erlaubt uns die Zusammenstellung von Expert Advisors durch den MQL5-Assistenten, unser(e) Modell(e) zum Testen viel schneller und auch so einzurichten, dass es mit verschiedenen Signaltypen verteilt und getestet werden kann.

Heute konzentrieren wir uns auf die Verbesserung der Messaging-Schnittstelle des Kommunikationspanels, um sie an die Standards moderner, leistungsstarker Kommunikationsanwendungen anzupassen. Diese Verbesserung wird durch eine Aktualisierung der Klasse CommunicationsDialog erreicht. Begleiten Sie uns in diesem Artikel und in der Diskussion, wenn wir die wichtigsten Erkenntnisse erkunden und die nächsten Schritte bei der Weiterentwicklung der Schnittstellenprogrammierung mit MQL5 skizzieren.

Die Oszillatoren ADX und CCI sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir sehen uns an, wie dies durch die Verwendung aller 3 Haupttrainingsarten des maschinellen Lernens systematisiert werden kann. Die Wizard Assembled Expert Advisors ermöglichen es uns, die von diesen beiden Indikatoren dargestellten Muster zu bewerten, und wir beginnen damit, zu untersuchen, wie Supervised-Learning auf diese Muster angewendet werden kann.

Wie lassen sich die Vorhersageregeln der Supermarkt-Einzelhandelsanalyse auf den realen Devisenmarkt anwenden? Wie hängt der Kauf von Keksen, Milch und Brot mit Börsentransaktionen zusammen? Der Artikel behandelt einen innovativen Ansatz für den algorithmischen Handel, der auf der Verwendung von Assoziationsregeln beruht.

Welcher Zusammenhang besteht zwischen Wetter und Devisen? In der klassischen Wirtschaftstheorie wurde der Einfluss von Faktoren wie dem Wetter auf das Marktverhalten lange Zeit ignoriert. Aber alles hat sich geändert. Versuchen wir, Zusammenhänge zwischen den Witterungsbedingungen und der Stellung der Agrarwährungen auf dem Markt zu finden.

Wir schließen unsere Betrachtung der komplementären Paarung von MA und stochastischem Oszillator ab, indem wir untersuchen, welche Rolle das Inferenzlernen in einer Situation nach überwachtem Lernen und Verstärkungslernen spielen kann. Es gibt natürlich eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie man in diesem Fall das Inferenzlernen angehen kann, unser Ansatz ist jedoch die Verwendung von Variationsautokodierern. Wir untersuchen dies in Python, bevor wir unser trainiertes Modell mit ONNX exportieren, um es in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor in MetaTrader zu verwenden.