Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5

Die MQL5-Standardbibliothek spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen für MetaTrader 5. In dieser Diskussionsreihe wollen wir seine Anwendung beherrschen, um die Erstellung effizienter Handelswerkzeuge für MetaTrader 5 zu vereinfachen. Zu diesen Tools gehören nutzerdefinierte Expert Advisors, Indikatoren und andere Hilfsmittel. Wir beginnen heute mit der Entwicklung eines trendfolgenden Expert Advisors unter Verwendung der Klassen CTrade, CiMA und CiATR. Dies ist ein besonders wichtiges Thema für alle – egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.

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.

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.

Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning-Algorithmus, den wir bereits in einem früheren Artikel vorgestellt haben, in dem wir auch Python und ONNX als effiziente Ansätze für das Training von Netzwerken vorgestellt haben. Wir überarbeiten den Algorithmus mit dem Ziel, Tensoren, Berechnungsgraphen, die häufig in Python verwendet werden, zu nutzen.

In diesem Artikel werden wir die verbleibenden Optimierungsmethoden aus der ALGLIB-Bibliothek weiter untersuchen, mit besonderem Augenmerk auf deren Prüfung auf komplexe mehrdimensionale Funktionen. So können wir nicht nur die Effizienz der einzelnen Algorithmen bewerten, sondern auch ihre Stärken und Schwächen unter verschiedenen Bedingungen ermitteln.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar MACD und OBV vorgestellt haben, und untersuchen, wie dieses Paar durch maschinelles Lernen verbessert werden kann. MACD und OBV ergänzen sich in Bezug auf Trend und Volumen. 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 diesem Artikel untersuchen wir einen datengestützten Ansatz zur Ermittlung und Validierung von nicht standardmäßigen Fibonacci-Retracement-Levels, die von den Märkten möglicherweise respektiert werden. Wir stellen einen kompletten Arbeitsablauf vor, der auf die Implementierung in MQL5 zugeschnitten ist, beginnend mit der Datenerfassung und der Balken- oder Swing-Erkennung, bis hin zum Clustering, statistischen Hypothesentests, Backtesting und der Integration in ein MetaTrader 5 Fibonacci-Tool. Das Ziel ist es, eine reproduzierbare Pipeline zu erstellen, die anekdotische Beobachtungen in statistisch vertretbare Handelssignale umwandelt.

Wir entwickeln die Connexus-Bibliothek weiter. In diesem Kapitel wird das Konzept der Header im HTTP-Protokoll erläutert. Es wird erklärt, was sie sind, wozu sie dienen und wie man sie in Anfragen verwendet. Wir behandeln die wichtigsten Header, die bei der Kommunikation mit APIs verwendet werden, und zeigen praktische Beispiele, wie sie in der Bibliothek konfiguriert werden können.

Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.

In diesem Artikel stelle ich einen innovativen Handelsalgorithmus vor, der evolutionäre Algorithmen mit Deep Reinforcement Learning für den Devisenhandel kombiniert. Der Algorithmus nutzt den Mechanismus der Auslöschung ineffizienter Individuen zur Optimierung der Handelsstrategie.

In dieser Diskussion wird untersucht, wie man Echtzeit-Marktdaten und Handelskontoinformationen abruft, verschiedene Berechnungen durchführt und die Ergebnisse in einem nutzerdefinierten Panel anzeigt. Um dies zu erreichen, werden wir die Entwicklung der Klasse AnalyticsPanel vertiefen, die all diese Funktionen, einschließlich der Panel-Erstellung, kapselt. Dieser Aufwand ist Teil unserer kontinuierlichen Erweiterung des New Admin Panel EA, mit der wir fortschrittliche Funktionalitäten unter Verwendung modularer Designprinzipien und Best Practices für die Codeorganisation einführen.

Der Correlation Pathfinder bietet als Teil der Serie der Entwicklung eines Toolkits zur Analyse von Preisaktionen einen neuen Ansatz zum Verständnis der Dynamik von Währungspaaren. Dieses Tool automatisiert die Datenerfassung und -analyse und bietet einen Einblick in die Wechselwirkungen zwischen Paaren wie EUR/USD und GBP/USD. Verbessern Sie Ihre Handelsstrategie mit praktischen Echtzeit-Informationen, die Ihnen helfen, Risiken zu managen und Chancen effektiver zu erkennen.

Der FrAMA-Indikator und der Force Index Oscillator sind Trend- und Volumeninstrumente, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem dieses Paar vorgestellt wurde, und betrachten die Anwendbarkeit des maschinellen Lernens auf dieses Paar. Wir verwenden ein neuronales Faltungsnetzwerk, das den Punkt-Produkt-Kernel bei der Erstellung von Prognosen mit den Eingaben dieser Indikatoren verwendet. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

Wir werden die Entwicklung der Projekte Simple Candles und Adwizard fortsetzen und dabei auch die feineren Aspekte der Verwendung des Versionskontrollsystems und des Repositorys von MQL5 Algo Forge beschreiben.

Der Correlation Pathfinder bietet als Teil der Serie der Entwicklung eines Toolkits zur Analyse von Preisaktionen einen neuen Ansatz zum Verständnis der Dynamik von Währungspaaren. Dieses Tool automatisiert die Datenerfassung und -analyse und bietet einen Einblick in die Wechselwirkungen zwischen Paaren wie EUR/USD und GBP/USD. Verbessern Sie Ihre Handelsstrategie mit praktischen Echtzeit-Informationen, die Ihnen helfen, Risiken zu managen und Chancen effektiver zu erkennen.

Heute machen wir uns die Möglichkeiten von MQL5 zunutze, um externe Ressourcen - wie Bilder im BMP-Format - zu nutzen und eine einzigartig gestaltete Nutzeroberfläche für das Trading Administrator Panel zu erstellen. Die hier gezeigte Strategie ist besonders nützlich, wenn mehrere Ressourcen, einschließlich Bilder, Töne und mehr, für eine rationelle Verteilung zusammengefasst werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie, wie diese Funktionen implementiert werden, um eine moderne und visuell ansprechende Oberfläche für unser New_Admin_Panel EA zu schaffen.

Ein MQL5-Framework, das den Algorithmus der Ausführung auf institutionellem Niveau (TWAP, VWAP, Iceberg) über einen einheitlichen Ausführungsmanager und einen Performance-Analysator für eine reibungslosere, präzisere Auftragsaufteilung und -analyse für Einzelhändler bereitstellt.

In der heutigen Diskussion untersuchen wir, wie man Open-Source-KI-Modelle selbst hosten und zur Gewinnung von Markteinblicken nutzen kann. Dies ist Teil unserer laufenden Bemühungen, den News Headline EA zu erweitern, indem wir einen AI Info-Streifen einführen, die ihn in ein Multi-Integrations-Assistenz-Tool verwandelt. Der aktualisierte EA zielt darauf ab, Händler durch Kalenderereignisse, aktuelle Finanznachrichten, technische Indikatoren und jetzt auch durch KI-generierte Marktperspektiven auf dem Laufenden zu halten - und bietet so zeitnahe, vielfältige und intelligente Unterstützung für Handelsentscheidungen. Seien Sie dabei, wenn wir praktische Integrationsstrategien erforschen und untersuchen, wie MQL5 mit externen Ressourcen zusammenarbeiten kann, um ein leistungsstarkes und intelligentes Arbeitsterminal für den Handel aufzubauen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des JSON-Parsing in MQL5, um den Datenaustausch für die KI-API-Integration zu handhaben, wobei wir uns auf eine JSON-Klasse zur Verarbeitung von JSON-Strukturen konzentrieren. Wir implementieren Methoden zur Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten, die verschiedene Datentypen wie Strings, Zahlen und Objekte unterstützen. Dies ist für die Kommunikation mit KI-Diensten wie ChatGPT unerlässlich und ermöglicht zukünftige KI-gesteuerte Handelssysteme, indem es eine genaue Datenverarbeitung und -manipulation gewährleistet.

In diesem Artikel stellen wir den Arithmetischen Optimierungsalgorithmus (AOA) vor, der auf einfachen arithmetischen Operationen basiert: Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division. Diese grundlegenden mathematischen Operationen dienen als Grundlage für die Suche nach optimalen Lösungen für verschiedene Probleme.

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.

Fortsetzung der Versuche, die Preisbewegungen zu entschlüsseln... Wie steht es mit der linguistischen Analyse des „Marktwörterbuchs“, das wir durch die Umwandlung des binären Preiscodes in BIP39 erhalten? In diesem Artikel befassen wir uns mit einem innovativen Ansatz für die Analyse von Börsendaten und untersuchen, wie moderne Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf die Marktsprache angewendet werden können.

Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer nutzerdefinierten, dynamisch gelinkten Bibliothek, die asynchrone Websocket-Client-Verbindungen für MetaTrader-Programme ermöglicht.

In diesem Artikel werden wir den News Headline EA weiterentwickeln, indem wir eine spezielle Indikator-Insight-Lane einführen – eine kompakte, auf dem Chart angezeigte Darstellung der wichtigsten technischen Signale, die von beliebten Indikatoren wie RSI, MACD, Stochastic und CCI generiert werden. Dieser Ansatz macht mehrere Unterfenster für Indikatoren auf dem MetaTrader 5-Terminal überflüssig, wodurch Ihr Arbeitsbereich übersichtlich und effizient bleibt. Indem wir die MQL5-API nutzen, um im Hintergrund auf Indikatordaten zuzugreifen, können wir mithilfe einer nutzerdefinierten Logik Markteinblicke in Echtzeit verarbeiten und visualisieren. Erforschen Sie mit uns, wie Sie Indikatordaten in MQL5 manipulieren können, um ein intelligentes und platzsparendes Scrolling Insights System zu erstellen, und das alles auf einer einzigen horizontalen Spur in Ihrem Trading Chart.

Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer nutzerdefinierten, dynamisch gelinkten Bibliothek, die asynchrone Websocket-Client-Verbindungen für MetaTrader-Programme ermöglicht.

Wir setzen unseren letzten Artikel über DDPG mit MA und stochastischen Indikatoren fort, indem wir andere Schlüsselklassen des Reinforcement Learning untersuchen, die für die Implementierung von DDPG entscheidend sind. Obwohl wir hauptsächlich in Python kodieren, wird das Endprodukt, ein trainiertes Netzwerk, als ONNX nach MQL5 exportiert, wo wir es als Ressource in einen von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor integrieren.

Makler stellen oft in regelmäßigen Abständen nach einem vordefinierten Zeitplan Berichte über Handelskonten zur Verfügung. Diese Firmen haben über ihre API-Technologien Zugang zu Ihren Kontoaktivitäten und Ihrer Handelshistorie, sodass sie in Ihrem Namen Performanceberichte erstellen können. Ebenso speichert das MetaTrader 5-Terminal detaillierte Aufzeichnungen Ihrer Handelsaktivitäten, die mit MQL5 genutzt werden können, um vollständig angepasste Berichte zu erstellen und personalisierte Liefermethoden zu definieren.

Replay-Puffer sind beim Reinforcement Learning besonders wichtig bei Off-Policy-Algorithmen wie DQN oder SAC. Damit wird das Sampling-Verfahren dieses Speicherpuffers in den Mittelpunkt gerückt. Während bei den Standardoptionen von SAC beispielsweise eine zufällige Auswahl aus diesem Puffer verwendet wird, wird bei den priorisierten Erfahrungswiederholungspuffern eine Feinabstimmung vorgenommen, indem eine Auswahl aus dem Puffer auf der Grundlage eines TD-Scores erfolgt. Wir gehen auf die Bedeutung des Reinforcement Learning ein und untersuchen wie immer nur diese Hypothese (nicht die Kreuzvalidierung) in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor.

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.