Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5

Die Zugänglichkeit von Nachrichten ist ein entscheidender Faktor beim Handel mit dem MetaTrader 5-Terminal. Obwohl zahlreiche Nachrichten-APIs verfügbar sind, stehen viele Händler vor der Herausforderung, auf diese zuzugreifen und sie effektiv in ihre Handelsumgebung zu integrieren. In dieser Diskussion wollen wir eine schlanke Lösung entwickeln, die Nachrichten direkt auf die Chart bringt – dort, wo sie am meisten gebraucht werden. Zu diesem Zweck wird ein Expert Advisor für News Headline erstellt, der Echtzeit-Nachrichten-Updates aus API-Quellen überwacht und anzeigt.

In diesem Artikel wird die Nachrichtenfilterung für einzelne Nachrichtenereignisse auf der Grundlage ihrer IDs implementiert. Darüber hinaus werden frühere SQL-Abfragen verbessert, um zusätzliche Informationen zu liefern oder die Laufzeit der Abfrage zu verkürzen. Außerdem wird der in den vorangegangenen Artikeln erstellte Code funktionsfähig gemacht.

Der Artikel stellt die Umwandlung des bekannten und beliebten ADAM-Gradientenoptimierungsverfahrens in einen Populationsalgorithmus und dessen Modifikation durch die Einführung hybrider Individuen vor. Der neue Ansatz ermöglicht die Schaffung von Agenten, die Elemente erfolgreicher Entscheidungen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen kombinieren. Die wichtigste Innovation ist die Bildung hybrider Populationen, die adaptiv Informationen aus den vielversprechendsten Lösungen sammeln und so die Effizienz der Suche in komplexen mehrdimensionalen Räumen erhöhen.

Haben Sie schon einmal einen plötzlichen Marktanstieg verpasst oder wurden Sie von einem solchen überrascht? Der beste Weg, aktuelle Ereignisse zu antizipieren, besteht darin, aus historischen Mustern zu lernen. Mit dem Ziel, ein ML-Modell zu trainieren, zeigt Ihnen dieser Artikel zunächst, wie Sie ein Skript in MetaTrader 5 erstellen, das historische Daten aufnimmt und sie zur Speicherung an Python sendet. Lesen Sie weiter, um die einzelnen Schritte in Aktion zu sehen.

Wir werden einen neuen Ansatz zur Markttrendanalyse betrachten, der auf einer dreidimensionalen Visualisierung und Tensoranalyse der Marktmikrostruktur basiert.

In diesem Artikel erweitern wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5, indem wir die Beschränkungen bei mehrzeiligen Eingaben durch eine verbesserte Textdarstellung überwinden, eine Seitenleiste für die Navigation im persistenten Chatspeicher mit AES256-Verschlüsselung und ZIP-Komprimierung einführen und erste Handelssignale durch die Integration von Chart-Daten erzeugen.

Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.

Im letzten Beitrag haben wir die Paarung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator in ihrer typischen Einstellung der von ihnen erzeugten Rohsignale betrachtet. Diese beiden Indikatoren sind als Trend- bzw. Volumenindikatoren zu verstehen. Im Anschluss an diesen Teil untersuchen wir die Auswirkungen, die das überwachte Lernen auf die Verbesserung einiger der von uns untersuchten Merkmalsmuster haben kann. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der mit Kernelregression und Skalarproduktähnlichkeit arbeitet, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie immer tun wir dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

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 diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.

Wir erforschen, wie man Datenbanken in MQL5 mit den systemeigenen Funktionen der Sprache manipuliert. Wir decken alles ab, vom Erstellen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Tabellen bis zum Import und Export von Daten, alles mit Beispielcode. Der Inhalt dient als solide Grundlage für das Verständnis der internen Mechanismen des Datenzugriffs und ebnet den Weg für die Diskussion von ORM, die wir in MQL5 aufbauen werden.

Im zweiten Teil des Artikels werden wir die Entwicklung einer modifizierten Version des AOS-Algorithmus (Atomic Orbital Search) fortsetzen und uns dabei auf bestimmte Operatoren konzentrieren, um seine Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu verbessern. Nach einer Analyse der Grundlagen und der Mechanik des Algorithmus werden wir Ideen zur Verbesserung seiner Leistung und seiner Fähigkeit, komplexe Lösungsräume zu analysieren, diskutieren und neue Ansätze zur Erweiterung seiner Funktionalität als Optimierungswerkzeug vorschlagen.

In den ersten Minuten nach der Veröffentlichung einer wichtigen Wirtschaftsnachricht ist das Risiko eines „Whipsaw“ extrem hoch. In diesem kurzen Zeitfenster können Kursbewegungen unberechenbar und volatil sein und oft beide Seiten von schwebenden Aufträgen auslösen. Kurz nach der Veröffentlichung – in der Regel innerhalb einer Minute – stabilisiert sich der Markt in der Regel und nimmt den vorherrschenden Trend wieder auf oder korrigiert ihn mit der üblichen Volatilität. In diesem Abschnitt werden wir einen alternativen Ansatz für den Nachrichtenhandel untersuchen, um seine Wirksamkeit als wertvolle Ergänzung zum Instrumentarium eines Händlers zu bewerten. Lesen Sie weiter, um weitere Einblicke und Details zu dieser Diskussion zu erhalten.

Dieser Artikel zeigt einen sicheren Weg, um MetaTrader-Daten in Google Sheets zu exportieren. Google Sheet ist die wertvollste Lösung, da es cloudbasiert ist und die dort gespeicherten Daten jederzeit und von überall abgerufen werden können. So können Händler jederzeit und von jedem Ort aus auf die in Google Sheet exportierten Handels- und zugehörigen Daten zugreifen und weitere Analysen für den zukünftigen Handel durchführen.

In dieser Diskussion werden wir weitere Fortschritte bei der Integration einer verfeinerten Logik zur Ereigniswarnung für die vom „News Headline EA“ angezeigten wirtschaftlichen Kalenderereignisse untersuchen. Diese Verbesserung ist von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass die Nutzer rechtzeitig vor wichtigen Ereignissen benachrichtigt werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.

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 dieser Diskussion stellen wir ein Synchronisierungsinstrument der Zeitrahmen von länger zu kürzer vor, das das Problem der Analyse von Marktmustern lösen soll, die sich über höhere Zeitrahmen bilden. Die eingebauten Periodenmarker in MetaTrader 5 sind oft begrenzt, starr und lassen sich nicht ohne weiteres an nicht standardisierte Zeitrahmen anpassen. Unsere Lösung nutzt die MQL5-Sprache, um einen Indikator zu entwickeln, der eine dynamische und visuelle Möglichkeit bietet, Strukturen mit höherem Zeitrahmen in Charts mit niedrigerem Zeitrahmen auszurichten. Dieses Instrument kann für eine detaillierte Marktanalyse sehr wertvoll sein. Um mehr über die Funktionen und die Umsetzung zu erfahren, lade ich Sie ein, sich an der Diskussion zu beteiligen.

Der Black Hole Algorithm (BHA) nutzt die Prinzipien der Schwerkraft von Schwarzen Löchern, um Lösungen zu optimieren. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie BHA die besten Lösungen findet und dabei lokale Extreme vermeidet, und warum dieser Algorithmus zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme geworden ist. Erfahren Sie, wie einfache Ideen zu beeindruckenden Ergebnissen in der Welt der Optimierung führen können.

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.

Dieser Artikel bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Beherrschung von CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) in Firebase, wobei der Schwerpunkt auf der Echtzeitdatenbank und dem Firestore liegt. Entdecken Sie, wie Sie die SDK-Methoden von Firebase nutzen können, um Daten in Web- und Mobilanwendungen effizient zu verwalten, vom Hinzufügen neuer Datensätze bis zum Abfragen, Ändern und Löschen von Einträgen. Lernen Sie praktische Code-Beispiele und Best Practices für die Strukturierung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit kennen, die es Entwicklern ermöglichen, dynamische, skalierbare Anwendungen mit der flexiblen NoSQL-Architektur von Firebase zu erstellen.

Heute werden wir ein System zur Darstellung mehrerer Charts mit Hilfe von Chartobjekten entwickeln. Ziel ist es, den Nachrichtenhandel durch die Anwendung von MQL5-Algorithmen zu verbessern, die dazu beitragen, die Reaktionszeit des Händlers in Zeiten hoher Volatilität, wie z. B. bei wichtigen Nachrichten, zu verkürzen. In diesem Fall bieten wir Händlern eine integrierte Möglichkeit, mehrere wichtige Symbole mit einem einzigen All-in-One-Tool für den Nachrichtenhandel zu überwachen. Unsere Arbeit entwickelt sich mit dem News Headline EA kontinuierlich weiter. Er verfügt nun über eine wachsende Anzahl von Funktionen, die sowohl für Händler, die vollautomatische Systeme verwenden, als auch für diejenigen, die den manuellen Handel mit Hilfe von Algorithmen bevorzugen, einen echten Mehrwert darstellen. Klicken Sie sich durch und beteiligen Sie sich an dieser Diskussion, um mehr Wissen, Einblicke und praktische Ideen zu erhalten.

Dieser Beitrag schließt an Teil 80 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen eines Reinforcement Learning untersucht haben. Wir wenden uns nun dem Inferenzlernen zu. Ichimoku und ADX ergänzen sich, wie bereits erwähnt, jedoch werden wir die Schlussfolgerungen des letzten Artikels in Bezug auf die Verwendung von Pipelines wieder aufgreifen. Für unser Inferenzlernen verwenden wir den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders. Wir bleiben auch bei der Implementierung einer nutzerdefinierten Signalklasse für die Integration mit dem MQL5-Assistenten.

Wir werden ein biologisch korrektes System von Neuronen für die Vorhersage von Zeitreihen aufbauen. Die Einführung einer plasmaähnlichen Umgebung in die Architektur des neuronalen Netzes schafft eine Art „kollektive Intelligenz“, bei der jedes Neuron den Betrieb des Systems nicht nur durch direkte Verbindungen, sondern auch durch weitreichende elektromagnetische Wechselwirkungen beeinflusst. Mal sehen, wie sich das neuronale Gehirnmodellierungssystem auf dem Markt schlagen wird.

Um weitere Fortschritte zu erzielen, wäre es gut zu sehen, ob wir die Ergebnisse verbessern können, indem wir die automatische Optimierung in regelmäßigen Abständen erneut durchführen und einen neuen EA erstellen. Der Stolperstein in vielen Debatten über den Einsatz der Parameteroptimierung ist die Frage, wie lange die erhaltenen Parameter für den Handel in der Zukunft verwendet werden können, während die Rentabilität und der Drawdown auf dem vorgegebenen Niveau bleiben. Und ist das überhaupt möglich?

Wenn wir die periodische Optimierung automatisieren wollen, müssen wir über automatische Aktualisierungen der Einstellungen der bereits auf dem Handelskonto laufenden EAs nachdenken. Dies sollte es uns auch ermöglichen, den EA im Strategietester laufen zu lassen und seine Einstellungen in einem einzigen Durchgang zu ändern.

Der Artikel stellt den dialektischen Algorithmus (DA) vor, eine neue globale Optimierungsmethode, die vom philosophischen Konzept der Dialektik inspiriert ist. Der Algorithmus macht sich eine einzigartige Aufteilung der Bevölkerung in spekulative und praktische Denker (thinker) zunutze. Tests zeigen eine beeindruckende Leistung von bis zu 98 % bei niedrigdimensionalen Problemen und eine Gesamteffizienz von 57,95 %. Der Artikel erläutert diese Metriken und präsentiert eine detaillierte Beschreibung des Algorithmus sowie die Ergebnisse von Experimenten mit verschiedenen Arten von Funktionen.

Viele Menschen, insbesondere Nicht-Programmierer, finden es sehr schwierig, Informationen zwischen MetaTrader 5 und anderen Programmen zu übertragen. Ein solches Programm ist Excel. Viele verwenden Excel, um ihre Risikokontrolle zu verwalten und aufrechtzuerhalten. Es ist ein ausgezeichnetes Programm und leicht zu erlernen, auch für diejenigen, die keine VBA-Programmierer sind. Im Folgenden werden wir uns ansehen, wie man eine Verbindung zwischen MetaTrader 5 und Excel herstellt (eine sehr einfache Methode).

Der Artikel stellt einen neuen metaheuristischen Algorithmus, Chaos Game Optimization (CGO), vor, der eine einzigartige Fähigkeit zur Aufrechterhaltung einer hohen Effizienz bei hochdimensionalen Problemen aufweist. Im Gegensatz zu den meisten Optimierungsalgorithmen verliert CGO nicht nur nicht an Leistung, sondern steigert sie manchmal sogar, wenn ein Problem skaliert wird, was sein Hauptmerkmal ist.

Der Artikel stellt einen neuen metaheuristischen Optimierungs-Kreis-Such-Algorithmus (CSA) vor, der auf den geometrischen Eigenschaften eines Kreises basiert. Der Algorithmus nutzt das Prinzip der Bewegung von Punkten entlang von Tangenten, um die optimale Lösung zu finden, und kombiniert die Phasen der globalen Erkundung und der lokalen Ausbeutung.