Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5
Händler werden mit interessanten Aufgaben konfrontiert, die häufig innovative Ansätze verlangen. Hier können Sie Artikel finden, in denen unkonventionelle Lösungen für die Evaluirung, Analyse und Bearbeitung von Preisdaten und Handelsergebnissen vorgestellt sind. Darüber hinaus können Sie Artikel über die Anbindung von Datenbanken und ICQ, Verwendung von OpenCL und sozialen Netzwerken, Delphi und C# - finden.
Lesen Sie die Artikel und erfahren Sie, wie man spezielle mathematische und neuronale Pakete nutzt und vieles mehr. Werden Sie Autor und teilen Sie Ihr Wissen mit der MQL5.community.
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Verwendung des MQL5-Wirtschaftskalenders zur Nachrichtenfilterung (Teil 1): Implementierung von Zeitfenstern vor und nach Nachrichtenereignissen in MQL5
Wir entwickeln einen kalendergesteuerten Nachrichtenfilter vollständig in MQL5 und verzichten dabei auf Webanfragen und externe DLLs. Teil 1 behandelt das Laden und Zwischenspeichern von Ereignissen, deren Zuordnung zu Symbolen nach Währung, das Filtern nach Bedeutung, die Definition von Vor- und Nachlaufzeitfenstern sowie das Sperren neuer Trades während aktiver Nachrichten, mit der optionalen Möglichkeit, Positionen vor Nachrichtenereignissen zu schließen. Das Ergebnis ist ein konfigurierbarer, prop-firm-tauglicher Kontrollmechanismus, der falsche Handelspausen vermeidet und Einstiegspunkte bei hohen Schwankungen schützt.
Untersuchung von Regressionsmodellen für kausale Inferenz und algorithmischen Handel
Der Artikel untersucht die Möglichkeit, Regressionsmodelle im algorithmischen Handel einzusetzen. Regressionsmodelle ermöglichen im Gegensatz zur binären Klassifizierung die Erstellung flexiblerer Handelsstrategien durch die Quantifizierung vorhergesagter Kursänderungen.
Evolutionäre Strategie zur Anpassung der Kovarianzmatrix (CMA-ES)
Der Artikel befasst sich mit einem der interessantesten gradientenfreien Optimierungsalgorithmen, der lernt, die Geometrie der Zielfunktion zu verstehen. Wir werden uns auf die klassische Implementierung von CMA-ES konzentrieren, mit einer kleinen Änderung: Die Normalverteilung wird durch die Potenzgesetzverteilung ersetzt. Wir werden sowohl die mathematischen Grundlagen des Algorithmus als auch dessen praktische Umsetzung eingehend untersuchen und prüfen, in welchen Fällen CMA-ES unübertroffen ist und in welchen Fällen es vermieden werden sollte.
Neurostrukturelle Trading-Engine – NSTE (Teil I): Aufbau eines prop-firm-tauglichen Multi-Account-Systems
Dieser Artikel beschreibt die Systemarchitektur für eine algorithmische Handelslösung mit mehreren Konten, die Kryptowährungs-CFDs auf MetaTrader 5 handelt und dabei die Vorgaben für Prop-Firmen berücksichtigt. Er definiert drei Kernprinzipien – festes Dollar-Risiko, ein Skript pro Konto und zentralisierte Konfiguration – und erläutert anschließend die Aufteilung zwischen Python und MQL5, die 60-Sekunden-Verarbeitungsschleife sowie die JSON-basierte Signalübermittlung. Die Leser erhalten praktische Anleitungen zur Berechnung der Lot-Größe, zu Sicherheitsprüfungen und zu praxisnahen Mustern für das Positionsmanagement und für einen zuverlässigen Live-Einsatz.
IWF-Daten mit Python herunterladen
Die Daten des Internationalen Währungsfonds in Python abrufen: Auswertung von IWF-Daten zur Verwendung in makroökonomischen Währungsstrategien. Inwiefern kann die Makroökonomie einem normalen wie auch einem algorithmischen Trader helfen?
Exchange-Market-Algorithmus (EMA)
Der Artikel präsentiert eine detaillierte Analyse des Exchange Market Algorithm (EMA), der vom Verhalten von Börsenhändlern inspiriert ist. Der Algorithmus simuliert den Aktienhandel, bei dem Marktteilnehmer mit unterschiedlichem Erfolg verschiedene Strategien anwenden, um ihre Gewinne zu maximieren.
Backtracking-Suchalgorithmus (BSA)
Was wäre, wenn sich ein Optimierungsalgorithmus an seine bisherigen Durchläufe erinnern und diese Erinnerungen nutzen könnte, um bessere Lösungen zu finden? Genau das macht die BSA – sie schafft einen Ausgleich zwischen dem Entdecken von Neuem und dem Zurückgreifen auf das Bewährte. In diesem Artikel lüften wir die Geheimnisse des Algorithmus. Eine einfache Idee, wenige Parameter und ein zuverlässiges Ergebnis.
Marktsimulation (Teil 23): Erste Schritte mit SQL (VI)
In diesem Artikel werden wir sehen, wie man eine Datenbank visualisiert und daraus ihre Struktur versteht. Dies geschieht durch die Analyse ihrer internen Struktur. Auch wenn dies auf den ersten Blick unnötig erscheinen mag, ist es durchaus gerechtfertigt, wenn wir wirklich Datenbankadministratoren werden wollen. Schließlich verdienen manche Menschen ihren Lebensunterhalt damit, Datenbanken zu pflegen und zu entwerfen.
Python-MetaTrader 5-Strategietester (Teil 05): Strategietests mit mehreren Symbolen und Zeitrahmen
Dieser Artikel stellt einen MetaTrader 5-kompatiblen Backtesting-Workflow vor, der sich auf verschiedene Symbole und Zeitrahmen hinweg skaliert. Wir nutzen den HistoryManager, um die Datenerfassung zu parallelisieren, Kursbalken und Ticks aus allen Zeitrahmen zu synchronisieren und symbolisolierte OnTick-Handler in Threads auszuführen. Sie erfahren, wie sich Modellierungsmodi auf Geschwindigkeit und Genauigkeit auswirken, wann Sie sich auf Terminaldaten verlassen können, wie Sie den I/O-Aufwand durch ereignisgesteuerte Aktualisierungen reduzieren und wie Sie einen vollständigen Multiwährungs-Trading-Roboter erstellen.
Biogeografisch basierte Optimierung (BBO)
Die biogeografische Optimierung (BBO) ist ein elegantes Verfahren zur globalen Optimierung, das von den natürlichen Prozessen der Artenmigration zwischen Inseln eines Archipels inspiriert ist. Der Algorithmus basiert auf einer einfachen, aber wirkungsvollen Idee: Hochwertige Lösungen geben ihre Eigenschaften aktiv weiter, während minderwertige Lösungen aktiv neue Merkmale übernehmen, wodurch ein natürlicher Informationsfluss von den besten zu den schlechtesten Lösungen entsteht. Ein einzigartiger adaptiver Mutationsoperator sorgt für ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen Exploration und Exploitation. BBO zeigt bei einer Vielzahl von Aufgaben eine hohe Effizienz.
Eine Einführung in die Untersuchung fraktaler Marktstrukturen mithilfe von maschinellem Lernen
Der Artikel versucht, Finanzzeitreihen unter dem Gesichtspunkt selbstähnlicher fraktaler Strukturen zu untersuchen. Da es zahlreiche Analogien gibt, die die Möglichkeit bestätigen, Marktkurse als selbstähnliche Fraktale zu betrachten, können wir uns Gedanken über die Prognosehorizonte solcher Strukturen machen.
Kompetitiver Lernalgorithmus (CLA)
Der Artikel stellt den kompetitiven Lernalgorithmus (Competitive Learning Algorithm, CLA) vor, eine neue metaheuristische Optimierungsmethode, die auf der Simulation des Bildungsprozesses basiert. Der Algorithmus organisiert die Population von Lösungen in Klassen mit Schülern und Lehrern, wobei Agenten durch drei Mechanismen lernen: Lernen vom Besten der Klasse, Lernen aus eigener Erfahrung und Wissensaustausch zwischen Klassen
Marktsimulation (Teil 23): Positionsansicht (I)
Der Inhalt, den wir ab diesem Punkt behandeln werden, ist in Bezug auf Theorie und Konzepte weitaus komplexer. Ich werde versuchen, den Stoff so einfach wie möglich zu gestalten. Der Programmierteil selbst ist recht einfach und unkompliziert. Aber wenn Sie die Theorie dahinter nicht verstehen, werden Sie überhaupt keine praktische Grundlage haben, um das Replay-/Simulationssystem für andere Aufgaben als die, die ich zeigen werde, zu verfeinern oder anzupassen. Ich möchte nicht, dass Sie den von mir präsentierten Code lediglich kompilieren und verwenden. Ich möchte, dass Sie lernen, verstehen und, wenn möglich, in der Lage sind, etwas noch Besseres zu schaffen.
Untersuchung von Conformal Prediction bei Finanzzeitreihen
In diesem Artikel befassen wir uns mit konformen Vorhersagen und der MAPIE-Bibliothek, die diese implementiert. Dieser Ansatz gehört zu den modernsten im Bereich des maschinellen Lernens und ermöglicht es uns, uns auf das Risikomanagement für bestehende, vielfältige Modelle des maschinellen Lernens zu konzentrieren. Konforme Vorhersagen sind an sich kein Verfahren zur Erkennung von Mustern in Daten. Sie geben lediglich das Konfidenzniveau bestehender Modelle bei der Vorhersage konkreter Beispiele an und ermöglichen die Filterung zuverlässiger Vorhersagen.
Behebung von Barrierefreiheitsproblemen bei MQL5-Handelswerkzeugen (Teil II): Einen Expert Advisor per Pythons Text-to-Speech sprachfähig machen
Lassen Sie uns besprechen, wie wir unsere Expert Advisors mithilfe von Text-to-Speech-Technologie sprachfähig machen können, indem wir Python und MQL5 kombinieren. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, verfügen Sie über ein funktionierendes Beispiel für einen EA, der dynamische Marktinformationen ausgibt. Sie werden den Einsatz von TTS und der WebRequest-Funktion beherrschen und lernen, wie sich Python-Bibliotheken in die Sprache MQL5 integrieren lassen, um ein wirklich sprachunterstütztes Trading-Tool zu entwickeln.
Marktsimulation (Teil 24): Erste Schritte mit SQL (VII)
Im vorherigen Artikel haben wir die notwendige Einführung in SQL abgeschlossen. Und meiner Meinung nach haben wir klar dargelegt, was wir über SQL zeigen und erklären wollten. Dies geschah, damit sich jeder, der sich das derzeit im Aufbau befindliche Markt-Replay-/Simulationssystem ansieht, zumindest ein Bild davon machen kann, was dort vor sich geht. Der Punkt ist, dass es keinen Sinn ergibt, Funktionen selbst zu programmieren, die SQL bereits perfekt übernimmt.
Einführung in MQL5 (Teil 38): Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 (XII)
Wir erstellen eine praktische Brücke zwischen MetaTrader 5 und Binance: Wir holen 30-Minuten-Klines mit WebRequest, extrahieren OHLC/Zeitwerte aus JSON und bestätigen ein bullisches Engulfing-Muster, indem wir nur geschlossene Kerzen verwenden. Dann setzen wir die Zeichenkette für die Abfrage zusammen, berechnen die HMAC-SHA256-Signatur, fügen X-MBX-APIKEY hinzu und übermitteln authentifizierte Orders. Sie erhalten einen klaren, durchgängigen EA-Workflow von der Datenerfassung bis zur Orderausführung.
MQL5 und Datenverarbeitungspakete integrieren (Teil 7): Entwicklung von Multi-Agenten-Umgebungen für die symbolübergreifende Zusammenarbeit
Der Artikel stellt eine vollständige Python-MQL5-Integration für den Multi-Agenten-Handel vor: MT5-Datenerfassung, Berechnung von Indikatoren, Entscheidungen pro Agent und ein gewichteter Konsens, der zu einer einzigen Handelsaktion führt. Die Signale werden im JSON-Format gespeichert, über Flask bereitgestellt und von einem MQL5-Expert Advisor zur Ausführung mit Positionsgrößenbestimmung und aus dem ATR abgeleiteten SL/TP verarbeitet. Flask-Routen ermöglichen eine sichere Steuerung des Lebenszyklus und eine Statusüberwachung.
Marktsimulation (Teil 24): Positionsansicht (II)
In diesem Artikel zeige ich, wie man einen Indikator verwendet, um offene Positionen auf dem Handelsserver auf die einfachste und praktischste Weise zu verfolgen. Ich mache dies Schritt für Schritt, um zu zeigen, dass man nicht unbedingt all dies in einen Expert Advisor verschieben muss. Viele von Ihnen haben sich wahrscheinlich aus dem einen oder anderen Grund daran gewöhnt, dies zu tun. Tatsächlich ist das nicht wirklich gerechtfertigt, denn im Laufe der Entwicklung dieser Implementierung wird deutlich werden, dass man für diesen Zweck verschiedene Arten von Indikatoren erstellen oder implementieren kann.
Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen (Teil 8): Einsatz von Graph Neural Networks zur Erkennung von Liquiditätszonen
Dieser Artikel zeigt, wie man die Marktstruktur in MQL5 als Graph darstellt, indem Swing-Highs/-Lows in Knoten mit Merkmalen umgewandelt und durch Kanten miteinander verbunden werden. Es wird ein Graph Neural Network trainiert, um potenzielle Liquiditätszonen zu bewerten, das Modell nach ONNX exportiert und für die Echtzeit-Inferenz in einem Expert Advisor verwendet. Die Leser lernen, wie man die Daten-Pipeline aufbaut, das Modell integriert, Zonen im Chart visualisiert und die Signale für eine regelbasierte Handelsausführung nutzt.
Graphentheorie: Tiefensuche (DFS) zur Traversierung von Marktstrukturen im Handel
In diesem Artikel wird die Tiefensuche auf die Marktstruktur angewendet, indem Swing-Hochs und -Tiefs als Knoten eines Graphen modelliert und ein struktureller Pfad so tief wie möglich verfolgt wird, solange die Bedingungen gültig bleiben. Wenn ein maßgebliches Swing-Niveau gebrochen wird, führt der Algorithmus ein Backtracking durch und untersucht einen alternativen Zweig. Die Leser erhalten einen praktischen Rahmen, um die strukturelle Marktrichtung zu formalisieren und zu prüfen, ob der aktuelle Verlauf mit Zielen wie Liquiditätspools oder Angebots- und Nachfragezonen übereinstimmt.
Entwicklung eines Multi-Currency Expert Advisors (Teil 28): Hinzufügen eines Managers zum Schließen von Positionen
Wenn Sie mehrere Strategien parallel ausführen, möchten Sie möglicherweise regelmäßig alle offenen Positionen schließen und die Strategien erneut starten. Der bestehende Code erlaubt es, dieses Verhalten nur durch manuelles Eingreifen umzusetzen. Versuchen wir, diesen Teil zu automatisieren.
Paketbasierter Ansatz mit KnitPkg für die MQL5-Entwicklung
Um maximale Zuverlässigkeit und Produktivität bei mit MQL erstellten MetaTrader-Produkten zu gewährleisten, empfiehlt dieser Artikel einen Entwicklungsansatz, der auf wiederverwendbaren Paketen basiert, die von KnitPkg, einem Projektmanager für MQL5/MQL4, verwaltet werden. Ein Paket kann als Baustein für andere Pakete oder als Grundlage für fertige Artefakte dienen, die direkt auf der MetaTrader-Plattform ausgeführt werden, wie beispielsweise EAs, Indikatoren und vieles mehr.
Community of Scientists Optimization (CoSO): Theorie
Geheimnisse der effektiven Optimierung von Handelsstrategien in metaheuristischen Ansätzen. Community of Scientists Optimization ist ein neuer populationsbasierter Algorithmus, der von den Mechanismen der wissenschaftlichen Gemeinschaft inspiriert ist. Im Gegensatz zu traditionellen, von der Natur inspirierten Metaphern modelliert CoSO einzigartige Aspekte menschlicher wissenschaftlicher Tätigkeit: das Veröffentlichen von Ergebnissen in Fachzeitschriften, das Konkurrieren um Fördermittel und das Bilden von Forschungsteams.