Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5

Während algorithmische Handelssysteme automatisierte Vorgänge verwalten, bevorzugen viele Nachrichtenhändler und Scalper bei aufsehenerregenden Nachrichtenereignissen und schnelllebigen Marktbedingungen eine aktive Steuerung, die eine schnelle Auftragsausführung und -verwaltung erfordert. Dies unterstreicht den Bedarf an intuitiven Front-End-Tools, die Echtzeit-Nachrichtenfeeds, Wirtschaftskalenderdaten, Indikatoreinblicke, KI-gesteuerte Analysen und reaktionsschnelle Handelskontrollen integrieren.

In dem EA, der hier entwickelt wird, haben wir bereits einen bestimmten Mechanismus zur Kontrolle des Drawdowns. Sie ist jedoch probabilistischer Natur, da sie auf den Ergebnissen von Tests mit historischen Preisdaten beruht. Daher kann der Drawdown manchmal die maximal erwarteten Werte übersteigen (wenn auch mit einer geringen Wahrscheinlichkeit). Versuchen wir, einen Mechanismus hinzuzufügen, der die garantierte Einhaltung der festgelegten Drawdown-Höhe gewährleistet.

In diesem Artikel erweitern wir das Trade Management Panel unseres multifunktionalen Admin Panels. Wir führen eine leistungsstarke Hilfsfunktion ein, die den Code vereinfacht und die Lesbarkeit, Wartbarkeit und Effizienz verbessert. Wir zeigen Ihnen auch, wie Sie zusätzliche Schaltflächen nahtlos integrieren und die Nutzeroberfläche erweitern können, um ein breiteres Spektrum von Handelsaufgaben zu bewältigen. Ob es um die Verwaltung von Positionen, die Anpassung von Aufträgen oder die Vereinfachung von Nutzerinteraktionen geht, dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Entwicklung eines robusten, nutzerfreundlichen Trade Management Panels.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.

Dieser Artikel ist der sechste Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil erläutern wir die wichtigsten Änderungen unserer ersten Überarbeitung, wie wir zu einem brauchbaren Entwurf für unsere paketbildenden Klassen gekommen sind, wie wir PUBLISH- und PUBACK-Pakete bilden und die Semantik hinter den PUBACK-Reason-Codes (Begründungscode).

In dieser Diskussion werden wir die bestehende Dialogbibliothek sorgfältig erweitern, um die Logik der Verwaltung der Farbmodi (Theme) zu integrieren. Darüber hinaus werden wir Methoden für den Theme-Wechsel in die Klassen CDialog, CEdit und CButton integrieren, die in unserem Admin-Panel-Projekt verwendet werden. Lesen Sie weiter für weitere aufschlussreiche Perspektiven.

Clustering-Algorithmen beim maschinellen Lernen sind wichtige unüberwachte Lernalgorithmen, die die ursprünglichen Daten in Gruppen mit ähnlichen Beobachtungen unterteilen können. Anhand dieser Gruppen können Sie den Markt für ein bestimmtes Cluster analysieren, anhand neuer Daten nach den stabilsten Clustern suchen und kausale Schlüsse ziehen. In dem Artikel wird eine originelle Methode für das Clustering von Zeitreihen in Python vorgeschlagen.

Wir werden ein modulares Handelssystem entwickeln, das Python für die Datenanalyse mit MQL5 für die Handelsausführung kombiniert. Vier unabhängige Module überwachen parallel verschiedene Marktaspekte: Volumen, Arbitrage, Ökonomie und Risiken und wir verwenden RandomForest mit 400 Bäumen für die Analyse. Besonderer Wert wird auf das Risikomanagement gelegt, da selbst die fortschrittlichsten Handelsalgorithmen ohne ein angemessenes Risikomanagement nutzlos sind.

Heute befassen wir uns mit dem Einbinden nützlicher Handelsmetriken in ein spezielles Fenster, das in den Admin Panel EA integriert ist. Diese Diskussion konzentriert sich auf die Implementierung von MQL5 zur Entwicklung des „Analytics Panel“ und hebt den Wert der Daten hervor, die es den Handelsadministratoren liefert. Die Auswirkungen sind weitgehend lehrreich, da aus dem Entwicklungsprozess wertvolle Lehren gezogen werden, von denen sowohl angehende als auch erfahrene Entwickler profitieren. Diese Funktion zeigt die grenzenlosen Möglichkeiten, die diese Entwicklungsreihe für die Ausstattung von Handelsmanagern mit fortschrittlichen Softwaretools bietet. Darüber hinaus werden wir die Implementierung der Klassen PieChart und ChartCanvas als Teil der kontinuierlichen Erweiterung der Funktionen des Trading Administrator-Panels untersuchen.

Schauen wir uns die wichtigsten Phasen der EA-Entwicklung an. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, eine einzelne Instanz der entwickelten Handelsstrategie zu optimieren. Versuchen wir, alle notwendigen Informationen über die Testergebnisse während der Optimierung an einem Ort zu sammeln.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von automatischen Zügen im Tic-Tac-Toe-Spiel in Python, integriert mit MQL5-Funktionen und Unit-Tests. Das Ziel ist es, die Interaktivität des Spiels zu verbessern und die Zuverlässigkeit des Systems durch Tests in MQL5 zu gewährleisten. Die Präsentation umfasst die Entwicklung der Spiellogik, die Integration und praktische Tests und schließt mit der Erstellung einer dynamischen Spielumgebung und eines robusten integrierten Systems.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Telegram-Befehle in MQL5 integrieren können, um das Hinzufügen von Indikatoren in Trading-Charts zu automatisieren. Wir behandeln den Prozess des Parsens von Nutzerbefehlen, deren Ausführung in MQL5 und das Testen des Systems, um einen reibungslosen indikatorbasierten Handel zu gewährleisten.

In diesem Artikel verlagern wir den Schwerpunkt auf die Integration einer nachrichtengesteuerten Auftragsausführungslogik, die den EA in die Lage versetzt, zu handeln und nicht nur zu informieren. Begleiten Sie uns, wenn wir erforschen, wie man die automatisierte Handelsausführung in MQL5 implementiert und den News Headline EA zu einem vollständig reaktionsfähigen Handelssystem erweitert. Expert Advisors bieten den Entwicklern von Algorithmen erhebliche Vorteile, da sie eine Vielzahl von Funktionen unterstützen. Bislang haben wir uns auf die Entwicklung eines Tools zur Präsentation von Nachrichten und Kalenderereignissen konzentriert, das mit integrierten KI-Einsichten und technischen Indikatoren ausgestattet ist.

In unserer Serie über die Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen befassen wir uns mit der leistungsstarken Kombination aus maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse. Wir werden untersuchen, wie MQL5 nahtlos mit gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen verbunden werden kann, um anspruchsvolle Vorhersagemodelle für Finanzmärkte zu ermöglichen.

Willkommen zum dritten Teil unserer Trendserie! Heute werden wir uns mit der Verwendung von Divergenzen als Strategie zur Identifizierung optimaler Einstiegspunkte innerhalb des vorherrschenden Tagestrends beschäftigen. Wir werden auch einen nutzerdefinierten Gewinnsicherungsmechanismus einführen, der einem Trailing-Stop-Loss ähnelt, aber einzigartige Verbesserungen aufweist. Darüber hinaus werden wir den Experten Trend Constraint zu einer fortschrittlicheren Version ausbauen und eine neue Handelsausführungsbedingung einführen, die die bestehenden Bedingungen ergänzt. Im weiteren Verlauf werden wir die praktische Anwendung von MQL5 bei der Entwicklung von Algorithmen weiter erforschen und Ihnen tiefer gehende Einblicke und umsetzbare Techniken vermitteln.

Dieses Thema konzentriert sich auf die Einbindung eines trainierten KI-Modells (z. B. eines Verstärkungslernmodells wie LSTM oder eines auf maschinellem Lernen basierenden Prognosemodells) in eine bestehende MQL5-Handelsstrategie.

Erleben Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines nutzerdefinierten JSON-Parsers in MQL5, komplett mit Objekt- und Array-Handling, Fehlerprüfung und Serialisierung. Gewinnen Sie praktische Einblicke in die Verknüpfung Ihrer Handelslogik mit strukturierten Daten mit dieser flexiblen Lösung für den Umgang mit JSON in MetaTrader 5.

Dieser Artikel ist der Beginn einer Reihe von Entwicklungen für eine Bibliothek namens „Connexus“, die HTTP-Anfragen mit MQL5 erleichtern soll. Das Ziel dieses Projekts ist es, dem Endnutzer diese Möglichkeit zu bieten und zu zeigen, wie man diese Hilfsbibliothek verwendet. Ich wollte sie so einfach wie möglich gestalten, um das Studium zu erleichtern und die Möglichkeit für künftige Entwicklungen zu schaffen.

Als eines der leistungsstärksten Toolkits zur Analyse von Preisaktionen wurde das „Metrics Board“ entwickelt, um die Marktanalyse zu rationalisieren, indem es wichtige Marktmetriken mit nur einem Mausklick bereitstellt. Jede Schaltfläche dient einer bestimmten Funktion, sei es die Analyse von Hoch-/Tief-Trends, Volumen oder anderen Schlüsselindikatoren. Dieses Tool liefert genaue Daten in Echtzeit, wenn Sie sie am meisten brauchen. In diesem Artikel wollen wir uns die Funktionen genauer ansehen.

Die Entwicklung DLL-freier Integrationen von Kryptowährungsbörsen war lange Zeit eine Herausforderung, aber diese Lösung bietet ein komplettes Framework für die direkte Marktanbindung.

CatBoost ist ein leistungsfähiges, baumbasiertes, maschinelles Lernmodell, das auf die Entscheidungsfindung auf der Grundlage stationärer Merkmale spezialisiert ist. Andere baumbasierte Modelle wie XGBoost und Random Forest haben ähnliche Eigenschaften in Bezug auf ihre Robustheit, ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu verarbeiten, und ihre Interpretierbarkeit. Diese Modelle haben ein breites Anwendungsspektrum, das von der Merkmalsanalyse bis zum Risikomanagement reicht.

Lernen Sie, wie Sie ein EX5-Modul mit exportierbaren Funktionen erstellen, die reibungslos Daten für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag abfragen und speichern. In dieser umfassenden Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek von History Management EX5 durch die Entwicklung dedizierter und unterteilter Funktionen erweitern, um wesentliche Eigenschaften des letzten ausgelösten, schwebenden Auftrags abzurufen. Zu diesen Eigenschaften gehören die Auftragsart, die Einrichtungszeit, die Ausführungszeit, die Art der Zuweisung und andere wichtige Details, die für eine effektive Verwaltung und Analyse des Handelsverlaufs ausstehender Aufträge erforderlich sind.

Erfahren Sie, wie Sie das letzte Modul in der Bibliothek des History Manager EX5 erstellen, wobei Sie sich auf die Funktionen konzentrieren, die für die Bearbeitung des zuletzt stornierten, schwebenden Auftrags verantwortlich sind. Damit haben Sie die Möglichkeit, wichtige Details zu stornierten offenen Aufträgen mit MQL5 effizient abzurufen und zu speichern.

Dies ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, der sich mit dem Konzept der sozialen Gruppen befasst. In dem Artikel wird die Entwicklung sozialer Gruppen anhand von Bewegungs- und Gedächtnisalgorithmen untersucht. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, die Entwicklung sozialer Systeme zu verstehen und sie bei der Optimierung und Suche nach Lösungen anzuwenden.

Bisher haben wir die Automatisierung des Starts von sequentiellen Verfahren zur Optimierung von EAs ausschließlich im Standard-Strategietester betrachtet. Was aber, wenn wir zwischen diesen Starts die gewonnenen Daten mit anderen Mitteln bearbeiten wollen? Wir werden versuchen, die Möglichkeit hinzuzufügen, neue Optimierungsstufen zu erstellen, die von in Python geschriebenen Programmen ausgeführt werden.

In diesem Artikel werden wir die Reaktionsfähigkeit des Admin Panels verbessern, das wir zuvor erstellt haben. Darüber hinaus werden wir die Bedeutung der schnellen Nachrichtenübermittlung im Zusammenhang mit Handelssignalen untersuchen.

Hidden Markov Modelle (HMM) sind leistungsstarke statistische Instrumente, die durch die Analyse beobachtbarer Kursbewegungen die zugrunde liegenden Marktzustände identifizieren. Im Handel verbessern HMM die Volatilitätsprognose und liefern Informationen für Trendfolgestrategien, indem sie Marktverschiebungen modellieren und antizipieren. In diesem Artikel stellen wir das vollständige Verfahren zur Entwicklung einer Trendfolgestrategie vor, die HMM zur Prognose der Volatilität als Filter einsetzt.

Heute werden wir die Möglichkeiten der Einbindung mehrerer Strategien in einen Expert Advisor (EA) mit MQL5 untersuchen. Expert Advisors bieten umfassendere Funktionen als nur Indikatoren und Skripte und ermöglichen anspruchsvollere Handelsansätze, die sich an veränderte Marktbedingungen anpassen können. Mehr dazu finden Sie in der Erörterung dieses Artikels.