Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5

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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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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

Wie wäre es, ein System zu schaffen, das es uns ermöglicht, den Markt zu studieren, wenn er geschlossen ist, oder sogar Marktsituationen zu simulieren? Wir beginnen hier eine neue Artikelserie, in der wir uns mit diesem Thema beschäftigen werden.
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Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).

Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).

Das mehrschichtige Perzeptron ist eine Weiterentwicklung des einfachen Perzeptrons, das nichtlineare separierbare Probleme lösen kann. Zusammen mit dem Backpropagation-Algorithmus kann dieses neuronale Netz effektiv trainiert werden. In Teil 3 der Serie Multilayer Perceptron und Backpropagation werden wir sehen, wie man diese Technik in den Strategy Tester integriert. Diese Integration ermöglicht die Nutzung komplexer Datenanalysen, um bessere Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Handelsstrategien zu treffen. In diesem Artikel werden wir die Vorteile und Probleme dieser Technik erörtern.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

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.
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Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet

Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet

Dieser Artikel beschreibt vier Methoden zur Verbindung von MQL5-Code mit einer Postgres-Datenbank und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung für eine dieser Methoden, eine REST-API, unter Verwendung des Windows Subsystem For Linux (WSL). Eine Demo-Anwendung für die API wird zusammen mit dem entsprechenden MQL5-Code zum Einfügen von Daten und Abfragen der entsprechenden Tabellen sowie einem Demo-Expert Advisor zum Abrufen dieser Daten bereitgestellt.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 5): Differenzkern oder Egalisator

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 5): Differenzkern oder Egalisator

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

In diesem Artikel werde ich den Optimierungsalgorithmus Affen-Algorithmus (MA, Monkey Algorithmus) betrachten. Die Fähigkeit dieser Tiere, schwierige Hindernisse zu überwinden und die unzugänglichsten Baumkronen zu erreichen, bildete die Grundlage für die Idee des MA-Algorithmus.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)

In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)

GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.
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MQL5 Kochbuch — Datenbank für makroökonomische Ereignisse

MQL5 Kochbuch — Datenbank für makroökonomische Ereignisse

Der Artikel behandelt die Möglichkeiten des Umgangs mit Datenbanken, die auf der SQLite-Engine basieren. Die Klasse CDatabase wurde aus Gründen der Bequemlichkeit und der effizienten Nutzung von OOP-Prinzipien entwickelt. Anschließend ist sie an der Erstellung und Verwaltung der Datenbank für makroökonomische Ereignisse beteiligt. Der Artikel enthält Beispiele für die Verwendung mehrerer Methoden der CDatabase-Klasse.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)

Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
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Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)

Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)

Die erstaunliche Fähigkeit von Unkräutern, unter verschiedensten Bedingungen zu überleben, wurde zur Idee für einen leistungsstarken Optimierungsalgorithmus. IWO (Invasive Weed Optimization) ist einer der besten Algorithmen unter den bisher geprüften.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)

In diesem Artikel werde ich den Fledermaus-Algorithmus (Bat-Algorithmus, BA) betrachten, der gute Konvergenz bei glatten Funktionen zeigt.
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Erstellen eines Ticker-Panels: Basisversion

Erstellen eines Ticker-Panels: Basisversion

Hier zeige ich Ihnen, wie Sie Bildschirme mit Preistickern erstellen, die normalerweise zur Anzeige von Börsenkursen verwendet werden. Ich werde es nur mit MQL5 machen, ohne eine komplexe externe Programmierung zu verwenden.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)

In diesem Artikel werde ich die Optimierungsmethode des Firefly-Algorithmus (FA) betrachten. Dank der Änderung hat sich der Algorithmus von einem Außenseiter zu einem echten Tabellenführer entwickelt.
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Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)

Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
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Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 04): Die Lineare Diskriminanzanalyse

Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 04): Die Lineare Diskriminanzanalyse

Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 26): Reinforcement-Learning

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 26): Reinforcement-Learning

Wir untersuchen weiterhin Methoden des Reinforcement-Learnings. Mit diesem Artikel beginnen wir ein weiteres großes Thema, das Reinforcement-Learning. Dieser Ansatz ermöglicht es den Modellen, bestimmte Strategien zur Lösung der Probleme zu entwickeln. Es ist zu erwarten, dass diese Eigenschaft des Reinforcement-Learnings (Lernen durch Verstärkung) neue Horizonte für die Entwicklung von Handelsstrategien eröffnen wird.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 25): Praxis des Transfer-Learnings

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 25): Praxis des Transfer-Learnings

In den letzten beiden Artikeln haben wir ein Tool zur Erstellung und Bearbeitung von Modellen neuronaler Netze entwickelt. Nun ist es an der Zeit, die Einsatzmöglichkeiten der Technologie des Transfer-Learnings anhand praktischer Beispiele zu bewerten.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 24): Verbesserung des Instruments für Transfer Learning

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 24): Verbesserung des Instruments für Transfer Learning

Im vorigen Artikel haben wir ein Tool zum Erstellen und Bearbeiten der Architektur neuronaler Netze entwickelt. Heute werden wir die Arbeit an diesem Instrument fortsetzen. Wir werden versuchen, sie nutzerfreundlicher zu gestalten. Dies mag ein Schritt weg von unserem Thema sein. Aber ist es nicht so, dass ein gut organisierter Arbeitsplatz eine wichtige Rolle bei der Erreichung dieses Ziels spielt?
Algorithmen zur Populationsoptimierung
Algorithmen zur Populationsoptimierung

Algorithmen zur Populationsoptimierung

Dies ist ein einführender Artikel über die Klassifizierung von Optimierungsalgorithmen (OA). In dem Artikel wird versucht, einen Prüfstand (eine Reihe von Funktionen) zu erstellen, der zum Vergleich von OAs und vielleicht zur Ermittlung des universellsten Algorithmus unter allen bekannten Algorithmen verwendet werden soll.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 23): Aufbau eines Tools für Transfer Learning

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 23): Aufbau eines Tools für Transfer Learning

In dieser Artikelserie haben wir bereits mehr als einmal über Transfer Learning berichtet. In diesem Artikel schlage ich vor, diese Lücke zu schließen und einen genaueren Blick auf Transfer Learning zu werfen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 22): Unüberwachtes Lernen von rekurrenten Modellen

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 22): Unüberwachtes Lernen von rekurrenten Modellen

Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Diesmal schlage ich vor, dass wir die Eigenschaften von AutoAutoencodern bei der Anwendung auf das Training rekurrenter Modelle diskutieren.
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Matrix- und Vektoroperationen in MQL5

Matrix- und Vektoroperationen in MQL5

Matrizen und Vektoren wurden in MQL5 für effiziente Operationen mit mathematischen Berechnungen eingeführt. Die neuen Typen bieten integrierte Methoden zur Erstellung von prägnantem und verständlichem Code, der der mathematischen Notation nahe kommt. Arrays bieten umfangreiche Möglichkeiten, aber es gibt viele Fälle, in denen Matrizen viel effizienter sind.
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Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge

Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge

Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 17): Zugang zu Daten im Internet (III)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 17): Zugang zu Daten im Internet (III)

In diesem Artikel setzen wir die Überlegungen fort, wie man Daten aus dem Internet beziehen und in einem Expert Advisor verwenden kann. Dieses Mal werden wir ein alternatives System entwickeln.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 16): Zugang zu Daten im Internet (II)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 16): Zugang zu Daten im Internet (II)

Wie man Daten aus dem Web in einen Expert Advisor überträgt, ist nicht so offensichtlich. Das ist gar nicht so einfach, wenn man nicht alle Möglichkeiten des MetaTrader 5 kennt.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 15): Zugang zu Daten im Internet (I)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 15): Zugang zu Daten im Internet (I)

Wie kann man über den MetaTrader 5 auf Online-Daten zugreifen? Es gibt viele Webseiten und Orte im Internet, die eine riesige Menge an Informationen bieten. Sie müssen nur wissen, wo Sie suchen und wie Sie diese Informationen am besten nutzen können.
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DirectX-Tutorial (Teil I): Zeichnen des ersten Dreiecks

DirectX-Tutorial (Teil I): Zeichnen des ersten Dreiecks

Dies ist ein einführender Artikel über DirectX, der die Besonderheiten der Arbeit mit der API beschreibt. Er soll helfen, die Reihenfolge zu verstehen, in der die Komponenten initialisiert werden. Der Artikel enthält ein Beispiel dafür, wie man ein MQL5-Skript schreibt, das ein Dreieck mit DirectX zeichnet.
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Websockets für MetaTrader 5 — Unter Verwendung der Windows API

Websockets für MetaTrader 5 — Unter Verwendung der Windows API

In diesem Artikel werden wir die WinHttp.dll verwenden, um einen Websocket-Client für MetaTrader 5-Programme zu erstellen. Der Client wird letztendlich als Klasse implementiert und auch gegen die Binary.com Websocket API getestet.
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Die Verwendung von AutoIt mit MQL5

Die Verwendung von AutoIt mit MQL5

Kurzbeschreibung. In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Skripting des MetraTrader 5-Terminals durch die Integration von MQL5 mit AutoIt. Es wird gezeigt, wie man verschiedene Aufgaben durch Manipulation der Benutzeroberfläche des Terminals automatisieren kann, und es wird eine Klasse vorgestellt, die die AutoItX-Bibliothek verwendet.
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Multilayer-Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil II): Implementierung in Python und Integration mit MQL5

Multilayer-Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil II): Implementierung in Python und Integration mit MQL5

Für die Entwicklung von Integrationen mit MQL steht ein Python-Paket zur Verfügung, das eine Fülle von Möglichkeiten wie Datenexploration, Erstellung und Nutzung von maschinellen Lernmodellen ermöglicht. Die eingebaute Python-Integration in MQL5 ermöglicht die Erstellung verschiedener Lösungen, von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep-Learning-Modellen. Werfen wir einen Blick darauf, wie man eine Entwicklungsumgebung einrichtet und vorbereitet und wie man einige der Bibliotheken für maschinelles Lernen verwendet.
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Tipps von einem professionellen Programmierer (Teil I): Code speichern, debuggen und kompilieren. Arbeiten mit Projekten und Protokollen

Tipps von einem professionellen Programmierer (Teil I): Code speichern, debuggen und kompilieren. Arbeiten mit Projekten und Protokollen

Dies sind einige Tipps von einem professionellen Programmierer über Methoden, Techniken und Hilfsmittel, die das Programmieren erleichtern können.
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Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil IV): Minimale Funktionalität

Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil IV): Minimale Funktionalität

In diesem Artikel wird eine verbesserte Brute-Force-Variante vorgestellt, die auf den im vorherigen Artikel gesetzten Zielen basiert. Ich werde versuchen, dieses Thema so breit wie möglich zu behandeln, indem ich Expert Advisors mit Einstellungen verwende, die mit dieser Methode gewonnen wurden. Eine neue Programmversion ist diesem Artikel beigefügt.
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Maschinelles Lernen für Grid- und Martingale-Handelssysteme. Würden Sie darauf wetten?

Maschinelles Lernen für Grid- und Martingale-Handelssysteme. Würden Sie darauf wetten?

Dieser Artikel beschreibt die Technik des maschinellen Lernens, die auf den Grid- und Martingale-Handel angewendet wird. Überraschenderweise hat dieser Ansatz wenig bis gar keine Verbreitung im globalen Netzwerk. Nachdem Sie den Artikel gelesen haben, werden Sie in der Lage sein, Ihre eigenen Trading Bots zu erstellen.
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Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder

Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder

Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.
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Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil III): Neue Horizonte

Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil III): Neue Horizonte

Dieser Artikel bietet eine Fortsetzung des Brute-Force-Themas und führt neue Möglichkeiten der Marktanalyse in den Programmalgorithmus ein, wodurch die Geschwindigkeit der Analyse beschleunigt und die Qualität der Ergebnisse verbessert wird. Neue Ergänzungen ermöglichen die qualitativ hochwertigste Ansicht von globalen Mustern innerhalb dieses Ansatzes.
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Über das Finden von zeitlicher Mustern im Devisenmarkt mit dem CatBoost-Algorithmus

Über das Finden von zeitlicher Mustern im Devisenmarkt mit dem CatBoost-Algorithmus

Der Artikel befasst sich mit dem Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Zeitfiltern und diskutiert die Effektivität dieses Ansatzes. Der menschliche Faktor kann nun eliminiert werden, indem das Modell einfach angewiesen wird, zu einer bestimmten Stunde an einem bestimmten Wochentag zu handeln. Die Mustersuche kann durch einen separaten Algorithmus bereitgestellt werden.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit

Wir haben schon einen langen Weg hinter uns und der Code in unserer Bibliothek wird immer umfangreicher. Das macht es schwierig, den Überblick über alle Verbindungen und Abhängigkeiten zu behalten. Daher schlage ich vor, eine Dokumentation für den früher erstellten Code zu erstellen und diese mit jedem neuen Schritt zu aktualisieren. Eine gut vorbereitete Dokumentation wird uns helfen, die Integrität unserer Arbeit zu erkennen.