Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5

Der Artikel beschreibt die Erstellung eines nutzerdefinierten Symbols einer Börse mit der Sprache MQL5. Insbesondere wird die Verwendung von Börsenkursen von der beliebten Finam-Website in Betracht gezogen. Eine weitere in diesem Artikel betrachtete Option ist die Möglichkeit, mit einem beliebigen Format von Textdateien zu arbeiten, die bei der Erstellung des nutzerdefinierten Symbols verwendet werden. Dies ermöglicht die Arbeit mit beliebigen Finanzsymbolen und Datenquellen. Nachdem wir ein benutzerdefiniertes Symbol erstellt haben, können wir alle Funktionen des Strategy Tester des MetaTrader 5 nutzen, um Handelsalgorithmen für Börseninstrumente zu testen.

Der Artikel beschreibt den Algorithmus, um die Kerzenmuster von OpenCL für den Tester im Modus "1 Minute OHLC" zu implementieren. Wir werden auch die Geschwindigkeiten des integrierten Strategietesters, gestartet in schnellen und langsamen Modi, vergleichen.

Der Artikel betrachtet drei Methoden, die zur Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging eingesetzt werden können, und schätzt deren Effizienz. Die Auswirkungen der Optimierung der Hyperparameter des neuronalen ELM-Netzwerkes und der Nachbearbeitungsparameter werden bewertet.

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Algorithmus der Entwicklung von Bestandsindikatoren auf Basis von realen Volumina mit den Funktionen CopyTicks() und CopyTicksRange(). Einige subtile Aspekte der Entwicklung solcher Indikatoren sowie deren Betrieb in Echtzeit und im Strategietester werden ebenfalls beschrieben.

Mit dem Kalender bieten Webseiten einen detaillierten Zeitplan der Veröffentlichung von 500 Indikatoren und Indizes der größten Volkswirtschaften der Welt. So erhalten Händler schnell die aktuellen Informationen über alle wichtigen Ereignisse mit Erklärungen und Grafiken, zusätzlich zu den wichtigsten Inhalten der jeweiligen Webseite.

Der Artikel beschreibt die Möglichkeit, wie ein MQL5-basierter Expert Advisors mit dem Datenbankserver Microsoft SQL Server arbeiten kann. Es wird der Import von Funktionen aus einer DLL-Datei verwendet. Die DLL wird mit der Microsoft.NET-Plattform in der Sprache C# erstellt. Die im Artikel verwendeten Methoden eignen sich, mit kleinen Anpassungen, auch für Experten, die in MQL4 geschrieben sind.

Wir erstellen weitere Ensembles. Diesmal wird das zuvor mittels Bagging geschaffene Ensemble durch einen trainierbaren Kombinator (Combiner) - ein tiefes neuronales Netzwerk - ergänzt. Ein neuronales Netz kombiniert die 7 besten Ensemble-Ergebnisse nach der Bereinigung (pruning). Der zweite nimmt alle 500 Ausgänge des Ensembles als Input, bereinigt sie und kombiniert sie neu. Die neuronalen Netze werden mit dem keras/TensorFlow-Paket für Python aufgebaut. Die Eigenschaften des Pakets werden kurz erläutert. Es werden Tests durchgeführt und die Klassifizierungsqualität der Ensembles mit Bagging und Stacking verglichen.

Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.

Die Indikator-Plattform ZUP erlaubt es, nach einer Vielzahl bekannter Muster zu suchen, deren Parameter bereits festgelegt wurden. Man kann solche Parameter auch an eigene Anforderungen anpassen. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, neue Muster mithilfe des grafischen Interfaces des ZUP-Indikators zu erstellen und deren Parameter in einer Datei zu speichern. Danach kann man schnell überprüfen, ob neue Muster in den Charts entstehen.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, die Bayes'sche Optimierung auf Hyperparameter von tiefen neuronalen Netzen anzuwenden, die durch verschiedene Trainingsvarianten gewonnen werden. Die Klassifikationsqualität eines DNN mit den optimalen Hyperparametern in verschiedenen Trainingsvarianten wird verglichen. Die Tiefe der Effektivität der optimalen DNN-Hyperparameter wurde in Vorwärtstests überprüft. Die möglichen Richtungen zur Verbesserung der Klassifizierungsqualität wurden festgelegt.

Der Artikel vergleicht den klassischen MQL5-Zugriff auf Indikatoren mit alternativen MQL4-Methoden. Mehrere Varianten des Zugriffs auf Indikatoren im MQL4-Stil werden berücksichtigt: mit und ohne Speicherung (caching) der Handles der Indikatoren. Die Handles auf die Indikatoren innerhalb des MQL5-Kerns werden ebenfalls analysiert.

In diesem Artikel untersuchen wir die Möglichkeit, einen flexiblen Newsfeed zu erstellen, der mehr Optionen in Bezug auf die Art der Nachrichten und auch deren Quelle bietet. Der Artikel zeigt, wie eine Web-API in das MetaTrader 5 Terminal integriert werden kann.

Der Strategy Tester in der Handelsplattform MetaTrader 5 bietet nur zwei Optimierungsoptionen: Die vollständige Suche nach Parametern oder den genetischen Algorithmus. Dieser Artikel schlägt eine neue Methode zur Optimierung von Handelsstrategien vor — Simuliertes Abkühlen (simulated annealing). Dabei werden der Algorithmus der Methode, ihre Implementierung und die Integration in jeden Expert Advisor besprochen. Der entwickelte Algorithmus wird mit dem Moving Average EA getestet.

Eine Zwischenstufe für diejenigen, die immer noch in MQL4 schreiben und nicht auf MQL5 umsteigen können. Wir suchen weiter nach den Möglichkeiten, Codes im MQL4-Stil zu schreiben. Diesmal betrachten wir die Makrosubstitution des Präprozessors #define.

Wenn Sie gerade erst auf MQL5 umgestiegen sind, dann wird Ihnen dieser Artikel helfen. Erstens erfolgt der Zugriff auf die Indikatorendaten und -serien im üblichen MQL4-Stil. Zweitens ist diese ganze Einfachheit in MQL5 implementiert. Alle Funktionen sind so übersichtlich wie möglich und eignen sich perfekt für ein schrittweise Debugging.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Analyse von Handelssignalen für MetaTrader 5 mit der automatischen Ausführung von Trades auf dem Konto des Abonnenten. Darüber hinaus geht es um die Entwicklung von Werkzeugen für die Suche nach vielversprechenden Handelssignalen direkt im Terminal.

Dieser Artikel beschreibt die Konstruktion des benutzerdefinierten Optimierungskriterium R². Anhand dieses Kriteriums kann die Qualität der Saldenkurve einer Strategie abgeschätzt und die bestgeeignete Strategie ausgewählt werden. Die Arbeit diskutiert die Grundsätze der Konstruktion und die statistischen Methoden, die in der Schätzung der Eigenschaften und Qualität dieser Metrik.

In diesem Artikel geht es in erster Linie um die Klassen CExpertAdvisor und CExpertAdvisors, die als Container für alle anderen in dieser Artikelserie beschriebenen Komponenten im Hinblick auf einen plattformübergreifende Expert Advisor dienen.

Dieser Artikel beschreibt, wie nutzerdefinierte Stopps in einem plattformübergreifenden Expert Advisor eingerichtet werden können. Darüber hinaus wird eine eng verwandte Methode diskutiert, mit der das Nachziehen von Stopps für die Dauer einer Position entwickelt werden können.

Dieser Artikel beschreibt eine Implementierung von Stopps in einem Experten Advisor, die mit den beiden Plattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 kompatibel ist.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit den neuen Fähigkeiten des Programmpaketes darch (v.0.12.0). Es enthält eine Beschreibung des Trainings eines tiefen neuronalen Netzes mit verschiedenen Datentypen, unterschiedlicher Struktur und Trainingsreihenfolge. Die Ergebnisse des Trainings sind enthalten.

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.

Der zweite Artikel der Serie über tiefe neuronale Netze befasst sich mit der Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren (= Variablen zur Wertevorhersage anderen Variablen) während des Prozesses der Datenaufbereitung für das Training eines Modells.

Das Erstellen von benutzerdefinierten Symbolen verschiebt die Grenzen der Entwicklung von Handelssystemen und der Finanzmarktanalyse. Jetzt können Händler Charts erstellen und Handelsstrategien mit einer unbegrenzten Anzahl von Finanzinstrumenten testen.

Diese Artikelserie setzt das Thema "Tiefe neuronale Netzwerke" (DNN) fort, die in der letzten Zeit in vielen angewandten Bereichen einschließlich Trading verwendet werden. Es werden neue Themenbereiche betrachtet; anhand praktischer Experimente werden neue Methoden und Ideen geprüft. Der erste Artikel dieser Serie beschäftigt sich mit der Datenaufbereitung für DNN.

Immer beliebter werden die wolkigen Technologien. Sowohl kostenpflichtige, als auch kostenfreie Speicher stehen uns zur Verfügung. Können wir sie im Traiding verwenden? In diesem Artikel wird die Technologie für den Datenaustausch zwischen Terminals durch die Verwendung wolkiger Speichers angeboten.

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung verschiedener Methoden einer Zeitfilterung für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Die Klassen der Zeitfilter sind verantwortlich für die Prüfung, ob ein bestimmter Zeitpunkt in eine besondere Zeitkonfiguration fällt oder nicht.

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von Methoden des Geldmanagements für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Die Klassen des Geldmanagements führen die Berechnungen der Lotgröße der nächsten Position des Expert Advisors durch.

Der achte Teil des Artikels beschreibt die Klasse CSymbol, ein spezielles Objekt, das Zugriff auf ein Handelssymbol ermöglicht. Wenn diese Klasse in einen Expert Advisor miteibezogen wird, bietet sie eine breite Palette von Symboleigenschaften und macht die Programmierung von Expert Advisors noch einfacher und multifuktionaler.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Erstellung der Dokumentation zu einem Code in MQL5 und beginnt mit der Automatisierung der Platzierung von Tags. Weiter wird die Arbeit mit dem Programm Doxygen beschrieben, ihre Konfiguration und das Erhalten von Ergebnissen in verschiedenen Formaten: in HTML, HtmlHelp und in PDF.

Dieser Artikel beschreibt die Klassen CSignal und CSignals, die in Cross-Plattform Expert Advisor verwendet werden. Es werden die Unterschiede zwischen MQL4 und MQL5 untersucht, wie sie jeweils auf bestimmte Daten zum Ermitteln eines Handelssignals zugreifen, um einen Code zu schreiben, der für beide Kompiler kompatible ist.

Dieser Artikel behandelt das Erstellen eines Order-Managers für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Der Order-Manager ist verantwortlich, für beide Versionen die Positionen eines Experten zu öffnen oder zu schließen, und die jeweiligen Datensätze für eine weitere Verwendung aktuell zu halten.

Der Ringpuffer — er ist die einfachste und zugleich wirksamste Organisationsform für die Berechnungen von Daten in einem gleitenden Fenster. Im Artikel wird beschrieben, wie dieser Algorithmus funktioniert, und es wird gezeigt, wie mit seiner Hilfe Berechnungen im gleitenden Fenster einfacher und schneller durchgeführt werden können.

Im Artikel wird ein einfacher Emulator der MetaTrader 5 Handelsumgebung für den MetaTrader 4 vorgestellt. Mithilfe des Emulators werden Handelsklassen der Standardbibliothek übertragen und angepasst. Dementsprechend können die Expert Advisors, die MetaTrader 5 Wizard erzeugt, in MetaTrader 4 kompiliert und unverändert gestartet werden.

In den zehn Jahren seit der Veröffentlichung der ersten Version der ZUP-Plattform gab es mehrere Änderungen und Verbesserungen. Im Ergebnis haben wir jetzt eine einzigartige, grafische Erweiterung für den MetaTrader 4, die Ihnen eine schnelle und bequeme Analyse des Marktes erlaubt. Der Artikel beschreibt, wie Sie mit der grafischen Oberfläche des ZUP-Indikators arbeiten können.

Trader sind mit dem Webterminal gut vertraut, in dem man auf Finanzmärkten direkt im Browser handeln kann. Wir schlagen Ihnen vor, das Webterminal auf Ihrer Webseite absolut kostenlos zu platzieren. Sie haben Besucher, Broker sind an neuen Leads interessiert, und wir bieten eine fertige Weblösung an. Damit alles funktioniert, brauchen Sir nur einen iframe in Ihre Webseite zu integrieren.

MetaTrader 4 und MetaTrader 5 verwenden unterschiedliche Konventionen, um den Handel durchzuführen. Dieser Artikel diskutiert die Möglichkeit, mit einem Klassenobjekt die Aufgaben des Handels mit den Server durchzuführen, unabhängig davon, auf welcher Handelsplattform oder in welchem Modus ein Cross-Plattform Expert Advisor arbeitet.