Artikel über das Programmieren in MQL5

Dieser Beitrag erklärt das Konzept des Programmierens eines Mulit-Modus Handelsroboters in MQL5. Jeder Modus wird mittels des Objekt-orientierter Ansatzes implementiert. Instanzen von sowohl Modus-Klassenhierarchie als als auch Klassen zum Testen werden angeboten. Das Programmieren in mehreren Modi von Handelsrobotern soll alle Besonderheiten jedes betrieblichen Modus eines in MQL5 geschriebenen EA berücksichtigen. Funktionen und Aufzählung werden zur Identifizierung des Modus erzeugt.

Seit der Veröffentlichung des vorangegangenen Artikels dieser Serie, hat die Easy And Fast Bibliothek einige neue Features bekommen. Die Bibliotheksstruktur und der Programmcode wurden teilweise optimiert, was die CPU-Auslastung leicht reduziert hat. Einige wiederkehrende Methoden in vielen Control-Klassen wurden in die CElement Basisklasse bewegt.

Lassen Sie uns ein kleines Geheimnis enthüllen: Besucher der Webseite MQL5.com verbringen die meiste Zeit auf der Seite des Signals Johnpaul77. Mit etwa 900 Abonnenten mit Gesamtmitteln von 5,7 Millionen US-Dollar auf realen Konten handelt es sich um den Anführer unseres Signal-Ratings. Wir haben die Anbieter des Signals interviewt. Es hat sich herausgestellt, dass sie zu viert sind! Wie werden die Aufgaben zwischen den Teammitgliedern aufgeteilt? Welche technischen Tools nutzen sie? Warum nennen sie sich John Paul? Und zu guter Letzt, wie konnten sich gewöhnliche Gamer aus Indonesien zu den Anbietern des besten Signals auf MQL5.com entwickeln? Finden Sie all das in diesem Beitrag heraus.

Es gibt einige Komponenten in der Standardbibliothek von MQL5, die für eine MQL4-Version eines Cross-Plattform Expert Advisors hilfreich sein könnten. Dieser Artikel befasst sich mit einem Verfahren zur Herstellung von bestimmten Komponenten aus der Standardbibliothek von MQL5, das sie kompatibel für den Kompiler der Programmiersprache MQL4 macht.

Viele Trader auf der Moskauer Börse möchten ihre Handelsalgorithmen automatisieren, aber wissen nicht, womit anfangen. Die Sprache MQL5 bietet nicht nur den riesigen Satz der Handelsfunktionen an, sondern auch die einsatzbereiten Klassen, die die ersten Schritte in Algotrading maximal erleichtern.

In diesem Beitrag wird ein Beispiel für die Erstellung einer Klasse zur Verarbeitung von Meldungen des Handelsservers sowie aller während der Laufzeit des betreffenden MQL-Programms eintretenden Fehler. Wenn Sie diesen Artikel lesen, erfahren Sie, wie in MQL5 mit Klassen und Objekten gearbeitet wird. Zugleich ist dies ein handliches Werkzeug für den Umgang mit Fehlern, das Sie außerdem passgenau auf Ihre jeweiligen Bedürfnisse zuschneiden können.

In dem vorherigen Artikel haben wir eine Formular-Klasse (Form class) mit Steuerelementen (Controls) entwickelt. In diesem Artikel werden wir die Klasse mit Methoden auffüllen, welche es möglich machen, das Formular über den Chartbereich zu bewegen. Wir werden anschließend diese Komponente in den Kern der Bibliothek mit aufnehmen. Zudem werden wir sicherstellen, dass sich die Farbe der Form verändert, sobald sich die Maus darüber befindet.

In diesem Artikel werden wir mit der Entwicklung des neuen Bibliotheksbereichs beginnen - die Handelsklassen. Außerdem werden wir die Entwicklung eines einheitlichen Basisobjekts für den Handel auf den Plattformen MetaTrader 5 und MetaTrader 4 in Betracht ziehen. Wenn ein Auftrag an den Server gesendet wird, bedeutet ein solches Handelsobjekt, dass verifizierte und korrekte Parameter der Handelsanfrage an den Server übergeben werden.

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.

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.

In diesem Artikel werde ich versuchen, das klassische Konzept der Swap-Handelsmethoden zu erweitern. Ich werde erklären, warum ich zu dem Schluss gekommen bin, dass dieses Konzept besondere Aufmerksamkeit verdient und unbedingt zum Studium empfohlen wird.

Im Artikel wurde das Beispiel der Erstellung der gezeichneten benutzerdefinierten Indikatoren mit Hilfe der graphischen Ringpuffer der Klasse CCanvas.

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.

In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im fünften Teil der Artikelreihe haben wir Handelsereignisklassen und die Kollektion der Ereignisse angelegt, aus der die Ereignisse an das Basisobjekt der Motorenbibliothek und die Regelprogrammkarte gesendet werden. In diesem Teil werden wir die Bibliothek für die Arbeit an Netting-Konten weiterentwickeln.

Ein statistischer Algorithmus zum Schutz von offenen, positiven Swap-Positionen vor ungewollten Kursbewegungen. Dieser Artikel widmet sich einer Variante der Carry Trade Protection-Strategie, die die potentiellen Risiken einer Kursbewegung in die entgegengesetzte Richtung einer offenen Position kompensiert.

Dieser Beitrag beschreibt einen der Ansätze zur Bestimmung eines nützlichen Signals (Trend) in Datenströmen. Kleine filternde (glättende) Tests, die auf Marktnotierungen angewendet werden, belegen das Potential zur Erzeugung nicht hinterherhinkender digitaler Filter (Indikatoren), die auf den letzten Bars nicht erneut gezeichnet werden.

Der Mini Market Emulator ist ein Indikator, der für die partielle Emulation des Handels am Terminal entwickelt wurde. Vielleicht möchte jemand damit "manuell" seine Strategie einer Marktanalyse oder des Handels testen.

In diesem Artikel demonstrieren wir die Funktionen von botbrains.app - einer no-code Plattform für die Entwicklung von Handelsrobotern. Um einen Handelsroboter zu erstellen, brauchen Sie keinen Code zu schreiben - ziehen Sie einfach die notwendigen Blöcke auf das Schema, legen Sie ihre Parameter fest und stellen Sie Verbindungen zwischen ihnen her.

Das zweite Kapitel des neuen Teils dieser Serie widmet sich der Fortschrittsanzeige und dem Linienchart-Control Wie immer, gibt es auch hier detaillierte Beispiele, um deutlich zu machen, wie die Controls in den benutzerdefinierten MQL Anwendungen verwendet werden können.

Im Artikel werden wir das Reinforcement-Learning (Verstärkungslernen) anwenden, um selbstlernende Expert Advisors zu entwickeln. Im vorherigen Artikel haben wir den Algorithmus Random Decision Forest betrachtet und einen einfachen, selbstlernenden EA geschrieben, der auf dem Reinforcement-Learning basiert. Die Hauptvorteile eines solchen Ansatzes (Einfachheit der Entwicklung von Handelsalgorithmen und hohe "Trainings"-Geschwindigkeit) wurden erläutert. Reinforcement-Learning (RL) lässt sich leicht in jedes Trading EA integrieren und beschleunigt dessen Optimierung.

In diesem Artikel werden wir einen Grider-EA für den Handel in einer Trendrichtung innerhalb einer Kursspanne entwickeln. Somit ist der EA vor allem für den Devisen- und Rohstoffmarkt geeignet. Nach den Tests zeigte unser Grider seit 2018 einen Gewinn. Leider gilt dies nicht für den Zeitraum 2014-2018.

Der Artikel beschreibt die Bibliothek, mit der Sie die Effizienz von HTTP-Anfragen mit WebRequest in MQL5 erhöhen können. Die Ausführung von WebRequest im nicht-blockierenden Modus verwendet in zusätzliche Threads, die Hilfscharts und Expert Advisors verwendet, um nutzerdefinierte Ereignisse austauschen und gemeinsame Ressourcen lesen. Die Quellcodes sind ebenfalls besprochen und beigefügt.

In diesem Artikel werden wir unsere Serie über die Entwicklung eines Handelssystems mit den beliebtesten Indikatoren fortsetzen und über den Average Directional Index (ADX) sprechen. Wir werden diesen Indikator im Detail lernen, um ihn gut zu verstehen, und wir werden lernen, wie wir ihn durch eine einfache Strategie nutzen können. Indem wir etwas gründlich lernen, können wir mehr Einsichten gewinnen und ihn besser nutzen.

In diesem Beitrag behandeln wir die Emission von Indikatoren, eine neuen Herangehensweise an die Marktforschung. Die Berechnung von Emissionen basiert auf den Schnittpunkten verschiedener Indikatoren: Nach jedem Tick erscheinen immer mehr Punkte mit unterschiedlichen Farben und Formen. Sie formen zahlreiche Cluster wie Nebel, Wolken, Bahnen, Linien, Bögen usw. Diese Formen helfen uns beim Finden der unsichtbaren Kräfte, die die Bewegung von Marktpreisen beeinflussen.

Die Arbeit mit Daten ist zur Hauptaufgabe moderner Software geworden, sowohl autonomer als auch vernetzter Programme. Dazu wurde eine besondere Form von Software entwickelt. Diese Programme zur Verwaltung von Datenbanken (DBMS) ermöglichen die Strukturierung, Systematisierung und Organisation von Daten für ihre Speicherung und Verarbeitung auf Computern. Was den Börsenhandel betrifft, nutzen nur die wenigsten Analysten Datenbanken für ihre Arbeit. Es gibt jedoch Aufgaben, für die eine solche Lösung geeignet sein müsste. In diesem Beitrag wird ein Beispiel für Indikatoren vorgestellt, die sowohl unter einer Client-Server- als auch einer Datei-Server-Architektur Daten in Datenbanken speichern sowie aus diesen laden können.

In diesem Artikel werden wir die Beschreibung des Konzepts des Handels mit schwebenden Anfragen vervollständigen und die Funktionen zum Entfernen von Pending-Orders sowie zur Änderung von Orders und Positionen unter bestimmten Bedingungen schaffen. Auf diese Weise werden wir über die gesamte Funktionalität verfügen, die es uns ermöglicht, einfache benutzerdefinierte Strategien bzw. EA-Verhaltenslogiken zu entwickeln, die unter benutzerdefinierten Bedingungen aktiviert werden.

In diesem Artikel werden wir die Erstellung einer Symbolsammlung auf der Grundlage des im vorherigen Artikel entwickelten abstrakten Symbolobjekts in Betracht ziehen. Die abstrakten, abgeleiteten Symbole sollen Symboldaten verdeutlichen und die Verfügbarkeit der grundlegenden Eigenschaften der Symbolobjekte in einem Programm definieren. Solche Symbolobjekte sind durch ihre Zugehörigkeit zu Gruppen zu unterscheiden.

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.

Entwickler von Handelsrobotern müssen ihre Dienste nicht mehr bei Händlern vermarkten, die Expert Advisors benötigen – denn jetzt werden die Händler Sie finden. Schon heute veröffentlichen tausende Händler Aufträge für freiberufliche MQL5-Entwickler und bezahlen die Arbeit auf MQL5.com. In den 6 Jahren seines Bestehens hat es der Dienst dreitausend Händlern ermöglicht, über 10.000 ausgeführte Aufträge zu bezahlen. Und die Aktivitäten der Händler und Entwickler nehmen immer weiter zu!

In diesem Artikel beginnen wir mit der Entwicklung der Bibliothek der Basisklasse des Handels und fügen die erste Überprüfung der Berechtigungen zur Durchführung von Handelsoperationen der ersten Version hinzu. Außerdem werden wir die Funktionen und Inhalte der Basishandelsklasse leicht erweitern.