Artikel über das Programmieren in MQL5

Der Artikel beschreibt, wie man einen Rahmen für die Online-Analyse von multidimensionalen Daten (OLAP) schafft, wie man diesen in MQL implementiert und wie man diese Analyse in der MetaTrader-Umgebung am Beispiel der Verarbeitung der Historie des Handelskontos anwendet.

In diesem Artikel gehe ich auf die Algorithmen ein, mit denen Sie Ihren eigenen technischen Indikator erstellen können. Sie werden lernen, wie man mit sehr einfachen Ausgangsannahmen ziemlich komplexe und interessante Ergebnisse erzielen kann.

Zum vierten Geburtstag des Freelance-Services von MQL5 haben wir eine Infografik erstellt, die die Ergebnisse des Services für seine bisherige Lebensdauer vorführt. Die Zahlen sprechen für sich: Über 10.000 Aufträge mit einem Gesamtwert von etwa 600.000 $ wurden bislang ausgeführt und 3.000 Kunden und 300 Entwickler haben den Service bereits genutzt.

Bis heute war CTable die fortschrittlichste Tabellenart überhaupt in der Bibliothek. Diese Tabelle ist zusammengestellt aus editierbaren Boxen des Typs OBJ_EDIT Typ, aber eine weitere Entwicklung ist problematisch. Mit dem Ziel einer maximale Leistungsfähigkeit, wäre es besser, eine andere Tabellendarstellung vom Typ CCanvasTable zu entwickeln, auch beim augenblicklichen Entwicklungsstand der Bibliothek. Die aktuelle Version ist völlig starr, aber ab diesem Artikel werden wir versuchen, die Situation zu beheben.

Dieser Artikel widmet sich der Anwendung einer multiplen Regressionsanalyse auf makroökonomische Statistiken. Sie werden außerdem einige Dinge über die Bewertung des Einflusses von Statistiken auf die Wechselkursveränderungen erfahren, indem wir uns beispielhaft das Währungspaar EURUSD anschauen werden. Eine derartige Evaluation erlaubt eine automatisierte Fundamentalanalyse, die selbst unerfahrenen Tradern möglich wird.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Entwicklung von Indikatorpuffer-Objektklassen, abgeleitet vom abstrakten Pufferobjekt, um die Deklaration zu vereinfachen und mit Indikatorpuffern zu arbeiten, während gleichzeitig nutzerdefinierte Indikatorprogramme auf der Grundlage der Bibliothek DoEasy erstellt werden.

2004 erschien die Beschreibung der Methode zum ersten Mal [1]. Die Methode zeichnet sich dadurch aus, dass sie die Daten des RSI-Indikators aus einer ungewöhnlichen Perspektive betrachtet: es wird vorgeschlagen, den Flächeninhalt abzuschätzen, den der Oszillator über/unter der Linie 50 seit dem letzten Moment zeichnet, wo diese durchgekreuzt wurde. Seit 2004 haben sich die Märkte stark verändert, die MQL5-Sprache wurde entwickelt, und dies bedeutet, es ist höchste Zeit, die Strategie in der MQL5-Sprache auf dem aktuellen Markt zu überprüfen.

In diesem Artikel wird ein Beispiel für die Entwicklung eines MQL5-Programms zur Umsetzung des als Growing Neural Gas (GNG) bezeichneten adaptiven Clustering-Algorithmus vorgestellt. Dieser Beitrag richtet sich an Anwender, die die Dokumentation zu dieser Programmiersprache gelesen haben und über gewisse Erfahrungen und Grundkenntnisse im Bereich Neuroinformatik verfügen.

Der Vergleich mehrerer Zeitreihen während einer technischen Analyse ist eine recht häufige Aufgabe, die entsprechende Werkzeuge erfordert. In diesem Artikel schlage ich vor, ein Werkzeug für die grafische Analyse zu entwickeln und Korrelationen zwischen zwei oder mehr Zeitreihen zu erkennen.

Der Artikel beschreibt eine Methode zur schnellen Optimierung unter Verwendung des Partikelschwarm-Algorithmus. Er stellt auch die Implementierung der Methode in MQL vor, die sowohl im Single-Thread-Modus innerhalb eines Expert Advisors als auch in einem parallelen Multi-Thread-Modus als Add-on, das auf lokalen Tester-Agenten läuft, verwendet werden kann.

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung der abgeleiteten Klassen der abstrakten grafischen Objektklasse abschließen und mit der Implementierung der Möglichkeit beginnen, diese Objekte in der Klasse Kollektion zu speichern. Insbesondere werde ich die Funktionalität für das Hinzufügen von neu erstellten grafischen Standardobjekten in die Kollektionsklasse erstellen.

Die Veröffentlichung von MQL5 Cloud Network ist nun schon beinahe anderthalb Jahre her. Dieser Zeitpunkt läutete gewissermaßen den Beginn einer neuen Ära des algorithmischen Tradings ein - mit nur einigen wenigen Klicks stehen Tradern nun mehrere hundert bis tausend Computerkerne zur Verfügung, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren.

Die gesamte Problematik der Erstellung einer Struktur eines auszuführenden Codes und dessen Tracing lässt sich ohne ernsthafte Schwierigkeiten lösen. Diese Möglichkeit trat mit MetaTrader 5 dank einer neuen Funktion der MQL5-Sprache in Erscheinung: der automatischen Erstellung von Variablen eines komplexen Datentyps (Strukturen und Klassen) und deren Beseitigung beim Verlassen des lokalen Umfelds. Dieser Beitrag beschreibt die Methoden und liefert ein vorgefertigtes Tool.

Der vorherige Artikel beinhaltet die Implementation der Klassen für das Erzeugen der Bestandteile des Hauptmenüs. Nun ist es an der Zeit, dass wir uns die Eventhandler in den Basisklassen und in den Klassen für die Controls näher betrachten. Wir werden unsere Aufmerksamkeit auch auf das Verwalten des Status des Charts, in Abhängigkeit der Position des Mauszeigers, richten.

In diesem Artikel erreichen wir, Text mittels verschiedener Tasten auszuwählen, und markierten Text zu löschen, genau so, wie man das von einem Texteditor kennt. Zusätzlich wird der Code weiter optimiert, und es werden die Klassen für die zweite Stufe in Richtung der endgültigen Version der Bibliothek vorbereitet, die alle Elemente als Einzelbilder vor einem Hintergrund darstellt.

Normalerweise analysieren wir den Markt mit Hilfe von Kerzen oder Balken, die die Preisreihen in regelmäßige Intervalle aufteilen. Verzerrt eine solche Diskretisierungsmethode nicht die reale Struktur der Marktbewegungen? Die Diskretisierung eines Audiosignals in regelmäßigen Abständen ist eine akzeptable Lösung, da ein Audiosignal eine Funktion ist, die sich mit der Zeit ändert. Das Signal selbst ist eine Amplitude, die von der Zeit abhängt. Diese Signaleigenschaft ist fundamental.

Dieses ist das letzte Kapitel des zweiten Teils der Serie über die grafischen Interfaces. Hier betrachten wir die Erzeugung des Hauptmenüs. Hier demonstrieren wir die Entwicklung dieses Controls und das Einrichten der Eventhandler innerhalb der Bibliotheks-Klasse, damit später die Anwendung korrekt auf die Aktionen des Users reagiert. Wir besprechen hier zudem, wie man Kontextmenüs dem Hauptmenü hinzufügt. Zudem werden wir noch besprechen, wie man inaktive Elemente blockiert.

In diesem Artikel werden wir den Rebuy-Algorithmus für ein tieferes Verständnis der Effizienz von Handelssystemen verwenden und uns mit den allgemeinen Grundsätzen der Verbesserung der Handelseffizienz unter Verwendung von Mathematik und Logik befassen sowie die nicht standardisierten Methoden zur Steigerung der Effizienz im Hinblick auf die Verwendung absolut beliebiger Handelssysteme anwenden.

In diesem Artikel betrachten wir das Erstellen einer interaktiven grafischen Oberfläche für ein MQL-Programm, das für die Verarbeitung von Kontobewegungen und Handelsberichten mit OLAP-Techniken konzipiert ist. Für die Darstellung werden wir maximierbare und skalierbare Fenster, ein adaptives Layout der Gummikontrollen und ein neues Steuerelement für die Anzeige von Diagrammen verwenden. Damit die Darstellung funktioniert, implementieren wir eine GUI mit der Auswahl von Variablen entlang der Koordinatenachsen sowie mit der Auswahl von Aggregatfunktionen, Diagrammtypen und Sortieroptionen.

In dem Artikel setzen wir die Entwicklung der Handelsklasse fort, indem wir die Kontrolle über fehlerhafte Parameterwerte von Handelsaufträgen und die Audiosignale von Handelsereignissen implementieren.

Der hier vorliegende Beitrag möchte seine Leser mit einer möglichen Variante der Verwendung der grafischen Objekte der Programmiersprache MQL5 vertraut machen. Es wird ein Indikator analysiert, der mithilfe grafischer Objekte ein Feld zur Steuerung eines einfachen Spektrumanalysators anlegt. Der Beitrag richtet sich an Leser mit Grundkenntnissen in MQL5.

Eine logische Fortsetzung des zuvor behandelten Themas wäre die Entwicklung von multifunktionalen mathematischen Modellen für Handelsaufgaben. In diesem Artikel werde ich den gesamten Prozess der Entwicklung des ersten mathematischen Modells zur Beschreibung von Fraktalen von Grund auf beschreiben. Dieses Modell soll ein wichtiger Baustein werden und multifunktional und universell sein. Es wird unsere theoretische Basis für die weitere Entwicklung dieser Idee bilden.

Der Artikel reiht die Arbeit eines Kontoobjekts in ein neues Basisobjekt aller Bibliotheksobjekte ein, verbessert das Basisobjekt CBaseObj und testet die Einstellung von verfolgten Parametern sowie das Empfangen von Ereignissen für alle Bibliotheksobjekte.

In dem Beitrag „Dr. Tradelove...“ haben wir ein Expert-System angelegt, das die Parameter eines vorher ausgewählten automatischen Handelssystems unabhängig optimiert. Mehr noch, wir haben beschlossen, ein Expert-System zu schaffen, das nicht nur die Parameter des einen, ihm zugeordneten Handelssystems optimieren kann, sondern auch unter mehreren das beste Handelssystem auswählen kann. Schauen wir uns an, wozu es im Stande ist...

Weiterentwicklung der Bibliothek zum Erstellen grafischer Benutzeroberflächen. Zeit und Listen von Kontrollkästchen werden diesmal behandelt. Weiters verfügt die Klasse CTable jetzt über die Möglichkeit, Daten auf- oder absteigend zu sortieren.

Wenn die Bibliothek wächst, muss ihr Programmcode wiederholt optimiert werden, um die Größe zu verringern. Die Version der in diesem Artikel beschriebenen Bibliothek ist nun auch in Teilen objektorientiert. Dadurch ist der Code leichter zu verstehen. Mit der detaillierten Beschreibung der letzten Änderungen kann der Leser auf Basis dieser Bibliothek seine eigenen Ziele umsetzen.

Der heutige Beitrag zeigt durchschnittlichen MQL5-Programmierern, wie sie mithilfe der sogenannten Potenzierungstechnik mehr Gewinn aus ihren linearen Handelssystemen (Fixed Lot) herausholen können. Der Grund dafür ist, dass die resultierende Kurve des Eigenkapitals geometrisch, oder exponentiell, ist und die Form einer Parabel annimmt. Speziell implementieren wir eine praktische MQL5-Variante der Positionsgrößenbestimmung Fixed Fractional von Ralph Vince.

Der Code der Bibliothek muss optimiert werden: Er sollte besser dem Standard folgen, das heißt — leichter lesbar und schneller zu verstehen. Weiters werden wir die als letztes entwickelten Kontrollelemente weiterentwickeln: Listen, Tabellen und Bildlaufleisten.

In diesem Artikel geht es darum, was Sie in einem Backtest-Bericht nicht sehen können, was Sie erwarten sollten, wenn Sie automatisierte Handelssoftware verwenden, wie Sie Ihr Geld verwalten, wenn Sie Expert Advisors verwenden, und wie Sie einen erheblichen Verlust ausgleichen können, um in der Handelsaktivität zu bleiben, wenn Sie automatisierte Verfahren verwenden.

Seit seiner Eröffnung hat der MQL5 Market, der Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren, bereits mehr als 250 Entwickler angezogen, die 580 Produkte veröffentlicht haben. Das 1.Quartal 2013 hat sich für einige MQL5 Market Verkäufer als ziemlich erfolgreich erwiesen, da sie durch den Verkauf ihrer Produkte keine schlechten Gewinne einfahren konnten.