Artikel über das Programmieren in MQL5

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Lernen Sie die Sprache von Handelsstrategien MQL5 nach den hier veröffentlichten Artikeln, die meisten von denen Sie - die Mitglieder der Community - geschrieben haben. Alle Artikel sind in drei Kategorien aufgeteilt, damit man eine Antwort auf unterschiedliche Fragen des Programmierens schnell finden könnte: "Integration", "Tester", "Handelsstrategien" und vieles mehr.

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Algorithmen zur Populationsoptimierung Partikelschwarm (PSO)

Algorithmen zur Populationsoptimierung Partikelschwarm (PSO)

In diesem Artikel werde ich den beliebten Algorithmus der Partikelschwarm-Optimierung (PSO) besprechen. Zuvor haben wir wichtige Eigenschaften von Optimierungsalgorithmen wie Konvergenz, Konvergenzrate, Stabilität und Skalierbarkeit erörtert, einen Prüfstand entwickelt und den einfachsten RNG-Algorithmus betrachtet.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 66): MQL5.com die Kollektionsklasse der Signale
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 66): MQL5.com die Kollektionsklasse der Signale

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 66): MQL5.com die Kollektionsklasse der Signale

In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse der Signale des MQL5.com Signals-Dienstes mit den Funktionen zur Verwaltung von Signalen erstellen. Außerdem werde ich die Schnappschuss-Objektklasse der Markttiefe (Depth of Market, DOM) verbessern, um das gesamte Kauf- und Verkaufsvolumen im DOM anzuzeigen.
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Bewertung von ONNX-Modellen anhand von Regressionsmetriken

Bewertung von ONNX-Modellen anhand von Regressionsmetriken

Bei der Regression geht es um die Prognose eines realen Wertes anhand eines unbekannten Beispiels. Die so genannten Regressionsmetriken werden verwendet, um die Genauigkeit der Vorhersagen des Regressionsmodells zu bewerten.
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Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei

Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei

Im Rahmen des Projekts wird Python für Deep Learning-basierte Prognosen auf den Finanzmärkten eingesetzt. Wir werden die Feinheiten des Testens der Leistung des Modells anhand von Schlüsselkennzahlen wie dem mittleren absoluten Fehler (MAE), dem mittleren quadratischen Fehler (MSE) und dem R-Quadrat (R2) erkunden und lernen, wie man alles in eine ausführbare Datei verpackt. Wir werden auch eine ONNX-Modelldatei mit seinem EA erstellen.
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MQL5 Trading Toolkit (Teil 5): Die Bibliothek History Management EX5 um Positionsfunktionen erweitern

MQL5 Trading Toolkit (Teil 5): Die Bibliothek History Management EX5 um Positionsfunktionen erweitern

Erfahren Sie, wie Sie exportierbare EX5-Funktionen erstellen können, um historische Positionsdaten effizient abzufragen und zu speichern. In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek History Management EX5 erweitern, indem wir Module entwickeln, die wichtige Eigenschaften der zuletzt geschlossenen Position abrufen. Dazu gehören Nettogewinn, Handelsdauer, Pip-basierter Stop-Loss, Take-Profit, Gewinnwerte und verschiedene andere wichtige Details.
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Die Magie der Zeit von Handelsintervallen mit dem Instrument Frames Analyzer

Die Magie der Zeit von Handelsintervallen mit dem Instrument Frames Analyzer

Was ist Frames Analyzer? Dies ist ein Plug-in-Modul für jeden Expert Advisor zur Analyse von Optimierungsframes während der Parameteroptimierung im Strategietester, aber auch außerhalb des Testers, durch Lesen einer MQD-Datei oder einer Datenbank, die unmittelbar nach der Parameteroptimierung erstellt wird. Sie können diese Optimierungsergebnisse mit anderen Nutzern teilen, die über das Tool Frames Analyzer verfügen, um die Ergebnisse gemeinsam zu diskutieren.
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Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil V): Neue Blickwinkel

Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil V): Neue Blickwinkel

In diesem Artikel werde ich einen völlig anderen Ansatz für den algorithmischen Handel vorstellen, den ich nach langer Zeit gefunden habe. Das alles hat natürlich mit meinem Brute-Force-Programm zu tun, das eine Reihe von Änderungen erfahren hat, die es ihm ermöglichen, mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen. Dennoch ist der Artikel allgemeiner und so einfach wie möglich gehalten, weshalb er auch für diejenigen geeignet ist, die nichts über Brute-Force wissen.
Muster, die beim Handeln mit Währungskörben verfügbar sind. Teil III
Muster, die beim Handeln mit Währungskörben verfügbar sind. Teil III

Muster, die beim Handeln mit Währungskörben verfügbar sind. Teil III

Das ist der abschließende Artikel zum Thema "Muster, die beim Handeln mit Körben von Währungspaaren auftreten". Der Artikel beschäftigt sich mit vereinigten Trendindikatoren und der Anwendung gewöhnlicher grafischer Konstruktionen.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 24): Herstellen eines robusten Systems (I)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 24): Herstellen eines robusten Systems (I)

In diesem Artikel werden wir das System zuverlässiger machen, um eine robuste und sichere Nutzung zu gewährleisten. Eine der Möglichkeiten, die gewünschte Robustheit zu erreichen, besteht darin, den Code so oft wie möglich wiederzuverwenden, damit er ständig in verschiedenen Fällen getestet wird. Aber das ist nur eine der Möglichkeiten. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von OOP.
Nativer Twitter-Client: Teil 2
Nativer Twitter-Client: Teil 2

Nativer Twitter-Client: Teil 2

Ein als MQL-Klasse implementierter Twitter-Client, mit dem Sie Tweets mit Fotos versenden können. Alles, was Sie brauchen, ist eine einzige, in sich geschlossene Include-Datei und schon können Sie all Ihre wunderbaren Charts und Signale twittern.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 16): Praktische Anwendung des Clustering

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 16): Praktische Anwendung des Clustering

Im vorigen Artikel haben wir eine Klasse für das Clustering von Daten erstellt. In diesem Artikel möchte ich Varianten für die mögliche Anwendung der gewonnenen Ergebnisse bei der Lösung praktischer Handelsaufgaben vorstellen.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 72): Kontrolle und Aufzeichnung der Parameter von Chart-Objekten in der Kollektion
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 72): Kontrolle und Aufzeichnung der Parameter von Chart-Objekten in der Kollektion

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 72): Kontrolle und Aufzeichnung der Parameter von Chart-Objekten in der Kollektion

In diesem Artikel werde ich die Arbeit mit den Klassen eines Chartobjekts und ihrer Kollektion vervollständigen. Ich werde auch die automatische Kontrolle von Änderungen Eigenschaften von Chartobjekten und ihren Fenstern implementieren, sowie das Speichern neuer Parameter in den Objekteigenschaften. Eine solche Überarbeitung ermöglicht die zukünftige Implementierung einer Ereignisfunktionalität für die gesamte Kollektion des Charts.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe

In diesem Artikel werde ich die Aktualisierung der Tick-Daten in Echtzeit implementieren und die Symbol-Objektklasse für die Arbeit mit Markttiefe (Depth of Market, DOM) vorbereiten (das DOM selbst wird im nächsten Artikel implementiert).
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem CCI entwickelt
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem CCI entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem CCI entwickelt

In diesem neuen Artikel aus unserer Serie zum Erlernen der Entwicklung von Handelssystemen stelle ich Ihnen den Commodities Channel Index (CCI) vor, erkläre seine Besonderheiten und zeige Ihnen, wie Sie ein Handelssystem auf Basis dieses Indikators erstellen können.
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Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX

Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX

In diesem Artikel werden wir die Anwendung aller in der Bibliothek Scikit-Learn verfügbaren Klassifizierungsmodelle untersuchen, um die Klassifizierungsaufgabe im Iris-Datensatz von Fisher, zu lösen. Wir werden versuchen, diese Modelle in das ONNX-Format zu konvertieren und die resultierenden Modelle in MQL5-Programmen zu verwenden. Außerdem werden wir die Genauigkeit der Originalmodelle mit ihren ONNX-Versionen auf dem vollständigen Iris-Datensatz vergleichen.
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Wie man ein interaktives MQL5 Dashboard/Panel mit Hilfe der Controls-Klasse erstellt (Teil 1): Einrichten des Panels

Wie man ein interaktives MQL5 Dashboard/Panel mit Hilfe der Controls-Klasse erstellt (Teil 1): Einrichten des Panels

In diesem Artikel erstellen wir ein interaktives Handels-Dashboard mit der Klasse Controls in MQL5, das zur Rationalisierung von Handelsvorgängen dient. Das Panel enthält einen Titel, Navigationsschaltflächen für Handel, Schließen und Informationen sowie spezielle Aktionsschaltflächen für die Ausführung von Geschäften und die Verwaltung von Positionen. Am Ende dieses Artikels werden Sie über ein Grundgerüst verfügen, das Sie in den nächsten Kapiteln weiter ausbauen können.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts

In diesem Artikel werde ich die Objektklasse der Charts (das einzelne Chart eines Handelsinstruments) erstellen und die Kollektionsklasse von MQL5-Signalobjekten so verbessern, dass jedes in der Kollektion gespeicherte Signalobjekt alle seine Parameter beim Aktualisieren der Liste aktualisiert.
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Einige Lektionen der Prop-Firmen (Teil 1) — Eine Einführung

Einige Lektionen der Prop-Firmen (Teil 1) — Eine Einführung

In diesem einführenden Artikel spreche ich einige der Lehren an, die man aus den Risikoregeln ziehen kann, die Unternehmen für den Eigenhandel, engl. proprietary trading firms oder Prop-Firms, anwenden. Dies ist besonders wichtig für Anfänger und diejenigen, die Schwierigkeiten haben, in dieser Welt des Handels Fuß zu fassen. Der folgende Artikel wird sich mit der Implementierung des Codes befassen.
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Datenwissenschaft und ML (Teil 26): Der ultimative Kampf der Zeitreihenprognosen — LSTM vs. GRU Neuronale Netze

Datenwissenschaft und ML (Teil 26): Der ultimative Kampf der Zeitreihenprognosen — LSTM vs. GRU Neuronale Netze

Im vorigen Artikel haben wir ein einfaches RNN besprochen, das trotz seiner Unfähigkeit, langfristige Abhängigkeiten in den Daten zu verstehen, in der Lage war, eine profitable Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel werden sowohl das Long-Short Term Memory (LSTM) als auch die Gated Recurrent Unit (GRU) behandelt. Diese beiden wurden eingeführt, um die Unzulänglichkeiten eines einfachen RNN zu überwinden und es zu überlisten.
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Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren

Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren

In diesem Artikel werden wir die Struktur des Indikatorpuffers bei Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren untersuchen und die Darstellung farbiger Puffer dieser Indikatoren auf dem Chart organisieren.
Die Verwendung der Behauptung (assertions) bei der Entwicklung der Programme in MQL5
Die Verwendung der Behauptung (assertions) bei der Entwicklung der Programme in MQL5

Die Verwendung der Behauptung (assertions) bei der Entwicklung der Programme in MQL5

In diesem Artikel wird Behauptung (assertions) im Rahmen der Sprache MQL5 betrachtet. Es werden zwei Beispiele für die Realisierung des Behauptungsmechanismus geben, sowie allgemeine Empfehlungen für die Verwendung der Behauptungen.
MQL5 Market - Ergebnisse für Q2/2013
MQL5 Market - Ergebnisse für Q2/2013

MQL5 Market - Ergebnisse für Q2/2013

MQL5 Market, bereits seit 18 Monaten erfolgreich, ist zum größten Platz für Handelsstrategien und technische Indikatoren für Händler geworden. Dort findet man ca. 800 Handels-Anwendungen von 350 Entwicklern aus der ganzen Welt. Viele Händler haben bereits mehr als 100.000 Handelsprogramme gekauft und auf ihre MetaTrader 5 Terminals heruntergeladen.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 64): Markttiefe, Klassenobjekte für Schnappschüsse der Markttiefe und der Schnappschuss-Reihen
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 64): Markttiefe, Klassenobjekte für Schnappschüsse der Markttiefe und der Schnappschuss-Reihen

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 64): Markttiefe, Klassenobjekte für Schnappschüsse der Markttiefe und der Schnappschuss-Reihen

In diesem Artikel werde ich zwei Klassen erstellen (die Klassenobjekte des DOM-Schnappschusses und die der DOM-Schnappschuss-Reihe) und die Erstellung der DOM-Datenreihe testen.
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Einen Expert Advisor von Grund auf entwickeln (Teil 30): CHART TRADE als Indikator?

Einen Expert Advisor von Grund auf entwickeln (Teil 30): CHART TRADE als Indikator?

Heute werden wir wieder Chart Trade verwenden, aber dieses Mal wird es ein On-Chart-Indikator sein, der auf dem Chart laufen kann oder auch nicht.
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Scalping Orderflow für MQL5

Scalping Orderflow für MQL5

Dieser MetaTrader 5 Expert Advisor implementiert die Strategie für ein Scalping-OrderFlow mit fortschrittlichem Risikomanagement. Es verwendet mehrere technische Indikatoren, um Handelsmöglichkeiten auf der Grundlage von Ungleichgewichten im Auftragsfluss zu identifizieren. Das Backtesting zeigt die potenzielle Rentabilität, macht aber auch deutlich, dass weitere Optimierungen erforderlich sind, insbesondere beim Risikomanagement und beim Verhältnis der Handelsergebnisse. Es ist für erfahrene Händler geeignet und muss vor dem Live-Einsatz gründlich getestet und verstanden werden.
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Entwicklung einer DLL für eine Machbarkeitsstudie mit C++ Multi-Threading-Unterstützung für MetaTrader 5 unter Linux

Entwicklung einer DLL für eine Machbarkeitsstudie mit C++ Multi-Threading-Unterstützung für MetaTrader 5 unter Linux

Wir beginnen die Reise, um die Schritte und den Arbeitsablauf zu erforschen, wie man die Entwicklung für die MetaTrader 5 Plattform ausschließlich auf einem Linux-System basiert, in dem das Endprodukt nahtlos sowohl auf Windows- als auch auf Linux-Systemen funktioniert. Wir werden Wine und Mingw kennenlernen; beides sind die wichtigsten Werkzeuge für die plattformübergreifende Entwicklung. Vor allem Mingw für seine Threading-Implementierungen (POSIX und Win32), die wir bei der Auswahl der Software berücksichtigen müssen. Anschließend erstellen wir eine Proof-of-Concept-DLL und verwenden sie in MQL5-Code, um schließlich die Leistung der beiden Threading-Implementierungen zu vergleichen. Alles als eine Grundlage, die Sie selbst weiter ausbauen können. Nach der Lektüre dieses Artikels sollten Sie mit der Erstellung von MT-bezogenen Tools unter Linux vertraut sein.
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Advanced Variables and Data Types in MQL5

Advanced Variables and Data Types in MQL5

Variables and data types are very important topics not only in MQL5 programming but also in any programming language. MQL5 variables and data types can be categorized as simple and advanced ones. In this article, we will identify and learn about advanced ones because we already mentioned simple ones in a previous article.
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ONNX-Modelle in Klassen packen

ONNX-Modelle in Klassen packen

Die objektorientierte Programmierung ermöglicht die Erstellung eines kompakteren Codes, der leicht zu lesen und zu ändern ist. Hier sehen wir uns das Beispiel für drei ONNX-Modelle an.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 09): Der Algorithmus K-Nächste-Nachbarn (K-Nearest Neighbors, KNN)

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 09): Der Algorithmus K-Nächste-Nachbarn (K-Nearest Neighbors, KNN)

Dies ist ein fauler Algorithmus, der nicht aus dem Trainingsdatensatz lernt, sondern den Datensatz speichert und sofort reagiert, wenn er eine neue Probe erhält. So einfach er auch ist, er wird in einer Vielzahl von Anwendungen in der Praxis eingesetzt
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic

In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.
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Backpropagation von Neuronalen Netze mit MQL5-Matrizen

Backpropagation von Neuronalen Netze mit MQL5-Matrizen

Der Artikel beschreibt die Theorie und Praxis der Anwendung des Backpropagation-Algorithmus in MQL5 unter Verwendung von Matrizen. Es bietet vorgefertigte Klassen zusammen mit Beispielen von Skripten, Indikatoren und Expert Advisors.
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Adaptive Indikatoren

Adaptive Indikatoren

In diesem Artikel werde ich mehrere mögliche Ansätze zur Erstellung adaptiver Indikatoren betrachten. Adaptive Indikatoren zeichnen sich durch das Vorhandensein einer Rückkopplung zwischen den Werten der Eingangs- und Ausgangssignale aus. Diese Rückkopplung ermöglicht es dem Indikator, sich selbständig auf die optimale Verarbeitung von finanziellen Zeitreihenwerten einzustellen.
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Erstellen eines Ticker-Panels: Verbesserte Version

Erstellen eines Ticker-Panels: Verbesserte Version

Was halten Sie von der Idee, die Grundversion unseres Ticker-Panels wiederzubeleben? Als Erstes werden wir das Panel so ändern, dass wir ein Bild hinzufügen können, z. B. ein Anlagenlogo oder ein anderes Bild, damit der Nutzer das angezeigte Logo schnell und einfach identifizieren kann.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 70): Erweiterte Funktionalität und automatisches Aktualisieren der Kollektion der Chartobjekte
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 70): Erweiterte Funktionalität und automatisches Aktualisieren der Kollektion der Chartobjekte

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 70): Erweiterte Funktionalität und automatisches Aktualisieren der Kollektion der Chartobjekte

In diesem Artikel werde ich die Funktionalität von Chartobjekten erweitern und die Navigation durch Charts, die Erstellung von Screenshots sowie das Speichern und Anwenden von Vorlagen auf Charts einrichten. Außerdem werde ich die automatische Aktualisierung der Kollektion von Chartobjekten, ihrer Fenster und der Indikatoren darin implementieren.
Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Tabs für "Hausaufgaben" und das Sichern grafischer Objekte
Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Tabs für "Hausaufgaben" und das Sichern grafischer Objekte

Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Tabs für "Hausaufgaben" und das Sichern grafischer Objekte

In diesem Artikel werden wir die Fähigkeiten des zuvor erstellten Hilfsprogramms erweitern, indem wir Tabs (Registerkarten) zur Auswahl der benötigten Symbole hinzufügen. Wir werden auch lernen, wie man grafische Objekte, die wir erstellt haben, auf dem spezifischen Symboldiagramm speichert, damit wir sie nicht ständig neu erstellen müssen. Außerdem erfahren wir, wie man nur mit Symbolen arbeitet, die zuvor über eine bestimmte Website ausgewählt wurden.
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Ein Beispiel für die Zusammenstellung von ONNX-Modellen in MQL5

Ein Beispiel für die Zusammenstellung von ONNX-Modellen in MQL5

ONNX (Open Neural Network eXchange) ist ein offenes Format zur Darstellung neuronaler Netze. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie zwei ONNX-Modelle gleichzeitig in einem Expert Advisor verwenden können.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 48): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatoren mit einem Puffer in einem Unterfenster
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 48): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatoren mit einem Puffer in einem Unterfenster

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 48): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatoren mit einem Puffer in einem Unterfenster

Der Artikel betrachtet ein Beispiel für die Erstellung von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren unter Verwendung eines einzigen Indikator-Puffers für die Konstruktion und die Darstellung im Indikator-Unterfenster. Ich werde die Bibliotheksklassen auf die Arbeit mit Standardindikatoren vorbereiten, die im Hauptfenster des Programms arbeiten und mehr als einen Puffer für die Anzeige ihrer Daten haben.
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MQL5 — Auch Sie können ein Meister dieser Sprache werden

MQL5 — Auch Sie können ein Meister dieser Sprache werden

Dieser Artikel wird eine Art Interview mit mir selbst sein, in dem ich Ihnen erzähle, wie ich meine ersten Schritte in der Sprache MQL5 gemacht habe. Ich werde Ihnen zeigen, wie Sie ein großartiger MQL5-Programmierer werden können. Ich erkläre Ihnen die notwendigen Grundlagen, damit Sie dieses Kunststück vollbringen können. Die einzige Voraussetzung ist die Bereitschaft zu lernen.
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Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5

Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet.
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Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil 4): Verhaltensmuster 2

Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil 4): Verhaltensmuster 2

In diesem Artikel werden wir unsere Serie über das Thema Entwurfmuster abschließen. Wir haben erwähnt, dass es drei Arten von Entwurfmuster gibt: Erzeugungs-, Verhaltens- und strukturelle Muster. Wir werden die verbleibenden Muster des Verhaltenstyps vervollständigen, die dabei helfen können, die Methode der Interaktion zwischen Objekten so festzulegen, dass unser Code sauber wird.