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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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.
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Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage

Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage

In Fortführung des Themas des vorangegangenen Artikels habe ich mich entschlossen, eine flexiblere und funktionellere Vorlage zu erstellen, die über größere Möglichkeiten verfügt und sowohl in der Freiberuflichkeit als auch als Basis für die Entwicklung von Mehrwährungs- und Mehrperioden-EAs mit der Fähigkeit zur Integration mit externen Lösungen effektiv genutzt werden kann.
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Aufbau und Test von Keltner-Kanal-Handelssystemen

Aufbau und Test von Keltner-Kanal-Handelssystemen

In diesem Artikel werden wir versuchen, Handelssysteme anzubieten, die ein sehr wichtiges Konzept auf dem Finanzmarkt verwenden, nämlich die Volatilität. Wir werden ein Handelssystem auf der Grundlage des Keltner-Kanal-Indikators bereitstellen, nachdem wir ihn verstanden haben und wissen, wie wir ihn kodieren können und wie wir ein Handelssystem auf der Grundlage einer einfachen Handelsstrategie erstellen und es dann an verschiedenen Vermögenswerten testen können.
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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.
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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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Algorithmischer Handel mit MetaTrader 5 und R für Einsteiger

Algorithmischer Handel mit MetaTrader 5 und R für Einsteiger

Begeben wir uns auf eine fesselnde Entdeckungsreise, bei der Finanzanalyse und algorithmischer Handel aufeinandertreffen, während wir die Kunst der nahtlosen Verbindung von R und MetaTrader 5 enträtseln. Dieser Artikel ist Ihr Leitfaden für den Brückenschlag zwischen den analytischen Finessen von R und den beeindruckenden Handelsmöglichkeiten von MetaTrader 5.
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Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA

Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA

Wir werden einen einfachen Hedge EA als Basis für unseren fortgeschritteneren Grid-Hedge EA erstellen, der eine Mischung aus klassischen Grid- und klassischen Hedge-Strategien sein wird. Am Ende dieses Artikels werden Sie wissen, wie Sie eine einfache Hedge-Strategie erstellen können, und Sie werden auch erfahren, was die Leute darüber sagen, ob diese Strategie wirklich zu 100 % profitabel ist.
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 79): Die Objektklasse "Animationsrahmen" und ihre abgeleiteten Objekte
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 79): Die Objektklasse "Animationsrahmen" und ihre abgeleiteten Objekte

Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 79): Die Objektklasse "Animationsrahmen" und ihre abgeleiteten Objekte

In diesem Artikel werde ich die Klasse eines einzelnen Animationsrahmens und seiner Nachkommen entwickeln. Die Klasse soll das Zeichnen von Formen unter Beibehaltung und anschließender Wiederherstellung des Hintergrunds unter ihnen ermöglichen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 14): Datenclustering

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 14): Datenclustering

Es ist mehr als ein Jahr her, dass ich meinen letzten Artikel veröffentlicht habe. Das ist eine ganze Menge Zeit, um Ideen zu überarbeiten und neue Ansätze zu entwickeln. In dem neuen Artikel möchte ich von der bisher verwendeten Methode des überwachten Lernens abweichen. Diesmal werden wir uns mit Algorithmen des unüberwachten Lernens beschäftigen. Wir werden insbesondere einen der Clustering-Algorithmen - K-Means - betrachten.
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Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten

Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten

Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Handelsroboters: Ein detaillierter Leitfaden. Der erste Artikel in dieser Reihe befasst sich mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten und Merkmalen. Das Projekt wird unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Bibliotheken sowie der Plattform MetaTrader 5 umgesetzt.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 07): Kontoarten (II)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 07): Kontoarten (II)

Heute werden wir sehen, wie man einen Expert Advisor erstellt, der einfach und sicher im automatischen Modus arbeitet. Der Händler sollte sich immer darüber im Klaren sein, was der automatische EA tut, sodass er ihn im Falle einer „Entgleisung“ so schnell wie möglich aus dem Chart entfernen und die Kontrolle über die Situation übernehmen kann.
Verbindung eines Expert-Systems mit ICQ in MQL5
Verbindung eines Expert-Systems mit ICQ in MQL5

Verbindung eines Expert-Systems mit ICQ in MQL5

In diesem Beitrag wird das Verfahren zum Austausch von Informationen zwischen dem Expert-System und ICQ-Nutzern vorgestellt und anhand einiger Beispiele veranschaulicht. Die bereitgestellten Materialien können für alle von Interesse sein, die Handelsinformationen unabhängig von Ihrem stationären Ausgabegerät mithilfe einer ICQ-Instanz auf Ihrem Mobiltelefon oder PDA empfangen möchten.
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Kometenschweif-Algorithmus (CTA)

Kometenschweif-Algorithmus (CTA)

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Optimierungsalgorithmus nach dem Kometenschweif (Comet Tail Optimization Algorithm, CTA), der sich von einzigartigen Weltraumobjekten inspirieren lässt - von Kometen und ihren beeindruckenden Schweifen, die sich bei der Annäherung an die Sonne bilden. Der Algorithmus basiert auf dem Konzept der Bewegung von Kometen und ihren Schweifen und ist darauf ausgelegt, optimale Lösungen für Optimierungsprobleme zu finden.
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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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Awesome Oscillator entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Awesome Oscillator entwickelt

In diesem neuen Artikel unserer Serie werden wir ein neues technisches Instrument kennenlernen, das für unseren Handel nützlich sein kann: den Indikator Awesome Oscillator (AO). Wir werden lernen, wie man mit diesem Indikator ein Handelssystem entwickeln kann.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 36): Objekt der Zeitreihe für alle verwendeten Symbolperioden
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 36): Objekt der Zeitreihe für alle verwendeten Symbolperioden

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 36): Objekt der Zeitreihe für alle verwendeten Symbolperioden

In diesem Artikel werden wir uns überlegen, die Listen der Bar-Objekte für jede verwendete Symbolperiode zu einem einzigen Symbol-Zeitreihen-Objekt zusammenzufassen. Auf diese Weise wird jedes Symbol ein Objekt haben, das die Listen aller verwendeten Symbolzeitreihen-Perioden speichert.
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Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)

Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)

Dieser Artikel behandelt häufige Anfängerfragen aus MQL5-Foren und zeigt praktische Lösungen auf. Lernen Sie, grundlegende Aufgaben wie Kaufen und Verkaufen, die Kursabfrage der Kerzen und die Verwaltung automatisierter Handelsaspekte wie Handelslimits, Handelszeiträume und Gewinn-/Verlustschwellen durchzuführen. Erhalten Sie eine schrittweise Anleitung, um Ihr Verständnis und Ihre Implementierung dieser Konzepte in MQL5 zu verbessern.
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MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 15): Unschärfeeffekte im Canvas, Schatten-Rendering und flüssiges Scrollen mit dem Mausrad

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 15): Unschärfeeffekte im Canvas, Schatten-Rendering und flüssiges Scrollen mit dem Mausrad

In diesem Artikel wird das MQL5-Canvas-Dashboard mit fortschrittlichen visuellen Effekten erweitert, einschließlich Unschärfegradienten für Nebelüberlagerungen, Schattenrendering für den Header und Antialiasing für glattere Linien und Kurven. Wir fügen dem Textfeld ein sanftes Mausrad-Scrolling hinzu, das die Zoom-Skalierung des Charts nicht beeinträchtigt – eine klare technische Verbesserung.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren

Der Gradientenverfahren spielt eine wichtige Rolle beim Training neuronaler Netze und vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um einen schnellen und intelligenten Algorithmus, der trotz seiner beeindruckenden Arbeit von vielen Datenwissenschaftlern immer noch missverstanden wird - sehen wir uns an, worum es geht.
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Bill Williams Strategie mit und ohne andere Indikatoren und Vorhersagen

Bill Williams Strategie mit und ohne andere Indikatoren und Vorhersagen

In diesem Artikel werden wir einen Blick auf eine der berühmten Strategien von Bill Williams werfen, sie diskutieren und versuchen, die Strategie mit anderen Indikatoren und mit Vorhersagen zu verbessern.
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).
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Charts interessanter machen: Hinzufügen eines Hintergrunds

Charts interessanter machen: Hinzufügen eines Hintergrunds

Viele Arbeitsplätze enthalten ein repräsentatives Bild, das etwas über den Benutzer aussagt. Diese Bilder machen die Arbeitsumgebung schöner und spannender. Sehen wir uns an, wie man die Charts durch Hinzufügen eines Hintergrunds interessanter gestalten kann.
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Indikatoren mit Hintergrund: Kanäle mit Transparenz

Indikatoren mit Hintergrund: Kanäle mit Transparenz

In diesem Artikel stelle ich eine Methode zur Erstellung von nutzerdefinierten Indikatoren vor, deren Zeichnungen mit der Klasse CCanvas aus der Standardbibliothek erstellt werden, und zeige die Eigenschaften von Charts für die Koordinatenkonvertierung. Ich werde speziell auf Indikatoren eingehen, die den Bereich zwischen zwei Linien mit Transparenz füllen müssen.
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Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 2): Datensätze mit Trendmarkern mit Python erstellen

Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 2): Datensätze mit Trendmarkern mit Python erstellen

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
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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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Anzeige historischer Positionen auf dem Chart als deren Gewinn/Verlust-Diagramm

Anzeige historischer Positionen auf dem Chart als deren Gewinn/Verlust-Diagramm

In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit erörtern, Informationen über geschlossene Positionen auf der Grundlage ihrer Handelshistorie zu erhalten. Außerdem werde ich einen einfachen Indikator erstellen, der den ungefähren Gewinn/Verlust der Positionen auf jedem Balken als Diagramm anzeigt.
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Aufbau und Test des Handelssystems Aroon

Aufbau und Test des Handelssystems Aroon

In diesem Artikel erfahren wir, wie wir ein Aroon-Handelssystem aufbauen können, nachdem wir die Grundlagen der Indikatoren und die erforderlichen Schritte zum Aufbau eines Handelssystems auf der Grundlage des Aroon-Indikators gelernt haben. Nachdem wir dieses Handelssystem aufgebaut haben, werden wir es testen, um zu sehen, ob es profitabel sein kann oder noch optimiert werden muss.
MetaTrader AppStore - Ergebnisse für  Q3/2013
MetaTrader AppStore - Ergebnisse für  Q3/2013

MetaTrader AppStore - Ergebnisse für Q3/2013

Ein weiteres Quartal des Jahres ist vorbei. Eine gute Gelegenheit für uns, die Ergebnisse des MetaTrader AppStore zusammenzufassen - der größte Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren für MetaTrader Plattformen. Zum Ende des abgelaufenen Quartals haben mehr als 500 Entwickler über 1200 Produkte in Market platziert.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)

Im letzten Artikel haben wir uns mit dem Algorithmus des Autoencoders vertraut gemacht. Wie jeder andere Algorithmus hat auch dieser seine Vor- und Nachteile. In seiner ursprünglichen Implementierung wird der Autoencoder verwendet, um die Objekte so weit wie möglich von der Trainingsstichprobe zu trennen. Dieses Mal werden wir darüber sprechen, wie man mit einigen ihrer Nachteile umgehen kann.
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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.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung der Chart-Objektklasse fortsetzen. Ich werde die Liste der Chart-Objekte hinzufügen, die Listen mit den verfügbaren Indikatoren hat.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 25): Herstellen eines robusten Systems (II)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 25): Herstellen eines robusten Systems (II)

In diesem Artikel werden wir den letzten Schritt zu einem schnellen EA machen. Machen Sie sich also auf eine längere Lektüre gefasst. Um unseren Expert Advisor zuverlässig zu machen, werden wir zunächst alles aus dem Code entfernen, was nicht Teil des Handelssystems ist.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 10): Automatisierung (II)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 10): Automatisierung (II)

Automatisierung bedeutet nichts, wenn Sie den Zeitplan nicht kontrollieren können. Kein Arbeitnehmer kann effizient sein, wenn er 24 Stunden am Tag arbeitet. Viele sind jedoch der Meinung, dass ein automatisiertes System 24 Stunden am Tag funktionieren sollte. Aber es ist immer gut, eine Möglichkeit zu haben, einen Arbeitsbereich für den EA festzulegen. In diesem Artikel geht es darum, wie man einen solchen Zeitbereich richtig festlegt.
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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Einführung in MQL5 (Teil 18): Einführung in das Muster der Wolfe-Wellen

Einführung in MQL5 (Teil 18): Einführung in das Muster der Wolfe-Wellen

In diesem Artikel wird das Muster der Wolfe-Wellen im Detail erklärt, wobei sowohl die Abwärts- wie die Aufwärts-Variante behandelt wird. Außerdem wird die Logik zur Identifizierung gültiger Kauf- und Verkaufsarrangements auf der Grundlage dieses fortgeschrittenen Chartmusters Schritt für Schritt erläutert.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 02): Logistische Regression

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 02): Logistische Regression

Die Klassifizierung von Daten ist für einen Algo-Händler und einen Programmierer von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden wir uns auf einen logistischen Klassifizierungsalgorithmus konzentrieren, der uns wahrscheinlich helfen kann, die Ja- oder Nein-Stimmen, die Höhen und Tiefen, Käufe und Verkäufe zu identifizieren.
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Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse

Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse

Alan Andrews ist einer der berühmtesten „Ausbilder“ der modernen Welt auf dem Gebiet des Handels. Seine „pitchfork“ (Heugabel) ist in fast allen modernen Kursanalyseprogrammen enthalten. Doch die meisten Händler nutzen nicht einmal einen Bruchteil der Möglichkeiten, die dieses Instrument bietet. Im Übrigen enthält der ursprüngliche Lehrgang von Andrews nicht nur eine Beschreibung der Heugabel (obwohl sie das Hauptwerkzeug bleibt), sondern auch einiger anderer nützlicher Konstruktionen. Der Artikel gibt einen Einblick in die wunderbaren Methoden der Chartanalyse, die Andrews in seinem ursprünglichen Kurs lehrte. Achtung, es wird viele Bilder geben.
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Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 01): Regressionsanalyse

Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 01): Regressionsanalyse

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. Dies legt eindeutig einen hohen Stellenwert auf die Zeit des Händlers und die Notwendigkeit, Fehler zu vermeiden. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte. Warum? Denn der Händler spart nicht nur Zeit, indem er seine neuen Ideen mit dem MQL5-Assistenten zusammenstellt, und reduziert Fehler durch doppelte Codierung erheblich. Er ist letztendlich so eingestellt, dass er seine Energie auf die wenigen kritischen Bereiche seiner Handelsphilosophie konzentriert.
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Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 8): Programmverbesserungen und Korrekturen

Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 8): Programmverbesserungen und Korrekturen

Das Programm wurde aufgrund von Kommentaren und Wünschen von Nutzern und Lesern dieser Artikelserie geändert. Dieser Artikel enthält eine neue Version des Auto-Optimierers. Diese Version implementiert gewünschte Funktionen und bietet weitere Verbesserungen, die ich bei der Arbeit mit dem Programm gefunden habe.
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Automatisierter Raster-Handel mit Stop-Pending-Aufträge an der Moscow Exchange (MOEX)

Automatisierter Raster-Handel mit Stop-Pending-Aufträge an der Moscow Exchange (MOEX)

Der Artikel befasst sich mit dem Ansatz des Raster-Handels (Grid-Trading), der auf Stop-Pending-Aufträge basiert und in einem MQL5 Expert Advisor an der Moscow Exchange (MOEX) implementiert wurde. Eine der einfachsten Strategien beim Handel am Markt ist eine Reihe von Aufträgen, die darauf abzielen, den Marktpreis zu „fangen“.