Artikel über das Programmieren in MQL5
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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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.
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.
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.
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.
Hinzufügen von Trailing-Stop mit Parabolic SAR
Wenn wir eine Handelsstrategie entwickeln, müssen wir verschiedene Optionen für einen schützenden Stopp testen. Hier bietet sich ein dynamisches Nachziehen des dem Kurs folgenden Stop-Loss-Levels an. Der beste Kandidat dafür ist der Parabolic SAR-Indikator. Es ist schwierig, sich etwas Einfacheres und visuell Klareres vorzustellen.
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.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 36): Direkter Python-Zugang zu MetaTrader 5 Market Streams freischalten
Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihres MetaTrader 5 Terminals aus, indem Sie das datenwissenschaftliche Ökosystem von Python und die offizielle MetaTrader 5 Client-Bibliothek nutzen. Dieser Artikel zeigt, wie man Live-Tick- und Minutenbalken-Daten direkt in den Parquet-Speicher authentifiziert und streamt, mit Ta und Prophet ein ausgefeiltes Feature-Engineering durchführt und ein zeitabhängiges Gradient-Boosting-Modell trainiert. Anschließend setzen wir einen leichtgewichtigen Flask-Dienst ein, um Handelssignale in Echtzeit zu liefern. Egal, ob Sie ein hybrides Quant-Framework aufbauen oder Ihren EA mit maschinellem Lernen erweitern, Sie erhalten eine robuste Ende-zu-Ende-Pipeline für den datengesteuerten algorithmischen Handel an die Hand.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 30): Genetische Algorithmen
Heute möchte ich Ihnen eine etwas andere Lernmethode vorstellen. Wir können sagen, dass sie von Darwins Evolutionstheorie entlehnt ist. Sie ist wahrscheinlich weniger kontrollierbar als die zuvor besprochenen Methoden, aber sie ermöglicht die Ausbildung nicht-differenzierbarer Modelle.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 1): Die bereitgestellte Hardware und Umgebung
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren
Der Artikel setzt die Entwicklung von Objektklassen für die Indikatoren und deren Kollektionen fort. Für jedes Indikatorobjekt erstellen wir seine Beschreibung und die richtige Kollektionsklasse für die fehlerfreie Speicherung und das Abrufen von Indikatorobjekten aus der Kollektionsliste.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 51): Zusammengesetzte Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
Der Artikel vervollständigt die Entwicklung von Objekten der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden. Anhand des Standardindikators Ichimoku Kinko Hyo analysieren wir beispielsweise die Erstellung von zusammengesetzten, nutzerdefinierten Indikatoren, die über gezeichnete Hilfspuffer zur Anzeige von Daten auf dem Chart verfügen.
Handelsstrategie auf der Grundlage des verbesserten Indikators zur Erkennung des Kerzenmusters von Doji
Der Metabar-Indikator erkennt mehr Kerzen als der herkömmliche Indikator. Prüfen wir, ob dies einen echten Nutzen für den automatisierten Handel bringt.
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.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA)
Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA) ist ein metaheuristischer Algorithmus, der durch das Verhalten und die Jagdstrategien von Buckelwalen inspiriert wurde. Die Hauptidee von WOA ist die Nachahmung der so genannten Fressmethode „Blasennetz“, bei der Wale Blasen um ihre Beute herum erzeugen und sie dann in einer spiralförmigen Bewegung angreifen.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 52): Plattformübergreifende Eigenschaft für Standardindikatoren mit einem Puffer für mehrere Symbole und Perioden
In diesem Artikel wird das Erstellen des Standardindikators Akkumulation/Distribution mehrere Symbole und Perioden behandelt. Wir verbessern die Bibliotheksklassen in Bezug auf die Indikatoren ein wenig, damit die für die veraltete Plattform MetaTrader 4 entwickelten Programme, die auf dieser Bibliothek basieren, beim Umstieg auf MetaTrader 5 normal funktionieren können.
Strukturen in MQL5 und Methoden zum Drucken deren Daten
In diesem Artikel werden wir uns die Strukturen von MqlDateTime, MqlTick, MqlRates und MqlBookInfo ansehen sowie die Methoden zum Drucken von deren Daten. Um alle Felder einer Struktur auszudrucken, gibt es die Standardfunktion ArrayPrint(), die die im Array enthaltenen Daten mit dem Typ der behandelten Struktur in einem praktischen Tabellenformat anzeigt.
Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 1)：Erstellen eines Datensatzes mit Trendmarkierungen durch den EA auf einem Chart
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!
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.
Sentiment-Analyse und Deep Learning für den Handel mit EA und Backtesting mit Python
In diesem Artikel werden wir die Sentiment-Analyse und ONNX-Modelle mit Python vorstellen, die in einem EA verwendet werden können. Ein Skript führt ein trainiertes ONNX-Modell aus TensorFlow für Deep Learning-Vorhersagen aus, während ein anderes Nachrichtenschlagzeilen abruft und die Stimmung mithilfe von KI quantifiziert.
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.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 69): Kollektionsklasse der Chart-Objekte
Mit diesem Artikel beginne ich die Entwicklung der Kollektionsklasse der Chart-Objekt. Die Klasse wird die Kollektionsliste der Chart-Objekte mit ihren Unterfenstern und Indikatoren speichern und die Möglichkeit bieten, mit beliebigen ausgewählten Charts und ihren Unterfenstern oder mit einer Liste von mehreren Charts gleichzeitig zu arbeiten.
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.
Entwicklung fortschrittlicher ICT-Handelssysteme: Implementierung von Orderblöcken in einem Indikator
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Indikator erstellen, der die Abschwächung von Orderblöcken erkennt, zeichnet und Alarm schlägt. Wir werden auch einen detaillierten Blick darauf werfen, wie man diese Blöcke auf dem Chart identifiziert, genaue Alarme setzt und ihre Position mit Hilfe von Rechtecken visualisiert, um die Preisaktion besser zu verstehen. Dieser Indikator ist ein wichtiges Instrument für Händler, die den Smart Money Concepts und der Inner Circle Trader-Methode folgen.
MQL5-Integration: Python
Python ist eine bekannte und beliebte Programmiersprache mit vielen Funktionen, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Python ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das auch beim Handel nützlich sein kann. MQL5 ermöglicht es uns, diese leistungsstarke Sprache als Integration zu nutzen, um unsere Ziele effektiv zu erreichen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Python in MQL5 integrieren und verwenden können, nachdem Sie einige grundlegende Informationen über Python gelernt haben.
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 77): Objektklasse der Schatten
In diesem Artikel werde ich eine separate Klasse für das Schattenobjekt erstellen, das ein Nachkomme des grafischen Elementobjekts ist, und die Möglichkeit hinzufügen, den Objekthintergrund mit einem Farbverlauf zu füllen.
Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 06): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (II)
In meinem letzten Artikel habe ich Ihnen gezeigt, wie man einen Chart Trade mit MetaTrader 5 Objekten erstellt und so die Plattform in ein RAD-System verwandelt. Das System funktioniert sehr gut, und sicher haben viele der Leser über die Erstellung einer Bibliothek nachgedacht, die es ermöglichen würde, die Funktionsweise des vorgeschlagenen Systems zu erweitern. Auf dieser Grundlage wäre es möglich, einen intuitiveren Expert Advisor mit einer schöneren und einfacher zu bedienenden Oberfläche zu entwickeln.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus intelligenter Wassertropfen (IWD)
Der Artikel befasst sich mit einem interessanten, von der unbelebten Natur abgeleiteten Algorithmus - intelligente Wassertropfen (IWD), die den Prozess der Flussbettbildung simulieren. Die Ideen dieses Algorithmus ermöglichten es, den bisherigen Spitzenreiter der Bewertung - SDS - deutlich zu verbessern. Der neue Führende (modifizierter SDSm) befindet sich wie üblich im Anhang.
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA
In diesem Artikel wird die klassische Rasterstrategie untersucht, ihre Automatisierung mit einem Expert Advisor in MQL5 detailliert beschrieben und die ersten Backtest-Ergebnisse analysiert. Wir haben die Notwendigkeit einer hohen Haltekapazität für die Strategie hervorgehoben und Pläne für die Optimierung von Schlüsselparametern wie Abstand, TakeProfit und Losgrößen in zukünftigen Ausgaben skizziert. Die Reihe zielt darauf ab, die Effizienz der Handelsstrategien und die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Marktbedingungen zu verbessern.
Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)
In diesem Artikel werden wir das gesamte Wissen aus dieser Serie in die Praxis umsetzen. Wir werden endlich ein 100%ig automatisiertes und funktionierendes System aufbauen. Aber vorher müssen wir noch ein letztes Detail klären.
Verbessern Sie Ihre Handelscharts durch interaktiven GUI's in MQL5 (Teil II): Ein bewegliches GUI (II)
Erschließen Sie das Potenzial der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien und Dienstprogrammen mit unserer ausführlichen Anleitung zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in die grundlegenden Prinzipien der objektorientierten Programmierung und entdecken Sie, wie Sie mit Leichtigkeit und Effizienz einzelne oder mehrere bewegliche GUIs auf demselben Diagramm entwerfen und implementieren können.
DoEasy. Steuerung (Teil 27): Arbeiten am WinForms Objekt der ProgressBar
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des ProgressBar-Steuerelements fortsetzen. Insbesondere werde ich die Funktionen zur Verwaltung des Fortschrittsbalkens und der visuellen Effekte erstellen.
Arbeiten mit ONNX-Modellen in den Datenformaten float16 und float8
Die Datenformate, die zur Darstellung von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden, spielen eine entscheidende Rolle für deren Effektivität. In den letzten Jahren sind mehrere neue Datentypen aufgetaucht, die speziell für die Arbeit mit Deep-Learning-Modellen entwickelt wurden. In diesem Artikel werden wir uns auf zwei neue Datenformate konzentrieren, die sich in modernen Modellen durchgesetzt haben.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 86): Grafische Objektkollektion - Verwaltung der Eigenschaftsänderungen
In diesem Artikel geht es um die Kontrolle der Änderung von Eigenschaften sowie um das Entfernen und Umbenennen grafischer Objekte in der Bibliothek.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 87): Grafische Kollektion - Verwaltung der Änderungen von Eigenschaften von Objekten auf allen offenen Charts
In diesem Artikel werde ich meine Arbeit an der Kontrolle von Standardereignissen für grafische Objekte fortsetzen und eine Funktionalität schaffen, die es den Nutzern ermöglicht, Änderungen der Eigenschaften von grafischen Objekten zu kontrollieren, die auf beliebigen im Terminal geöffneten Charts platziert sind.
Wie man einen nutzerdefinierten Donchian Channel Indikator mit MQL5 erstellt
Es gibt viele technische Hilfsmittel, die zur Visualisierung eines die Kurse umgebenden Kanals verwendet werden können. Eines dieser Hilfsmittel ist der Donchian Channel Indikator. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Donchian Channel Indikator erstellen und wie Sie ihn als nutzerdefinierten Indikator mit EA handeln können.
Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 03): Entwicklung von Definitionen für die Nutzer
Heute werden wir zum ersten Mal die Funktionsweise des Indikatorensystems aktualisieren. Im vorangegangenen Artikel "Mehrere Indikatoren in einem Chart" haben wir uns mit dem grundlegenden Code befasst, der die Verwendung von mehr als einem Indikator in einem Chart-Subfenster ermöglicht. Was wir dort vorgestellt haben, war jedoch nur die Ausgangsbasis für ein viel größeres System.
Das Preisbewegungsmodell und seine wichtigsten Bestimmungen (Teil 2): Probabilistische Preisfeldentwicklungsgleichung und das Auftreten des beobachteten Random Walk
Der Artikel befasst sich mit der probabilistischen Preisfeldentwicklungsgleichung und dem Kriterium der bevorstehenden Preisspitzen. Sie zeigt auch das Wesen der Preiswerte auf den Charts und den Mechanismus für das Auftreten eines Random Walk dieser Werte.
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.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 73): Das Formularobjekt eines grafischen Elements
Der Artikel erschließt einen neuen großen Bereich der Bibliothek für die Arbeit mit Grafiken. Im aktuellen Artikel werde ich das Mausstatusobjekt, das Basisobjekt aller grafischen Elemente und die Klasse des Formularobjekts der Bibliothek grafische Elemente erstellen.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 20): Neues Auftragssystem (III)
Wir arbeiten weiter an der Umsetzung des neuen Auftragssystems. Die Erstellung eines solchen Systems erfordert eine gute Beherrschung von MQL5 sowie ein Verständnis dafür, wie die MetaTrader 5-Plattform tatsächlich funktioniert und welche Ressourcen sie bietet.