Artikel über das Programmieren in MQL5

Es gibt mehrere Arten von Algorithmen zur Selbstoptimierung von Handelsstrategien und Parametern. Diese Algorithmen werden zur automatischen Verbesserung von Handelsstrategien auf der Grundlage historischer und aktueller Marktdaten eingesetzt. In diesem Artikel werden wir uns eine davon mit Python und MQL5-Beispielen ansehen.

Entfesseln Sie die Macht der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien oder Dienstprogrammen mit unserem umfassenden Leitfaden zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in das Kernkonzept von Chartereignissen und lernen Sie, wie Sie einfache und mehrfach bewegliche GUI auf demselben Chart entwerfen und implementieren. Dieser Artikel befasst sich auch mit dem Hinzufügen von Elementen zu Ihrer grafischen Nutzeroberfläche, um deren Funktionsweise und Ästhetik zu verbessern.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MetaTrader 5-Plattform zum Sprechen bringen. Wie wäre es, wenn wir den EA unterhaltsamer gestalten? Der Handel an den Finanzmärkten ist oft zu langweilig und eintönig, aber wir können diesen Job weniger anstrengend machen. Bitte beachten Sie, dass dieses Projekt für Menschen mit Suchtneigung gefährlich sein kann. Aber im Allgemeinen macht es die Dinge einfach weniger langweilig.

Der Artikel behandelt die Möglichkeiten des Umgangs mit Datenbanken, die auf der SQLite-Engine basieren. Die Klasse CDatabase wurde aus Gründen der Bequemlichkeit und der effizienten Nutzung von OOP-Prinzipien entwickelt. Anschließend ist sie an der Erstellung und Verwaltung der Datenbank für makroökonomische Ereignisse beteiligt. Der Artikel enthält Beispiele für die Verwendung mehrerer Methoden der CDatabase-Klasse.

In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir Expert Advisors erstellen können, die in der Lage sind, Handelsstrategien auf der Grundlage der vorherrschenden Marktbedingungen eigenständig auszuwählen und zu ändern. Wir werden etwas über Markov-Ketten lernen und wie sie algorithmischen Händler helfen können.

Heute werden wir die Entwicklung des neuen Auftragssystems fortsetzen. Es ist nicht einfach, ein neues System einzuführen, da wir häufig auf Probleme stoßen, die den Prozess erheblich erschweren. Wenn diese Probleme auftreten, müssen wir innehalten und die Richtung, in die wir uns bewegen, neu analysieren.

In diesem Artikel werde ich versuchen, unser logistisches Modell zu verwenden, um den Börsencrash auf der Grundlage der Fundamentaldaten der US-Wirtschaft vorherzusagen. NETFLIX und APPLE sind die Aktien, auf die wir uns konzentrieren werden, wobei wir die früheren Börsencrashs von 2019 und 2020 nutzen werden, um zu sehen, wie unser Modell in der aktuellen Krise abschneiden wird.

Es ist uns gelungen, einen Weg zu finden, das Replay-System (Marktwiederholungssystem) auf realistische und zugängliche Weise umzusetzen. Lassen Sie uns nun unser Projekt fortsetzen und Daten hinzufügen, um das Wiedergabeverhalten zu verbessern.

Bauen wir Expert Advisor, die in die Zukunft blicken und sich an jeden Markt anpassen können.

Lernen Sie die Programmierparadigmen und ihre Anwendung in MQL5-Code kennen. In diesem Artikel werden die Besonderheiten der prozeduralen Programmierung untersucht und anhand eines praktischen Beispiels in die Praxis umgesetzt. Sie lernen, wie Sie einen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kerzen-Kursdaten entwickeln. Außerdem führt der Artikel in das Paradigma der funktionalen Programmierung ein.

Das Problem des Verstärkungslernens liegt in der Notwendigkeit, eine Belohnungsfunktion zu definieren. Sie kann komplex oder schwer zu formalisieren sein. Um dieses Problem zu lösen, werden aktivitäts- und umweltbasierte Ansätze zum Erlernen von Fähigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion erforscht.

In diesem Artikel wird ein VWMA-Crossover-Signal für den MetaTrader 5 vorgestellt, das Händlern helfen soll, potenzielle Aufwärts- und Abwärtsbewegungen zu erkennen, indem es Preisbewegungen mit dem Handelsvolumen kombiniert. Der EA generiert klare Kauf- und Verkaufssignale direkt auf dem Chart, verfügt über ein informatives Panel und lässt sich vollständig an den Nutzer anpassen, was ihn zu einer praktischen Ergänzung Ihrer Handelsstrategie macht.

Dieser Artikel erklärt, wie man ein Handelssystem mit dem Detrended Price Oscillator (DPO) in MQL5 entwickelt und optimiert. Er umreißt die Kernlogik des Indikators und zeigt, wie er kurzfristige Zyklen erkennt, indem er langfristige Trends herausfiltert. Anhand einer Reihe von Schritt-für-Schritt-Beispielen und einfachen Strategien lernen die Leser, wie man den Code erstellt, Ein- und Ausstiegssignale definiert und Backtests durchführt. Schließlich werden praktische Optimierungsmethoden vorgestellt, um die Leistung zu verbessern und das System an die sich ändernden Marktbedingungen anzupassen.

Im vorigen Artikel haben wir den Algorithmus Soft Actor-Critic (Akteur-Kritiker) implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Hier werden wir das zuvor erstellte Modell optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Eine große Herausforderung ist die Verwaltung mehrerer Chartfenster desselben Paares, in denen das gleiche Programm mit unterschiedlichen Funktionen läuft. Lassen Sie uns besprechen, wie Sie mehrere Integrationen in einem Hauptprogramm zusammenfassen können. Darüber hinaus werden wir Einblicke in die Konfiguration des Programms für den Druck in ein Journal und die Kommentierung der erfolgreichen Signalübertragung auf der Chartschnittstelle geben. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel, der eine Fortsetzung der Artikelserie ist.

Der Artikel liefert ein Beispiel für die Verwendung eines Perzeptrons als autarkes Preisprognoseinstrument, indem er allgemeine Konzepte und den einfachsten vorgefertigten Expert Advisor vorstellt und anschließend die Ergebnisse seiner Optimierung zeigt.

In diesem Teil setzen wir die Diskussion über die Modelle der Künstlichen Intelligenz fort. Wir untersuchen vor allem Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Wir haben bereits einen der Clustering-Algorithmen besprochen. In diesem Artikel stelle ich eine Variante zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Dimensionsreduktion vor.

Wir fahren mit der Besprechung von Assoziationsregeln fort. Im vorigen Artikel haben wir den theoretischen Aspekt dieser Art von Problemen erörtert. In diesem Artikel werde ich die Implementierung der FP Growth-Methode mit MQL5 zeigen. Außerdem werden wir die implementierte Lösung anhand realer Daten testen.

Schlussendlich wird das visuelle System in Betrieb genommen, obwohl es noch nicht vollständig ist. Hier finden die wichtigsten, gemachten Änderungen ein Ende. Es wird eine ganze Reihe weiterer geben, aber sie sind alle notwendig. Nun, die ganze Arbeit wird recht interessant sein.