Artikel über das Programmieren in MQL5

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Algorithmus befassen, der von allen bisher diskutierten Algorithmen die umstrittensten Ergebnisse zeigt - der Algorithmus der differentiellen Evolution (DE).

Mehrere Handelskollegen schickten E-Mails oder äußerten sich dazu, wie man diesen Multi-Currency EA bei Brokern mit Symbolnamen mit Präfixen und/oder Suffixen verwenden kann, und auch dazu, wie man Handelszeitzonen oder Handelszeitsitzungen bei diesem Multi-Currency EA implementiert.

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.

Der Artikel zeigt, dass es zu Fehlregressionen kommt, wenn versucht wird, die Regressionsanalyse mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation auf nicht-stationäre Prozesse anzuwenden.

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.

Die Strategien des Opening Range Breakout (ORB) basieren auf der Idee, dass die erste Handelsspanne, die sich kurz nach der Markteröffnung bildet, wichtige Preisniveaus widerspiegelt, bei denen sich Käufer und Verkäufer auf einen Wert einigen. Durch die Identifizierung von Ausbrüchen über oder unter einer bestimmten Spanne können Händler von der Dynamik profitieren, die oft folgt, wenn die Marktrichtung klarer wird. In diesem Artikel werden wir drei ORB-Strategien untersuchen, die von der Concretum Group übernommen wurden.

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA) in MQL5, um mit einem Bot Nachrichten an Telegram zu senden. Wir richten die erforderlichen Parameter ein, einschließlich des API-Tokens und der Chat-ID des Bots, und führen dann eine HTTP-POST-Anforderung aus, um die Nachrichten zu übermitteln. Später kümmern wir uns um die Beantwortung der Fragen, um eine erfolgreiche Zustellung zu gewährleisten, und beheben alle Probleme, die im Falle eines Fehlers auftreten. Dies stellt sicher, dass wir Nachrichten von MQL5 an Telegram über den erstellten Bot senden.

Wir fahren fort mit der Betrachtung der Clustermethode. In diesem Artikel werden wir eine neue CKmeans-Klasse erstellen, um eine der gängigsten k-means-Clustermethoden zu implementieren. Während der Tests gelang es dem Modell, etwa 500 Muster zu erkennen.

Im Gegensatz zur linearen Regression ist die polynome Regression ein flexibles Modell, das darauf abzielt, Aufgaben besser zu erfüllen, die das lineare Regressionsmodell nicht bewältigen kann. Lassen Sie uns herausfinden, wie man polynome Modelle in MQL5 erstellt und etwas Positives daraus macht.

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 Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der DHT stehen denen der diskreten Fourier-Transformation in nichts nach. Im Gegensatz zur DFT werden bei der DHT jedoch nur reelle Zahlen verwendet, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert, und die Ergebnisse der Anwendung sind anschaulicher.

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.

In früheren Arbeiten haben wir immer den aktuellen Zustand der Umwelt bewertet. Gleichzeitig blieb die Dynamik der Veränderungen bei den Indikatoren immer „hinter den Kulissen“. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, mit dem Sie die direkte Veränderung der Daten zwischen 2 aufeinanderfolgenden Umweltzuständen bewerten können.

In diesem Artikel werde ich mich mit der Möglichkeit befassen, den CCI-Indikator zu verbessern. Außerdem werde ich eine Änderung des Indikators vorstellen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung eines Trailing-Stops beim Handel. Wir werden bewerten, wie nützlich und wirksam das ist und wie es genutzt werden kann. Die Effizienz eines Trailing-Stopps hängt weitgehend von der Preisvolatilität und der Wahl des Stop-Loss-Niveaus ab. Für die Festlegung eines Stop-Loss können verschiedene Ansätze verwendet werden.

In diesem Artikel wenden wir einen relativ komplexen Algorithmus eines neuronalen Netzes aus dem Jahr 2023 namens PatchTST zur Vorhersage der Kursentwicklung der nächsten 24 Stunden an. Wir werden das offizielle Repository verwenden, geringfügige Änderungen vornehmen, ein Modell für EURUSD trainieren und es zur Erstellung von Zukunftsprognosen sowohl in Python als auch in MQL5 anwenden.

In diesem Artikel werden wir einen weiteren, volatilitätsbasierten Indikator namens Chaikin Volatility vorstellen. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt, nachdem wir herausgefunden haben, wie er verwendet und aufgebaut werden kann. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser sein kann.

In diesem Artikel untersuchen wir das Profitunity System von Bill Williams, indem wir seine Kernkomponenten und seinen einzigartigen Ansatz für den Handel im Marktchaos aufschlüsseln. Wir führen die Leser durch die Implementierung des Systems in MQL5 und konzentrieren uns dabei auf die Automatisierung von Schlüsselindikatoren und Einstiegs-/Ausstiegssignalen. Schließlich testen und optimieren wir die Strategie und geben Einblicke in ihre Leistung in verschiedenen Marktszenarien.

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.

Die letzten beiden Artikel befassten sich mit dem Soft Actor-Critic-Algorithmus, der eine Entropie-Regularisierung in die Belohnungsfunktion integriert. Dieser Ansatz schafft ein Gleichgewicht zwischen Umwelterkundung und Modellnutzung, ist aber nur auf stochastische Modelle anwendbar. In diesem Artikel wird ein alternativer Ansatz vorgeschlagen, der sowohl auf stochastische als auch auf deterministische Modelle anwendbar ist.

Strategien, die auf mehreren Zeitrahmen (Multi-Timeframe) basieren, können aufgrund der in den Assembly-Klassen verwendeten MQL5-Code-Architektur standardmäßig nicht in den vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden. In einer Fallstudie mit dem quadratischen gleitenden Durchschnitt untersuchen wir, wie sich diese Einschränkung bei Strategien, die mehrere Zeitrahmen nutzen wollen, umgehen lässt.

Erfahren Sie, wie Sie EX5-Bibliotheken in Ihren MQL5-Code oder Ihre Projekte importieren und verwenden können. In diesem Fortsetzungsartikel werden wir die EX5-Bibliothek erweitern, indem wir weitere Positionsmanagement-Funktionen zur bestehenden Bibliothek hinzufügen und zwei Expert Advisors erstellen. Im ersten Beispiel wird der Variable Index Dynamic Average Technical Indicator verwendet, um einen Expert Advisor für eine Trailing-Stop-Handelsstrategie zu entwickeln, während im zweiten Beispiel ein Handelspanel zum Überwachen, Öffnen, Schließen und Ändern von Positionen verwendet wird. Diese beiden Beispiele zeigen, wie die erweiterte EX5-Positionsmanagement-Bibliothek verwendet und implementiert werden kann.

Wie man Daten aus dem Web in einen Expert Advisor überträgt, ist nicht so offensichtlich. Das ist gar nicht so einfach, wenn man nicht alle Möglichkeiten des MetaTrader 5 kennt.

Im vorherigen Artikel "Mehrere Indikatoren in einem Chart" habe ich das Konzept und die Grundlagen der Verwendung mehrerer Indikatoren in einem Chart vorgestellt. In diesem Artikel werde ich den Quellcode zur Verfügung stellen und ihn im Detail erklären.

In diesem Artikel werden wir ein grafisches Ordnungssystem vom Typ „Schau, was passiert“ entwickeln. Bitte beachten Sie, dass wir dieses Mal nicht bei Null anfangen, sondern das bestehende System modifizieren, indem wir weitere Objekte und Ereignisse in den Chart des von uns gehandelten Vermögenswerts einfügen.