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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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 7): Auswahl einer Gruppe auf der Grundlage der Vorwärtsperiode
Zuvor haben wir die Auswahl einer Gruppe von Handelsstrategie-Instanzen mit dem Ziel, die Ergebnisse ihrer gemeinsamen Operation zu verbessern, nur für den gleichen Zeitraum bewertet, in dem die Optimierung der einzelnen Instanzen durchgeführt wurde. Mal sehen, was in der Vorwärtsperiode passiert.
Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil II): Hauptkomponentenanalyse zur Portfolio-Optimierung
Das Management des Risikos eines Handelskontos ist für alle Händler eine Herausforderung. Wie können wir Handelsanwendungen entwickeln, die dynamisch hohe, mittlere und niedrige Risikomodi für verschiedene Symbole in MetaTrader 5 erlernen? Durch den Einsatz der PCA erhalten wir eine bessere Kontrolle über die Portfoliovarianz. Ich werde zeigen, wie man Anwendungen erstellt, die diese drei Risikomodi aus den Marktdaten des MetaTrader 5 lernen.
Schätzung der zukünftigen Leistung mit Konfidenzintervallen
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Anwendung von Bootstrapping-Techniken (Bootstrapping: am eigenen Schopf aus dem Sumpf ziehen) als Mittel zur Schätzung der künftigen Leistung einer automatisierten Strategie.
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.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)
Fish School Search (FSS, Suche mittels Fischschulen) ist ein neuer Optimierungsalgorithmus, der durch das Verhalten von Fischen in einem Schwarm inspiriert wurde, von denen die meisten (bis zu 80 %) in einer organisierten Gemeinschaft von Verwandten schwimmen. Es ist erwiesen, dass Fischansammlungen eine wichtige Rolle für die Effizienz der Nahrungssuche und den Schutz vor Räubern spielen.
Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil I): Erzeugungsmuster
Es gibt Methoden, mit denen sich viele Probleme lösen lassen, die sich ständig wiederholen. Wenn Sie einmal verstanden haben, wie man diese Methoden anwendet, kann es sehr hilfreich sein, Ihre Software effektiv zu erstellen und das Konzept von DRY (Do not Repeat Yourself) anzuwenden. In diesem Zusammenhang eignet sich das Thema Entwurfsmuster sehr gut, da es sich um Muster handelt, die Lösungen für gut beschriebene und wiederkehrende Probleme bieten.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Boids-Algorithmus
Der Artikel befasst sich mit dem Boids Algorithmus, der auf einzigartigen Beispielen für das Verhalten von Tierschwärmen basiert. Der Boids-Algorithmus wiederum dient als Grundlage für die Schaffung einer ganzen Klasse von Algorithmen, die unter dem Namen „Schwarmintelligenz“ zusammengefasst werden.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 1): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Positionsverwaltung
Lernen Sie, wie Sie ein Entwickler-Toolkit für die Verwaltung verschiedener Positionsoperationen mit MQL5 erstellen können. In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie eine Funktionsbibliothek (ex5) erstellen können, die einfache bis fortgeschrittene Positionsverwaltungsoperationen durchführt, einschließlich der automatischen Behandlung und Meldung der verschiedenen Fehler, die bei der Bearbeitung von Positionsverwaltungsaufgaben mit MQL5 auftreten.
Eigenvektoren und Eigenwerte: Explorative Datenanalyse in MetaTrader 5
In diesem Artikel werden verschiedene Möglichkeiten untersucht, wie Eigenvektoren und Eigenwerte in der explorativen Datenanalyse eingesetzt werden können, um einzigartige Beziehungen in den Daten aufzudecken.
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 2): Intelligente Optimierung neuronaler Netze
In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz neuronaler Netze im Handel.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 53): Aufteilung der Belohnung
Wir haben bereits mehrfach darüber gesprochen, wie wichtig die richtige Wahl der Belohnungsfunktion ist, mit der wir das gewünschte Verhalten des Agenten anregen, indem wir Belohnungen oder Bestrafungen für einzelne Aktionen hinzufügen. Aber die Frage nach der Entschlüsselung unserer Signale durch den Agenten bleibt offen. In diesem Artikel geht es um die Aufteilung der Belohnung im Sinne der Übertragung einzelner Signale an den trainierten Agenten.
Erstellung von Zeitreihenvorhersagen mit neuronalen LSTM-Netzen: Normalisierung des Preises und Tokenisierung der Zeit
In diesem Artikel wird eine einfache Strategie zur Normalisierung der Marktdaten anhand der täglichen Spanne und zum Training eines neuronalen Netzes zur Verbesserung der Marktprognosen beschrieben. Die entwickelten Modelle können in Verbindung mit einem bestehenden technischen Analysesystem oder auf eigenständiger Basis verwendet werden, um die allgemeine Marktrichtung vorherzusagen. Der in diesem Artikel skizzierte Rahmen kann von jedem technischen Analysten weiter verfeinert werden, um Modelle zu entwickeln, die sowohl für manuelle als auch für automatisierte Handelsstrategien geeignet sind.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 58): Decision Transformer (DT)
Wir setzen das Studium der Methoden des Reinforcement Learning bzw. des Verstärkungslernens fort. In diesem Artikel werde ich mich auf einen etwas anderen Algorithmus konzentrieren, der die Politik des Agenten im Paradigma der Konstruktion einer Sequenz von Aktionen betrachtet.
Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 2): Auswahl, Erstellung und Training von Modellen, Python Custom Tester
Wir setzen die Serie von Artikeln über die Entwicklung eines Handelsroboters in Python und MQL5 fort. Heute werden wir das Problem der Auswahl und des Trainings eines Modells, das Testen desselben, die Implementierung der Kreuzvalidierung, die Rastersuche sowie das Problem des Modell-Ensembles lösen.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)
In diesem Artikel setzen wir unsere Reihe zur Kategorientheorie fort, indem wir natürliche Transformationen, eine der wichtigsten Säulen des Fachs, vorstellen. Wir befassen uns mit der scheinbar komplexen Definition und gehen dann auf Beispiele und Anwendungen dieser Serie ein: Volatilitätsprognosen.
Neuronales Netz in der Praxis: Die Sekante
Wie bereits im theoretischen Teil erläutert, müssen wir bei der Arbeit mit neuronalen Netzen lineare Regressionen und Ableitungen verwenden. Warum? Der Grund dafür ist, dass die lineare Regression eine der einfachsten Formeln ist, die es gibt. Im Grunde genommen ist die lineare Regression nur eine affine Funktion. Wenn wir über neuronale Netze sprechen, sind wir jedoch nicht an den Auswirkungen der direkten linearen Regression interessiert. Wir interessieren uns für die Gleichung, die diese Linie erzeugt. Wir sind nicht so sehr an der erstellten Linie interessiert. Kennen Sie die wichtigste Gleichung, die wir verstehen müssen? Wenn nicht, empfehle ich, diesen Artikel zu lesen, um ihn zu verstehen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)
Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der BSA-Individuen, einschließlich des Wechsels zwischen Flucht-, Wachsamkeits- und Futtersuchverhalten, machen diesen Algorithmus vielschichtig. Es nutzt die Prinzipien der Vogelschwärme, der Kommunikation, der Anpassungsfähigkeit, des Führens und Folgens, um effizient optimale Lösungen zu finden.
GUI: Tipps und Tricks zur Erstellung Ihrer eigenen Grafikbibliothek in MQL
Wir gehen die Grundlagen von GUI-Bibliotheken durch, damit Sie verstehen, wie sie funktionieren, oder sogar anfangen können, Ihre eigenen zu erstellen.
Nicht-stationäre Prozesse und unechte Regression
Der Artikel zeigt, dass es zu Fehlregressionen kommt, wenn versucht wird, die Regressionsanalyse mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation auf nicht-stationäre Prozesse anzuwenden.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 72): Entwicklungsvorhersage in verrauschten Umgebungen
Die Qualität der Vorhersage zukünftiger Zustände spielt eine wichtige Rolle bei der Methode des Goal-Conditioned Predictive Coding, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, der die Vorhersagequalität in stochastischen Umgebungen, wie z. B. den Finanzmärkten, erheblich verbessern kann.
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.
Testen und Optimieren von Strategien für binäre Optionen in MetaTrader 5
In diesem Artikel werde ich Strategien für binäre Optionen in MetaTrader 5 überprüfen und optimieren.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 02): Kohonen-Karten
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.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 26): Gleitende Durchschnitte und der Hurst-Exponent
Der Hurst-Exponent ist ein Maß dafür, wie stark eine Zeitreihe auf lange Sicht autokorreliert. Es wird davon ausgegangen, dass sie die langfristigen Eigenschaften einer Zeitreihe erfasst und daher in der Zeitreihenanalyse auch außerhalb von wirtschaftlichen/finanziellen Zeitreihen eine gewisse Bedeutung hat. Wir konzentrieren uns jedoch auf den potenziellen Nutzen für Händler, indem wir untersuchen, wie diese Metrik mit gleitenden Durchschnitten gepaart werden kann, um ein potenziell robustes Signal zu bilden.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 18): Ticks und noch mehr Ticks (II).
Offensichtlich sind die aktuellen Metriken sehr weit von der idealen Zeit für die Erstellung eines 1-Minuten-Balkens entfernt. Das ist das erste, was wir in Angriff nehmen werden. Die Behebung des Synchronisationsproblems ist nicht schwierig. Das mag schwierig erscheinen, ist aber eigentlich ganz einfach. Wir haben die erforderliche Korrektur im vorigen Artikel nicht vorgenommen, da er darauf abzielte, zu erklären, wie man die Tick-Daten, die zur Erstellung der 1-Minuten-Balken im Chart verwendet wurden, in das Fenster der Marktübersicht überträgt.
Entwicklung eines Replay System (Teil 28): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II)
Als man begann, die ersten rechenfähigen Systeme zu entwickeln, war für alles die Mitwirkung von Ingenieuren erforderlich, die das Projekt sehr gut kennen mussten. Wir sprechen von den Anfängen der Computertechnologie, einer Zeit, in der es noch nicht einmal Terminals zum Programmieren gab. Im Laufe der Entwicklung, als immer mehr Menschen daran interessiert waren, etwas zu erschaffen, entstanden neue Ideen und Wege der Programmierung, die das frühere Wechseln der Steckverbindungen ersetzten. Zu diesem Zeitpunkt erschienen die ersten Terminals.
Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum
In diesem Artikel erörtern wir Methoden zur Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich. Hervorhebung des Nutzens der Untersuchung der Leistungsspektren von Zeitreihen bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir einige der nützlichen Perspektiven erörtern, die sich aus der Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich unter Verwendung der diskreten Fourier-Transformation (dft) ergeben.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 54): Einsatz von Random Encoder für eine effiziente Forschung (RE3)
Wann immer wir Methoden des Verstärkungslernens in Betracht ziehen, stehen wir vor dem Problem der effizienten Erkundung der Umgebung. Die Lösung dieses Problems führt häufig dazu, dass der Algorithmus komplizierter wird und zusätzliche Modelle trainiert werden müssen. In diesem Artikel werden wir einen alternativen Ansatz zur Lösung dieses Problems betrachten.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 22): Unüberwachtes Lernen von rekurrenten Modellen
Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Diesmal schlage ich vor, dass wir die Eigenschaften von AutoAutoencodern bei der Anwendung auf das Training rekurrenter Modelle diskutieren.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)
In diesem Artikel werde ich die Optimierungsmethode des Firefly-Algorithmus (FA) betrachten. Dank der Änderung hat sich der Algorithmus von einem Außenseiter zu einem echten Tabellenführer entwickelt.
Rebuy-Algorithmus: Handelssimulation mit mehreren Währungen
In diesem Artikel werden wir ein mathematisches Modell zur Simulation der Preisbildung in mehreren Währungen erstellen und die Untersuchung des Diversifizierungsprinzips als Teil der Suche nach Mechanismen zur Steigerung der Handelseffizienz abschließen, die ich im vorherigen Artikel mit theoretischen Berechnungen begonnen habe.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 6): Automatisieren der Auswahl einer Instanzgruppe
Nach der Optimierung der Handelsstrategie erhalten wir eine Reihe von Parametern. Wir können sie verwenden, um mehrere Instanzen von Handelsstrategien zu erstellen, die in einem EA kombiniert werden. Früher haben wir das manuell gemacht. Hier werden wir versuchen, diesen Prozess zu automatisieren.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 06): Erste Verbesserungen (I)
In diesem Artikel werden wir mit der Stabilisierung des gesamten Systems beginnen, ohne die wir möglicherweise nicht in der Lage sind, mit den nächsten Schritten fortzufahren.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 56): Nuklearnorm als Antrieb für die Erkundung nutzen
Die Untersuchung der Umgebung beim Verstärkungslernen ist ein dringendes Problem. Wir haben uns bereits mit einigen Ansätzen beschäftigt. In diesem Artikel werden wir uns eine weitere Methode ansehen, die auf der Maximierung der Nuklearnorm beruht. Es ermöglicht den Agenten, Umgebungszustände mit einem hohen Maß an Neuartigkeit und Vielfalt zu erkennen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 66): Explorationsprobleme beim Offline-Lernen
Modelle werden offline mit Daten aus einem vorbereiteten Trainingsdatensatz trainiert. Dies bietet zwar gewisse Vorteile, hat aber den Nachteil, dass die Informationen über die Umgebung stark auf die Größe des Trainingsdatensatzes komprimiert werden. Das wiederum schränkt die Möglichkeiten der Erkundung ein. In diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, einen Trainingsdatensatz mit möglichst unterschiedlichen Daten zu füllen.
Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt (Teil II): Vorhersage technischer Indikatoren
Wussten Sie, dass die Vorhersage bestimmter technischer Indikatoren genauer ist als die Vorhersage des zugrunde liegenden Preises eines gehandelten Symbols? Lernen Sie mit uns, wie Sie diese Erkenntnisse für bessere Handelsstrategien nutzen können.
Vom Neuling zum Experten: Umfassende Fehlersuche in MQL5
Die Problemlösung kann eine prägnante Routine für die Beherrschung komplexer Fertigkeiten, wie die Programmierung in MQL5, schaffen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, sich auf die Lösung von Problemen zu konzentrieren und gleichzeitig Ihre Fähigkeiten zu entwickeln. Je mehr Probleme Sie lösen, desto mehr fortgeschrittenes Fachwissen erwerben Sie. Ich persönlich glaube, dass die Fehlersuche der effektivste Weg ist, das Programmieren zu beherrschen. Heute werden wir den Prozess der Codebereinigung durchgehen und die besten Techniken besprechen, um ein unordentliches Programm in ein sauberes, funktionales Programm zu verwandeln. Lesen Sie diesen Artikel und gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 03): Shannonsche Entropie
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. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte.
DoEasy. Steuerung (Teil 19): Verschieben der Registerkarten in TabControl, Ereignisse im WinForms-Objekt
In diesem Artikel werde ich die Funktionsweise zum Verschieben (scrolling) von Registerkartenüberschriften in TabControl mithilfe von Scroll-Schaltflächen erstellen. Die Funktionalität ist dazu gedacht, Tabulator-Kopfzeilen in einer einzigen Zeile auf beiden Seiten des Steuerelements zu platzieren.