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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Erstellen von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren
In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundsätzen der Erstellung von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren befassen. Wir werden auch sehen, wie man auf die Daten solcher Indikatoren von Expert Advisors und anderen Indikatoren zugreifen kann. Wir werden die Hauptmerkmale der Verwendung von Multi-Indikatoren in Expert Advisors und Indikatoren besprechen und sehen, wie man sie durch nutzerdefinierte Indikatorpuffer darstellen kann.
Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 2
Dieser Artikel ist Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir unsere Code-Organisation, die ersten Header-Dateien und Klassen, und wie wir unsere Tests schreiben. Dieser Artikel enthält auch kurze Hinweise auf die Praxis der testgetriebenen Entwicklung und wie wir sie in diesem Projekt anwenden.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Nelder-Mead- oder Simplex-Suchverfahren (NM)
Der Artikel stellt eine vollständige Untersuchung der Nelder-Mead-Methode vor und erklärt, wie das Simplex (Funktionsparameterraum) bei jeder Iteration geändert und neu angeordnet wird, um eine optimale Lösung zu erreichen, und beschreibt, wie die Methode verbessert werden kann.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 21): Natürliche Transformationen mit LDA
In diesem Artikel, dem 21. in unserer Reihe, geht es weiter mit einem Blick auf natürliche Transformationen und wie sie mit Hilfe der linearen Diskriminanzanalyse umgesetzt werden können. Wir stellen diese Anwendungen in einem Signalklassenformat vor, wie im vorherigen Artikel.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 60): Online Decision Transformer (ODT)
Die letzten beiden Artikel waren der Decision-Transformer-Methode gewidmet, die Handlungssequenzen im Rahmen eines autoregressiven Modells der gewünschten Belohnungen modelliert. In diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Optimierungsalgorithmus für diese Methode ansehen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)
In diesem Artikel werde ich den Optimierungsalgorithmus Affen-Algorithmus (MA, Monkey Algorithmus) betrachten. Die Fähigkeit dieser Tiere, schwierige Hindernisse zu überwinden und die unzugänglichsten Baumkronen zu erreichen, bildete die Grundlage für die Idee des MA-Algorithmus.
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 07): Dendrogramme
Die Klassifizierung von Daten zu Analyse- und Prognosezwecken ist ein sehr vielfältiger Bereich des maschinellen Lernens, der eine große Anzahl von Ansätzen und Methoden umfasst. Dieser Beitrag befasst sich mit einem solchen Ansatz, der Agglomerativen Hierarchischen Klassifikation.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 09): K-Means-Clustering mit fraktalen Wellen
Das K-Means-Clustering verfolgt den Ansatz, Datenpunkte als einen Prozess zu gruppieren, der sich zunächst auf die Makroansicht eines Datensatzes konzentriert und zufällig generierte Clusterzentren verwendet, bevor er heranzoomt und diese Zentren anpasst, um den Datensatz genau darzustellen. Wir werden uns dies ansehen und einige Anwendungsfälle ausnutzen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Stochastische Diffusionssuche (SDS)
Der Artikel behandelt die stochastische Diffusionssuche (SDS), einen sehr leistungsfähigen und effizienten Optimierungsalgorithmus, der auf den Prinzipien des Random Walk basiert. Der Algorithmus ermöglicht es, optimale Lösungen in komplexen mehrdimensionalen Räumen zu finden, wobei er sich durch eine hohe Konvergenzgeschwindigkeit und die Fähigkeit auszeichnet, lokale Extrema zu vermeiden.
Quantisierung beim maschinellen Lernen (Teil 2): Datenvorverarbeitung, Tabellenauswahl, Training von CatBoost-Modellen
Der Artikel befasst sich mit der praktischen Anwendung der Quantisierung bei der Konstruktion von Baummodellen. Die Methoden zur Auswahl von Quantentabellen und zur Datenvorverarbeitung werden berücksichtigt. Es werden keine komplexen mathematischen Gleichungen verwendet.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 17): Geld von Bäumen? Die Kunst und Wissenschaft der Random Forests im Devisenhandel
Entdecken Sie die Geheimnisse der algorithmischen Alchemie, während wir Sie durch die Mischung aus Kunstfertigkeit und Präzision bei der Entschlüsselung von Finanzlandschaften führen. Entdecken Sie, wie Random Forests Daten in Vorhersagefähigkeiten umwandeln und eine einzigartige Perspektive für die Navigation auf dem komplexen Terrain der Aktienmärkte bieten. Begleiten Sie uns auf dieser Reise in das Herz der Finanzmagie, wo wir die Rolle von Random Forests bei der Gestaltung des Marktgeschehens entmystifizieren und die Türen zu lukrativen Gelegenheiten aufschließen
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 61): Optimismusproblem beim Offline-Verstärkungslernen
Während des Offline-Lernens optimieren wir die Strategie des Agenten auf der Grundlage der Trainingsdaten. Die daraus resultierende Strategie gibt dem Agenten Vertrauen in sein Handeln. Ein solcher Optimismus ist jedoch nicht immer gerechtfertigt und kann zu erhöhten Risiken während des Modellbetriebs führen. Heute werden wir uns mit einer der Methoden zur Verringerung dieser Risiken befassen.
DoEasy. Steuerung (Teil 2): Arbeiten an der Klasse CPanel
Im aktuellen Artikel werde ich einige Fehler im Zusammenhang mit der Handhabung von grafischen Elementen beseitigen und die Entwicklung des CPanel-Steuerelements fortsetzen. Insbesondere werde ich die Methoden zur Einstellung der Parameter der Schriftart implementieren, die standardmäßig für alle Textobjekte des Panels verwendet wird.
DoEasy. Steuerung (Teil 3): Erstellen gebundener Steuerelemente
In diesem Artikel werde ich untergeordnete Steuerelemente erstellen, die an das Basiselement gebunden sind. Die Entwicklung wird unter Verwendung der Basissteuerungsfunktionalität durchgeführt. Außerdem werde ich ein wenig am Schattenobjekt des grafischen Elements basteln, da es immer noch unter einigen Logikfehlern leidet, wenn es auf eines der Objekte angewendet wird, die einen Schatten haben können.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 24): FOREX (V)
Heute werden wir eine Einschränkung aufheben, die bisher Simulationen auf der Grundlage des letzten Kurses verhindert hat, und einen neuen Einstiegspunkt speziell für diese Art von Simulationen einführen. Der gesamte Funktionsmechanismus wird auf den Prinzipien des Devisenmarktes beruhen. Der Hauptunterschied in diesem Verfahren ist die Trennung von Bid- und Last-Simulationen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Methode zur Randomisierung der Zeit und zur Anpassung an die Klasse C_Replay in beiden Simulationen identisch bleibt. Das ist gut, denn Änderungen in einem Modus führen automatisch zu Verbesserungen im anderen, vor allem wenn es um die Handhabung der Zeit zwischen den Ticks geht.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
Entwicklung eines Replay System (Teil 32): Auftragssystem (I)
Von allen Dingen, die wir bisher entwickelt haben, ist dieses System, wie Sie wahrscheinlich bemerken und letztendlich zustimmen werden, das komplexeste. Nun müssen wir etwas sehr Einfaches tun: unser System soll den Betrieb eines Handelsservers simulieren. Die Notwendigkeit, die Funktionsweise des Handelsservers genau zu implementieren, scheint eine Selbstverständlichkeit zu sein. Zumindest in Worten. Aber wir müssen dies so tun, dass alles nahtlos und transparent für den Nutzer des Wiedergabe-/Simulationssystems ist.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Saplings Sowing and Growing up (SSG)
Der Algorithmus Saplings Sowing and Growing up (SSG, Setzen, Säen und Wachsen) wurde von einem der widerstandsfähigsten Organismen der Erde inspiriert, der unter den verschiedensten Bedingungen überleben kann.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 16): Ein frischer Blick auf die Entscheidungsbäume
Tauchen wir ein in die komplizierte Welt der Entscheidungsbäume in der neuesten Folge unserer Serie über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Dieser Artikel ist auf Händler zugeschnitten, die nach strategischen Einsichten suchen, und dient als umfassende Zusammenfassung, die die wichtige Rolle von Entscheidungsbäumen bei der Analyse von Markttrends beleuchtet. Wir erforschen die Wurzeln und Äste dieser algorithmischen Bäume und erschließen Sie deren Potenzial zur Verbesserung Ihrer Handelsentscheidungen. Erleben Sie mit uns eine erfrischende Perspektive auf Entscheidungsbäume und entdecken Sie, wie sie Ihnen bei der Navigation durch die Komplexität der Finanzmärkte behilflich sein können.
DoEasy. Steuerung (Teil 7): Steuerung der Text Label
In diesem Artikel werde ich die Klasse des WinForms Steuerungsobjekts der Text Label erstellen. Ein solches Objekt kann seinen Container an beliebiger Stelle positionieren, während seine eigene Funktionalität die Funktionalität des MS Visual Studio-Text Label kopiert. Wir werden in der Lage sein, Schriftparameter für einen angezeigten Text festzulegen.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Filterung und Merkmalsextraktion von Frequenzen
In diesem Artikel untersuchen wir die Anwendung digitaler Filter auf Zeitreihen, die im Frequenzbereich dargestellt werden, um einzigartige Merkmale zu extrahieren, die für Vorhersagemodelle nützlich sein können.
DoEasy. Steuerung (Teil 12): WinForms-Objekte Basislistenobjekt, ListBox und ButtonListBox
In diesem Artikel werde ich das Basisobjekt der WinForms-Objektlisten sowie die beiden neuen Objekte erstellen: ListBox und ButtonListBox.
DoEasy. Steuerung (Teil 6): Paneel-Steuerung, automatische Größenanpassung des Containers an den inneren Inhalt
In diesem Artikel werde ich meine Arbeit an dem WinForms-Objekt Panel fortsetzen und seine automatische Größenanpassung an die allgemeine Größe der Dock-Objekte, die sich innerhalb des Paneels befinden, implementieren. Außerdem werde ich die neuen Eigenschaften zum Objekt der Symbolbibliothek hinzufügen.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen
Dieser Artikel, der Teil einer Serie ist, die der kategorientheoretischen Implementierung von Graphen in MQL5 folgt, befasst sich mit Ordnungen. Wir untersuchen, wie Konzepte der Ordnungstheorie monoide Mengen bei der Information über Handelsentscheidungen unterstützen können, indem wir zwei wichtige Ordnungstypen betrachten.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)
In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.
Neuronale Netze sind einfach (Teil 59): Dichotomy of Control (DoC)
Im vorigen Artikel haben wir uns mit dem Decision Transformer vertraut gemacht. Das komplexe stochastische Umfeld des Devisenmarktes erlaubte es uns jedoch nicht, das Potenzial der vorgestellten Methode voll auszuschöpfen. In diesem Artikel werde ich einen Algorithmus vorstellen, der die Leistung von Algorithmen in stochastischen Umgebungen verbessern soll.
Beherrschen der Modellinterpretation: Gewinnen Sie tiefere Einblicke in Ihren Machine Learning-Modelle
Maschinelles Lernen ist ein komplexes und lohnendes Gebiet für jeden, unabhängig von seiner Erfahrung. In diesem Artikel tauchen wir tief in die inneren Mechanismen ein, die den von Ihnen erstellten Modellen zugrunde liegen. Wir erforschen die komplizierte Welt der Merkmale, Vorhersagen und wirkungsvollen Entscheidungen, um die Komplexität zu entschlüsseln und ein sicheres Verständnis der Modellinterpretation zu erlangen. Lernen Sie die Kunst, Kompromisse zu finden, Vorhersagen zu verbessern, die Wichtigkeit von Merkmalen einzustufen und gleichzeitig eine solide Entscheidungsfindung zu gewährleisten. Diese wichtige Lektüre hilft Ihnen, mehr Leistung aus Ihren maschinellen Lernmodellen herauszuholen und mehr Wert aus dem Einsatz von maschinellen Lernmethoden zu ziehen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 08): Perceptrons
Perceptrons, Netze mit einer einzigen ausgeblendeten Schicht, sind ein guter Einstieg für alle, die mit den Grundlagen des automatisierten Handels vertraut sind und sich mit neuronalen Netzen vertraut machen wollen. Wir sehen uns Schritt für Schritt an, wie dies in einer Signalklassen-Assembly realisiert werden könnte, die Teil der MQL5 Wizard-Klassen für Expert Advisors ist.
Quantitative Analyse in MQL5: Implementierung eines vielversprechenden Algorithmus
Wir werden der Frage nachgehen, was eine quantitative Analyse ist und wie sie von den wichtigsten Akteuren eingesetzt wird. Wir werden einen der Algorithmen für die quantitative Analyse in der Sprache MQL5 erstellen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)
In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Shuffled Frog-Leaping Algorithmus (SFL)
Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Shuffled-Frog-Leaping-Algorithmus (SFL) und seiner Fähigkeiten bei der Lösung von Optimierungsproblemen. Der SFL-Algorithmus ist vom Verhalten der Frösche in ihrer natürlichen Umgebung inspiriert und bietet einen neuen Ansatz zur Funktionsoptimierung. Der SFL-Algorithmus ist ein effizientes und flexibles Werkzeug, das eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und optimale Lösungen erzielen kann.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 100): Verbesserungen im Umgang mit erweiterten grafischen Standardobjekten
Im aktuellen Artikel werde ich offensichtliche Fehler bei der gleichzeitigen Behandlung von erweiterten (und Standard-) Grafikobjekten und Formularobjekten auf der Leinwand beseitigen sowie Fehler beheben, die bei dem im vorherigen Artikel durchgeführten Test entdeckt wurden. Der Artikel schließt diesen Teil der Bibliotheksbeschreibung ab.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Differenzielle Evolution (DE)
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).
DoEasy. Steuerung (Teil 11): WinForms Objekte — Gruppen, das WinForms-Objekt CheckedListBox
Der Artikel behandelt die Gruppierung von WinForms-Objekten und die Erstellung des Listenobjekts CheckBox-Objekte.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 25): Vorbereitungen für die nächste Phase
In diesem Artikel schließen wir die erste Phase der Entwicklung unseres Replay- und Simulationssystems ab. Liebe Leserin, lieber Leser, damit bestätige ich, dass das System ein fortgeschrittenes Niveau erreicht hat und den Weg für die Einführung neuer Funktionen ebnet. Ziel ist es, das System noch weiter zu bereichern und es zu einem leistungsfähigen Instrument für die Forschung und Entwicklung von Marktanalysen zu machen.
Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Teil 3): Verwaltung von CSV-Dateien (II)
Dieses Material bietet eine vollständige Anleitung zur Erstellung einer Klasse in MQL5 für die effiziente Verwaltung von CSV-Dateien. Wir werden die Implementierung von Methoden zum Öffnen, Schreiben, Lesen und Umwandeln von Daten sehen. Wir werden auch überlegen, wie wir sie zum Speichern und Abrufen von Informationen nutzen können. Darüber hinaus werden wir die Grenzen und die wichtigsten Aspekte bei der Verwendung einer solchen Klasse erörtern. Dieser Artikel kann eine wertvolle Ressource für diejenigen sein, die lernen wollen, wie man CSV-Dateien in MQL5 verarbeitet.
DoEasy. Steuerung (Teil 10): WinForms-Objekte - Animieren der Nutzeroberfläche
Nun ist es an der Zeit, die grafische Oberfläche zu animieren, indem die Funktionsweise für die Interaktion von Objekten mit Nutzern und Objekten implementiert wird. Die neue Funktionsweise wird auch notwendig sein, damit komplexere Objekte korrekt funktionieren.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 14): Mit Kohonenkarten den Weg in den Märkten finden
Sind Sie auf der Suche nach einem innovativen Ansatz für den Handel, der Ihnen hilft, sich auf den komplexen und sich ständig verändernden Märkten zurechtzufinden? Kohonenkarten (Kohonen maps), eine innovative Form künstlicher neuronaler Netze, können Ihnen helfen, verborgene Muster und Trends in Marktdaten aufzudecken. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Kohonenkarten funktionieren und wie sie zur Entwicklung intelligenter und effektiverer Handelsstrategien genutzt werden können. Egal, ob Sie ein erfahrener Trader sind oder gerade erst anfangen, Sie werden diesen aufregenden neuen Ansatz für den Handel nicht verpassen wollen.