Artikel über das Programmieren in MQL5

Wir setzen die Diskussion über die Familie der Entscheidungstransformationsmethoden fort. In einem früheren Artikel haben wir bereits festgestellt, dass das Training des Transformators, der der Architektur dieser Methoden zugrunde liegt, eine ziemlich komplexe Aufgabe ist und einen großen gekennzeichneten Datensatz für das Training erfordert. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Verwendung von ungekennzeichneten Trajektorien für das vorläufige Modelltraining vorgestellt.

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.

Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.

In diesem Artikel werden wir versuchen, unsere eigene Handelsstrategie zu entwickeln. Jede Handelsstrategie muss auf einer Art statistischem Vorteil beruhen. Außerdem sollte dieser Vorteil noch lange Zeit bestehen.

Ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand eines beliebten technischen Indikators entwickelt. In diesem Artikel werden wir lernen, wie man das mit Hilfe des Relativen Vigot-Index-Indikators tun kann.

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.

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.

Heute besprechen wir eine funktionierende Telegram-Integration für MetaTrader 5 Indikator-Benachrichtigungen, die die Leistungsfähigkeit von MQL5 in Zusammenarbeit mit Python und der Telegram Bot API nutzt. Wir werden alles im Detail erklären, damit niemand etwas verpasst. Am Ende dieses Projekts werden Sie wertvolle Erkenntnisse gewonnen haben, die Sie in Ihren Projekten anwenden können.

In diesem Artikel wird ein Ansatz zur Erstellung von Handelsstrategien für Gold mithilfe von maschinellem Lernen vorgestellt. Betrachtet man den vorgeschlagenen Ansatz zur Analyse und Prognose von Zeitreihen aus verschiedenen Blickwinkeln, so lassen sich seine Vor- und Nachteile im Vergleich zu anderen Methoden zur Erstellung von Handelssystemen, die ausschließlich auf der Analyse und Prognose von Finanzzeitreihen beruhen, feststellen.

In den ersten Minuten nach der Veröffentlichung einer wichtigen Wirtschaftsnachricht ist das Risiko eines „Whipsaw“ extrem hoch. In diesem kurzen Zeitfenster können Kursbewegungen unberechenbar und volatil sein und oft beide Seiten von schwebenden Aufträgen auslösen. Kurz nach der Veröffentlichung – in der Regel innerhalb einer Minute – stabilisiert sich der Markt in der Regel und nimmt den vorherrschenden Trend wieder auf oder korrigiert ihn mit der üblichen Volatilität. In diesem Abschnitt werden wir einen alternativen Ansatz für den Nachrichtenhandel untersuchen, um seine Wirksamkeit als wertvolle Ergänzung zum Instrumentarium eines Händlers zu bewerten. Lesen Sie weiter, um weitere Einblicke und Details zu dieser Diskussion zu erhalten.

Implementierung der Klasse Logger zur Vereinheitlichung und Strukturierung von Meldungen, die in das Expertenprotokoll ausgegeben werden. Anschluss an das Seq Logsammel- und Analysesystem. Online-Überwachung der Log-Meldungen.

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.

In diesem Artikel werden wir unsere Artikel über Entwurfsmuster fortsetzen, nachdem wir gelernt haben, wie wichtig dieses Thema für uns als Entwickler ist, um erweiterbare, zuverlässige Anwendungen nicht nur mit der Programmiersprache MQL5, sondern auch mit anderen zu entwickeln. Wir werden eine andere Art von Entwurfsmustern kennenlernen, nämlich die strukturellen, um zu lernen, wie man Systeme entwirft, indem man das, was wir als Klassen haben, zur Bildung größerer Strukturen verwendet.

In den Verstärkungslernmodellen, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben, haben wir verschiedene Varianten von Faltungsnetzwerken verwendet, die in der Lage sind, verschiedene Objekte in den Originaldaten zu identifizieren. Der Hauptvorteil von Faltungsnetzen ist die Fähigkeit, Objekte unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Gleichzeitig sind Faltungsnetzwerke nicht immer leistungsfähig, wenn es zu verschiedenen Verformungen von Objekten und Rauschen kommt. Dies sind die Probleme, die das relationale Modell lösen kann.

Dies ist ein neuer Artikel in der Serie, in der wir lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren entwickelt. Dieses Mal werden wir den Market Facilitation Index von Bill Williams (BW MFI) besprechen.

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.

Dies ist ein neuer Artikel, der unsere Serie für Anfänger fortsetzt, in der es darum geht, wie man ein Handelssystem basierend auf einigen der beliebten Indikatoren entwirft. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, nämlich das On Balance Volume (OBV), und wir werden lernen, wie wir ihn verwenden und ein darauf basierendes Handelssystem entwerfen können.

Dieser Artikel beschreibt vier Methoden zur Verbindung von MQL5-Code mit einer Postgres-Datenbank und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung für eine dieser Methoden, eine REST-API, unter Verwendung des Windows Subsystem For Linux (WSL). Eine Demo-Anwendung für die API wird zusammen mit dem entsprechenden MQL5-Code zum Einfügen von Daten und Abfragen der entsprechenden Tabellen sowie einem Demo-Expert Advisor zum Abrufen dieser Daten bereitgestellt.

Der Artikel befasst sich mit einer Optimierungsmethode, die auf den Prinzipien des körpereigenen Immunsystems basiert - Mikro-Künstliches Immunsystem (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS) - eine Modifikation von AIS. Micro-AIS verwendet ein einfacheres Modell des Immunsystems und einfache Informationsverarbeitungsprozesse des Immunsystems. In dem Artikel werden auch die Vor- und Nachteile von Mikro-AIS im Vergleich zu herkömmlichen AIS erörtert.

Wir haben bereits einige Fortschritte bei der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs mit mehreren parallel arbeitenden Strategien gemacht. In Anbetracht der gesammelten Erfahrungen sollten wir die Architektur unserer Lösung überprüfen und versuchen, sie zu verbessern, bevor wir zu weit vorpreschen.

Meistern Sie die Macht des VWAP mit unserem umfassenden Leitfaden! Lernen Sie, wie Sie mit MQL5 und Python die VWAP-Analyse in Ihre Handelsstrategie integrieren können. Optimieren Sie Ihre Markteinblicke und verbessern Sie Ihre Handelsentscheidungen noch heute.

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.

Dieser Artikel untersucht eine Handelsstrategie, die die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) mit Bollinger-Bändern integriert und kategorische Zonenvorhersagen für strategische Markteinstiegssignale nutzt.

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.

Der Artikel behandelt die praktischen Aspekte der Verwendung von Optimierungsalgorithmen, um die besten EA-Parameter im laufenden Betrieb zu finden, sowie die Virtualisierung von Handelsoperationen und EA-Logik. Der Artikel kann als Anleitung für die Implementierung von Optimierungsalgorithmen in einen EA verwendet werden.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System für die Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“, das das Kreuzen der gleitende Durchschnitte mit Periodenlängen von 14 und 50 als Signale verwendet, die durch einen 14-periodischen RSI-Filter bestätigt werden. Das System umfasst einen Filter für den Handelstag, Signalpfeile mit Kommentaren und ein Echtzeit-Dashboard zur Überwachung. Dieser Ansatz gewährleistet Präzision und Anpassungsfähigkeit beim automatisierten Handel.