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.
Verfolgen Sie neue Veröffentlichungen und diskutieren Sie über diese im Forum!
Neuer Artikel
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden
Hier werden wir uns ansehen, wie wir zuverlässigere Daten (gehandelte Ticks) im Wiedergabesystem verwenden können, ohne uns Gedanken darüber zu machen, ob sie angepasst sind oder nicht.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 13): Kalenderereignisse mit Datenbankschemata
Dieser Artikel, der auf die Implementierung der Kategorientheorie von Ordnungsrelation in MQL5 folgt, untersucht, wie Datenbankschemata für die Klassifizierung in MQL5 eingebunden werden können. Wir werfen einen einführenden Blick darauf, wie Datenbankschemakonzepte mit der Kategorientheorie verbunden werden können, wenn es darum geht, handelsrelevante Textinformationen (string) zu identifizieren. Im Mittelpunkt stehen die Kalenderereignisse.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 19): Induktion natürlicher Quadrate
Wir setzen unseren Blick auf natürliche Transformationen fort, indem wir die Induktion natürlicher Quadrate besprechen. Leichte Einschränkungen bei der Implementierung von Mehrfachwährungen für Experten, die mit dem MQL5-Assistenten zusammengestellt wurden, bedeuten, dass wir unsere Fähigkeiten zur Datenklassifizierung mit einem Skript demonstrieren. Die wichtigsten Anwendungen sind die Klassifizierung von Preisänderungen und damit deren Vorhersage.
Neuronale Netze im Handel: Praktische Ergebnisse der Methode TEMPO
Wir beschäftigen uns weiter mit TEMPO. In diesem Artikel werden wir die tatsächliche Wirksamkeit der vorgeschlagenen Ansätze anhand realer historischer Daten bewerten.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 25): Dual EMA Fractal Breaker
Die Preisaktion ist ein grundlegender Ansatz zur Identifizierung profitabler Handels-Setups. Die manuelle Überwachung von Kursbewegungen und -mustern kann jedoch schwierig und zeitaufwändig sein. Deshalb entwickeln wir Tools, die das Kursgeschehen automatisch analysieren und rechtzeitig Signale geben, wenn sich potenzielle Chancen ergeben. In diesem Artikel wird ein robustes Tool vorgestellt, das fraktale Ausbrüche zusammen mit dem EMA 14 und dem EMA 200 nutzt, um zuverlässige Handelssignale zu generieren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen mit größerer Zuversicht zu treffen.
Manuelle Backtest leicht gemacht: Aufbau eines nutzerdefinierten Toolkits für Strategietester in MQL5
In diesem Artikel entwickeln wir ein nutzerdefiniertes MQL5-Toolkit für einfache manuelle Backtests im Strategy Tester. Wir erläutern den Aufbau und die Umsetzung des Systems und konzentrieren uns dabei auf interaktive Handelskontrollen. Wir zeigen dann, wie man damit Strategien effektiv testen kann
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 38): Tick Buffer VWAP und Short-Window Imbalance Engine
In Teil 38 bauen wir ein produktionsreifes MT5-Überwachungspanel, das rohe Ticks in umsetzbare Signale umwandelt. Der EA puffert Tick-Daten, um VWAP auf Tick-Ebene, eine Ungleichgewichtsmetrik (Flow) in einen kurzzeitigen Fenster und ATR-basierte Positionsgrößen zu berechnen. Anschließend werden Spread, ATR und Flow mit flimmerarmen Balken visualisiert. Das System berechnet eine vorgeschlagene Losgröße und einen 1R-Stopp und gibt konfigurierbare Warnungen bei engen Spreads, starkem Flow und Randbedingungen aus. Der automatische Handel ist absichtlich deaktiviert; der Schwerpunkt liegt weiterhin auf einer robusten Signalgenerierung und einer sauberen Nutzererfahrung.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 14): Die Geburt des SIMULATORS (IV)
In diesem Artikel werden wir die Entwicklungsphase des Simulators fortsetzen. Diesmal werden wir sehen, wie wir eine Bewegung vom Typ RANDOM WALK effektiv erstellen können. Diese Art von Bewegung ist sehr interessant, denn sie bildet die Grundlage für alles, was auf dem Kapitalmarkt geschieht. Darüber hinaus werden wir beginnen, einige Konzepte zu verstehen, die für die Durchführung von Marktanalysen grundlegend sind.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 97): Unabhängige Handhabung der Bewegung von Formularobjekten
In diesem Artikel werde ich die Implementierung des unabhängigen Ziehens von beliebigen Formularobjekten mit der Maus betrachten. Außerdem werde ich die Bibliothek um Fehlermeldungen und neue Deal-Eigenschaften ergänzen, die zuvor in das Terminal und MQL5 implementiert wurden.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 11): Die Geburt des SIMULATORS (I)
Um die Daten, die die Balken bilden, nutzen zu können, müssen wir auf das Replay verzichten und einen Simulator entwickeln. Wir werden 1-Minuten-Balken verwenden, weil sie den geringsten Schwierigkeitsgrad aufweisen.
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 75): Verbesserung der Leistung von Modellen zur Vorhersage einer Trajektorie
Die Modelle, die wir erstellen, werden immer größer und komplexer. Dies erhöht nicht nur die Kosten für ihr Training, sondern auch für ihren Betrieb. Die Zeit, die für eine Entscheidung benötigt wird, ist jedoch oft entscheidend. In diesem Zusammenhang sollten wir Methoden zur Optimierung der Modellleistung ohne Qualitätseinbußen in Betracht ziehen.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 10): Erstellen von Objekten aus einer Zeichenkette
Der EA-Entwicklungsplan umfasst mehrere Stufen, wobei die Zwischenergebnisse in der Datenbank gespeichert werden. Sie können von dort nur als Zeichenketten oder Zahlen wieder abgerufen werden, nicht als Objekte. Wir brauchen also eine Möglichkeit, die gewünschten Objekte im EA anhand der aus der Datenbank gelesenen Strings neu zu erstellen.
Einführung in MQL5 (Teil 15): Ein Anfängerleitfaden zur Erstellung nutzerdefinierter Indikatoren (IV)
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Preisaktionsindikator in MQL5 erstellen und sich dabei auf Schlüsselpunkte wie Tief (L), Hoch (H), Höheres Tief (HL), Höheres Hoch (HH), Tieferes Tief (LL) und Tieferes Hoch (LH) für die Trendanalyse konzentrieren. Sie erfahren auch, wie Sie die Premium- und Discount-Zonen identifizieren, das 50%-Retracement-Level markieren und das Risiko-Ertrags-Verhältnis zur Berechnung von Gewinnzielen nutzen können. Der Artikel befasst sich auch mit der Bestimmung von Einstiegspunkten, Stop Loss (SL) und Take Profit (TP) auf der Grundlage der Trendstruktur.
Aufbau eines nutzerdefinierten Systems zur Erkennung von Marktregimen in MQL5 (Teil 2): Expert Advisor
Dieser Artikel beschreibt den Aufbau eines adaptiven Expert Advisors (MarketRegimeEA) unter Verwendung des Regime-Detektors aus Teil 1. Er wechselt automatisch die Handelsstrategien und Risikoparameter für steigende, volatile oder Seitwärtsmärkte. Praktische Optimierung, Handhabung von Übergängen und ein Indikator für mehrere Zeitrahmen sind enthalten.
Elastische Netzregression mit Koordinatenabstieg in MQL5
In diesem Artikel untersuchen wir die praktische Umsetzung der elastischen Netzregression, um die Überanpassung zu minimieren und gleichzeitig automatisch nützliche Prädiktoren von solchen zu trennen, die wenig prognostische Kraft haben.
GIT: Was ist das?
In diesem Artikel werde ich ein sehr wichtiges Werkzeug für Entwickler vorstellen. Wenn Sie mit GIT nicht vertraut sind, lesen Sie diesen Artikel, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was es ist und wie man es mit MQL5 verwendet.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 34): Trendline Breakout System mit R-Squared Goodness of Fit
In diesem Artikel entwickeln wir ein Trendlinen-Ausbruchssystem in MQL5, das Unterstützungs- und Widerstandstrendlinien mit Hilfe von Umkehrpunkte identifiziert, die durch die R-Quadrat-Anpassungsgüte und Winkelbeschränkungen validiert werden, um den Ausbruch-Handel zu automatisieren. Unser Plan ist es, innerhalb eines bestimmten Rückblickzeitraums hohe und tiefe Umkehrpunkte zu erkennen, Trendlinien mit einer Mindestanzahl von Berührungspunkten zu konstruieren und sie mithilfe von R-Quadrat-Metriken und Winkelbeschränkungen zu validieren, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Experimente mit Neuronalen Netzen (Teil 4): Schablonen (Templates)
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. Einfache Erklärung.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 55): Contrastive Intrinsic Control (CIC)
Das kontrastive Training ist eine unüberwachte Methode zum Training der Repräsentation. Ziel ist es, ein Modell zu trainieren, das Ähnlichkeiten und Unterschiede in Datensätzen aufzeigt. In diesem Artikel geht es um die Verwendung kontrastiver Trainingsansätze zur Erkundung verschiedener Fähigkeiten des Akteurs (Actor skills).
Einführung in MQL5 (Teil 17): Aufbau von Expert Advisors für eine Trendumkehr
Dieser Artikel zeigt Anfängern, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 erstellt, der auf Basis der Erkennung von Chart-Mustern mit Trendlinienausbrüchen und Umkehrungen handelt. Indem der Leser lernt, wie man Trendlinienwerte dynamisch abruft und mit der Preisaktion vergleicht, wird er in der Lage sein, EAs zu entwickeln, die in der Lage sind, Chart-Muster wie steigende und fallende Trendlinien, Kanäle, Keile, Dreiecke und mehr zu erkennen und zu handeln.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 52): Forschung mit Optimismus und Verteilungskorrektur
Da das Modell auf der Grundlage des Erfahrungswiedergabepuffers trainiert wird, entfernt sich die aktuelle Strategie oder Politik des Akteurs immer weiter von den gespeicherten Beispielen, was die Effizienz des Trainings des Modells insgesamt verringert. In diesem Artikel befassen wir uns mit einem Algorithmus zur Verbesserung der Effizienz bei der Verwendung von Stichproben in Algorithmen des verstärkten Lernens.
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.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 34): Trendline Breakout System mit R-Squared Goodness of Fit
In diesem Artikel entwickeln wir ein Trendlinen-Ausbruchssystem in MQL5, das Unterstützungs- und Widerstandstrendlinien mit Hilfe von Umkehrpunkte identifiziert, die durch die R-Quadrat-Anpassungsgüte und Winkelbeschränkungen validiert werden, um den Ausbruch-Handel zu automatisieren. Unser Plan ist es, innerhalb eines bestimmten Rückblickzeitraums hohe und tiefe Umkehrpunkte zu erkennen, Trendlinien mit einer Mindestanzahl von Berührungspunkten zu konstruieren und sie mithilfe von R-Quadrat-Metriken und Winkelbeschränkungen zu validieren, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 1): Erstellen einer Datenbank
Der Nachrichten basierte Handel kann kompliziert und erdrückend sein. In diesem Artikel werden wir die einzelnen Schritte zur Beschaffung von Nachrichtendaten erläutern. Außerdem werden wir mehr über den MQL5-Wirtschaftskalender und seine Möglichkeiten erfahren.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Ein dem Elektro-Magnetismus ähnlicher Algorithmus (ЕМ)
Der Artikel beschreibt die Prinzipien, Methoden und Möglichkeiten der Anwendung des elektromagnetischen Algorithmus bei verschiedenen Optimierungsproblemen. Der EM-Algorithmus ist ein effizientes Optimierungswerkzeug, das mit großen Datenmengen und mehrdimensionalen Funktionen arbeiten kann.
Die Strategie des Handel eines Liquiditätshungers
Die Strategie des Handel eines Liquiditätshungers (liquidity grab) ist eine Schlüsselkomponente von Smart Money Concepts (SMC), die darauf abzielt, die Aktionen institutioneller Marktteilnehmer zu identifizieren und auszunutzen. Dabei werden Bereiche mit hoher Liquidität, wie z. B. Unterstützungs- oder Widerstandszonen, ins Visier genommen, in denen große Aufträge Kursbewegungen auslösen können, bevor der Markt seinen Trend wieder aufnimmt. In diesem Artikel wird das Konzept des Liquiditätshungers im Detail erklärt und der Entwicklungsprozess des Expert Advisor der Liquiditätshunger-Handelsstrategie in MQL5 skizziert.
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.
Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 5)：Anwendung und Test in einem EA mit Socket
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)
Hier werde ich den relativ neuen Algorithmus Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC) vorstellen, der es ermöglicht, Strategien mit latenten Variablen im Rahmen der Entropiemaximierung zu entwickeln.
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 7): Verfeinerung unseres Modells für die EA-Entwicklung
In diesem Artikel werden wir uns mit der detaillierten Vorbereitung unseres Indikators für die Entwicklung von Expert Advisor (EA) befassen. Unsere Diskussion wird weitere Verfeinerungen der aktuellen Version des Indikators umfassen, um seine Genauigkeit und Funktionsweise zu verbessern. Außerdem werden wir neue Funktionen einführen, die Ausstiegspunkte markieren und damit eine Einschränkung der Vorgängerversion beheben, die nur Einstiegspunkte kennzeichnete.
Datenwissenschaft und ML (Teil 37): Mit Kerzenmustern und AI den Markt schlagen
Kerzenmuster helfen Händlern, die Marktpsychologie zu verstehen und Trends auf den Finanzmärkten zu erkennen. Sie ermöglichen fundiertere Handelsentscheidungen, die zu besseren Ergebnissen führen können. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man Kerzenmuster mit KI-Modellen nutzen kann, um eine optimale Handelsperformance zu erzielen.
Die Handelsgeschäfte direkt auf dem Chart beurteilen, statt in der Handelshistorie unterzugehen
In diesem Artikel werden wir ein einfaches Tool für die bequeme Anzeige von Positionen und Handelsgeschäften direkt auf dem Chart mit Schlüsselnavigation erstellen. So können die Händler einzelne Handelsgeschäfte visuell prüfen und erhalten alle Informationen über die Handelsergebnisse direkt vor Ort.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 23): Neues Auftragssystems (VI)
Wir werden das Auftragssystem flexibler gestalten. Hier werden wir Änderungen am Code in Erwägung ziehen, die ihn flexibler machen, sodass wir die Positionsstopp-Levels viel schneller ändern können.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 19): Erforderliche Anpassungen
Hier werden wir den Boden bereiten, damit wir, wenn wir neue Funktionen zum Code hinzufügen müssen, dies reibungslos und einfach tun können. Der derzeitige Kodex kann einige der Dinge, die notwendig sind, um sinnvolle Fortschritte zu erzielen, noch nicht abdecken oder behandeln. Wir müssen alles strukturieren, damit wir bestimmte Dinge mit minimalem Aufwand umsetzen können. Wenn wir alles richtig machen, erhalten wir ein wirklich universelles System, das sich sehr leicht an jede Situation anpassen lässt, die es zu bewältigen gilt.
Entwicklung eines Replay System (Teil 31): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (V)
Wir brauchen einen Timer, der anzeigt, wie viel Zeit bis zum Ende der Wiedergabe/Simulation verbleibt. Dies mag auf den ersten Blick eine einfache und schnelle Lösung sein. Viele versuchen einfach, sich anzupassen und das gleiche System zu verwenden, das der Handelsserver verwendet. Aber es gibt eine Sache, die viele Leute nicht bedenken, wenn sie über diese Lösung nachdenken: Bei der Wiederholung und noch mehr bei der Simulation funktioniert die Uhr anders. All dies erschwert die Schaffung eines solchen Systems.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 42): Modell der Prokrastination, Ursachen und Lösungen
Im Kontext des Verstärkungslernens kann die Prokrastination (Zögern) eines Modells mehrere Ursachen haben. Der Artikel befasst sich mit einigen der möglichen Ursachen für Prokrastination bei Modellen und mit Methoden zu deren Überwindung.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 13): DBSCAN für eine Klasse für Expertensignale
Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise (DBSCAN) ist eine unüberwachte Form der Datengruppierung, die kaum Eingabeparameter benötigt, außer 2, was im Vergleich zu anderen Ansätzen wie K-Means ein Segen ist. Wir gehen der Frage nach, wie dies für das Testen und schließlich den Handel mit den von Wizard zusammengestellten Expert Advisers konstruktiv sein kann
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 88): Zeitreihen-Dense-Encoder (TiDE)
In dem Bestreben, möglichst genaue Prognosen zu erhalten, verkomplizieren die Forscher häufig die Prognosemodelle. Dies wiederum führt zu höheren Kosten für Training und Wartung der Modelle. Ist eine solche Erhöhung immer gerechtfertigt? In diesem Artikel wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Einfachheit und Schnelligkeit linearer Modelle nutzt und Ergebnisse liefert, die mit den besten Modellen mit einer komplexeren Architektur vergleichbar sind.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 42): ADX-Oszillator
Der ADX ist ein weiterer relativ beliebter technischer Indikator, der von einigen Händlern verwendet wird, um die Stärke eines vorherrschenden Trends zu messen. Als Kombination von zwei anderen Indikatoren stellt er einen Oszillator dar, dessen Muster wir in diesem Artikel mit Hilfe der MQL5-Assistentengruppe und ihrer Unterstützungsklassen untersuchen.