Artikel über das Programmieren in MQL5

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.

Lernen Sie, wie Sie Chart-Objekte in MQL5 mit aktuellen und historischen Daten erstellen und anpassen. Dieser projektbasierte Leitfaden hilft Ihnen bei der Visualisierung von Handelsgeschäften und der praktischen Anwendung von MQL5-Konzepten, was die Erstellung von Tools, die auf Ihre Handelsanforderungen zugeschnitten sind, erleichtert.

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.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Handelsgeschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

In diesem Artikel entwickeln wir ein dynamisches RSI-Indikator-Dashboard in MQL5, das Händlern Echtzeit-RSI-Werte für verschiedene Symbole und Zeitrahmen anzeigt. Das Dashboard bietet interaktive Schaltflächen, Echtzeit-Updates und farbkodierte Indikatoren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Implementierung des Deus EA, der auf den Indikatoren RSI und Gleitender Durchschnitt zur Steuerung des automatisierten Handels basiert.

Erfahren Sie, wie Sie jedem Markt, mit dem Sie handeln möchten, einen Schritt voraus sein können, unabhängig von dem derzeitigen Niveau Ihrer Fähigkeiten.

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.

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.

In diesem Artikel entwickeln wir ein mehrstufiges Zone Recovery System in MQL5, das den RSI zur Erzeugung von Handelssignalen nutzt. Jede Signalinstanz wird dynamisch zu einer Array-Struktur hinzugefügt, sodass das System mehrere Signale gleichzeitig innerhalb der Zonenwiederherstellungslogik verwalten kann. Mit diesem Ansatz zeigen wir, wie man komplexe Handelsverwaltungsszenarien effektiv handhabt und gleichzeitig einen skalierbaren und robusten Codeentwurf beibehält.

Bevor wir zur zweiten Stufe der Entwicklung übergehen, müssen wir einige Ideen überarbeiten. Wissen Sie, wie Sie MQL5 dazu bringen können, das zu tun, was Sie brauchen? Haben Sie jemals versucht, über das hinauszugehen, was in der Dokumentation enthalten ist? Wenn nicht, dann machen Sie sich bereit. Denn wir werden etwas tun, was die meisten Menschen normalerweise nicht tun.

Die Zahl der Strategien, die in einen Expert Advisor integriert werden können, ist praktisch unbegrenzt. Jede zusätzliche Strategie erhöht jedoch die Komplexität des Algorithmus. Durch die Einbeziehung mehrerer Strategien kann sich ein Expert Advisor besser an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen, was seine Rentabilität erhöhen kann. Heute werden wir uns mit der Implementierung von MQL5 für eine der bekannten, von Richard Donchian entwickelten Strategien befassen, da wir die Funktionalität unseres Trend Constraint Expert weiter verbessern wollen.

Dieser Artikel ist die Fortsetzung einer Serie, die sich mit der Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 beschäftigt. Hier untersuchen wir, wie die Graphentheorie mit Monoiden und anderen Datenstrukturen bei der Entwicklung einer Ausstiegsstrategie für ein Handelssystem integriert werden kann.

Obwohl dies der dritte Artikel zu diesem Thema ist, muss ich für diejenigen, die den Unterschied zwischen dem Aktienmarkt und dem Devisenmarkt noch nicht verstanden haben, erklären: Der große Unterschied besteht darin, dass es auf dem Devisenmarkt keine Informationen über einige Punkte gibt, die im Laufe des Handels tatsächlich aufgetreten sind.

In diesem Artikel werden wir einen kurzen Blick auf einige Methoden werfen, um eine Funktion zu erhalten, die unsere Daten in der Datenbank darstellen kann. Ich werde nicht im Detail darauf eingehen, wie man Statistiken und Wahrscheinlichkeitsstudien zur Interpretation der Ergebnisse verwendet. Überlassen wir das denjenigen, die sich wirklich mit der mathematischen Seite der Angelegenheit befassen wollen. Die Erforschung dieser Fragen wird entscheidend sein für das Verständnis dessen, was bei der Untersuchung neuronaler Netze eine Rolle spielt. Hier werden wir dieses Thema in aller Ruhe besprechen.

Die Erweiterung des MQL5-GUI-Panels um dynamische Funktionen kann die Handelserfahrung für die Nutzer erheblich verbessern. Durch die Einbindung interaktiver Elemente, Hover-Effekte und Datenaktualisierungen in Echtzeit wird das Panel zu einem leistungsstarken Werkzeug für moderne Händler.

Wir werden einen Indikator erstellen, der auf dem Gann‘schen 9er-Quadrat basiert, das durch Quadrieren von Zeit und Preis gebildet wird. Wir werden den Code vorbereiten und den Indikator in der Plattform in verschiedenen Zeitintervallen testen.

Der Alligator-Indikator, der von Bill Williams entwickelt wurde, ist ein vielseitiger Indikator zur Trenderkennung, der klare Signale liefert und häufig mit anderen Indikatoren kombiniert wird. Die MQL5-Assistenten-Klassen und die Assemblierung ermöglichen es uns, eine Vielzahl von Signalen auf der Basis von Mustern zu testen, und so betrachten wir auch diesen Indikator.

In diesem Artikel greifen wir eine klassische Rohölhandelsstrategie wieder auf, um sie durch den Einsatz von Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens zu verbessern. Wir werden ein Modell der kleinsten Quadrate konstruieren, um zukünftige Brent-Rohölpreise auf der Grundlage der Differenz zwischen Brent- und WTI-Rohölpreisen vorherzusagen. Unser Ziel ist es, einen Frühindikator für künftige Veränderungen der Brent-Preise zu ermitteln.

Jetzt erfolgt die Erstellung an der gleichen Stelle, an der wir die Ticks in Balken umgewandelt haben. Wenn also bei der Konvertierung etwas schief geht, werden wir den Fehler sofort bemerken. Dies liegt daran, dass derselbe Code, der die 1-Minuten-Balken während des schnellen Vorlaufs auf dem Chart platziert, auch für das Positionierungssystem verwendet wird, um die Balken während der normalen Performance zu platzieren. Mit anderen Worten: Der Code, der für diese Aufgabe zuständig ist, wird nirgendwo anders dupliziert. Auf diese Weise erhalten wir ein viel besseres System sowohl für die Instandhaltung als auch für die Verbesserung.

Seit den ersten Artikeln, die sich mit dem Verstärkungslernen befassten, haben wir uns auf die eine oder andere Weise mit zwei Problemen befasst: der Erkundung der Umgebung und der Bestimmung der Belohnungsfunktion. Jüngste Artikel haben sich mit dem Problem der Exploration beim Offline-Lernen befasst. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, bei dem die Autoren die Belohnungsfunktion vollständig eliminiert haben.

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.

In diesem Artikel automatisieren wir das Erkennen von Auftragsblöcken in MQL5 mithilfe der reinen Preisaktionsanalyse. Wir definieren Auftragsblöcke, implementieren ihre Erkennung und integrieren die automatische Handelsausführung. Schließlich führen wir einen Backtest der Strategie durch, um ihre Leistung zu bewerten.

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit den Preismustern in der DoEasy-Bibliothek beschäftigen. Wir werden auch die Klasse für das Muster der „Inside-Bar“ der Price Action Formationen erstellen.