Artikel über das Programmieren in MQL5

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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 einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 2): Hinzufügen von Steuerelementen und Reaktionsfähigkeit

Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 2): Hinzufügen von Steuerelementen und Reaktionsfähigkeit

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.
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Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 3): Analytics Master — EA

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 3): Analytics Master — EA

Der Übergang von einem einfachen Handelsskript zu einem voll funktionsfähigen Expert Advisor (EA) kann Ihre Handelserfahrung erheblich verbessern. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein System, das Ihre Charts automatisch überwacht, wichtige Berechnungen im Hintergrund durchführt und regelmäßig alle zwei Stunden Updates liefert. Dieser EA ist in der Lage, die wichtigsten Kennzahlen zu analysieren, die für fundierte Handelsentscheidungen wichtig sind, und stellt sicher, dass Sie Zugang zu den aktuellsten Informationen haben, um Ihre Strategien effektiv anzupassen.
Video: Als Nächstes tragen Sie den Servernamen, Ihre Kontonummer und das Master-Passwort an.
Video: Als Nächstes tragen Sie den Servernamen, Ihre Kontonummer und das Master-Passwort an.

Video: Als Nächstes tragen Sie den Servernamen, Ihre Kontonummer und das Master-Passwort an.

Die Mehrheit der Studenten in meinen Kursen war der Meinung, dass MQL5 wirklich schwer zu verstehen ist. Darüber hinaus suchten sie nach einer einfachen Methode, um einige Prozesse zu automatisieren. Entdecken Sies, wie Sie sofort mit MQL5 arbeiten können, einfach durch das Lesen der in diesem Artikel enthaltenen Informationen. Selbst, wenn Sie noch nie etwas programmiert haben. Und auch für den Fall, dass Sie die vorhergehenden Illustrationen, die Sie beobachtet haben, nicht nachvollziehen können.
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Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 2

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.
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Matrix-Faktorisierung: Die Grundlagen

Matrix-Faktorisierung: Die Grundlagen

Da das Ziel hier didaktisch ist, werden wir so einfach wie möglich vorgehen. Das heißt, wir werden nur das implementieren, was wir brauchen: Matrixmultiplikation. Sie werden heute sehen, dass dies ausreicht, um die Matrix-Skalar-Multiplikation zu simulieren. Die größte Schwierigkeit, auf die viele Menschen bei der Implementierung von Code mit Matrixfaktorisierung stoßen, ist folgende: Im Gegensatz zur skalaren Faktorisierung, bei der in fast allen Fällen die Reihenfolge der Faktoren das Ergebnis nicht verändert, ist dies bei der Verwendung von Matrizen nicht der Fall.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 8): Belastungstest und Handhabung eines neuen Balkens

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 8): Belastungstest und Handhabung eines neuen Balkens

Im weiteren Verlauf haben wir immer mehr gleichzeitig laufende Instanzen von Handelsstrategien in einem EA verwendet. Versuchen wir herauszufinden, wie viele Instanzen wir erreichen können, bevor wir an Ressourcengrenzen stoßen.
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Verschaffen Sie sich einen Vorteil gegenüber jedem Markt (Teil V): FRED EURUSD Alternative Daten

Verschaffen Sie sich einen Vorteil gegenüber jedem Markt (Teil V): FRED EURUSD Alternative Daten

In der heutigen Diskussion haben wir alternative tägliche Daten der St. Louis Federal Reserve zum Broad US-Dollar Index und eine Reihe anderer makroökonomischer Indikatoren verwendet, um den zukünftigen EURUSD-Wechselkurs vorherzusagen. Obwohl die Daten nahezu perfekt zu korrelieren scheinen, konnten wir leider keine wesentlichen Verbesserungen der Modellgenauigkeit feststellen, was uns möglicherweise zu der Annahme veranlasst, dass Anleger stattdessen besser auf gewöhnliche Marktnotierungen zurückgreifen sollten.
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Wie man ein Handelsjournal mit MetaTrader und Google-Tabellen erstellt

Wie man ein Handelsjournal mit MetaTrader und Google-Tabellen erstellt

Erstellen eines Handelsjournals mit MetaTrader und Google-Tabellen! Sie lernen, wie Sie Ihre Handelsdaten über HTTP POST synchronisieren und über HTTP-Anfragen abrufen können. Am Ende haben Sie ein Handelsjournal, das Ihnen hilft, Ihre Geschäfte effektiv und effizient zu überblicken.
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Entwicklung eines volatilitätsbasierten Ausbruchssystems

Entwicklung eines volatilitätsbasierten Ausbruchssystems

Das auf der Volatilität basierende Breakout-System identifiziert Marktbereiche und handelt dann, wenn der Preis über oder unter diese Niveaus bricht, gefiltert durch Volatilitätsmaße wie ATR. Dieser Ansatz hilft, starke Richtungsbewegungen zu erfassen.
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Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 100): Verbesserungen im Umgang mit erweiterten grafischen Standardobjekten

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.
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Beherrschen der Modellinterpretation: Gewinnen Sie tiefere Einblicke in Ihren Machine Learning-Modelle

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.
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DRAW_ARROW Zeichnungstyp in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren

DRAW_ARROW Zeichnungstyp in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren

In diesem Artikel werden wir uns mit Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren beschäftigen, die Pfeile zeichnen. Wir werden auch die Klassenmethoden für die korrekte Anzeige von Pfeilen verbessern, die Daten von Pfeilindikatoren anzeigen, die auf einem Symbol/einer Periode berechnet wurden, das/die nicht mit dem Symbol/der Periode des aktuellen Charts übereinstimmt.
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DoEasy. Dienstfunktionen (Teil 2): Das Muster der „Inside-Bar“

DoEasy. Dienstfunktionen (Teil 2): Das Muster der „Inside-Bar“

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.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 12): Entwicklung eines Risikomanagers auf der Ebene des Eigenhandels

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 12): Entwicklung eines Risikomanagers auf der Ebene des Eigenhandels

In dem EA, der hier entwickelt wird, haben wir bereits einen bestimmten Mechanismus zur Kontrolle des Drawdowns. Sie ist jedoch probabilistischer Natur, da sie auf den Ergebnissen von Tests mit historischen Preisdaten beruht. Daher kann der Drawdown manchmal die maximal erwarteten Werte übersteigen (wenn auch mit einer geringen Wahrscheinlichkeit). Versuchen wir, einen Mechanismus hinzuzufügen, der die garantierte Einhaltung der festgelegten Drawdown-Höhe gewährleistet.
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Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen (Teil II): Abstimmung tiefer neuronaler Netze

Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen (Teil II): Abstimmung tiefer neuronaler Netze

Modelle für maschinelles Lernen verfügen über verschiedene einstellbare Parameter. In dieser Artikelserie werden wir untersuchen, wie Sie Ihre KI-Modelle mithilfe der SciPy-Bibliothek an Ihren spezifischen Markt anpassen können.
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Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 12): External Flow (III) TrendMap

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 12): External Flow (III) TrendMap

Das Marktgeschehen wird von den Kräften zwischen Bullen und Bären bestimmt. Es gibt bestimmte Niveaus, die der Markt aufgrund der auf ihn wirkenden Kräfte einhält. Fibonacci- und VWAP-Levels sind besonders wirkungsvoll, um das Marktverhalten zu beeinflussen. Begleiten Sie mich in diesem Artikel bei der Erforschung einer Strategie, die auf VWAP und Fibonacci-Levels zur Signalgenerierung basiert.
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Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 1): Implementierung der JSON-Verarbeitung für KI-APIs

Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 1): Implementierung der JSON-Verarbeitung für KI-APIs

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des JSON-Parsing in MQL5, um den Datenaustausch für die KI-API-Integration zu handhaben, wobei wir uns auf eine JSON-Klasse zur Verarbeitung von JSON-Strukturen konzentrieren. Wir implementieren Methoden zur Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten, die verschiedene Datentypen wie Strings, Zahlen und Objekte unterstützen. Dies ist für die Kommunikation mit KI-Diensten wie ChatGPT unerlässlich und ermöglicht zukünftige KI-gesteuerte Handelssysteme, indem es eine genaue Datenverarbeitung und -manipulation gewährleistet.
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Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 2): Entwicklung eines ChatGPT-integrierten Programms mit Nutzeroberfläche

Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 2): Entwicklung eines ChatGPT-integrierten Programms mit Nutzeroberfläche

In diesem Artikel entwickeln wir ein in ChatGPT integriertes Programm in MQL5 mit einer Nutzeroberfläche, das das JSON-Parsing-Framework aus Teil 1 nutzt, um Prompts an die API von OpenAI zu senden und die Antworten auf einem MetaTrader 5-Chart anzuzeigen. Wir implementieren ein Dashboard mit einem Eingabefeld, einer Übermittlungsschaltfläche und einer Antwortanzeige, wobei wir die API-Kommunikation und den Textumbruch für die Nutzerinteraktion übernehmen.
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Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 5): Variable Positionsgrößen

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 5): Variable Positionsgrößen

In den vorangegangenen Teilen konnte der in Entwicklung befindliche Expert Advisor (EA) nur eine feste Positionsgröße für den Handel verwenden. Dies ist für Testzwecke akzeptabel, aber für den Handel mit einem echten Konto nicht ratsam. Lassen Sie uns den Handel mit variablen Positionsgrößen ermöglichen.
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Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 2): Senden von Signalen von MQL5 an Telegram

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 2): Senden von Signalen von MQL5 an Telegram

In diesem Artikel erstellen wir einen in MQL5-Telegram integrierten Expert Advisor, der Moving Average Crossover Signale an Telegram sendet. Wir erläutern den Prozess der Erzeugung von Handelssignalen aus gleitenden Durchschnittsübergängen, die Implementierung des erforderlichen Codes in MQL5 und die Sicherstellung der nahtlosen Integration. Das Ergebnis ist ein System, das Handelswarnungen in Echtzeit direkt an Ihren Telegram-Gruppenchat sendet.
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Einführung in MQL5 (Teil 11): Eine Anleitung für Anfänger zur Arbeit mit integrierten Indikatoren in MQL5 (II)

Einführung in MQL5 (Teil 11): Eine Anleitung für Anfänger zur Arbeit mit integrierten Indikatoren in MQL5 (II)

Entdecken Sie, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 entwickelt, der mehrere Indikatoren wie RSI, MA und Stochastik-Oszillator verwendet, um versteckte steigende und fallende Divergenzen zu erkennen. Lernen Sie, ein effektives Risikomanagement zu implementieren und den Handel zu automatisieren - mit detaillierten Beispielen und vollständig kommentiertem Quellcode für Ausbildungszwecke!
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Vom Neuling zum Experten: Support and Resistance Strength Indicator (SRSI)

Vom Neuling zum Experten: Support and Resistance Strength Indicator (SRSI)

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MQL5-Programmierung nutzen können, um Marktniveaus zu bestimmen und zwischen schwächeren und stärkeren Kursniveaus zu unterscheiden. Wir werden einen funktionierenden Support and Resistance Strength Indicator (SRSI) entwickeln.
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Vom Neuling zum Experten: Autogeometrisches Analysesystem

Vom Neuling zum Experten: Autogeometrisches Analysesystem

Geometrische Muster bieten Händlern eine prägnante Methode zur Interpretation von Kursbewegungen. Viele Analysten zeichnen Trendlinien, Rechtecke und andere Formen mit der Hand und treffen ihre Handelsentscheidungen dann auf der Grundlage der von ihnen gesehenen Formationen. In diesem Artikel untersuchen wir eine automatisierte Alternative: die Nutzung von MQL5 zur Erkennung und Analyse der gängigsten geometrischen Muster. Wir schlüsseln die Methodik auf, erörtern Details der Implementierung und zeigen auf, wie die automatische Mustererkennung die Markteinblicke eines Händlers schärfen kann.
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MetaTrader 5 und der MQL5-Wirtschaftskalender: Wie sich News in ein reproduzierbares Handelssystem umwandeln lassen

MetaTrader 5 und der MQL5-Wirtschaftskalender: Wie sich News in ein reproduzierbares Handelssystem umwandeln lassen

Der Artikel stellt einen systematischen Ansatz für den Handel mit Nachrichten in MetaTrader 5 unter Verwendung des integrierten Wirtschaftskalenders vor: Datenstruktur, API-Funktionen, Zeitsynchronisationsregeln und Ereignisfilterung. Es werden Methoden zur Zwischenspeicherung und inkrementellen Aktualisierung ohne Überlastung des Servers beschrieben. Der Artikel beschreibt außerdem einen funktionsfähigen Mechanismus für den Export historischer Ereignisse in eine .EX5-Ressource für deterministische Tests mit demselben Algorithmus.
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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 45): Chart Trade Projekt (IV)

Entwicklung eines Replay Systems (Teil 45): Chart Trade Projekt (IV)

Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 76): Erforschung verschiedener Interaktionsmuster mit Multi-Future Transformer

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 76): Erforschung verschiedener Interaktionsmuster mit Multi-Future Transformer

Dieser Artikel setzt das Thema der Vorhersage der kommenden Kursentwicklung fort. Ich lade Sie ein, sich mit der Architektur eines Multi-Future Transformers vertraut zu machen. Die Hauptidee besteht darin, die multimodale Verteilung der Zukunft in mehrere unimodale Verteilungen zu zerlegen, was es ermöglicht, verschiedene Modelle der Interaktion zwischen Agenten auf der Szene effektiv zu simulieren.
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Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil III): Den Boom-1000-Algorithmus knacken

Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil III): Den Boom-1000-Algorithmus knacken

In dieser Artikelserie erörtern wir, wie wir Expert Advisors entwickeln können, die sich selbständig an dynamische Marktbedingungen anpassen. Im heutigen Artikel werden wir versuchen, ein tiefes neuronales Netz auf die synthetischen Märkte von Derivativen abzustimmen.
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Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (VI) – Strategie von schwebenden Aufträgen für den Nachrichtenhandel

Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (VI) – Strategie von schwebenden Aufträgen für den Nachrichtenhandel

In diesem Artikel verlagern wir den Schwerpunkt auf die Integration einer nachrichtengesteuerten Auftragsausführungslogik, die den EA in die Lage versetzt, zu handeln und nicht nur zu informieren. Begleiten Sie uns, wenn wir erforschen, wie man die automatisierte Handelsausführung in MQL5 implementiert und den News Headline EA zu einem vollständig reaktionsfähigen Handelssystem erweitert. Expert Advisors bieten den Entwicklern von Algorithmen erhebliche Vorteile, da sie eine Vielzahl von Funktionen unterstützen. Bislang haben wir uns auf die Entwicklung eines Tools zur Präsentation von Nachrichten und Kalenderereignissen konzentriert, das mit integrierten KI-Einsichten und technischen Indikatoren ausgestattet ist.
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Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 43): Wahrscheinlichkeit und Ausbrüche von Kerzen

Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 43): Wahrscheinlichkeit und Ausbrüche von Kerzen

Verbessern Sie Ihre Marktanalyse mit dem Candlestick Probability EA in MQL5, einem leichtgewichtigen Tool, das rohe Preisbalken in Echtzeit in instrumentenspezifische Wahrscheinlichkeiten umwandelt. Es klassifiziert Pinbars, Engulfing und Doji-Muster, wenn der Balken schließt, verwendet ATR-fähige Filterung und optionale Ausbruchsbestätigung. Der EA berechnet rohe und volumengewichtete Follow-Through-Prozentsätze, die Ihnen helfen, das typische Ergebnis jedes Musters für bestimmte Symbole und Zeitrahmen zu verstehen. Markierungen auf dem Chart, ein kompaktes Dashboard und interaktive Kippschalter ermöglichen eine einfache Validierung und Fokussierung. Exportieren Sie detaillierte CSV-Protokolle für Offline-Tests. Nutzen Sie es, um Wahrscheinlichkeitsprofile zu entwickeln, Strategien zu optimieren und Mustererkennung in einen messbaren Vorteil zu verwandeln.
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Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 25): Vorbereitungen für die nächste Phase

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.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 19): Tiefes Eintauchen in das Kreuzen von gleitenden Durchschnitten

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 19): Tiefes Eintauchen in das Kreuzen von gleitenden Durchschnitten

In diesem Artikel wird die klassische Strategie des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten wieder aufgegriffen und untersucht, warum sie in bewegten, schnelllebigen Märkten oft scheitert. Es werden fünf alternative Filtermethoden vorgestellt, die die Signalqualität verbessern und schwache oder unrentable Handelsgeschäfte entfernen sollen. Die Diskussion zeigt, wie statistische Modelle lernen und Fehler korrigieren können, die der menschlichen Intuition und traditionellen Regeln entgehen. Die Leser erhalten ein besseres Verständnis dafür, wie man eine veraltete Strategie modernisieren kann und welche Fallstricke es gibt, wenn man sich bei der Finanzmodellierung ausschließlich auf Kennzahlen wie den RMSE verlässt.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

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.
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Finden von nutzerdefinierten Währungspaar-Mustern in Python mit MetaTrader 5

Finden von nutzerdefinierten Währungspaar-Mustern in Python mit MetaTrader 5

Gibt es auf dem Devisenmarkt wiederkehrende Muster und Regelmäßigkeiten? Ich beschloss, mein eigenes System zur Musteranalyse mit Python und MetaTrader 5 zu entwickeln. Eine Art Symbiose aus Mathematik und Programmierung zur Eroberung des Forex.
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Der Body im Connexus (Teil 4): Hinzufügen des HTTP-Hauptteils

Der Body im Connexus (Teil 4): Hinzufügen des HTTP-Hauptteils

In diesem Artikel werden wir das Konzept des Body in HTTP-Anfragen untersuchen, das für das Senden von Daten wie JSON und Klartext unerlässlich ist. Wir besprechen und erklären, wie man es richtig mit den entsprechenden Kopfzeilen verwendet. Wir haben auch die Klasse ChttpBody eingeführt, die Teil der Connexus-Bibliothek ist und die Arbeit mit dem Body von Anfragen vereinfacht.
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Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 17): Der TrendLoom EA

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 17): Der TrendLoom EA

Als Beobachter und Händler von Preisaktionen habe ich festgestellt, dass sich ein Trend in der Regel in diese Richtung fortsetzt, wenn er von mehreren Zeitrahmen bestätigt wird. Wie lange der Trend anhält, hängt davon ab, welcher Art von Händler Sie sind, ob Sie Positionen langfristig halten oder Scalping betreiben. Die Zeiträume, die Sie für die Bestätigung wählen, spielen eine entscheidende Rolle. In diesem Artikel finden Sie ein schnelles, automatisiertes System, mit dem Sie den Gesamttrend über verschiedene Zeiträume hinweg mit nur einem Mausklick oder regelmäßigen Updates analysieren können.
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Formulierung eines dynamischen Multi-Pair EA (Teil 3): Mean-Reversion- und Momentum-Strategien

Formulierung eines dynamischen Multi-Pair EA (Teil 3): Mean-Reversion- und Momentum-Strategien

In diesem Artikel werden wir den dritten Teil unserer Reise zur Formulierung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors (EA) erkunden und uns dabei speziell auf die Integration von Mean Reversion- und Momentum-Handelsstrategien konzentrieren. Wir werden aufschlüsseln, wie man Kursabweichungen vom Mittelwert (Z-Score) erkennt und darauf reagiert, und wie man das Momentum bei mehreren Devisenpaaren misst, um die Handelsrichtung zu bestimmen.
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Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 49): Integration von Trend-, Momentum- und Volatilitätsindikatoren in ein MQL5-System

Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 49): Integration von Trend-, Momentum- und Volatilitätsindikatoren in ein MQL5-System

Vereinfachen Sie Ihre MetaTrader 5 Charts mit dem Multi Indicator Handler EA. Dieses interaktive Dashboard fasst Trend-, Momentum- und Volatilitätsindikatoren in einem Echtzeit-Panel zusammen. Wechseln Sie im Handumdrehen zwischen den Profilen und konzentrieren Sie sich auf die Analyse, die Sie am meisten benötigen. Mit den Ein-Klick-Steuerelementen zum Ausblenden/Einblenden können Sie sich auf die Kursentwicklung konzentrieren. Lesen Sie weiter, um Schritt für Schritt zu erfahren, wie Sie es in MQL5 selbst erstellen und anpassen können.
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Entwicklung von Analyseinstrumenten für Preisentwicklungen (Teil 1): Der Chart-Projektor

Entwicklung von Analyseinstrumenten für Preisentwicklungen (Teil 1): Der Chart-Projektor

Dieses Projekt zielt darauf ab, den MQL5-Algorithmus zu nutzen, um einen umfassenden Satz von Analyseinstrumenten für MetaTrader 5 zu entwickeln. Diese Instrumente - von Skripten und Indikatoren bis hin zu KI-Modellen und Expert Advisor - automatisieren den Marktanalyseprozess. Mitunter wird diese Entwicklung zu Instrumenten führen, die in der Lage sind, fortgeschrittene Analysen ohne menschliches Zutun durchzuführen und die Ergebnisse auf geeigneten Plattformen vorherzusagen. Keine Gelegenheit wird jemals verpasst werden. Erkunden Sie mit mir den Prozess des Aufbaus einer robusten, maßgeschneiderten Marktanalyse-Instrumentenkasten. Wir werden mit der Entwicklung eines einfachen MQL5-Programms beginnen, das ich Chart-Projektor genannt habe.
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Vom Neuling zum Experten: Automatisierung der Handelsdisziplin mit einem MQL5 Risk Enforcement EA

Vom Neuling zum Experten: Automatisierung der Handelsdisziplin mit einem MQL5 Risk Enforcement EA

Für viele Händler ist die Lücke zwischen der Kenntnis einer Risikoregel und deren konsequenter Befolgung der Punkt, an dem die Konten sterben. Emotionale Übertreibungen, Kompensationshandel und einfaches Versehen können selbst die beste Strategie zunichte machen. Heute werden wir die MetaTrader 5-Plattform in einen unnachgiebigen Vollstrecker Ihrer Handelsregeln verwandeln, indem wir einen Risk Enforcement Expert Advisor entwickeln. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.
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Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 23): FOREX (IV)

Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 23): FOREX (IV)

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.