Artikel über das Programmieren in MQL5

In diesem Artikel entwickeln wir ein 5-Drives-Mustersystem in MQL5, das steigende und fallende harmonische 5-Drives-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die A-B-C-D-E-F-Musterstruktur klar darzustellen.

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von automatischen Zügen im Tic-Tac-Toe-Spiel in Python, integriert mit MQL5-Funktionen und Unit-Tests. Das Ziel ist es, die Interaktivität des Spiels zu verbessern und die Zuverlässigkeit des Systems durch Tests in MQL5 zu gewährleisten. Die Präsentation umfasst die Entwicklung der Spiellogik, die Integration und praktische Tests und schließt mit der Erstellung einer dynamischen Spielumgebung und eines robusten integrierten Systems.

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.

Die Verlustfunktion ist die wichtigste Kennzahl für Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Rückmeldung für den Trainingsprozess liefert, indem sie angibt, wie gut ein bestimmter Satz von Parametern im Vergleich zum beabsichtigten Ziel funktioniert. Wir untersuchen die verschiedenen Formate dieser Funktion in einer nutzerdefinierten MQL5-Assistenten-Klasse.

Die Erkennung von Mustern auf den Finanzmärkten ist eine Herausforderung, denn dazu muss man sehen, was auf dem Chart zu sehen ist, und das ist in MQL5 aufgrund der Bildbeschränkungen schwierig zu bewerkstelligen. In diesem Artikel werden wir ein anständiges Modell in Python besprechen, das uns hilft, mit minimalem Aufwand Muster im Chart zu erkennen.

In diesem Artikel werden wir einen volumenbasierten Indikator, den Chaikin Money Flow (CMF), vorstellen, nachdem wir erläutert haben, wie er konstruiert, berechnet und verwendet werden kann. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser ist.

CatBoost ist ein leistungsfähiges, baumbasiertes, maschinelles Lernmodell, das auf die Entscheidungsfindung auf der Grundlage stationärer Merkmale spezialisiert ist. Andere baumbasierte Modelle wie XGBoost und Random Forest haben ähnliche Eigenschaften in Bezug auf ihre Robustheit, ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu verarbeiten, und ihre Interpretierbarkeit. Diese Modelle haben ein breites Anwendungsspektrum, das von der Merkmalsanalyse bis zum Risikomanagement reicht.

In diesem Artikel geht es um die Verwendung von Zyklen im Handel. Wir werden den Aufbau einer Handelsstrategie auf der Grundlage zyklischer Modelle in Betracht ziehen.

Willkommen zum dritten Teil unserer Trendserie! Heute werden wir uns mit der Verwendung von Divergenzen als Strategie zur Identifizierung optimaler Einstiegspunkte innerhalb des vorherrschenden Tagestrends beschäftigen. Wir werden auch einen nutzerdefinierten Gewinnsicherungsmechanismus einführen, der einem Trailing-Stop-Loss ähnelt, aber einzigartige Verbesserungen aufweist. Darüber hinaus werden wir den Experten Trend Constraint zu einer fortschrittlicheren Version ausbauen und eine neue Handelsausführungsbedingung einführen, die die bestehenden Bedingungen ergänzt. Im weiteren Verlauf werden wir die praktische Anwendung von MQL5 bei der Entwicklung von Algorithmen weiter erforschen und Ihnen tiefer gehende Einblicke und umsetzbare Techniken vermitteln.

Erleben Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines nutzerdefinierten JSON-Parsers in MQL5, komplett mit Objekt- und Array-Handling, Fehlerprüfung und Serialisierung. Gewinnen Sie praktische Einblicke in die Verknüpfung Ihrer Handelslogik mit strukturierten Daten mit dieser flexiblen Lösung für den Umgang mit JSON in MetaTrader 5.

Wir fahren fort mit der Analyse und Vorhersage von Zeitreihen im Frequenzbereich. In diesem Artikel machen wir uns mit einer neuen Methode zur Vorhersage von Daten im Frequenzbereich vertraut, die zu vielen der bisher untersuchten Algorithmen hinzugefügt werden kann.

Die Entdeckung einer neuen Welt des automatisierten Handels mit 3D-Bars. Wie sieht ein Handelsroboter auf mehrdimensionalen Preisbalken aus? Sind „gelbe“ Cluster von 3D-Balken in der Lage, Trendumkehrungen vorherzusagen? Wie sieht der multidimensionale Handel aus?

In diesem Artikel werden wir uns mit einem Algorithmus vertraut machen, der geschlossene Operatoren zur Verbesserung der Politik verwendet, um die Aktionen des Agenten im Offline-Modus zu optimieren.

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung eines Algorithmus zur Auswahl von Merkmalen vor, der in einer wissenschaftlichen Arbeit mit dem Titel „FREL: A stable feature selection algorithm“ vorgestellt wurde und auch als Merkmalsgewichtung als reguliertes energiebasiertes Lernen bezeichnet werden kann.

In diesem Artikel erörtern wir das Konzept der dynamischen Zeitnormierung als Mittel zur Ermittlung von Vorhersagemustern in Finanzzeitreihen. Wir werden uns ansehen, wie es funktioniert, und seine Implementierung in reinem MQL5 vorstellen.

Die Volatilität erreicht ihren Höhepunkt in der Regel in der Nähe von Ereignissen mit hohem Nachrichtenwert, wodurch sich erhebliche Ausbruchschancen ergeben. In diesem Artikel werden wir den Umsetzungsprozess einer kalenderbasierten Ausbruch-Strategie skizzieren. Wir werden alles von der Erstellung einer Klasse zur Interpretation und Speicherung von Kalenderdaten über die Entwicklung realistischer Backtests mit diesen Daten bis hin zur Implementierung von Ausführungscode für den Live-Handel behandeln.

MQL5 bietet unendlich viele Möglichkeiten, automatisierte Handelssysteme zu entwickeln, die auf Ihre Wünsche zugeschnitten sind. Wussten Sie, dass er sogar komplexe mathematische Berechnungen durchführen kann? In diesem Artikel stellen wir die japanische Heikin Ashi Technik als automatisierte Handelsstrategie vor.

Als eines der leistungsstärksten Toolkits zur Analyse von Preisaktionen wurde das „Metrics Board“ entwickelt, um die Marktanalyse zu rationalisieren, indem es wichtige Marktmetriken mit nur einem Mausklick bereitstellt. Jede Schaltfläche dient einer bestimmten Funktion, sei es die Analyse von Hoch-/Tief-Trends, Volumen oder anderen Schlüsselindikatoren. Dieses Tool liefert genaue Daten in Echtzeit, wenn Sie sie am meisten brauchen. In diesem Artikel wollen wir uns die Funktionen genauer ansehen.

Entdecken Sie praktische Techniken zur Optimierung der Speichernutzung in MQL5-Handelssystemen. Lernen Sie, effiziente, stabile und schnell arbeitende Expert Advisors und Indikatoren zu erstellen. Wir werden untersuchen, wie der Speicher in MQL5 wirklich funktioniert, die häufigsten Fallen, die Ihre Systeme verlangsamen oder zum Ausfall führen, und - was am wichtigsten ist - wie man sie beheben kann.

Dieser Artikel beschreibt die Grundlagen der statistischen Arbitrage auf Portfolioebene. Sein Ziel ist es, das Verständnis der Prinzipien der statistischen Arbitrage für Leser ohne tiefgreifende mathematische Kenntnisse zu erleichtern und einen konzeptionellen Rahmen für den Ausgangspunkt vorzuschlagen. Der Artikel enthält einen funktionierenden Expert Advisor, einige Anmerkungen zu seinem einjährigen Backtest und die entsprechenden Backtest-Konfigurationseinstellungen (.ini-Datei) für die Reproduktion des Experiments.

Dieser Artikel befasst sich mit der leistungsfähigen Rolle der Matrixfaktorisierung im algorithmischen Handel, insbesondere in MQL5-Anwendungen. Von Regressionsmodellen bis hin zu Multi-Target-Klassifikatoren gehen wir durch praktische Beispiele, die zeigen, wie einfach diese Techniken mit Hilfe von integrierten MQL5-Funktionen integriert werden können. Ganz gleich, ob Sie die Kursrichtung vorhersagen oder das Verhalten von Indikatoren modellieren wollen, dieser Leitfaden schafft eine solide Grundlage für den Aufbau intelligenter Handelssysteme mit Hilfe von Matrixmethoden.

Die Finanzmärkte sind unberechenbar, und Handelsstrategien, die in der Vergangenheit profitabel erschienen, brechen unter realen Marktbedingungen oft zusammen. Das liegt daran, dass die meisten Strategien, wenn sie einmal eingeführt sind, nicht mehr angepasst werden oder aus ihren Fehlern lernen können. Mit Hilfe von Ideen aus der Kontrolltheorie können wir mit Hilfe von Rückkopplungsreglern beobachten, wie unsere Strategien mit den Märkten interagieren und ihr Verhalten auf Rentabilität ausrichten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Hinzufügen eines Feedback-Controllers zu einer einfachen gleitenden Durchschnittsstrategie die Gewinne verbessert, das Risiko reduziert und die Effizienz erhöht, was beweist, dass dieser Ansatz ein großes Potenzial für Handelsanwendungen hat.

Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet detaillierte Erklärungen der Schlüsselfunktionen im Handelsalgorithmus und enthält Beispielcode für die Implementierung.

Wir werden alternative, von der Chicago Board Of Options Exchange (CBOE) kuratierte Daten analysieren, um die Genauigkeit unserer tiefen neuronalen Netze bei der Vorhersage des XAUEUR-Symbols zu verbessern.

Der Artikel befasst sich mit einem metaheuristischen AEO-Algorithmus (Artificial Ecosystem-based Optimization), der Interaktionen zwischen Ökosystemkomponenten simuliert, indem er eine anfängliche Lösungspopulation erstellt und adaptive Aktualisierungsstrategien anwendet, und beschreibt im Detail die Phasen des AEO-Betriebs, einschließlich der Verbrauchs- und Zersetzungsphasen, sowie verschiedene Agentenverhaltensstrategien. Der Artikel stellt die Merkmale und Vorteile dieses Algorithmus vor.

Die Fraktale von Bill Williams sind ein wirkungsvoller Indikator, der leicht übersehen wird, wenn man ihn zum ersten Mal auf einem Kurschart entdeckt. Er wirkt zu ereignisreich und wahrscheinlich nicht prägnant genug. Wir wollen den Vorhang über diesen Indikator lüften, indem wir untersuchen, was seine verschiedenen Muster bewirken könnten, wenn sie mit Vorwärtstests auf allen mit dem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor untersucht werden.

Larry Connors ist ein renommierter Händler und Autor, der vor allem für seine Arbeit im Bereich des quantitativen Handels und für Strategien wie den 2-Perioden-RSI (RSI2) bekannt ist, der dabei hilft, kurzfristig überkaufte und überverkaufte Marktbedingungen zu erkennen. In diesem Artikel werden wir zunächst die Motivation für unsere Forschung erläutern, dann drei von Connors' berühmtesten Strategien in MQL5 nachbilden und sie auf den Intraday-Handel mit dem S&P 500 Index CFD anwenden.

Heute werden wir uns ansehen, warum wir die iSpread-Funktion benötigen. Gleichzeitig werden wir verstehen, wie das System uns über die verbleibende Zeit des Balkens informiert, wenn kein einziger Tick dafür verfügbar ist. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Im ersten Teil dieses Artikels werden wir in die Welt der chemischen Reaktionen eintauchen und einen neuen Ansatz zur Optimierung entdecken! Die chemische Reaktionsoptimierung (CRO) nutzt Prinzipien, die sich aus den Gesetzen der Thermodynamik ableiten, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Wir werden die Geheimnisse der Zersetzung, der Synthese und anderer chemischer Prozesse lüften, die die Grundlage für diese innovative Methode bilden.

Die Lernrate ist eine Schrittgröße in Richtung eines Trainingsziels in den Trainingsprozessen vieler maschineller Lernalgorithmen. Wir untersuchen die Auswirkungen, die die vielen Zeitpläne und Formate auf die Leistung eines Generative Adversarial Network haben können, eine Art neuronales Netz, das wir in einem früheren Artikel untersucht haben.

In diesem Artikel wird das Potenzial des Value-at-Risk (VaR)-Modells für die Optimierung von Portfolios in mehreren Währungen untersucht. Mit Hilfe von Python und der Funktionalität von MetaTrader 5 demonstrieren wir, wie man eine VaR-Analyse für eine effiziente Kapitalallokation und Positionsverwaltung implementiert. Von den theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung behandelt der Artikel alle Aspekte der Anwendung eines der robustesten Risikoberechnungssysteme - VaR - im algorithmischen Handel.