Artikel über das Programmieren in MQL5

Anhand einfacher Beispiele werden wir die Grundsätze der Berechnung gleitender Durchschnitte untersuchen und lernen, wie man die Berechnung von Indikatoren, einschließlich gleitender Durchschnitte, optimieren kann.

In diesem Artikel erstellen wir ein Zone Recovery RSI EA System in MQL5, das RSI-Signale verwendet, um Handelsgeschäfte auszulösen und eine Recovery-Strategie, um auf Verluste zu reagieren. Wir implementieren die Klasse „ZoneRecovery“ zur Automatisierung von Handelseinträgen, Erholungslogik und Positionsmanagement. Der Artikel schließt mit Erkenntnissen zu den Backtests, um die Leistung zu optimieren und die Effektivität des EA zu erhöhen.

Dieser Artikel führt Sie durch die Erstellung eines nutzerdefinierten Heikin Ashi-Indikators von Grund auf und zeigt Ihnen, wie Sie Ihre nutzerdefinierte Indikatoren in einen EA integrieren können. Es umfasst Indikatorberechnungen, Handelsausführungslogik und Risikomanagementtechniken zur Verbesserung automatisierter Handelsstrategien.

Der Artikel implementiert einen schnellen Strategietester für maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Numba. Das ist 50 Mal schneller als der reine Python-Strategie-Tester. Der Autor empfiehlt die Verwendung dieser Bibliothek, um mathematische Berechnungen zu beschleunigen, insbesondere solche, die Schleifen beinhalten.

Heute schauen wir uns an, wie vordefinierte Variablen und Konstanten der Sprache MQL5 verwendet werden. Darüber hinaus werden wir einen weiteren speziellen Variablentyp analysieren: Funktionen. Zu wissen, wie man richtig mit diesen Variablen arbeitet, kann den Unterschied zwischen einer funktionierenden und einer nicht funktionierenden Anwendung ausmachen. Um zu verstehen, was hier vorgestellt wird, ist es notwendig, das Material zu verstehen, das in früheren Artikeln besprochen wurde.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier führen wir Monoide als Bereich (Menge) ein, der die Kategorientheorie von anderen Datenklassifizierungsmethoden abhebt, indem er Regeln und ein Identitätselement enthält.

In unserer Serie über die Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen befassen wir uns mit der leistungsstarken Kombination aus maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse. Wir werden untersuchen, wie MQL5 nahtlos mit gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen verbunden werden kann, um anspruchsvolle Vorhersagemodelle für Finanzmärkte zu ermöglichen.

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.

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.

Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihres MetaTrader 5 Terminals aus, indem Sie das datenwissenschaftliche Ökosystem von Python und die offizielle MetaTrader 5 Client-Bibliothek nutzen. Dieser Artikel zeigt, wie man Live-Tick- und Minutenbalken-Daten direkt in den Parquet-Speicher authentifiziert und streamt, mit Ta und Prophet ein ausgefeiltes Feature-Engineering durchführt und ein zeitabhängiges Gradient-Boosting-Modell trainiert. Anschließend setzen wir einen leichtgewichtigen Flask-Dienst ein, um Handelssignale in Echtzeit zu liefern. Egal, ob Sie ein hybrides Quant-Framework aufbauen oder Ihren EA mit maschinellem Lernen erweitern, Sie erhalten eine robuste Ende-zu-Ende-Pipeline für den datengesteuerten algorithmischen Handel an die Hand.

Wenn wir mit Zeitreihen arbeiten, verwenden wir die Quelldaten immer in ihrer historischen Reihenfolge. Aber ist das die beste Option? Es besteht die Meinung, dass eine Änderung der Reihenfolge der Eingabedaten die Effizienz der trainierten Modelle verbessern wird. In diesem Artikel lade ich Sie ein, sich mit einer der Methoden zur Optimierung der Eingabereihenfolge vertraut zu machen.

In dieser Artikelserie nehmen wir klassische Strategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir die beliebte Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen untersuchen, um zu beurteilen, ob die Strategie durch KI verbessert werden kann.

Lernen Sie, wie Sie eine umfassende EX5-Bibliothek für schwebende Aufträge in Ihrem MQL5-Code oder Ihren Projekten entwickeln und implementieren. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie eine umfangreiche EX5-Bibliothek für die Verwaltung schwebender Aufträge erstellen können, und führt Sie durch den Import und die Implementierung dieser Bibliothek, indem er ein Handels-Panel oder eine grafische Nutzeroberfläche (GUI) erstellt. Das Expert Advisor-Order-Panel ermöglicht es den Nutzern, schwebende Aufträge, die mit einer bestimmten magischen Zahl verknüpft sind, direkt über die grafische Oberfläche im Chartfenster zu öffnen, zu überwachen und zu löschen.

In diesem Artikel erstellen wir ein synthetisches Symbol mit Hilfe eines Generative Adversarial Network (GAN), das realistische Finanzdaten generiert, die das Verhalten tatsächlicher Marktinstrumente, wie z. B. EURUSD, nachahmen. Das GAN-Modell lernt Muster und Volatilität aus historischen Marktdaten und erstellt synthetische Preisdaten mit ähnlichen Merkmalen.

Der Artikel befasst sich mit multivariaten Kurs-Charts in 3D und deren Erstellung. Wir werden auch untersuchen, wie 3D-Balken eine Preisumkehr vorhersagen, und wie Python und MetaTrader 5 es uns ermöglichen, diese Volumenbalken in Echtzeit darzustellen.

Lernen Sie, wie Sie ein EX5-Modul mit exportierbaren Funktionen erstellen, die reibungslos Daten für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag abfragen und speichern. In dieser umfassenden Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek von History Management EX5 durch die Entwicklung dedizierter und unterteilter Funktionen erweitern, um wesentliche Eigenschaften des letzten ausgelösten, schwebenden Auftrags abzurufen. Zu diesen Eigenschaften gehören die Auftragsart, die Einrichtungszeit, die Ausführungszeit, die Art der Zuweisung und andere wichtige Details, die für eine effektive Verwaltung und Analyse des Handelsverlaufs ausstehender Aufträge erforderlich sind.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie wir das erste einer Reihe von wirklich funktionalen Modulen für die Verwendung im Replay-/Simulatorsystem zusammenstellen, die auch für andere Zwecke geeignet sein werden. Die Rede ist vom Mausmodul.

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 Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

Hier werden wir die Entwicklung des ACS-Algorithmus betrachten: drei Änderungen zur Verbesserung der Konvergenzeigenschaften und der Effizienz des Algorithmus. Umwandlung eines der führenden Optimierungsalgorithmen. Von Matrixmodifikationen bis hin zu revolutionären Ansätzen zur Bevölkerungsbildung.

Wenn wir uns allmählich einem fertigen EA nähern, müssen wir auf Aspekte achten, die in der Phase des Testens einer Handelsstrategie zweitrangig erscheinen, aber wichtig werden, wenn wir zum echten Handel übergehen.

Der Artikel stellt den Algorithmus der Afrikanische Büffel-Optimierung (ABO) vor, einen metaheuristischen Ansatz, der 2015 auf der Grundlage des einzigartigen Verhaltens dieser Tiere entwickelt wurde. Der Artikel beschreibt im Detail die Phasen der Implementierung des Algorithmus und seine Effizienz bei der Lösung komplexer Probleme, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug im Bereich der Optimierung macht.

Im letzten Artikel dieser Reihe haben wir uns mit dem Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT) beschäftigt, der kontrastives Lernen zur Entdeckung von Schlüsselmustern auf allen Ebenen einsetzt, von grundlegenden Elementen bis hin zu komplexen Strukturen. In diesem Artikel setzen wir die Implementierung von AMCT-Ansätzen mit MQL5 fort.

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung mehrerer Ensemble-Lernmethoden in MQL5 vor und untersuchen ihre Wirksamkeit in verschiedenen Szenarien.

Dies ist ein Artikel, den ich geschrieben habe, um Fair Value Gaps, ihre Entstehungslogik und den automatisierten Handel von Ausbrüchen und Marktstrukturverschiebungen zu erläutern und zu erklären.

Der Indikator UT BOT ATR Trailing ist ein persönlicher und anpassbarer Indikator, der sehr effektiv für Händler ist, die gerne schnelle Entscheidungen treffen und Geld aus Preisunterschieden machen, die als kurzfristiger Handel bezeichnet werden (Scalper), und sich auch als wichtig und sehr effektiv für langfristige Händler (positionelle Händler) erweist.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Indikator „Order Block“ auf der Grundlage des Orderbuchvolumens (Markttiefe) entwickeln und ihn mithilfe von Puffern optimieren können, um die Genauigkeit zu verbessern. Damit ist die aktuelle Phase des Projekts abgeschlossen und die nächste Phase vorbereitet, die die Implementierung einer Risikomanagementklasse und eines Handelsroboters umfasst, der die vom Indikator generierten Signale nutzt.

Dieser Artikel soll eine handelsfreundliche, sanfte Einführung in die gebräuchlichsten Kointegrationstests bieten, zusammen mit einem einfachen Leitfaden zum Verständnis ihrer Ergebnisse. Die Engle-Granger- und Johansen-Kointegrationstests können statistisch signifikante Paare oder Gruppen von Vermögenswerten aufzeigen, die eine gemeinsame langfristige Dynamik aufweisen. Der Johansen-Test ist besonders nützlich für Portfolios mit drei oder mehr Vermögenswerten, da er die Stärke der kointegrierenden Vektoren auf einmal berechnet.

Der Artikel untersucht die Möglichkeiten der Erstellung und Bereitstellung von Berichtsdaten über die Verwendung des Saisonalitätsfaktors beim Handel mit Spreads auf dem Forex.

In dieser Artikelserie analysieren wir klassische Handelsstrategien mit modernen Algorithmen, um festzustellen, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel greifen wir einen klassischen Ansatz für den Handel mit dem SP500 auf, indem wir seine Beziehung zu den US-Staatsanleihen nutzen.

In dieser Artikelserie werden wir uns bekannte Handelsstrategien noch einmal ansehen und untersuchen, ob wir diese Strategien mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir uns mit dem FTSE 100 befassen und versuchen, den Index anhand eines Teils der Einzelwerte, aus denen er sich zusammensetzt, zu prognostizieren.