Artikel über das Programmieren in MQL5

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.

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?

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.

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.

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.

Im heutigen Artikel werden wir uns mit einigen speziellen Datentypen befassen. Zu Beginn werden wir definieren, was eine Zeichenkette ist, und erklären, wie man einige grundlegende Verfahren anwendet. Dies ermöglicht uns die Arbeit mit dieser Art von Daten, die interessant, wenn auch für Anfänger manchmal etwas verwirrend sein kann. 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.

Die Kursentwicklung kann durch die Identifizierung von Divergenzen effektiv analysiert werden, wobei technische Indikatoren wie der RSI wichtige Bestätigungssignale liefern. Im folgenden Artikel erläutern wir, wie eine automatisierte RSI-Divergenzanalyse Trendfortsetzungen und -umkehrungen erkennen kann und damit wertvolle Einblicke in die Marktstimmung bietet.

Der Triple Exponential Moving Average Oscillator (TRIX) und der Williams Percentage Range Oscillator sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Dieses Indikatorpaar ist, wie die anderen, die wir kürzlich behandelt haben, ebenfalls komplementär, da der TRIX den Trend definiert, während die Williams Percent Range die Unterstützungs- und Widerstandsniveaus bestätigt. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu testen.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was eine Union ist. Hier werden wir anhand von Experimenten die ersten Konstruktionen analysieren, in denen Union verwendet werden kann. Was hier gezeigt wird, ist jedoch nur ein Kernstück einer Reihe von Konzepten und Informationen, die in späteren Artikeln behandelt werden. 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.

Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.

Der Artikel beschreibt die Eigenschaften des nichtlinearen Modells der bedingten Heteroskedastizität (GARCH). Der Indikator iGARCH wurde auf seiner Grundlage für die Vorhersage der Volatilität einen Schritt weiter entwickelt. Die numerische Analysebibliothek ALGLIB wird zur Schätzung der Modellparameter verwendet.

Im heutigen Artikel werden wir die Beziehung zwischen zukünftigen Wechselkursen und Staatsanleihen analysieren. Anleihen gehören zu den beliebtesten Formen von festverzinslichen Wertpapieren und stehen im Mittelpunkt unserer Diskussion, bei der wir untersuchen, ob wir eine klassische Strategie mithilfe von KI verbessern können.

Das Deep-Q-Network ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus, der neuronale Netze bei der Projektion des nächsten Q-Wertes und der idealen Aktion während des Trainingsprozesses eines maschinellen Lernmoduls einsetzt. Wir haben bereits einen alternativen Verstärkungslernalgorithmus, Q-Learning, in Betracht gezogen. Dieser Artikel stellt daher ein weiteres Beispiel dafür vor, wie ein mit Reinforcement Learning trainierter MLP in einer nutzerdefinierten Signalklasse verwendet werden kann.

In diesem Artikel stellen wir eine modifizierte Version der schrittweisen Merkmalsauswahl vor, die in MQL5 implementiert ist. Dieser Ansatz basiert auf den Techniken, die in „Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C“ von Timothy Masters beschrieben sind.

Die genaue Berechnung der wichtigsten Handelswerte ist ein unverzichtbarer Bestandteil des Arbeitsablaufs eines jeden Händlers. In diesem Artikel werden wir die Integration eines leistungsstarken Dienstprogramms - des Forex-Rechners - in das Handelsverwaltungs-Panel besprechen, wodurch die Funktionalität unseres Multi-Panel-Handelsverwaltungssystems noch erweitert wird. Die effiziente Bestimmung von Risiko, Positionsgröße und potenziellem Gewinn ist bei der Platzierung von Handelsgeschäften von entscheidender Bedeutung, und diese neue Funktion wurde entwickelt, um diesen Prozess innerhalb des Panels schneller und intuitiver zu gestalten. Erforschen Sie mit uns die praktische Anwendung von MQL5 beim Aufbau fortgeschrittener Handelspanels.

Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das für die Modellierung sequenzieller Daten entwickelt wurde, indem es langfristige Abhängigkeiten effektiv erfasst und das Problem des verschwindenden Gradienten löst. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LSTM zur Vorhersage zukünftiger Trends eingesetzt werden kann, um die Leistung von Trendfolgestrategien zu verbessern. Der Artikel behandelt die Einführung von Schlüsselkonzepten und die Motivation hinter der Entwicklung, das Abrufen von Daten aus dem MetaTrader 5, die Verwendung dieser Daten zum Trainieren des Modells in Python, die Integration des maschinellen Lernmodells in MQL5 und die Reflexion der Ergebnisse und zukünftigen Bestrebungen auf der Grundlage von statistischem Backtesting.

Fibonacci-Retracements sind ein beliebtes Instrument der technischen Analyse, das Händlern hilft, potenzielle Umkehrzonen zu identifizieren. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie diese Retracement-Levels in Zielvariablen für maschinelle Lernmodelle umgewandelt werden können, damit diese den Markt mit Hilfe dieses leistungsstarken Tools besser verstehen können.

In diesem Artikel werden wir uns eine nicht standardisierte Methode zur Erstellung eines Indikators in MQL5 ansehen. Anstatt sich auf einen Trend oder ein Chartmuster zu konzentrieren, wird unser Ziel sein, unsere eigenen Positionen zu verwalten, einschließlich partieller Ein- und Ausstiege. Wir werden ausgiebig Gebrauch von dynamischen Matrizen und einigen Handelsfunktionen machen, die sich auf die Handelshistorie und offene Positionen beziehen, um auf dem Chart anzuzeigen, wo diese Geschäfte getätigt wurden.

Die erste Stufe der automatischen Optimierung haben wir bereits umgesetzt. Wir führen die Optimierung für verschiedene Symbole und Zeiträume nach mehreren Kriterien durch und speichern Informationen über die Ergebnisse jedes Durchgangs in der Datenbank. Nun werden wir die besten Gruppen von Parametersätzen aus den in der ersten Stufe gefundenen auswählen.

Der RSI ist ein beliebter Momentum-Oszillator, der das Tempo und den Umfang der jüngsten Kursveränderungen eines Wertpapiers misst, um über- und unterbewertete Situationen im Kurs des Wertpapiers zu bewerten. Diese Erkenntnisse in Bezug auf Geschwindigkeit und Ausmaß sind der Schlüssel zur Festlegung von Umkehrpunkten. Wir setzen diesen Oszillator in einer anderen nutzerdefinierten Signalklasse ein und untersuchen die Eigenschaften einiger seiner Signale. Wir beginnen jedoch mit dem Abschluss dessen, was wir zuvor über Bollinger-Bänder begonnen haben.

In diesem Artikel unternehmen wir den zweiten Versuch, die Veränderungen des Preisniveaus auf einem beliebigen Markt in eine entsprechende Veränderung des Winkels umzuwandeln. Diesmal haben wir einen mathematisch anspruchsvolleren Ansatz gewählt als bei unserem ersten Versuch, und die Ergebnisse, die wir erhalten haben, legen nahe, dass unsere Änderung des Ansatzes die richtige Entscheidung war. Diskutieren Sie heute mit uns, wie wir Polarkoordinaten verwenden können, um den Winkel zu berechnen, der durch Veränderungen der Preisniveaus gebildet wird, und zwar auf sinnvolle Weise, unabhängig davon, welchen Markt Sie gerade analysieren.

Ein Hinweis: Obwohl der Code für einen Dienst in diesem Artikel nicht enthalten ist und erst im nächsten Artikel zur Verfügung gestellt wird, werde ich ihn erläutern, da wir denselben Code als Sprungbrett für unsere eigentliche Entwicklung verwenden werden. Seien Sie also aufmerksam und geduldig. Warten Sie auf den nächsten Artikel, denn jeden Tag wird es interessanter.

Der Artikel ist dem AMO-Algorithmus gewidmet, der die saisonale Migration von Tieren auf der Suche nach optimalen Bedingungen für Leben und Fortpflanzung modelliert. Zu den Hauptfunktionen von AMO gehören die Verwendung topologischer Nachbarschaften und ein probabilistischer Aktualisierungsmechanismus, der die Implementierung vereinfacht und die Flexibilität für verschiedene Optimierungsaufgaben gewährleistet.

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 wird das neue PSformer-Framework vorgestellt, das die Architektur des einfachen Transformers an die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit multivariaten Zeitreihenprognosen anpasst. Der Rahmen basiert auf zwei wichtigen Innovationen: dem Parameter-Sharing-Mechanismus (PS) und der Segment Attention (SegAtt).

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.

In dieser Artikelserie haben wir mehrere verschiedene Möglichkeiten zur Ermittlung der besten Periodenlänge für die Verwendung unserer technischen Indikatoren untersucht. Heute werden wir dem Leser zeigen, wie er stattdessen die umgekehrte Logik anwenden kann, d. h., anstatt die beste Periodenlänge auszuwählen, werden wir dem Leser zeigen, wie er alle verfügbaren Periodenlängen effektiv nutzen kann. Dieser Ansatz reduziert die Menge der verworfenen Daten und bietet alternative Anwendungsmöglichkeiten für Algorithmen des maschinellen Lernens, die über die normale Preisvorhersage hinausgehen.

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.

Schließen Sie sich unserer heutigen Diskussion an, wenn wir nach einem algorithmischen Verfahren suchen, mit dem wir die Gesamtzahl der Ausstiege aus Gewinngeschäften minimieren können. Das Problem, mit dem wir konfrontiert waren, ist sehr schwierig, und die meisten Lösungen, die in den Diskussionen in der Gemeinschaft genannt wurden, haben keine festen Regeln. Unser algorithmischer Ansatz zur Lösung des Problems erhöhte die Rentabilität unserer Handelsgeschäft und reduzierte den durchschnittlichen Verlust pro Handelsgeschäft. Es müssen jedoch noch weitere Fortschritte gemacht werden, um alle Handelsgeschäfte, die ausgestoppt werden, vollständig herauszufiltern, aber unsere Lösung ist ein guter erster Schritt, den jeder ausprobieren kann.

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 Expert Advisor, um harmonische Schmetterlingsmuster zu erkennen. Wir identifizieren Umkehrpunkte und validieren Fibonacci-Levels, um das Muster zu bestätigen. Wir visualisieren dann das Muster auf dem Chart und führen automatisch Handelsgeschäfte aus, wenn es bestätigt wird.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Automatisierung des harmonischen Cypher-Musters in MQL5 und erläutern seine Erkennung und Visualisierung auf MetaTrader 5-Charts. Wir implementieren einen Expert Advisor, der Umkehrpunkte identifiziert, Fibonacci-basierte Muster validiert und Handelsgeschäfte mit klaren grafischen Kommentaren ausführt. Der Artikel schließt mit einer Anleitung zu den Backtests und zur Optimierung des Programms für einen effektiven Handel.

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.

Die Finanzmärkte werden in der Regel entweder in eine Handelsspanne oder in einen Trendmodus eingeteilt. Diese statische Sichtweise des Marktes kann es uns leichter machen, kurzfristig zu handeln. Sie ist jedoch von der Realität des Marktes abgekoppelt. In diesem Artikel geht es darum, besser zu verstehen, wie genau sich die Finanzmärkte zwischen diesen beiden möglichen Modi bewegen und wie wir unser neues Verständnis des Marktverhaltens nutzen können, um Vertrauen in unsere algorithmischen Handelsstrategien zu gewinnen.