Artikel über das Programmieren in MQL5

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.

In der heutigen Diskussion untersuchen wir die Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen, um zu erfahren, in welchem Zeitrahmen unser KI-Modell am besten abschneidet. Unsere Analyse führt uns zu dem Schluss, dass die monatlichen und stündlichen Zeitrahmen Modelle mit relativ niedrigen Fehlerquoten für das EURUSD-Paar ergeben. Wir haben dies zu unserem Vorteil genutzt und einen Handelsalgorithmus entwickelt, der KI-Prognosen auf dem monatlichen Zeitrahmen erstellt und seine Handelsgeschäfte auf dem stündlichen Zeitrahmen ausführt.

Beim Offline-Lernen verwenden wir einen festen Datensatz, der die Umweltvielfalt nur begrenzt abdeckt. Während des Lernprozesses kann unser Agent Aktionen generieren, die über diesen Datensatz hinausgehen. Wenn es keine Rückmeldungen aus der Umwelt gibt, wie können wir dann sicher sein, dass die Bewertungen solcher Maßnahmen korrekt sind? Die Beibehaltung der Agentenpolitik innerhalb des Trainingsdatensatzes ist ein wichtiger Aspekt, um die Zuverlässigkeit des Trainings zu gewährleisten. Darüber werden wir in diesem Artikel sprechen.

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 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 dynamische Multi-Pair Expert Advisor nutzt sowohl Korrelations- als auch inverse Korrelationsstrategien zur Optimierung der Handelsperformance. Durch die Analyse von Echtzeit-Marktdaten werden die Beziehungen zwischen Währungspaaren identifiziert und genutzt.

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.

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.

In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung von Ensemblemodellen fort, indem wir das Konzept der Gates erörtern, insbesondere wie sie bei der Kombination von Modellergebnissen nützlich sein können, um entweder die Vorhersagegenauigkeit oder die Modellgeneralisierung zu verbessern.

Nehmen Sie an unserer Diskussion teil, in der wir nach weiteren Verbesserungen für unsere Strategie des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten suchen, um die Verzögerung in unserer Handelsstrategie durch den Einsatz unserer Kompetenzen im Bereich Data Science auf ein zuverlässigeres Niveau zu reduzieren. Es ist eine gut untersuchte Tatsache, dass die Projektion Ihrer Daten in höhere Dimensionen manchmal die Leistung Ihrer Machine-Learning-Modelle verbessern kann. Wir zeigen Ihnen, was dies für Sie als Händler konkret bedeutet, und veranschaulichen, wie Sie dieses leistungsstarke Prinzip mit Ihrem MetaTrader 5-Terminal für sich nutzen können.

Heute werden wir Ihnen zeigen, wie Sie KI-gestützte Handelsanwendungen entwickeln können, die aus ihren eigenen Fehlern lernen. Wir werden eine Technik demonstrieren, die als Stacking bekannt ist und bei der wir 2 Modelle verwenden, um eine Vorhersage zu treffen. Das erste Modell ist in der Regel ein schwächerer Lerner, und das zweite Modell ist in der Regel ein leistungsfähigeres Modell, das die Residuen unseres schwächeren Lerners lernt. Unser Ziel ist es, ein Ensemble von Modellen zu erstellen, um hoffentlich eine höhere Genauigkeit zu erreichen.

Kerzenmuster bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Marktbewegungen. Einige einzelne Kerzen signalisieren die Fortsetzung des aktuellen Trends, während andere, je nach ihrer Position innerhalb der Kursbewegung, Umkehrungen vorhersagen. In diesem Artikel wird ein EA vorgestellt, der automatisch vier wichtige Kerzen-Formationen identifiziert. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie dieses Tool Ihre Preis-Aktions-Analyse verbessern kann.

In diesem Artikel werden wir versuchen, den Markt mit einem soliden Modell für Zeitreihenprognosen namens DeepAR vorherzusagen. Ein Modell, das eine Kombination aus tiefen neuronalen Netzen und autoregressiven Eigenschaften darstellt, die in Modellen wie ARIMA und Vector Autoregressive (VAR) zu finden sind.

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.

Der Artikel zeigt das Potenzial des ANS-Algorithmus als einen wichtigen Schritt in der Entwicklung flexibler und intelligenter Optimierungsmethoden, die die Besonderheiten des Problems und die Dynamik der Umgebung im Suchraum berücksichtigen können.

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.

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.

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.

SARSA, eine Abkürzung für State-Action-Reward-State-Action, ist ein weiterer Algorithmus, der bei der Implementierung von Reinforcement Learning verwendet werden kann. Wie bei Q-Learning und DQN haben wir also untersucht, wie dies als unabhängiges Modell und nicht nur als Trainingsmechanismus in assistentengestützten Expert Advisors implementiert werden kann.

Während einige Konzepte auf den ersten Blick einfach erscheinen, kann ihre Umsetzung in der Praxis eine ziemliche Herausforderung darstellen. Im folgenden Artikel nehmen wir Sie mit auf eine Reise durch unseren innovativen Ansatz zur Automatisierung eines Expert Advisor (EA), der den Markt mithilfe einer Mean-Reversion-Strategie fachkundig analysiert. Seien Sie dabei, wenn wir die Feinheiten dieses spannenden Automatisierungsprozesses entschlüsseln.

Heute machen wir einen weiteren Schritt nach vorn, indem wir eine externe Nachrichten-API als Quelle für Schlagzeilen in unseren News Headline EA integrieren. In dieser Phase werden wir verschiedene Nachrichtenquellen – sowohl etablierte als auch neue – untersuchen und lernen, wie wir effektiv auf ihre APIs zugreifen können. Wir werden auch Methoden zum Parsen der abgerufenen Daten in ein Format behandeln, das für die Anzeige in unserem Expert Advisor optimiert ist. Nehmen Sie an der Diskussion teil und erfahren Sie mehr über die Vorteile des Zugriffs auf Schlagzeilen und den Wirtschaftskalender direkt auf dem Chart, und das alles über eine kompakte, nicht störende Schnittstelle.

Bisher haben wir die Automatisierung des Starts von sequentiellen Verfahren zur Optimierung von EAs ausschließlich im Standard-Strategietester betrachtet. Was aber, wenn wir zwischen diesen Starts die gewonnenen Daten mit anderen Mitteln bearbeiten wollen? Wir werden versuchen, die Möglichkeit hinzuzufügen, neue Optimierungsstufen zu erstellen, die von in Python geschriebenen Programmen ausgeführt werden.

Trends sind ein wichtiger Bestandteil vieler Handelsstrategien. In diesem Artikel werden wir einige der Instrumente zur Ermittlung von Trends und deren Merkmale betrachten. Das Verständnis und die richtige Interpretation von Trends können die Handelseffizienz erheblich verbessern und die Risiken minimieren.

In diesem Artikel wird ein Ansatz erörtert, der darauf abzielt, nur in der gewählten Richtung (Kauf oder Verkauf) zu handeln. Zu diesem Zweck werden die Technik der kausalen Inferenz und des maschinellen Lernens eingesetzt.

In this article, we will finally begin to do what we wanted to do much earlier. However, due to the lack of "solid ground", I did not feel confident to present this part publicly. Now I have the basis to do this. I suggest that you focus as much as possible on understanding the content of this article. I mean not simply reading it. I want to emphasize that if you do not understand this article, you can completely give up hope of understanding the content of the following ones.

Heute werden wir die Möglichkeiten der Einbindung mehrerer Strategien in einen Expert Advisor (EA) mit MQL5 untersuchen. Expert Advisors bieten umfassendere Funktionen als nur Indikatoren und Skripte und ermöglichen anspruchsvollere Handelsansätze, die sich an veränderte Marktbedingungen anpassen können. Mehr dazu finden Sie in der Erörterung dieses Artikels.

Im letzten Artikel dieser Serie erfahren Sie, wie Sie die EX5-Bibliothek History Manager mühelos in Ihren MQL5-Quellcode importieren und nutzen können, um Handelshistorien in Ihrem MetaTrader 5-Konto zu verarbeiten. Mit einfachen einzeiligen Funktionsaufrufen in MQL5 können Sie Ihre Handelsdaten effizient verwalten und analysieren. Darüber hinaus werden Sie lernen, wie Sie verschiedene Skripte zur Analyse der Handelshistorie erstellen und einen preisbasierten Expert Advisor als praktisches Anwendungsbeispiel entwickeln können. Der Beispiel-EA nutzt Kursdaten und die EX5-Bibliothek History Manager, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen, Handelsvolumina anzupassen und Wiederherstellungsstrategien auf der Grundlage zuvor abgeschlossener Handelsgeschäfte zu implementieren.

Die Finanzmärkte sind nicht vollkommen ausgeglichen. Einige Märkte steigen, andere fallen, und wieder andere zeigen ein gewisses Schwankungsverhalten, das auf Unsicherheit in beide Richtungen hindeutet. Diese unausgewogenen Informationen können beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen irreführend sein, da sich die Märkte häufig ändern. In diesem Artikel werden wir verschiedene Möglichkeiten erörtern, dieses Problem zu lösen.

In diesem Artikel stellen wir die Entwicklung eines interaktiven Handelsassistenten in MQL5 vor, der die Platzierung schwebender Aufträge im Devisenhandel vereinfachen soll. Wir skizzieren das konzeptionelle Design und konzentrieren uns dabei auf eine nutzerfreundliche GUI für die visuelle Einstellung von Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auf dem Chart. Darüber hinaus wird die MQL5-Implementierung und der Backtest-Prozess detailliert beschrieben, um die Zuverlässigkeit des Tools zu gewährleisten und die Voraussetzungen für die fortgeschrittenen Funktionen in den vorhergehenden Teilen zu schaffen.

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.