Artikel über das Programmieren in MQL5

In diesem Artikel entwickeln wir ein London Session Breakout System, das Ausbrüche vor der Londoner Handelsspanne identifiziert und schwebende Aufträge mit anpassbaren Handelsarten und Risikoeinstellungen platziert. Wir integrieren Funktionen wie Trailing Stops, Risiko-Ertrags-Verhältnisse, maximale Drawdown-Grenzen und ein Kontrollpanel für die Überwachung und Verwaltung in Echtzeit.

Für viele Händler ist es ein vertrauter Schmerzpunkt: zu sehen, wie ein Handel bis auf einen Hauch an Ihr Gewinnziel herankommt, nur um dann umzukehren und ihren Stop-Loss zu treffen. Oder noch schlimmer: Sie sehen, dass ein Trailing-Stop Sie an der Gewinnschwelle stoppt, bevor der Markt auf Ihr ursprüngliches Ziel zusteuert. Dieser Artikel befasst sich mit dem Einsatz mehrerer Einstiege zu unterschiedlichen Rendite-Risiko-Verhältnissen, um systematisch Gewinne zu sichern und das Gesamtrisiko zu reduzieren.

In dem Artikel werden die klassischen Instrumente der Korrelationsanalyse betrachtet. Der Schwerpunkt liegt auf einem kurzen theoretischen Hintergrund sowie auf der praktischen Anwendung des Pearson-Chi-Quadrat-Tests auf Unabhängigkeit und des Korrelationsverhältnisses.

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 diesem Artikel zeige ich Ihnen die grundlegenden Dateioperationen und wie Sie einen flexiblen Handler zur Anpassung konfigurieren. Wir werden die Klasse CLogifyHandlerFile aktualisieren, um Protokolle direkt in die Datei zu schreiben. Wir werden einen Leistungstest durchführen, indem wir eine Strategie für EURUSD eine Woche lang simulieren und bei jedem Tick Protokolle erstellen, mit einer Gesamtzeit von 5 Minuten und 11 Sekunden. Das Ergebnis wird in einem zukünftigen Artikel verglichen, in dem wir ein Caching-System zur Verbesserung der Leistung implementieren werden.

Der Einsatz von technischen Indikatoren in der Preisaktionsanalyse ist ein wirkungsvoller Ansatz. Diese Indikatoren weisen häufig auf wichtige Umkehr- und Rücksetzpunkte hin und bieten wertvolle Einblicke in die Marktdynamik. In diesem Artikel zeigen wir, wie wir ein automatisiertes Tool entwickelt haben, das mit Hilfe des Parabolic-SAR-Indikators Signale erzeugt.

Die Faktorisierung ist ein mathematischer Prozess, der dazu dient, Erkenntnisse über die Eigenschaften von Daten zu gewinnen. Wenn wir die Faktorisierung auf große Mengen von Marktdaten anwenden – die in Zeilen und Spalten organisiert sind – können wir Muster und Merkmale des Marktes aufdecken. Die Faktorisierung ist ein mächtiges Werkzeug, und dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie es im MetaTrader 5-Terminal über die MQL5-API nutzen können, um tiefere Einblicke in Ihre Marktdaten zu gewinnen.

Dies ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, der sich mit dem Konzept der sozialen Gruppen befasst. In dem Artikel wird die Entwicklung sozialer Gruppen anhand von Bewegungs- und Gedächtnisalgorithmen untersucht. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, die Entwicklung sozialer Systeme zu verstehen und sie bei der Optimierung und Suche nach Lösungen anzuwenden.

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.

In diesem Artikel stellen wir den Arithmetischen Optimierungsalgorithmus (AOA) vor, der auf einfachen arithmetischen Operationen basiert: Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division. Diese grundlegenden mathematischen Operationen dienen als Grundlage für die Suche nach optimalen Lösungen für verschiedene Probleme.

In diesem Artikel untersuchen wir einen datengestützten Ansatz zur Ermittlung und Validierung von nicht standardmäßigen Fibonacci-Retracement-Levels, die von den Märkten möglicherweise respektiert werden. Wir stellen einen kompletten Arbeitsablauf vor, der auf die Implementierung in MQL5 zugeschnitten ist, beginnend mit der Datenerfassung und der Balken- oder Swing-Erkennung, bis hin zum Clustering, statistischen Hypothesentests, Backtesting und der Integration in ein MetaTrader 5 Fibonacci-Tool. Das Ziel ist es, eine reproduzierbare Pipeline zu erstellen, die anekdotische Beobachtungen in statistisch vertretbare Handelssignale umwandelt.

Im vorherigen Artikel habe ich erklärt, wie Sie Vorlagedaten zur Verwendung in OBJ_CHART manipulieren können. In diesem Artikel habe ich das Thema nur umrissen, ohne auf Einzelheiten einzugehen, da die Arbeit in dieser Version sehr vereinfacht war. Dies geschah, um die Erklärung des Inhalts zu erleichtern, denn trotz der scheinbaren Einfachheit vieler Dinge waren einige davon nicht so offensichtlich, und ohne das Verständnis des einfachsten und grundlegendsten Teils wäre man nicht in der Lage, das gesamte Bild wirklich zu verstehen.

Sind Sie es leid, Zeit mit der Suche nach genau der Datei zu verschwenden, die Ihre Anwendung zum Funktionieren braucht? Wie wäre es, alles in die ausführbare Datei aufzunehmen? Auf diese Weise müssen Sie nicht nach den Dingen suchen. Ich weiß, dass viele Menschen diese Form der Verteilung und Speicherung nutzen, aber es gibt einen viel geeigneteren Weg. Zumindest was die Verteilung von ausführbaren Dateien und deren Speicherung betrifft. Die hier vorgestellte Methode kann sehr nützlich sein, da Sie den MetaTrader 5 selbst als hervorragenden Assistenten verwenden können, ebenso wie MQL5. Außerdem ist es nicht so schwer zu verstehen.

Der Artikel stellt eine Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus für das Training von neuronalen Feedforward-Netzen vor. Es wurde eine vergleichende Analyse der Leistung mit Algorithmen aus der scikit-learn Python-Bibliothek durchgeführt. Einfachere Lernmethoden wie Gradientenabstieg, Gradientenabstieg mit Momentum und stochastischer Gradientenabstieg werden vorläufig diskutiert.

Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse: Ist es möglich, die Finanzmärkte vorherzusagen? Betrachten wir die Erstellung eines Modells für die Vorhersage der Preise für EURUSD, und machen zwei Roboter auf der Grundlage - in Python und MQL5.

Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.

Lernen Sie, wie Sie ein leistungsfähiges, nutzerdefiniertes Logging-Framework für MQL5 implementieren, das über einfache Print()-Anweisungen hinausgeht, indem es Schweregrade, mehrere Output-Handler und eine automatische Dateirotation unterstützt - alles on-the-fly konfigurierbar. Integrieren Sie das Singleton CLogger mit ConsoleLogHandler und FileLogHandler, um kontextbezogene Protokolle mit Zeitstempel sowohl in der Registerkarte Experten als auch in persistenten Dateien zu erfassen. Optimieren Sie Debugging und Performance-Tracing in Ihren Expert Advisors mit klaren, anpassbaren Protokollformaten und zentraler Steuerung.

Dieser Artikel setzt die Reihe für Anfänger fort. Hier werden wir die grundlegenden Prinzipien der Entwicklung von Expert Advisors (EAs) diskutieren. Wir werden zwei EAs erstellen: der erste wird ohne Indikatoren handeln und schwebende Aufträge verwenden, der zweite wird auf dem Standard-MA-Indikator basieren und Handelsgeschäfte zum aktuellen Preis eröffnen. Hier gehe ich davon aus, dass Sie kein völliger Anfänger mehr sind und den Stoff aus den vorherigen Artikeln relativ gut beherrschen.

Haben Sie schon einmal einen plötzlichen Marktanstieg verpasst oder wurden Sie von einem solchen überrascht? Der beste Weg, aktuelle Ereignisse zu antizipieren, besteht darin, aus historischen Mustern zu lernen. Mit dem Ziel, ein ML-Modell zu trainieren, zeigt Ihnen dieser Artikel zunächst, wie Sie ein Skript in MetaTrader 5 erstellen, das historische Daten aufnimmt und sie zur Speicherung an Python sendet. Lesen Sie weiter, um die einzelnen Schritte in Aktion zu sehen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen der harmonischen Muster, ihren Strukturen und ihrer Anwendung im Handel. Sie lernen etwas über Fibonacci-Retracements, Extensions und wie man die Erkennung harmonischer Muster in MQL5 implementiert, was die Grundlage für den Aufbau fortgeschrittener Handelswerkzeuge und Expert Advisors bildet.

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.

Number Walls oder Zahlenwände sind eine Variante der Linear Shift Back Registers, die Sequenzen auf ihre Vorhersagbarkeit hin überprüfen, indem sie auf Konvergenz prüfen. Wir sehen uns an, wie diese Ideen in MQL5 von Nutzen sein könnten.

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.

Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung der Spieltheorie von John Nash, insbesondere des Gleichgewichts nach Nash, im Handel. Es wird erörtert, wie Händler Python-Skripte und MetaTrader 5 nutzen können, um Marktineffizienzen mit Hilfe der Nash-Prinzipien zu identifizieren und auszunutzen. Der Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Umsetzung dieser Strategien, einschließlich der Verwendung von Hidden-Markov-Modellen (HMM) und statistischer Analysen, um die Handelsleistung zu verbessern.

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.

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 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.

Dieser Artikel verbessert die Logging-Bibliothek durch Hinzufügen von Formatierern durch die Klasse CIntervalWatcher zur Verwaltung von Ausführungszyklen, Optimierung mit Caching und Dateirotation, Leistungstests und praktischen Beispielen. Mit diesen Verbesserungen gewährleisten wir ein effizientes, skalierbares und anpassungsfähiges Protokollierungssystem für unterschiedliche Entwicklungsszenarien.

In diesem Artikel werden wir das in früheren Veröffentlichungen entwickelte Risikomanagementsystem implementieren und den in anderen Artikeln beschriebenen Order-Block-Indikator hinzufügen. Darüber hinaus werden wir einen Backtest durchführen, um die Ergebnisse mit dem aktivierten Risikomanagementsystem zu vergleichen und die Auswirkungen des dynamischen Risikos zu bewerten.

In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen.

Dieser Artikel erweitert unser Wirtschaftskalender-Dashboard durch die Implementierung von Echtzeit-Nachrichten-Updates, um Marktinformationen aktuell und umsetzbar zu halten. Wir integrieren Techniken zum Abrufen von Live-Daten in MQL5, um Ereignisse auf dem Dashboard kontinuierlich zu aktualisieren und die Reaktionsfähigkeit der Schnittstelle zu verbessern. Dieses Update stellt sicher, dass wir direkt über das Dashboard auf die neuesten Wirtschaftsnachrichten zugreifen können, um unsere Handelsentscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Daten zu optimieren.

Willkommen zum Beginn einer neuen Reise! Dieser Artikel eröffnet eine spezielle Serie, in der wir Schritt für Schritt eine Bibliothek für die Logmanipulation erstellen, die auf diejenigen zugeschnitten ist, die in der Sprache MQL5 entwickeln.

Makler stellen oft in regelmäßigen Abständen nach einem vordefinierten Zeitplan Berichte über Handelskonten zur Verfügung. Diese Firmen haben über ihre API-Technologien Zugang zu Ihren Kontoaktivitäten und Ihrer Handelshistorie, sodass sie in Ihrem Namen Performanceberichte erstellen können. Ebenso speichert das MetaTrader 5-Terminal detaillierte Aufzeichnungen Ihrer Handelsaktivitäten, die mit MQL5 genutzt werden können, um vollständig angepasste Berichte zu erstellen und personalisierte Liefermethoden zu definieren.

Dieser Artikel ist der erste Teil einer zweiteiligen Serie, die praktische Fähigkeiten und Best Practices für das Schreiben von nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5 vermitteln soll. Anhand des Heikin Ashi als Arbeitsbeispiel untersucht der Artikel die Theorie hinter den Heikin Ashi-Charts, erklärt, wie Heikin Ashi-Kerzen berechnet werden, und demonstriert ihre Anwendung in der technischen Analyse. Das Herzstück ist eine schrittweise Anleitung zur Entwicklung eines voll funktionsfähigen Heikin Ashi-Indikators von Grund auf, mit klaren Erklärungen, die dem Leser helfen zu verstehen, was zu programmieren ist und warum. Dieses Grundwissen bildet die Grundlage für den zweiten Teil, in dem wir einen Expert Advisor erstellen werden, der auf der Grundlage der Heikin Ashi-Logik handelt.