Artikel über das Programmieren in MQL5

Wir setzen unseren letzten Artikel über DDPG mit MA und stochastischen Indikatoren fort, indem wir andere Schlüsselklassen des Reinforcement Learning untersuchen, die für die Implementierung von DDPG entscheidend sind. Obwohl wir hauptsächlich in Python kodieren, wird das Endprodukt, ein trainiertes Netzwerk, als ONNX nach MQL5 exportiert, wo wir es als Ressource in einen von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor integrieren.

Ein MQL5-Framework, das den Algorithmus der Ausführung auf institutionellem Niveau (TWAP, VWAP, Iceberg) über einen einheitlichen Ausführungsmanager und einen Performance-Analysator für eine reibungslosere, präzisere Auftragsaufteilung und -analyse für Einzelhändler bereitstellt.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man das, was im vorigen Artikel über unseren Wiedergabe-/Simulationsdienst gezeigt wurde, implementiert. Wie bei vielen anderen Dingen im Leben sind auch hier Probleme vorprogrammiert. Und dieser Fall war keine Ausnahme. In diesem Artikel werden wir die Dinge weiter verbessern. 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.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie Informationen in Echtzeit zwischen dem Indikator und dem Dienst übertragen werden können, und wir werden auch verstehen, warum bei der Änderung des Zeitrahmens Probleme auftreten können und wie man sie lösen kann. Als Bonus erhalten Sie Zugang zur neuesten Version der Wiedergabe-/Simulations-App.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir etwas sehr Ähnliches wie in Sprachen wie C, C++ und Java implementieren können. Ich spreche von der Übergabe einer praktisch unendlichen Anzahl von Parametern innerhalb einer Funktion oder Prozedur. Auch wenn dies ein ziemlich fortgeschrittenes Thema zu sein scheint, kann das, was hier gezeigt wird, meiner Meinung nach von jedem, der die vorherigen Konzepte verstanden hat, leicht umgesetzt werden. Vorausgesetzt, sie wurden wirklich richtig verstanden.

Die direkte Analyse von Punktwolken vermeidet unnötiges Datenwachstum und verbessert die Leistung von Modellen bei Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben. Solche Ansätze zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit gegenüber Störungen in den Originaldaten.

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.

Wir setzen das Thema der Analyse von geschlossenen Handelsgeschäften im Strategietester fort, um die Qualität des Handels zu verbessern. Schauen wir uns an, wie die Verwendung verschiedener Trailing-Stops unsere bisherigen Handelsergebnisse verändern kann.

Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer nutzerdefinierten, dynamisch gelinkten Bibliothek, die asynchrone Websocket-Client-Verbindungen für MetaTrader-Programme ermöglicht.

In diesem Artikel werden wir den News Headline EA weiterentwickeln, indem wir eine spezielle Indikator-Insight-Lane einführen – eine kompakte, auf dem Chart angezeigte Darstellung der wichtigsten technischen Signale, die von beliebten Indikatoren wie RSI, MACD, Stochastic und CCI generiert werden. Dieser Ansatz macht mehrere Unterfenster für Indikatoren auf dem MetaTrader 5-Terminal überflüssig, wodurch Ihr Arbeitsbereich übersichtlich und effizient bleibt. Indem wir die MQL5-API nutzen, um im Hintergrund auf Indikatordaten zuzugreifen, können wir mithilfe einer nutzerdefinierten Logik Markteinblicke in Echtzeit verarbeiten und visualisieren. Erforschen Sie mit uns, wie Sie Indikatordaten in MQL5 manipulieren können, um ein intelligentes und platzsparendes Scrolling Insights System zu erstellen, und das alles auf einer einzigen horizontalen Spur in Ihrem Trading Chart.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Trendlinien-Handelsprogramm, das die kleinsten Quadrate verwendet, um Unterstützungs- und Widerstandstrendlinien zu erkennen, dynamische Kauf- und Verkaufssignale auf der Grundlage von Preisberührungen zu erzeugen und Positionen auf der Grundlage der erzeugten Signale zu eröffnen.

Der Artikel befasst sich mit dem Algorithmus der atomare Orbitalsuche (AOS), der die Konzepte des atomaren Orbitalmodells nutzt, um die Suche nach Lösungen zu simulieren. Der Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Dynamik von Wechselwirkungen im Atom. In dem Artikel werden die mathematischen Aspekte von AOS im Detail erörtert, einschließlich der Aktualisierung der Positionen der Lösungsvorschläge und der Mechanismen der Energieaufnahme und -abgabe. AOS eröffnet neue Horizonte für die Anwendung von Quantenprinzipien auf Computerprobleme, indem es einen innovativen Ansatz zur Optimierung bietet.

Replay-Puffer sind beim Reinforcement Learning besonders wichtig bei Off-Policy-Algorithmen wie DQN oder SAC. Damit wird das Sampling-Verfahren dieses Speicherpuffers in den Mittelpunkt gerückt. Während bei den Standardoptionen von SAC beispielsweise eine zufällige Auswahl aus diesem Puffer verwendet wird, wird bei den priorisierten Erfahrungswiederholungspuffern eine Feinabstimmung vorgenommen, indem eine Auswahl aus dem Puffer auf der Grundlage eines TD-Scores erfolgt. Wir gehen auf die Bedeutung des Reinforcement Learning ein und untersuchen wie immer nur diese Hypothese (nicht die Kreuzvalidierung) in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor.

Dieser Artikel zeigt, wie man programmatisch steigende und fallende Muster der Wolfe-Wellen identifiziert und sie mit MQL5 handelt. Wir werden untersuchen, wie man die Strukturen der Wolfe-Wellen programmatisch identifiziert und darauf basierenden Handel mit MQL5 ausführt. Dazu gehören die Erkennung wichtiger Umkehr-Punkte, die Validierung von Musterregeln und die Vorbereitung des EA, um auf die ermittelten Signale zu reagieren.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Informations-Dashboard in MQL5 zur Überwachung von Multi-Symbol-Positionen und Kontometriken wie Kontostand, Kapital und freie Marge. Wir implementieren ein sortierbares Raster mit Echtzeit-Updates, CSV-Export und einen leuchtenden Header-Effekt, um die Nutzerfreundlichkeit und den visuellen Reiz zu verbessern.

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus einer Punktwolke. In diesem Artikel werden wir uns mit den Mechanismen zur Steigerung der Effizienz der PointNet-Methode vertraut machen.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie das Mauszeigerproblem bei der Verwendung in Verbindung mit einer Wiedergabe-/Simulationsanwendung implementiert und gelöst werden 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.

Der Accelerator Oszillator ist ein weiterer Indikator von Bill Williams, der die Beschleunigung der Preisdynamik und nicht nur ihr Tempo verfolgt. Ähnlich wie der Awesome Oszillator, den wir in einem kürzlich erschienenen Artikel besprochen haben, versucht er, die Verzögerungseffekte zu vermeiden, indem er sich mehr auf die Beschleunigung als auf die Geschwindigkeit konzentriert. Wir untersuchen wie immer, welche Muster wir daraus ableiten können und welche Bedeutung sie für den Handel mit einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor haben könnten.

Es gibt eine mächtige und allgegenwärtige Kraft, die die kollektiven Bemühungen unserer Gemeinschaft, verlässliche Handelsstrategien zu entwickeln, die KI in irgendeiner Form einsetzen, leise untergräbt. In diesem Artikel wird festgestellt, dass ein Teil der Probleme, mit denen wir konfrontiert sind, auf das blinde Festhalten an „Best Practices“ zurückzuführen ist. Indem wir dem Leser einfache marktbasierte Beweise aus der realen Welt vorlegen, werden wir ihm erklären, warum wir von einem solchen Verhalten absehen und stattdessen bereichsgebundene „Best Practices“ anwenden müssen, wenn unsere Gemeinschaft eine Chance haben soll, das latente Potenzial der KI zu nutzen.

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.

Was wir heute schaffen, wird schwer zu verstehen sein. Deshalb werde ich in diesem Artikel nur über die Anfangsphase sprechen. Bitte lesen Sie diesen Artikel aufmerksam, er ist eine wichtige Voraussetzung, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Der Zweck dieses Materials ist rein didaktisch, da wir nur die vorgestellten Konzepte studieren und beherrschen werden, ohne praktische Anwendung.

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.

In diesem Artikel stelle ich einen innovativen Handelsalgorithmus vor, der evolutionäre Algorithmen mit Deep Reinforcement Learning für den Devisenhandel kombiniert. Der Algorithmus nutzt den Mechanismus der Auslöschung ineffizienter Individuen zur Optimierung der Handelsstrategie.

Der DeMarker-Oszillator und der Envelopes-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem diese beiden Indikatoren vorgestellt wurden, indem wir das maschinelle Lernen in den Mix aufnehmen. Wir verwenden ein rekurrentes neuronales Netz, das den Kernel des weißen Rauschens nutzt, um die vektorisierten Signale dieser beiden Indikatoren zu verarbeiten. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

In der heutigen Diskussion untersuchen wir, wie man Open-Source-KI-Modelle selbst hosten und zur Gewinnung von Markteinblicken nutzen kann. Dies ist Teil unserer laufenden Bemühungen, den News Headline EA zu erweitern, indem wir einen AI Info-Streifen einführen, die ihn in ein Multi-Integrations-Assistenz-Tool verwandelt. Der aktualisierte EA zielt darauf ab, Händler durch Kalenderereignisse, aktuelle Finanznachrichten, technische Indikatoren und jetzt auch durch KI-generierte Marktperspektiven auf dem Laufenden zu halten - und bietet so zeitnahe, vielfältige und intelligente Unterstützung für Handelsentscheidungen. Seien Sie dabei, wenn wir praktische Integrationsstrategien erforschen und untersuchen, wie MQL5 mit externen Ressourcen zusammenarbeiten kann, um ein leistungsstarkes und intelligentes Arbeitsterminal für den Handel aufzubauen.

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.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie der Code von DispatchMessage, der im vorherigen Artikel fehlte, funktioniert. Wir werden das Thema des nächsten Artikels vorstellen. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Funktionsweise dieses Codes zu verstehen, bevor wir zum nächsten Thema übergehen. 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.

In dieser Diskussion gehen wir einen Schritt weiter, indem wir unser MQL5-Programm in kleinere, besser handhabbare Module aufteilen. Diese modularen Komponenten werden dann in das Hauptprogramm integriert, um dessen Organisation und Wartbarkeit zu verbessern. Dieser Ansatz vereinfacht die Struktur unseres Hauptprogramms und macht die einzelnen Komponenten in anderen Expert Advisors (EAs) und Indikatorentwicklungen wiederverwendbar. Durch diesen modularen Aufbau schaffen wir eine solide Grundlage für künftige Erweiterungen, von denen sowohl unser Projekt als auch die breitere Entwicklergemeinschaft profitiert.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie zwei Fehler im Code behoben werden können. Ich werde jedoch versuchen, sie so zu erklären, dass Sie als Programmieranfänger verstehen, dass die Dinge nicht immer so laufen, wie Sie es erwarten. Wie auch immer, dies ist eine Gelegenheit, zu lernen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Dieser Antrag sollte keinesfalls als endgültiges Dokument betrachtet werden, das lediglich der Erkundung der vorgestellten Konzepte dient.