Artikel über das Programmieren in MQL5

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie auf einfache Weise einen operativen Ansatz für das Einfärben von Kerzen erstellen und umsetzen können. Dieses Konzept wird von den Händlern sehr geschätzt. Bei der Umsetzung muss darauf geachtet werden, dass die Balken oder Kerzen ihr ursprüngliches Aussehen behalten und das Lesen von Kerze zu Kerze nicht behindern.

Lernen Sie, wie man ein sauberes und professionelles On-Chart-Kontrollpanel in MQL5 für einen Risk-Based Trade Placement Expert Advisor erstellt. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung erklärt, wie man eine funktionale GUI entwirft, die es Händlern ermöglicht, Handelsparameter einzugeben, die Losgröße zu berechnen und die automatische Auftragserteilung vorzubereiten.

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5 Expert Advisor für den Handel von einer Rückkehr zum Mittelwert, der statistischen Momente wie Mittelwert, Varianz, Schiefe, Kurtosis und dem Jarque-Bera-Test über einen bestimmten Zeitraum, um nicht-normale Verteilungen zu identifizieren und Kauf- bzw.Verkaufssignale auf der Grundlage von Konfidenzintervallen mit adaptiven Schwellenwerten zu erzeugen.

Lernen Sie, wie man einen interaktiven MQL5 Expert Advisor mit einem Kontrollfeld auf dem Chart erstellt. Sie wissen, wie man risikobasierte Losgrößen berechnet und Handelsgeschäfte direkt vom Chart aus tätigt.

In dieser Diskussion werden wir einen Expert Advisor entwickeln, der die Klassen CTrade und CStdDevChannel verwendet und dabei mehrere Filter zur Verbesserung der Rentabilität anwendet. In dieser Phase wird unsere vorherige Diskussion in die Praxis umgesetzt. Außerdem werde ich einen weiteren einfachen Ansatz vorstellen, der Ihnen helfen soll, die MQL5-Standardbibliothek und die ihr zugrunde liegende Codebasis besser zu verstehen. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um diese Konzepte in der Praxis zu erkunden.

In dieser Diskussion konzentrieren wir uns auf die Frage, wie wir die gläserne Decke durchbrechen können, die uns die klassischen Techniken des maschinellen Lernens im Finanzbereich auferlegen. Es scheint, dass die größte Einschränkung für den Wert, den wir aus statistischen Modellen ziehen können, nicht in den Modellen selbst liegt – weder in den Daten noch in der Komplexität der Algorithmen – sondern vielmehr in der Methodik, mit der wir sie anwenden. Mit anderen Worten: Der wahre Engpass kann darin liegen, wie wir das Modell einsetzen, und nicht in der eigentlichen Fähigkeit des Modells.