Artikel über das Programmieren in MQL5

In diesem faszinierenden Artikel bauen wir unseren allerersten Handelsroboter im Simulator auf und führen eine Strategietest-Aktion durch, die der Funktionsweise des MetaTrader 5-Strategietesters ähnelt. Anschließend vergleichen wir die Ergebnisse einer nutzerdefinierten Simulation mit unserem bevorzugten Terminal.

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.

Wir beginnen eine neue Artikelserie, die auf unseren früheren Bemühungen aufbaut, die wir in der MQL5-Assistentenserie dargelegt haben, indem wir sie weiterführen und unseren Ansatz zum systematischen Handel und zum Testen von Strategien verstärken. In dieser neuen Serie werden wir uns auf Expert Advisors konzentrieren, die so kodiert sind, dass sie nur eine einzige Art von Position halten - in erster Linie Kaufpositionen. Die Konzentration auf nur einen Markttrend kann die Analyse vereinfachen, die Komplexität der Strategie verringern und einige wichtige Erkenntnisse zutage fördern, vor allem, wenn man nicht nur mit Devisen handelt. In unserer Serie werden wir daher untersuchen, ob dies auch bei Aktien und anderen Nicht-Devisenwerten wirksam ist, wo Nur-Kauf-Systeme in der Regel gut mit Smart-Money- oder institutionellen Strategien korrelieren.

Nach einer Pause in der Entwicklung und Verbesserung des Dienstes für Replay/Simulator nehmen wir die Arbeit daran wieder auf. Da wir nun die Verwendung von Ressourcen wie Terminalglobals aufgegeben haben, müssen wir einige Teile des Systems komplett umstrukturieren. Keine Sorge, dieser Prozess wird im Detail erklärt, sodass jeder die Entwicklung unseres Dienstes verfolgen kann.

Ich lade Sie ein, das MacroHFT-Framework zu erkunden, das kontextbewusstes Verstärkungslernen und eine Speicherverwendung anwendet, um Hochfrequenzhandelsentscheidungen für Kryptowährungen mithilfe von makroökonomischen Daten und adaptiven Agenten zu verbessern.

Ein auf ResNeXt basierendes Multi-Task-Learning-System optimiert die Analyse von Finanzdaten unter Berücksichtigung ihrer hohen Dimensionalität, Nichtlinearität und Zeitabhängigkeit. Die Verwendung von Gruppenfaltung und spezialisierten Köpfen ermöglicht es dem Modell, effektiv Schlüsselmerkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren.

Das Training von Transformer-Modellen erfordert große Datenmengen und ist oft schwierig, da die Modelle nicht gut auf kleine Datensätze verallgemeinert werden können. Der SAMformer-Rahmen hilft bei der Lösung dieses Problems, indem er schlechte lokale Minima vermeidet. Dadurch wird die Effizienz der Modelle auch bei begrenzten Trainingsdaten verbessert.

Dieser Beitrag schließt an Teil 80 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen eines Reinforcement Learning untersucht haben. Wir wenden uns nun dem Inferenzlernen zu. Ichimoku und ADX ergänzen sich, wie bereits erwähnt, jedoch werden wir die Schlussfolgerungen des letzten Artikels in Bezug auf die Verwendung von Pipelines wieder aufgreifen. Für unser Inferenzlernen verwenden wir den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders. Wir bleiben auch bei der Implementierung einer nutzerdefinierten Signalklasse für die Integration mit dem MQL5-Assistenten.

In früheren Artikeln haben wir erwähnt, dass wir manchmal einen Wert für die Eigenschaft ZOrder festlegen müssen. Aber warum? Der Grund dafür ist, dass viele Codeteile, die Objekte in einem Chart hinzufügen, einfach keinen Wert für diese Eigenschaft verwenden oder, genauer gesagt, nicht definieren. Es geht mir nicht darum, zu sagen, was Programmierer tun oder lassen sollen und wie sie ihren Code schreiben sollten. Ich bin hier, um Ihnen, lieber Leser, und jedem, der wirklich verstehen will, wie diese Prozesse intern funktionieren, zu zeigen, was tatsächlich hinter den Kulissen passiert.

In diesem Artikel werden wir uns mit einem sehr interessanten und recht anspruchsvollen Programmierkonzept befassen, das allerdings mit großer Vorsicht zu genießen ist, da sein Missbrauch oder Missverständnis relativ einfache Programme in etwas unnötig Komplexes verwandeln kann. Aber wenn sie richtig eingesetzt und perfekt an geeignete Situationen angepasst wird, ist die Rekursion ein hervorragender Verbündeter bei der Lösung von Problemen, die sonst viel mühsamer und zeitaufwändiger wären. Die hier vorgestellten Materialien sind 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 Artikel stellt einen neuen metaheuristischen Optimierungs-Kreis-Such-Algorithmus (CSA) vor, der auf den geometrischen Eigenschaften eines Kreises basiert. Der Algorithmus nutzt das Prinzip der Bewegung von Punkten entlang von Tangenten, um die optimale Lösung zu finden, und kombiniert die Phasen der globalen Erkundung und der lokalen Ausbeutung.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Besonderheiten der Anwendung einiger Trendkriterien in der Praxis befassen. Wir werden auch versuchen, mehrere neue Kriterien zu entwickeln. Der Schwerpunkt wird auf der Effizienz der Anwendung dieser Kriterien auf die Analyse von Marktdaten und den Handel liegen.

In diesem Artikel bauen wir ein Korrelationsmatrix-Dashboard in MQL5 auf, um die Beziehungen zwischen den Vermögenswerten mit den Methoden von Pearson, Spearman und Kendall über einen bestimmten Zeitraum und Balken zu berechnen. Das System bietet einen Standardmodus mit farbigen Schwellenwerten und p-Wert-Sternen sowie einen Heatmap-Modus mit Farbverlaufsdarstellungen für Korrelationsstärken. Es enthält eine interaktive Nutzeroberfläche mit Zeitrahmenauswahl, Modusumschaltungen und einer dynamischen Legende zur effizienten Analyse von Symbolinterdependenzen.

Ich stelle Ihnen meinen neuen Algorithmus zur Populationsoptimierung vor – Blood Inheritance Optimization (BIO), inspiriert durch das menschliche Blutgruppenvererbungssystem. Bei diesem Algorithmus hat jede Lösung ihre eigene „Blutgruppe“, die bestimmt, wie sie sich weiterentwickelt. Wie in der Natur, wo die Blutgruppe eines Kindes nach bestimmten Regeln vererbt wird, erhalten neue Lösungen in BIO ihre Eigenschaften durch ein System von Vererbung und Mutationen.

Sind Sie es leid, Fortschrittsbalken zu beobachten, anstatt Handelsstrategien zu testen? Die herkömmliche Zwischenspeicherung versagt bei Financial ML, sodass Sie mit verlorenen Berechnungen und frustrierenden Neustarts konfrontiert werden. Wir haben eine ausgeklügelte Caching-Architektur entwickelt, die den besonderen Herausforderungen von Finanzdaten gerecht wird: zeitliche Abhängigkeiten, komplexe Datenstrukturen und die ständige Gefahr einer Verzerrung durch Vorausschau. Unser dreischichtiges System sorgt für drastische Geschwindigkeitsverbesserungen, während es veraltete Ergebnisse automatisch ungültig macht und kostspielige Datenlecks verhindert. Warten Sie nicht länger auf Berechnungen, sondern beginnen Sie mit der Iteration in dem Tempo, das der Markt verlangt.

Wir setzen weiterhin die von den Autoren des FinCon-Rahmens vorgeschlagenen Ansätze um. FinCon ist ein Multi-Agenten-System, das auf Large Language Models (LLMs) basiert. Heute werden wir die erforderlichen Module implementieren und umfassende Tests des Modells mit realen historischen Daten durchführen.

In diesem Artikel werden der ParaFrac Oscillator und sein V2-Modell als Handelsinstrumente vorgestellt. Es werden drei Handelsstrategien vorgestellt, die mit Hilfe dieser Indikatoren entwickelt wurden. Jede Strategie wurde getestet und optimiert, um ihre Stärken und Schwächen zu ermitteln. Die vergleichende Analyse zeigte die Leistungsunterschiede zwischen dem Original und dem V2-Modell auf.

Der heutige Artikel ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels. Wir werden uns die Implementierung eines Expert Advisors ansehen und uns dabei vor allem darauf konzentrieren, wie der Servercode ausgeführt wird. Der im vorigen Artikel beschriebene Code reicht nicht aus, damit alles wie erwartet funktioniert. Daher ist es notwendig, beide Artikel zu lesen, um besser zu verstehen, was passieren wird.

Der Artikel stellt den dialektischen Algorithmus (DA) vor, eine neue globale Optimierungsmethode, die vom philosophischen Konzept der Dialektik inspiriert ist. Der Algorithmus macht sich eine einzigartige Aufteilung der Bevölkerung in spekulative und praktische Denker (thinker) zunutze. Tests zeigen eine beeindruckende Leistung von bis zu 98 % bei niedrigdimensionalen Problemen und eine Gesamteffizienz von 57,95 %. Der Artikel erläutert diese Metriken und präsentiert eine detaillierte Beschreibung des Algorithmus sowie die Ergebnisse von Experimenten mit verschiedenen Arten von Funktionen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Problem eines Übermaßes an Ticks, der die Anwendungsleistung bei der Verwendung echter Daten beeinträchtigen kann. Dieses Übermaß beeinträchtigt häufig das korrekte Timing, das erforderlich ist, um einen einminütigen Balken im entsprechenden Fenster zu erstellen.

Um weitere Fortschritte zu erzielen, wäre es gut zu sehen, ob wir die Ergebnisse verbessern können, indem wir die automatische Optimierung in regelmäßigen Abständen erneut durchführen und einen neuen EA erstellen. Der Stolperstein in vielen Debatten über den Einsatz der Parameteroptimierung ist die Frage, wie lange die erhaltenen Parameter für den Handel in der Zukunft verwendet werden können, während die Rentabilität und der Drawdown auf dem vorgegebenen Niveau bleiben. Und ist das überhaupt möglich?

Dieser Artikel zeigt, wie man ein Blackbox-Modell konfiguriert, um automatisch starke Handelsstrategien mit einem datengesteuerten Ansatz zu entdecken. Indem wir die gegenseitige Information nutzen, um die lernfähigsten Signale zu priorisieren, können wir intelligentere und anpassungsfähigere Modelle erstellen, die herkömmliche Methoden übertreffen. Die Leser werden auch lernen, häufige Fallstricke wie den übermäßigen Rückgriff auf oberflächliche Metriken zu vermeiden und stattdessen Strategien zu entwickeln, die auf aussagekräftigen statistischen Erkenntnissen beruhen.

Dieser Artikel zeigt, wie man die Volatilitätsausbruchsstrategie von Larry Williams in MQL5 mit einem praktischen, schrittweisen Ansatz automatisieren kann. Sie lernen, wie Sie die tägliche Ausweitung der Spannweite berechnen, Kauf- und Verkaufsniveaus ableiten, Risiken mit Range-basierten Stopps und Ertrags-basierten Zielen managen und einen professionellen Expert Advisor für MetaTrader 5 aufbauen. Entwickelt für Händler und Entwickler, die die Marktkonzepte von Larry Williams in ein vollständig testbares und einsatzfähiges automatisiertes Handelssystem umwandeln möchten.

In diesem Artikel werden wir einen Kontrollindikator implementieren, damit er in das von uns entwickelte Nachrichtensystem integriert werden kann. Obwohl es nicht sehr schwierig ist, gibt es einige Details, die bei der Initialisierung dieses Moduls beachtet werden müssen. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Es sollte auf keinen Fall als Anwendung für einen anderen Zweck als das Lernen und Beherrschen der gezeigten Konzepte betrachtet werden.

Dies ist der zweite Teil des Artikels, der sich mit der Implementierung des Tabellenmodells in MQL5 unter Verwendung des MVC (Model-View-Controller) Architekturparadigmas beschäftigt. Der Artikel behandelt die Entwicklung von Tabellenklassen und des Tabellenkopfes auf der Grundlage eines zuvor erstellten Tabellenmodells. Die entwickelten Klassen bilden die Grundlage für die weitere Implementierung von View- und Controller-Komponenten, die in den folgenden Artikeln behandelt werden.