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.

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.

Erfahren Sie, wie Sie mit WebRequest und externen API-Aufrufen aktuelle Kerzendaten abrufen, jeden Wert in einen verwendbaren Typ umwandeln und die Informationen übersichtlich in einem Tabellenformat speichern können. Dieser Schritt bildet die Grundlage für die Erstellung eines Indikators, der die Daten im Kerzenformat visualisiert.

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.

Das unermüdliche Bestreben, Marktrhythmen zu entschlüsseln, hat Händler und quantitative Analysten dazu veranlasst, unzählige mathematische Modelle zu entwickeln. In diesem Artikel wird der Flower Volatility Index (FVI) vorgestellt, ein neuartiger Ansatz, der die mathematische Eleganz der Rosenkurven in ein funktionales Handelsinstrument verwandelt. Mit dieser Arbeit haben wir gezeigt, wie mathematische Modelle in praktische Handelsmechanismen umgewandelt werden können, die sowohl die Analyse als auch die Entscheidungsfindung unter realen Marktbedingungen unterstützen.

Das Attraos-Framework integriert die Chaostheorie in die langfristige Zeitreihenprognose und behandelt sie als Projektionen mehrdimensionaler chaotischer dynamischer Systeme. Unter Ausnutzung der Attraktorinvarianz nutzt das Modell die Phasenraumrekonstruktion und das dynamische Speicher-Modul mit mehreren Auflösungsebenen, um historische Strukturen zu erhalten.

In diesem Artikel entwickeln wir einen RSI-Indikator in MQL5, der die Werte des Relative-Strength-Index auf einer kreisförmigen Skalierung mit einer dynamischen Nadel, farbcodierten Bereichen für überkaufte und überverkaufte Niveaus und einer anpassbaren Legende visualisiert. Wir verwenden die Canvas-Klasse zum Zeichnen von Elementen wie Bögen, Skalenstrichen und Tortendiagrammen, um eine reibungslose Aktualisierung bei neuen RSI-Daten zu gewährleisten.

Die Generierung neuer Indikatoren aus vorhandenen Indikatoren bietet eine leistungsstarke Möglichkeit zur Verbesserung der Handelsanalyse. Durch die Definition einer mathematischen Funktion, die die Ergebnisse bestehender Indikatoren integriert, können Händler hybride Indikatoren erstellen, die mehrere Signale in einem einzigen, effizienten Instrument zusammenfassen. In diesem Artikel wird ein neuer Indikator vorgestellt, der aus drei Oszillatoren besteht und eine modifizierte Version der Pearson-Korrelationsfunktion verwendet, die wir Pseudo-Pearson-Korrelation (PPC) nennen. Der PPC-Indikator zielt darauf ab, die dynamische Beziehung zwischen Oszillatoren zu quantifizieren und sie in einer praktischen Handelsstrategie anzuwenden.

Lernen Sie, wie man eine komplette Kagi-Chart-Engine in MQL5 aufbaut – Preisumkehrungen konstruieren, dynamische Liniensegmente erzeugen und Kagi-Strukturen in Echtzeit aktualisieren. In diesem ersten Teil lernen Sie, wie Sie Kagi-Charts direkt auf dem MetaTrader 5 rendern können, sodass Händler einen klaren Überblick über Trendverschiebungen und Marktstärke erhalten. Gleichzeitig bereiten Sie sich auf die automatisierte Kagi-basierte Handelslogik in Teil 2 vor.

Lernen Sie, wie man einen kompletten Kagi-basierten Expert Advisor in MQL5 aufbaut, von der Signalerstellung bis zur Auftragsausführung, visuellen Markern und einem dreistufigen Trailing-Stop. Enthalten ist der vollständige Code, Testergebnisse und eine herunterladbare Datei.

In diesem Artikel stellen wir Python-MetaTrader 5-ähnliche Wege vor, um Handelsoperationen wie das Öffnen, Schließen und Ändern von Aufträgen im Simulator zu handhaben. Um sicherzustellen, dass sich die Simulation wie MetaTrader 5 verhält, ist eine strenge Validierungsschicht für Handelsanfragen implementiert, die die Parameter des Symbolhandels und die typischen Brokerage-Einschränkungen berücksichtigt.

Wir entwickeln weiterhin die Algorithmen für FinAgent, einen multimodalen Finanzhandelsagenten, der multimodale Marktdynamikdaten und historische Handelsmuster analysiert.

Wir laden Sie ein, den FinCon-Rahmen zu erkunden, der ein auf einem Large Language Model (LLM) basierendes Multi-Agenten-System ist. Der Rahmen nutzt konzeptionelle verbale Verstärkung, um die Entscheidungsfindung und das Risikomanagement zu verbessern und eine effektive Leistung bei einer Vielzahl von Finanzaufgaben zu ermöglichen.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit MQL5 authentifizierte Anfragen an die Binance-API senden, um Ihren Kontostand für alle Assets abzurufen. Erfahren Sie, wie Sie Ihren API-Schlüssel, die Serverzeit und die Signatur verwenden, um sicher auf Kontodaten zuzugreifen, und wie Sie die Antwort zur späteren Verwendung in einer Datei speichern können.

Dieser Artikel stellt die grundlegenden Konzepte hinter HMAC-SHA256 und API-Signaturen in MQL5 vor und erklärt, wie Nachrichten und geheime Schlüssel kombiniert werden, um Anfragen sicher zu authentifizieren. Sie bildet die Grundlage für das Signieren von API-Aufrufen, ohne sensible Daten preiszugeben.

Heute decken wir die oft übersehene statistische Grundlage hinter den Handelsstrategien für Angebot und Nachfrage auf. Durch die Kombination von MQL5 mit Python über einen Jupyter-Notebook-Workflow führen wir eine strukturierte, datengesteuerte Untersuchung durch, die darauf abzielt, visuelle Marktannahmen in messbare Erkenntnisse zu verwandeln. Dieser Artikel behandelt den gesamten Forschungsprozess, einschließlich der Datenerfassung, der Python-basierten statistischen Analyse, des Algorithmusentwurfs, der Tests und der endgültigen Schlussfolgerungen. Um die Methodik und die Ergebnisse im Detail nachzuvollziehen, lesen Sie den vollständigen Artikel.

Dieser Artikel stellt das Design und die MetaTrader 5-Implementierung des Candle Pressure Index (CPI) vor – ein CLV-basiertes Overlay, das den Kauf- und Verkaufsdruck innerhalb einer Kerze direkt auf dem Preischart anzeigt. Die Diskussion konzentriert sich auf die Kerzenstruktur, die Druckklassifizierung, die Visualisierungsmechanismen und ein übergangsloses, übergangsorientiertes Warnsystem, das für ein konsistentes Verhalten über Zeitrahmen und Instrumente hinweg konzipiert ist.

Hidden-Markov-Modelle (HMMs) sind eine leistungsstarke Klasse probabilistischer Modelle, die für die Analyse sequenzieller Daten entwickelt wurden, bei denen beobachtete Ereignisse von einer Sequenz unbeobachteter (versteckter) Zustände abhängen, die einen Markov-Prozess bilden. Zu den wichtigsten Annahmen des HMM gehören die Markov-Eigenschaft für verborgene Zustände, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit des Übergangs zum nächsten Zustand nur vom aktuellen Zustand abhängt, und die Unabhängigkeit der Beobachtungen bei Kenntnis des aktuellen verborgenen Zustands.

Wir arbeiten weiter an der Entwicklung der Algorithmen, die dem DADA-Framework zugrunde liegen, ein fortschrittliches Instrument zur Erkennung von Anomalien in Zeitreihen. Dieser Ansatz ermöglicht eine zuverlässige Unterscheidung zwischen zufälligen Schwankungen und signifikanten Abweichungen. Im Gegensatz zu klassischen Methoden passt sich DADA dynamisch an verschiedene Datentypen an und wählt die jeweils optimale Komprimierungsstufe.

MQL5 verfügt über keine eingebaute asymmetrische Kryptografie, was den sicheren Datenaustausch über unsichere Kanäle wie HTTP erschwert. Dieser Artikel stellt eine reine MQL5-Implementierung von RSA mit PKCS#1 v1.5 Padding vor, die eine sichere Übertragung von AES-Sitzungsschlüsseln und kleinen Datenblöcken ohne externe Bibliotheken ermöglicht. Dieser Ansatz bietet eine HTTPS-ähnliche Sicherheit über Standard-HTTP und füllt darüber hinaus eine wichtige Lücke in der sicheren Kommunikation für MQL5-Anwendungen.

Der Artikel beschreibt die Erstellung eines transparenten MQL5-Expert-Advisors für die Hidden-Smash-Day-Reversals von Larry Williams. Signale werden nur bei neuen Bars generiert: Eine Setup-Bar wird validiert und anschließend bestätigt, wenn die nächste Sitzung jenseits des Extremums schließt. Das Risiko wird über ATR oder strukturelle Stopps mit einem festgelegten Risiko-Ertrags-Verhältnis gesteuert; die Positionsgröße kann fest oder vom Kontostand abhängig sein, und Richtungsfilter sowie eine Ein-Positions-Regel gewährleisten reproduzierbare Tests.

In diesem Teil werden wir uns auf die Entwicklung einer intelligenten Ausführungsschicht konzentrieren, die die Spread-Bedingungen in Echtzeit über mehrere Symbole hinweg kontinuierlich überwacht und auswertet. Der EA passt seine Symbolauswahl dynamisch an, indem er den Handel auf der Grundlage der Spread-Effizienz und nicht nach festen Regeln aktiviert oder deaktiviert. Dieser Ansatz ermöglicht es Hochfrequenz-Multi-Pair-Systemen, kostengünstige Symbole zu priorisieren.

Wir fahren fort, die von den Autoren des Attraos-Frameworks vorgeschlagenen Methoden in Handelsmodelle zu integrieren. Ich möchte Sie daran erinnern, dass dieses Framework Konzepte der Chaostheorie verwendet, um Probleme der Zeitreihenprognose zu lösen, indem es sie als Projektionen mehrdimensionaler chaotischer dynamischer Systeme interpretiert.