Artikel über das Programmieren in MQL5

Eine neue bioinspirierte Metaheuristik zur Optimierung, NOA (Neuroboids Optimization Algorithm), kombiniert die Prinzipien der kollektiven Intelligenz und der neuronalen Netze. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden verwendet der Algorithmus eine Population von selbstlernenden „Neuroboiden“, von denen jeder sein eigenes neuronales Netz hat, das seine Suchstrategie in Echtzeit anpasst. Der Artikel zeigt die Architektur des Algorithmus, die Mechanismen des Selbstlernens der Agenten und die Aussichten für die Anwendung dieses hybriden Ansatzes auf komplexe Optimierungsprobleme.

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.

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.

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.

Dieser Artikel bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Beherrschung von CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) in Firebase, wobei der Schwerpunkt auf der Echtzeitdatenbank und dem Firestore liegt. Entdecken Sie, wie Sie die SDK-Methoden von Firebase nutzen können, um Daten in Web- und Mobilanwendungen effizient zu verwalten, vom Hinzufügen neuer Datensätze bis zum Abfragen, Ändern und Löschen von Einträgen. Lernen Sie praktische Code-Beispiele und Best Practices für die Strukturierung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit kennen, die es Entwicklern ermöglichen, dynamische, skalierbare Anwendungen mit der flexiblen NoSQL-Architektur von Firebase zu erstellen.

In diesem achten Teil der Serie Meistern der Log-Einträge untersuchen wir die Implementierung mehrsprachiger Fehlermeldungen in Logify, einer leistungsstarken Protokollierungsbibliothek für MQL5. Sie lernen, wie Sie Fehler mit Kontext strukturieren, Meldungen in mehrere Sprachen übersetzen und Protokolle dynamisch nach Schweregrad formatieren können. Und das alles in einem sauberen, erweiterbaren und produktionsreifen Design.

Der Artikel befasst sich mit der Klassifikation mittels Gauß-Prozessen. Wir beginnen mit dem Studium der theoretischen Grundlagen und gehen dann zur praktischen Entwicklung der GP-Bibliothek in MQL5 über.

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.

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.

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.

Heute werden wir damit beginnen, Strukturen auf eine einfachere, praktischere und bequemere Weise zu studieren. Strukturen gehören zu den Grundlagen der Programmierung, ob sie nun strukturiert sind oder nicht. Ich weiß, dass viele Menschen bei Strukturen nur an Datensammlungen denken, aber ich versichere Ihnen, dass sie viel mehr sind als nur Strukturen. Und hier werden wir beginnen, dieses neue Universum auf die didaktischste Weise zu erkunden.

Erfahren Sie, wie Sie einen auf dem Supertrend basierenden Expert Advisor in MQL5 von Grund auf erstellen. Der Artikel behandelt die Einbindung des Indikators als Ressource, das Auslesen von Pufferwerten bei geschlossenen Kerzen, das Erkennen bestätigter Trendwenden, das Ausrichten offener Positionen am Signal sowie die Konfiguration von Stop-Loss-Modi und der Positionsgrößenbestimmung. Abschließend werden die Einrichtung des Strategy Testers und reproduzierbare Tests behandelt, sodass Sie am Ende über einen konfigurierbaren EA sowie einen klaren Rahmen für weitere Untersuchungen und Erweiterungen verfügen.

In diesem Artikel werden wir versuchen zu verstehen, warum Programmiersprachen wie MQL5 Strukturen haben und warum in einigen Fällen Strukturen der ideale Weg sind, um Werte zwischen Funktionen und Prozeduren zu übergeben, während sie in anderen Fällen vielleicht nicht der beste Weg sind, dies zu tun.

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.

Wir kehren zum Thema der Optimierung nach dem Modell einer wissenschaftlichen Gemeinschaft zurück. CoSO sollte nicht als fertige Lösung betrachtet werden, sondern als vielversprechende Forschungsplattform. Bei entsprechender Entwicklung kann CoSO seine Nische in Aufgaben finden, bei denen Anpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit gegenüber Veränderungen wichtig sind und die Rechenzeit nicht kritisch ist.

Eine technische Geschichte der MQL-Entwicklung: von den begrenzten Sprachen MQL und MQL II über das prozedurale MQL4 bis hin zum objektorientierten MQL5 mit nativer Kompilierung, umfangreichen APIs und einer vollwertigen Entwicklungsumgebung. Wir zeigen hier die wichtigsten Fähigkeiten der Sprache und ihre Integrationen mit Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, Datenbanken, DirectX, dem agentenbasierten KI-Assistenten und dem Model Context Protocol (MCP), das KI-Systeme mit dem Terminal, MetaEditor, Marktdaten, Handelsoperationen und Entwicklungstools verbindet. Dieser Artikel untersucht Archivmaterialien zu den Ursprüngen von MetaQuotes und MetaTrader, den Start von MQL4.COM und MQL5.COM, die Wettbewerbe, Algo Forge und deren Auswirkungen auf das Ökosystem.

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.

Der Artikel beschreibt eine Variante der Options-Nachbildung über einen Basiswert, die in der Programmiersprache MQL5 implementiert ist. Die Vor- und Nachteile des gewählten Ansatzes werden anhand des FORTS-Futuresmarkts der Moskauer Börse MOEX und der Kryptobörse Bybit mit realen börsengehandelten Optionen verglichen.

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.

Dieser Artikel verwandelt Market Memory Zones von einem reinen Chart-Konzept in einen vollwertigen MQL5-Expert Advisor. Das System automatisiert die Erkennung von Displacement-Zonen, Strukturübergängen (CHoCH) und Liquidity Sweep-Zonen mithilfe von ATR- und Kerzenstruktur-Filtern, wendet eine Bestätigung auf einem niedrigeren Zeitrahmen an und sorgt für eine risikobasierte Positionsgrößenbestimmung mit dynamischen Stop-Loss- und strukturbasierten Take-Profit-Zielen. Sie erhalten die Code-Architektur für die Erkennung, die Einstiegspunkte, das Handelsmanagement und die Visualisierung sowie eine kurze Auswertung über den Backtest.

In diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung der Klasse C_Orders, um Aufträge an den Handelsserver senden zu können. Wir werden dies nach und nach tun, denn unser Ziel ist es, im Detail zu erklären, wie dies über das Nachrichtensystem geschehen wird.

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.

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.

Wir werden ein biologisch korrektes System von Neuronen für die Vorhersage von Zeitreihen aufbauen. Die Einführung einer plasmaähnlichen Umgebung in die Architektur des neuronalen Netzes schafft eine Art „kollektive Intelligenz“, bei der jedes Neuron den Betrieb des Systems nicht nur durch direkte Verbindungen, sondern auch durch weitreichende elektromagnetische Wechselwirkungen beeinflusst. Mal sehen, wie sich das neuronale Gehirnmodellierungssystem auf dem Markt schlagen wird.

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.

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.

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.