Artikel über das Programmieren in MQL5

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man sogenannten strukturierten Code erstellt, bei dem der gesamte Kontext und die Methoden zur Manipulation von Variablen und Informationen in eine Struktur eingebettet sind, um einen geeigneten Kontext für die Implementierung beliebiger Programmteile zu schaffen. Daher werden wir die Notwendigkeit untersuchen, einen privaten Bereich des Codes zu verwenden, um zu trennen, was öffentlich ist und was nicht, um so die Regel der Kapselung einzuhalten und den Kontext zu bewahren, für den die Datenstruktur erstellt wurde.

Wir entwickeln einen adaptiven, selbstlernenden Expert Advisor für den algorithmischen Handel, der auf Deep-Q-Learning (DQN) mit mehrdimensionaler kausaler Inferenz basiert. Der EA kann erfolgreich mit 7 Währungspaaren gleichzeitig handeln, und die Agenten verschiedener Paare tauschen untereinander Informationen aus.

Wir setzen die Untersuchung des chaotischen Optimierungsalgorithmus fort. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit den praktischen Aspekten der Implementierung des Algorithmus, seinen Tests und Schlussfolgerungen.

In dieser Diskussion knüpfen wir an den zuvor entwickelten Multi-Signal-Expert Advisor an, mit dem Ziel, verfügbare Optimierungsmethoden zu erforschen und anzuwenden. Ziel ist es, festzustellen, ob die Handelsleistung des EA durch systematische Optimierung auf Basis historischer Daten sinnvoll verbessert werden kann.

Wenn wir etwas in xlwings oder einem anderen Paket entwickeln, das das Lesen und Schreiben direkt in Excel ermöglicht, müssen wir beachten, dass alle Programme, Funktionen oder Prozeduren ausgeführt werden und dann ihre Aufgabe beenden. Sie bleiben nicht in einer Schleife, egal wie sehr wir uns bemühen, die Dinge anders zu machen.

Zweifellos wird dieser Artikel einen erheblichen Teil Ihrer Zeit in Anspruch nehmen, um zu verstehen, wie und warum das hier vorgestellte Material funktioniert. Denn alles, was hier gezeigt wird, orientiert sich zunächst an der objektorientierten Programmierung, basiert aber tatsächlich auf den Prinzipien der strukturierten Programmierung.

Versuchen wir doch einmal, CFTC-Daten auszuwerten, COT- und TFF-Berichte über Python herunterzuladen, all dies mit den Kursdaten von MetaTrader 5 und einem KI-Modell zu verknüpfen und Prognosen zu erstellen. Was sind COT-Berichte auf dem Devisenmarkt? Wie nutzt man COT- und TFF-Berichte für Prognosen?

Dieser Artikel beschreibt die Verwendung von CSV-Dateien für das Backtesting von Aktualisierungen der Portfoliogewichte in einer auf der Rückkehr zum Mittelwert basierenden Strategie, die statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien nutzt. Sie reicht von der Einspeisung der Ergebnisse der Rolling Windows Eigenvektor Comparison (RWEC) in die Datenbank bis zum Vergleich der Backtest-Berichte. In der Zwischenzeit werden in dem Artikel die Rolle der einzelnen RWEC-Parameter und ihre Auswirkung auf das Gesamtergebnis des Backtests detailliert beschrieben und gezeigt, wie der Vergleich des relativen Drawdowns uns helfen kann, diese Parameter weiter zu verbessern.

Eagle Strategy ist ein Algorithmus, der die zweistufige Jagdstrategie des Adlers nachahmt: eine globale Suche mittels Levy-Flügen unter Verwendung der Mantegna-Methode, abwechselnd mit intensiver lokaler Ausnutzung unter Verwendung des Firefly-Algorithmus – ein mathematisch fundierter Ansatz zum Ausgleich von Erkundung und Ausnutzung sowie ein bioinspiriertes Konzept, das zwei Naturphänomene in einem einzigen Algorithmus vereint.

So erstellen Sie in MQL5 für MetaTrader 5 einen Supertrend ohne Repainting von Grund auf. Wir verwenden ein iATR-Handle und CopyBuffer für die Volatilität, binden Puffer mit SetIndexBuffer und konfigurieren Plots (DRAWCOLORCANDLES plus zwei Linienbänder) über PlotIndexSetInteger. Die Logik wird nur bei geschlossenen Kerzen mit EMPTY_VALUE aktualisiert, um inaktive Bänder zu unterdrücken, wobei die Eingabeparameter atrPeriod und atrMultiplier für den Nutzer verfügbar gemacht werden. Sie erhalten ein sauberes, EA-fähiges Overlay mit dokumentierten Puffern für Strategien und Signale.

In diesem Artikel erweitern wir das Tool zur Darstellung von Regressionsdiagrammen in MQL5 um einen Cyberpunk-Modus mit Neon-Leuchteffekten, Animationen und holografischen Effekten für eine eindrucksvolle Visualisierung. Wir integrieren die Umschaltung zwischen Themenmodi, dynamische Hintergründe mit Sternen, leuchtende Rahmen sowie Neonpunkte und -linien, wobei die Kompatibilität mit dem Standardmodus gewährleistet bleibt. Dieses System mit zwei Themenmodi wertet die Analyse von Symbolpaaren durch eine futuristische Ästhetik auf und unterstützt Echtzeitaktualisierungen sowie Interaktionen für aufschlussreiche Handelserkenntnisse.

Obwohl wir Operationen mit einer Datenbank mit etwa 10 Datensätzen durchführen können, lässt sich das Thema deutlich besser verstehen, wenn wir mit einer Datei arbeiten, die mehr als 15 Tausend Datensätze enthält. Das heißt, wenn wir versuchen würden, eine solche Datenbank manuell zu erstellen, wäre dies ein enormer Aufwand. Es ist jedoch selbst zu Lernzwecken schwierig, eine solche Datenbank zum Download zu finden. Aber in Wirklichkeit müssen wir nicht darauf zurückgreifen – wir können MetaTrader 5 verwenden, um eine Datenbank für uns zu erstellen. Im heutigen Artikel werden wir uns ansehen, wie man das macht.

Die Zeitlückenanalyse hilft Händlern dabei, potenzielle Wendepunkte am Markt zu erkennen. Der Artikel befasst sich damit, was eine Zeitlücke ist, wie man sie interpretiert und wie sie genutzt werden kann, um starken Volumenzustrom in den Markt zu erkennen.

In diesem Artikel entwickeln wir in MQL5 ein Canvas-basiertes Kurs-Dashboard auf Basis der CCanvas-Klasse. Es erstellt interaktive Panels zur Visualisierung jüngster Kursverläufe und Kontostatistiken und unterstützt Hintergrundbilder, Nebeleffekte sowie Farbverlaufsfüllungen. Das System unterstützt das Verschieben und die Größenänderung per Mausereignisbehandlung sowie das Umschalten zwischen einem dunklen und einem hellen Design mit dynamischen Farbanpassungen sowie Bedienelemente zum Minimieren und Maximieren für eine effiziente Verwaltung des Charts.

In diesem Artikel verbessern wir das Canvas-basierte Kurs-Dashboard in MQL5, indem wir ein pixelgenaues, scrollbares Textpanel für Bedienhinweise hinzufügen und die Einschränkungen des nativen Scrollens mithilfe von benutzerdefiniertem Anti-Aliasing sowie einer abgerundeten, sich bei Hover verbreiternden Scrollleiste umgehen. Das Textpanel unterstützt themenabhängige Hintergründe mit einstellbarer Transparenz, dynamischen Zeilenumbruch für Inhalte wie Anleitungen und Kontaktinformationen sowie eine interaktive Navigation über Schaltflächen zum Hoch- und Herunterscrollen, Ziehen von Schiebereglern und Scrollen mit dem Mausrad innerhalb des Textpanels.

Der Indikator basiert auf der Marktstruktur niedrigerer Zeitrahmen und wird anschließend im höheren Zeitrahmen eingeordnet. Er erkennt Swing-Extreme, bei denen der Kurs statistisch gesehen anfällig für eine Trendumkehr wird. Er visualisiert Überdehnungs- und Rücksetzerbereiche und bietet so einen frühen Einblick in das Mean-Reversion-Verhalten.

In diesem Artikel geht es um einen spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie man Handels-Setups nach Liquidity-Raids nutzen kann. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die daran interessiert sind, Liquiditätsabschöpfungen als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen zu optimieren und zu nutzen. Außerdem wird untersucht, wie man korrekt zwischen Liquidity-Raids und Marktstrukturwechseln unterscheidet und wie man diese jeweils validiert und nutzt, wenn sie auftreten, um so Verluste zu minimieren, die dadurch entstehen, dass Trader beides miteinander verwechseln.

In diesem Artikel befassen wir uns näher mit dem DEA-Algorithmus, einem metaheuristischen Optimierungsverfahren, das von der einzigartigen Fähigkeit der Delfine inspiriert ist, Beute mithilfe der Echoortung aufzuspüren. Von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in MQL5, von der Analyse bis zum Vergleich mit klassischen Algorithmen werden wir eingehend untersuchen, warum diese relativ neue Methode einen Platz im Werkzeugkasten von Forschern verdient, die sich mit Optimierungsproblemen befassen.

Anpassung des klassischen CAPM-Modells für den Forexmarkt in MQL5. Der Indikator berechnet die erwartete Rendite und die Risikoprämie auf der Grundlage der historischen Volatilität. Die Indikatoren steigen an Hochs und Tiefs an und spiegeln damit die grundlegenden Prinzipien der Preisbildung wider. Praktische Anwendung von Contra-Trend- und Trendfolgestrategien unter Berücksichtigung der Dynamik des Risiko-Ertrags-Verhältnisses in Echtzeit. Der Artikel behandelt mathematische Grundlagen und die technische Umsetzung.

Wir werden die Grundlagen von Gauß-Prozessen (GP) als probabilistisches Modell des maschinellen Lernens behandeln und deren Anwendung auf Regressionsprobleme anhand synthetischer Daten veranschaulichen.

Wir entwickeln einen kalendergesteuerten Nachrichtenfilter vollständig in MQL5 und verzichten dabei auf Webanfragen und externe DLLs. Teil 1 behandelt das Laden und Zwischenspeichern von Ereignissen, deren Zuordnung zu Symbolen nach Währung, das Filtern nach Bedeutung, die Definition von Vor- und Nachlaufzeitfenstern sowie das Sperren neuer Trades während aktiver Nachrichten, mit der optionalen Möglichkeit, Positionen vor Nachrichtenereignissen zu schließen. Das Ergebnis ist ein konfigurierbarer, prop-firm-tauglicher Kontrollmechanismus, der falsche Handelspausen vermeidet und Einstiegspunkte bei hohen Schwankungen schützt.

Dieser Artikel bietet anhand eines praktischen, projektbasierten Arbeitsablaufs eine Einführung in die Dateiverwaltung in MQL5. Sie verwenden „FileSelectDialog“, um eine CSV-Datei auszuwählen oder zu erstellen, öffnen diese mit „FileOpen“ und schreiben strukturierte Kopfzeilen mit Kontoinformationen wie Kontoname, Kontostand, Kontologin, Datumsbereich und Zeitpunkt der letzten Aktualisierung. Das Ergebnis ist eine klare Grundlage für ein wiederverwendbares Handelsjournal und sichere Dateivorgänge in MetaTrader 5.

Wir stellen ein Tool zur Erkennung von Ausbrüchen aus schrägen Trendlinien vor, das auf einer Validierung anhand von drei Swings basiert, um objektive Signale aus der Price‑Action zu generieren. Das System automatisiert die Erkennung von Swings, die Erstellung von Trendlinien und die Bestätigung von Ausbrüchen anhand einer Kreuzungslogik, um Störsignale zu reduzieren und die Ausführung zu standardisieren. Der Artikel erläutert die Strategievorgaben, zeigt die MQL5-Implementierung und gibt einen Überblick über die Testergebnisse; das Tool ist für die Analyse und die Bestätigung von Signalen gedacht, nicht für den automatisierten Handel.

Die Daten des Internationalen Währungsfonds in Python abrufen: Auswertung von IWF-Daten zur Verwendung in makroökonomischen Währungsstrategien. Inwiefern kann die Makroökonomie einem normalen wie auch einem algorithmischen Trader helfen?