Artikel über das Programmieren in MQL5
Lernen Sie die Sprache von Handelsstrategien MQL5 nach den hier veröffentlichten Artikeln, die meisten von denen Sie - die Mitglieder der Community - geschrieben haben. Alle Artikel sind in drei Kategorien aufgeteilt, damit man eine Antwort auf unterschiedliche Fragen des Programmierens schnell finden könnte: "Integration", "Tester", "Handelsstrategien" und vieles mehr.
Verfolgen Sie neue Veröffentlichungen und diskutieren Sie über diese im Forum!
Neuer Artikel
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Marktsimulation (Teil 23): Positionsansicht (I)
Der Inhalt, den wir ab diesem Punkt behandeln werden, ist in Bezug auf Theorie und Konzepte weitaus komplexer. Ich werde versuchen, den Stoff so einfach wie möglich zu gestalten. Der Programmierteil selbst ist recht einfach und unkompliziert. Aber wenn Sie die Theorie dahinter nicht verstehen, werden Sie überhaupt keine praktische Grundlage haben, um das Replay-/Simulationssystem für andere Aufgaben als die, die ich zeigen werde, zu verfeinern oder anzupassen. Ich möchte nicht, dass Sie den von mir präsentierten Code lediglich kompilieren und verwenden. Ich möchte, dass Sie lernen, verstehen und, wenn möglich, in der Lage sind, etwas noch Besseres zu schaffen.
Implementierung eines Breakeven-Mechanismus in MQL5 (Teil 2): ATR- und RRR-basierter Breakeven
Dieser Artikel vervollständigt die Implementierung von ATR- und RRR-basierten Breakeven-Mechanismen in MQL5 und entwickelt eine Klasse von Grund auf neu, die es einfach macht, zwischen Breakeven-Modi zu wechseln, ohne die Parameter erneut eingeben zu müssen. Um die Wirksamkeit jedes Breakeven-Typs zu bewerten, werden mehrere Backtests durchgeführt, bei denen deren Vor- und Nachteile im Kontext des algorithmischen Handels analysiert werden.
Kompetitiver Lernalgorithmus (CLA)
Der Artikel stellt den kompetitiven Lernalgorithmus (Competitive Learning Algorithm, CLA) vor, eine neue metaheuristische Optimierungsmethode, die auf der Simulation des Bildungsprozesses basiert. Der Algorithmus organisiert die Population von Lösungen in Klassen mit Schülern und Lehrern, wobei Agenten durch drei Mechanismen lernen: Lernen vom Besten der Klasse, Lernen aus eigener Erfahrung und Wissensaustausch zwischen Klassen
Einführung in MQL5 (Teil 38): Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 (XII)
Wir erstellen eine praktische Brücke zwischen MetaTrader 5 und Binance: Wir holen 30-Minuten-Klines mit WebRequest, extrahieren OHLC/Zeitwerte aus JSON und bestätigen ein bullisches Engulfing-Muster, indem wir nur geschlossene Kerzen verwenden. Dann setzen wir die Zeichenkette für die Abfrage zusammen, berechnen die HMAC-SHA256-Signatur, fügen X-MBX-APIKEY hinzu und übermitteln authentifizierte Orders. Sie erhalten einen klaren, durchgängigen EA-Workflow von der Datenerfassung bis zur Orderausführung.
Larry Williams’ Marktgeheimnisse (Teil 11): Erkennen von „Smash-Day“-Umkehrungen mit einem Indikator
Wir setzen die „Smash-Day“-Umkehrregeln von Larry Williams in einen praktischen MQL5-Indikator um, der bestätigte Setups mit Pfeilen markiert. Schritt für Schritt werden in diesem Text die Pufferverknüpfung, Diagrammeigenschaften, die Auswertung historischer Daten sowie Echtzeit-Aktualisierungen innerhalb von OnCalculate erläutert. Dank anpassbarer Lookback-Parameter und einer übersichtlichen Chart-Darstellung können Sie gültige Trendumkehrungen schnell erkennen, während die endgültigen Handelsentscheidungen weiterhin nach eigenem Ermessen und kontextbezogen getroffen werden.
Behebung von Barrierefreiheitsproblemen bei MQL5-Handelswerkzeugen (Teil II): Einen Expert Advisor per Pythons Text-to-Speech sprachfähig machen
Lassen Sie uns besprechen, wie wir unsere Expert Advisors mithilfe von Text-to-Speech-Technologie sprachfähig machen können, indem wir Python und MQL5 kombinieren. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, verfügen Sie über ein funktionierendes Beispiel für einen EA, der dynamische Marktinformationen ausgibt. Sie werden den Einsatz von TTS und der WebRequest-Funktion beherrschen und lernen, wie sich Python-Bibliotheken in die Sprache MQL5 integrieren lassen, um ein wirklich sprachunterstütztes Trading-Tool zu entwickeln.
Marktsimulation (Teil 24): Erste Schritte mit SQL (VII)
Im vorherigen Artikel haben wir die notwendige Einführung in SQL abgeschlossen. Und meiner Meinung nach haben wir klar dargelegt, was wir über SQL zeigen und erklären wollten. Dies geschah, damit sich jeder, der sich das derzeit im Aufbau befindliche Markt-Replay-/Simulationssystem ansieht, zumindest ein Bild davon machen kann, was dort vor sich geht. Der Punkt ist, dass es keinen Sinn ergibt, Funktionen selbst zu programmieren, die SQL bereits perfekt übernimmt.
Marktsimulation: Positionsansicht (IV)
Hier werden wir beginnen, verschiedene Komponenten oder Anwendungen zusammenzuführen, die zuvor völlig voneinander isoliert waren. Chart Trade, der Mausindikator und der Expert Advisor waren bereits miteinander verknüpft, aber es gab immer noch keine Möglichkeit, die auf dem Handelsserver offenen Positionen, die oft über ein Cross-Order-System verwaltet werden, direkt im Chart anzuzeigen. Ab diesem Punkt wird dies möglich, was den Weg für verschiedene Ideen und zukünftige Implementierungen ebnet. Obwohl wir erst am Anfang stehen, diese Komponenten in Betrieb zu nehmen, haben wir bereits eine Richtung für die weitere Entwicklung.
Entwicklung eines Toolkits zur Price-Action-Analyse (Teil 59): Einsatz geometrischer Asymmetrie zur Erkennung präziser Ausbrüche aus fraktalen Konsolidierungsphasen
Bei der Untersuchung einer Vielzahl von Breakout-Setups ist mir aufgefallen, dass gescheiterte Breakouts selten auf mangelnde Volatilität zurückzuführen waren, sondern häufiger auf eine schwache interne Struktur. Diese Beobachtung führte zu dem in diesem Artikel vorgestellten Rahmenkonzept. Der Ansatz identifiziert Muster, bei denen das letzte Kurssegment eine überdurchschnittliche Länge, Steilheit und Geschwindigkeit aufweist – eindeutige Anzeichen für den Aufbau von Momentum im Vorfeld einer gerichteten Ausweitung. Indem sie diese subtilen geometrischen Ungleichgewichte innerhalb der Konsolidierungsphase erkennen, können Trader Ausbrüche mit höherer Wahrscheinlichkeit antizipieren, bevor der Kurs die Konsolidierungsspanne verlässt. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie dieses auf Fraktalen basierende geometrische Modell strukturelle Ungleichgewichte in präzise Ausbruchsignale umsetzt.
Neuronale Netze im Trading: Anomalieerkennung im Frequenzbereich (letzter Teil)
Wir arbeiten weiter an der Implementierung des Frameworks CATCH, das die Fourier-Transformation und Frequenz-Patching-Mechanismen kombiniert und so eine genaue Erkennung von Marktanomalien gewährleistet. In diesem Artikel schließen wir die Implementierung unserer eigenen Vision der vorgeschlagenen Ansätze ab und testen die neuen Modelle an realen historischen Daten.
Neuronale Netze im Trading: Skill-Hierarchie für das Verhalten adaptiver Agenten (letzter Teil)
Der Artikel erörtert die praktische Implementierung des HiSSD-Frameworks bei algorithmischen Handelsaufgaben. Er erklärt, wie die Skill-Hierarchie und die adaptive Architektur genutzt werden können, um stabile Handelsstrategien aufzubauen.
MQL5 und Datenverarbeitungspakete integrieren (Teil 7): Entwicklung von Multi-Agenten-Umgebungen für die symbolübergreifende Zusammenarbeit
Der Artikel stellt eine vollständige Python-MQL5-Integration für den Multi-Agenten-Handel vor: MT5-Datenerfassung, Berechnung von Indikatoren, Entscheidungen pro Agent und ein gewichteter Konsens, der zu einer einzigen Handelsaktion führt. Die Signale werden im JSON-Format gespeichert, über Flask bereitgestellt und von einem MQL5-Expert Advisor zur Ausführung mit Positionsgrößenbestimmung und aus dem ATR abgeleiteten SL/TP verarbeitet. Flask-Routen ermöglichen eine sichere Steuerung des Lebenszyklus und eine Statusüberwachung.
Larry Williams’ Marktgeheimnisse (Teil 14): Erkennung versteckter Hidden-Smash-Day-Umkehrmuster mit einem benutzerdefinierten Indikator
Dieser Artikel entwickelt einen praktischen MQL5-Indikator, der Hidden-Smash-Day-Bars anhand strenger numerischer Kriterien und einer optionalen Bestätigung in der folgenden Sitzung identifiziert. Wir behandeln Erkennungsroutinen, das Einrichten der Puffer und die Plot-Einstellungen, um Pfeile an gültigen Bars zu platzieren. Der Ansatz liefert stabile, nicht nachträglich neu gezeichnete Signale für historische Tests und Echtzeitüberwachung.
Gauß-Prozesse im maschinellen Lernen (Teil 1): Klassifikationsmodell in MQL5
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.
Larry Williams’ Marktgeheimnisse (Teil 15): Handel mit Hidden-Smash Day-Umkehrungen unter Berücksichtigung des Marktkontexts
Entwickeln Sie einen MQL5-Expert Advisor, der die Umkehrmuster nach Larry Williams’ Hidden-Smash-Day automatisiert. Er liest bestätigte Signale eines benutzerdefinierten Indikators aus, wendet Kontextfilter an (Supertrend-Ausrichtung und optionale Handelstag-Regeln) und steuert das Risiko mithilfe von Stop-Loss-Modellen, die auf der Smash-Bar-Struktur oder dem ATR sowie einer festen oder risikobasierten Positionsgröße basieren. Das Ergebnis ist ein reproduzierbares Framework, das für Tests und Erweiterungen bereit ist.
Optionshandel ohne Optionen (Teil 2): Einsatz im Live-Handel
Der Artikel betrachtet einfache Optionsstrategien und deren Implementierung in MQL5. Wir werden einen grundlegenden EA entwickeln, der modernisiert und komplexer gestaltet wird.
Analyse der Bilanzdaten von Zentralbanken zur Einschätzung der globalen Liquidität
Die Auswertung der Bilanzdaten der Zentralbanken vermittelt ein Bild der globalen Liquidität am Devisenmarkt und der Leitwährungen. Wir fassen Daten der Fed, der EZB, der BOJ und der PBoC zu einem zusammengesetzten Index zusammen und nutzen maschinelles Lernen, um verborgene Muster aufzudecken. Dieser Ansatz wandelt Rohdaten durch die Kombination von Fundamentalanalyse und technischer Analyse in konkrete Handelssignale um.
Analyse von Kurs-Zeit-Lücken in MQL5 (Teil II): Erstellung einer Heatmap der Liquiditätsverteilung über die Zeit
Ein detaillierter Leitfaden zur Erstellung eines Heatmap-Indikators für MetaTrader 5, der die zeitliche Verteilung der Kurse visualisiert. Der Artikel erläutert die mathematischen Grundlagen der Zeitdichteanalyse, bei der jedes Kursniveau von Rot (minimale Verweildauer) bis Blau (maximale Verweildauer) eingefärbt wird.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arbeiten mit Dateien in der Sandbox von MetaTrader 5
Wissen Sie, was eine Sandbox ist? Wissen Sie, wie man damit arbeitet? Wenn Sie eine der beiden Fragen mit „Nein“ beantworten, lesen Sie diesen Artikel, um das grundlegende Funktionsprinzip einer Sandbox zu verstehen. Sie werden auch verstehen, warum MetaTrader 5 eine Sandbox verwendet, um die Integrität einiger seiner internen Daten zu schützen. Das hier präsentierte Material dient rein zu Lehrzwecken. Unter keinen Umständen sollten Sie die Anwendung als fertiges Produkt ansehen, dessen Zweck etwas anderes ist, als die vorgestellten Konzepte zu studieren.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 17): Vektorbasierte abgerundete Rechtecke und Dreiecke
In diesem Artikel befassen wir uns mit vektorbasierten Methoden zum Zeichnen abgerundeter Rechtecke und Dreiecke in MQL5 mithilfe von Canvas, wobei Supersampling für eine kantenglättete Darstellung zum Einsatz kommt. Wir setzen Scanline-Füllung, geometrische Vorberechnungen für Bögen und Tangenten sowie Rahmen ein, um glatte, anpassbare Formen zu erstellen. Dieser Ansatz schafft die Grundlage für moderne UI-Elemente in zukünftigen Trading-Tools und unterstützt die Eingabe von Größen, Radien, Rahmen und Deckkraftwerten.
Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen (Teil 8): Einsatz von Graph Neural Networks zur Erkennung von Liquiditätszonen
Dieser Artikel zeigt, wie man die Marktstruktur in MQL5 als Graph darstellt, indem Swing-Highs/-Lows in Knoten mit Merkmalen umgewandelt und durch Kanten miteinander verbunden werden. Es wird ein Graph Neural Network trainiert, um potenzielle Liquiditätszonen zu bewerten, das Modell nach ONNX exportiert und für die Echtzeit-Inferenz in einem Expert Advisor verwendet. Die Leser lernen, wie man die Daten-Pipeline aufbaut, das Modell integriert, Zonen im Chart visualisiert und die Signale für eine regelbasierte Handelsausführung nutzt.
Statistische Arbitrage anhand kointegrierter Aktien (Abschluss): Datenanalyse mit einer spezialisierten Datenbank
Der Artikel zeigt, wie man SQLite (OLTP) mit DuckDB (OLAP) für die Datenverarbeitung im Bereich der statistischen Arbitrage kombinieren kann. Die spaltenorientierte Engine von DuckDB, ASOF JOIN und die Array-Funktionen beschleunigen Kernaufgaben wie die zeitliche Zuordnung von Kursen zu Trades sowie RWEC, wobei bei größeren Eingabedaten im Vergleich zu SQLite Geschwindigkeitssteigerungen von 2- bis 23-fach gemessen wurden. Das ermöglicht einfachere Abfragen und schnellere Analysen, während die Handelsausführung weiterhin in SQLite erfolgt.
Marktsimulation (Teil 24): Positionsansicht (II)
In diesem Artikel zeige ich, wie man einen Indikator verwendet, um offene Positionen auf dem Handelsserver auf die einfachste und praktischste Weise zu verfolgen. Ich mache dies Schritt für Schritt, um zu zeigen, dass man nicht unbedingt all dies in einen Expert Advisor verschieben muss. Viele von Ihnen haben sich wahrscheinlich aus dem einen oder anderen Grund daran gewöhnt, dies zu tun. Tatsächlich ist das nicht wirklich gerechtfertigt, denn im Laufe der Entwicklung dieser Implementierung wird deutlich werden, dass man für diesen Zweck verschiedene Arten von Indikatoren erstellen oder implementieren kann.
Bivariate Copulas in MQL5 (Teil 3): Implementierung und Optimierung von Mixed-Copula-Modellen in MQL5
Der Artikel erweitert unser Copula-Toolkit um gemischte Copulas, die nativ in MQL5 implementiert sind. Wir konstruieren aus Clayton–Frank–Gumbel und Clayton–Student–t–Gumbel gemischte Copula-Modelle, schätzen diese mittels EM und ermöglichen eine Sparsitätskontrolle durch SCAD mit Kreuzvalidierung. Die bereitgestellten Skripte optimieren Hyperparameter, vergleichen Mischmodelle anhand von Informationskriterien und speichern bereits trainierte Modelle. Anwender können diese Komponenten nutzen, um asymmetrische Tail-Abhängigkeit zu erfassen und das ausgewählte Modell in Indikatoren oder Expert Advisors einzubinden.
Larry Williams’ Marktgeheimnisse (Teil 10): Automatisierung von „Smash-Day“-Umkehrmustern in MQL5
Wir implementieren das Umkehrmuster „Smash-Day“ von Larry Williams in MQL5, indem wir einen regelbasierten Expert Advisor mit dynamischem Risikomanagement, einer Logik zur Bestätigung von Ausbrüchen und mit einer Ausführungslogik, die immer nur eine Position gleichzeitig zulässt, erstellen. Mit dem MetaTrader 5-Strategietester und dem bereitgestellten Quellcode können Leser Backtests durchführen, die Strategie nachbilden und die Auswirkungen der Parameter untersuchen.
Erstellen benutzerdefinierter Indikatoren in MQL5 (Teil 7): Hybride Time-Price-Opportunity-(TPO)-Marktprofile für die Analyse von Handelssitzungen
In diesem Artikel entwickeln wir einen benutzerdefinierten Indikator in MQL5 für hybride Time Price Opportunity (TPO)-Marktprofile, der mehrere Zeitrahmen wie Intraday, täglich, wöchentlich, monatlich sowie feste Zeitintervalle mit Zeitzonenanpassungen unterstützt. Der Indikator unterteilt die Kurse in ein Raster, erfasst Sitzungsdaten wie Höchst-, Tiefst-, Eröffnungs- und Schlusskurse und berechnet wichtige Kennzahlen wie den Point of Control und den Wertebereich auf der Grundlage von TPO-Zählwerten. Der Indikator stellt Profile visuell im Chart dar, wobei die Farben für TPO-Buchstaben, Single Prints, Wertebereiche, POC und Abschlussmarkierungen individuell angepasst werden können, was eine detaillierte Analyse von Handelssitzungen ermöglicht.
Entwicklung eines Toolkits zur Price-Action-Analyse (Teil 63): Automatisierung der Erkennung von steigenden und fallenden Keilen in MQL5
In diesem Teil der Reihe Entwicklung des Price-Action-Analyse-Toolkits entwickeln wir einen MQL5-Indikator, der steigende und fallende Keilformationen automatisch in Echtzeit erkennt. Das System überprüft Pivot-Strukturen, validiert die Konvergenz der Begrenzungslinien mathematisch, verhindert überlappende Formationen und überwacht die Bedingungen für Ausbruch und Scheitern mit präziser visueller Rückmeldung. Diese auf einer klaren, objektorientierten Architektur basierende Implementierung wandelt die subjektive Erkennung von Keilformationen in eine strukturierte, zustandsabhängige Analysekomponente um, die darauf ausgelegt ist, eine disziplinierte Price-Action-Analyse zu unterstützen.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Objektereignisse (III)
In diesem Artikel schaffen wir die Grundlage für die Themen der nächsten Veröffentlichung. Wir werden uns auch ansehen, wie sich ein OBJ_LABEL-Objekt zum Bearbeiten und Verschieben vollständig interaktiv machen lässt. Mit anderen Worten: Wir können sowohl den Text als auch die Position des OBJ_LABEL-Objekts ändern, ohne das Dialogfenster „Objekteigenschaften“ zu öffnen.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 18): Abgerundete Sprechblasen mit Orientierungssteuerung
In diesem Artikel wird gezeigt, wie man in MQL5 abgerundete Sprechblasen erstellt, indem man ein abgerundetes Rechteck mit einem Zeigerdreieck kombiniert und die Ausrichtung (nach oben, unten, links, rechts) steuert. Darin werden die Vorberechnung der Geometrie, das Füllen mit Supersampling zur Kantenglättung, abgerundete Bögen an der Zeigerspitze sowie segmentierte Umrandungen mit einem Erweiterungsverhältnis für nahtlose Übergänge detailliert beschrieben. Leser erhalten konfigurierbaren Code für Größe, Radien, Farben, Deckkraft und Strichstärke, der sich direkt für Warnmeldungen oder Tooltips in Handelsoberflächen einsetzen lässt.
Der MQL5-Standardbibliotheks-Explorer (Teil 9): Verwendung von ALGLIB zur Filterung übermäßiger MA-Crossover-Signale
Bei Seitwärtsbewegungen des Kurses sehen sich Händler mit übermäßigen Signalen aus mehreren Kreuzungen gleitender Durchschnitte konfrontiert. Heute besprechen wir, wie ALGLIB ungefilterte Kursdaten vorverarbeitet, um gefilterte Crossover-Ebenen bzw. -Darstellungen zu erzeugen, die bei ihrem Auftreten auch Alarme oder Benachrichtigungen auslösen können. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil, um zu erfahren, wie eine mathematische Bibliothek in MQL5-Programmen genutzt werden kann.
Vereinheitlichte Validierungspipeline gegen Backtest-Overfitting
Dieser Artikel erklärt, warum Standard-Walk-Forward und k-fache Cross-Validation Ergebnisse bei Finanzdaten systematisch zu positiv erscheinen lassen, und zeigt dann, wie dies behoben werden kann. V-in-V erzwingt strikte Datenpartitionen und verankertes Walk-Forward über Zeitfenster hinweg, CPCV bereinigt Datenlecks mittels Purging und Embargo und aggregiert die Performance auf Pfadebene, und CSCV misst die Wahrscheinlichkeit von Backtest-Overfitting. Anwender erhalten einen kohärenten Rahmen zur Bewertung der Robustheit über verschiedene Marktregime hinweg und der Verlässlichkeit der Strategieauswahl.
Benutzerdefinierte Symbole in MQL5: Erstellung eines 3D-Bar-Symbols
Der Artikel bietet eine detaillierte Anleitung zur Erstellung des innovativen Indikators 3DBarCustomSymbol.mq5, der benutzerdefinierte Symbole in MetaTrader 5 generiert, die Kurs, Zeit, Volumen und Volatilität in einer einzigen dreidimensionalen Darstellung kombinieren. Die mathematischen Grundlagen, die Systemarchitektur, praktische Aspekte der Implementierung und die Anwendung in Handelsstrategien werden behandelt.
Code, Tränen und Algo Forge
Dieser Artikel erörtert den Übergang zu MQL5 Algo Forge als modernes und bequemes Format für die Veröffentlichung von Programmcode und Anhängen zu Artikeln. Die Verwendung von Repositories anstelle von herkömmlichen ZIP-Archiven und Quellcode ermöglicht es Ihnen, Projekte auf dem neuesten Stand zu halten, Änderungen schnell vorzunehmen und professionell mit Ihren Lesern zu interagieren. Es werden Empfehlungen für die schnelle Migration bestehender Projekte in die Cloud über die MetaEditor-Schnittstelle gegeben.
Neuronale Netze im Trading: Zeitreihenprognose mittels adaptiver Modenzerlegung (ACEFormer)
Wir laden Sie ein, die ACEFormer-Architektur zu erkunden – eine moderne Lösung, die die Effektivität probabilistischer Aufmerksamkeit mit adaptiver Zeitreihenzerlegung kombiniert. Dieser Artikel richtet sich an alle, die ein Gleichgewicht zwischen Berechnungseffizienz und Prognosegenauigkeit auf den Finanzmärkten suchen.
Quantenneuronales Netz in MQL5 (Teil I): Erstellen der Include-Datei
Der Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Erstellung von Handelssystemen auf der Grundlage quantenmechanischer Prinzipien und künstlicher Intelligenz vor. Der Autor beschreibt die Entwicklung eines einzigartigen neuronalen Netzes, das über klassisches maschinelles Lernen hinausgeht, indem es Quantenmechanik mit modernen KI-Architekturen kombiniert.
MQL5 Trading Tools (Teil 16): Verbessertes Supersampling-Anti-Aliasing (SSAA) und hochauflösendes Rendering
Wir fügen dem MQL5-Canvas-Dashboard ein auf Supersampling basierendes Anti-Aliasing sowie hochauflösendes Rendering hinzu und skalieren anschließend auf die Zielgröße herunter. Der Artikel implementiert Füllungen und Rahmen in Form abgerundeter Rechtecke, Pfeile in Form abgerundeter Dreiecke sowie eine benutzerdefinierte Bildlaufleiste mit Theme-Unterstützung für die Statistik- und Textpanels. Mit diesen Tools können Sie in MetaTrader 5 glattere und besser lesbare UI-Komponenten erstellen.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Objektereignisse (I)
In diesem Artikel werden wir uns drei der sechs Ereignisse ansehen, die MetaTrader 5 generieren kann, wenn eine Änderung an einem Objekt im Chart auftritt. Diese Ereignisse sind aus Sicht der Benutzerinteraktion sehr nützlich. Der Grund dafür ist, dass wir ohne das Verständnis dieser Ereignisse viel mehr Aufwand betreiben müssten, um eine bestimmte Chart-Konfiguration beizubehalten, wenn wir versuchen, Objekte für bestimmte Zwecke zu verwalten.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Objektereignisse (IV)
In diesem Artikel werden wir das vollenden, was im vorigen begonnen wurde: eine vollständig interaktive Möglichkeit, Objekte direkt im Chart in ihrer Größe zu verändern. Obwohl viele meinen, dass die Erstellung von so etwas wesentlich tiefere MQL5-Kenntnisse erfordern würde, werden Sie sehen, dass wir mit einfachen Konzepten und grundlegendem Wissen eine Möglichkeit implementieren können, direkt im Chart mit Objekten zu arbeiten. Dies führt zu einem sehr interessanten und durchaus überzeugenden Ergebnis.
Neuronale Netze im Trading: Akteur–Direktor–Kritiker
Wir laden Sie ein, das Framework Akteur-Direktor-Kritiker zu erkunden, das hierarchisches Lernen und eine Multi-Komponenten-Architektur zur Erstellung adaptiver Handelsstrategien kombiniert. In diesem Artikel betrachten wir detailliert, wie der Einsatz des Direktors zur Klassifizierung der Aktionen des Akteurs dazu beiträgt, Handelsentscheidungen effektiv zu optimieren und die Robustheit von Modellen unter Finanzmarktbedingungen zu verbessern.
Die MQL5-Standardbibliothek im Überblick (Teil 8): Ein hybrides Handelsjournal mit CFileTxt
In diesem Artikel befassen wir uns mit den Dateiverarbeitungsklassen der MQL5-Standardbibliothek, um ein robustes Reporting-Modul zu entwickeln, das automatisch Excel-kompatible CSV-Dateien generiert. Dabei unterscheiden wir klar zwischen manuell ausgeführten Trades und algorithmisch ausgeführten Orders und schaffen damit die Grundlage für ein zuverlässiges, auditierbares Trade-Reporting.