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.
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Neuronale Netze in der Praxis: Übung macht den Meister
Im heutigen Artikel werden wir sehen, wie eine einfache Codeänderung, die ein Neuron etwas spezialisierter macht, die Trainingsphase erheblich beschleunigen kann. Schließlich arbeitet ein Neuron oder ein neuronales Netz – wie wir später sehen werden – deutlich schneller, sobald es trainiert wurde. Wir werden auch ein Problem diskutieren, das existiert, aber selten erwähnt wird.
Neuronale Netze im Trading: LSTM-Optimierung für die multivariate Zeitreihenprognose (letzter Teil)
Wir setzen die Implementierung des DA-CG-LSTM-Frameworks fort, das innovative Methoden für die Zeitreihenanalyse und -prognose bietet. Die Verwendung von CG-LSTM und eines dualen Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht eine genauere Erkennung sowohl langfristiger als auch kurzfristiger Abhängigkeiten in Daten, was besonders für die Arbeit mit Finanzmärkten nützlich ist.
Der MQL5-Standardbibliotheks-Explorer (Teil 7): Interaktive Positionskennzeichnung mit CCanvas
In diesem Artikel zeigen wir, wie man mithilfe von CCanvas aus der MQL5-Standardbibliothek ein Tool zur Visualisierung von Positionsdaten erstellt. Dieses Projekt vertieft Ihre Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheksmodulen und bietet Händlern gleichzeitig ein praktisches Werkzeug, um offene Positionen direkt in einem Live-Chart zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um mehr zu erfahren.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 24): Verbesserte Tiefenwahrnehmung mit 3D-Kurven, Pan-Modus und ViewCube-Navigation
In diesem Artikel erweitern wir das Tool zur grafischen Darstellung der 3D-Binomialverteilung in MQL5, indem wir eine segmentierte 3D-Kurve für eine bessere Tiefenwahrnehmung der Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion (Probability Mass Function, PMF) hinzufügen, einen Pan-Modus zur Verschiebung des Betrachtungsfokus integrieren und einen interaktiven ViewCube (Ansichtswürfel) mit Hover-Zonen und Animationen für schnelle Orientierungswechsel implementieren. Wir integrieren anklickbare Unterbereiche für Flächen, Kanten und Ecken in den ViewCube, um Kameraübergänge zu Standardansichten zu animieren, wobei umschaltbare 2D-/3D-Modi, Echtzeit-Aktualisierungen und anpassbare Parameter für eine immersive probabilistische Analyse im Handel beibehalten werden.
Graphentheorie: Tiefensuche (DFS) zur Traversierung von Marktstrukturen im Handel
In diesem Artikel wird die Tiefensuche auf die Marktstruktur angewendet, indem Swing-Hochs und -Tiefs als Knoten eines Graphen modelliert und ein struktureller Pfad so tief wie möglich verfolgt wird, solange die Bedingungen gültig bleiben. Wenn ein maßgebliches Swing-Niveau gebrochen wird, führt der Algorithmus ein Backtracking durch und untersucht einen alternativen Zweig. Die Leser erhalten einen praktischen Rahmen, um die strukturelle Marktrichtung zu formalisieren und zu prüfen, ob der aktuelle Verlauf mit Zielen wie Liquiditätspools oder Angebots- und Nachfragezonen übereinstimmt.
Von der Grundstufe zur Mittelstufe: Objekte (IV)
Dies ist vielleicht der bisher unterhaltsamste Artikel. Der Grund dafür ist, dass wir hier ein bereits in MetaTrader 5 verfügbares Objekt modifizieren werden, um ein anderes zu erstellen, das ursprünglich nicht auf der Plattform vorhanden ist. Natürlich mag das, was wir uns hier ansehen werden, ein wenig verrückt erscheinen, aber es funktioniert und erfüllt einen interessanten Zweck.
Extremaloptimierung (EO)
Der Artikel diskutiert den Algorithmus der Extremaloptimierung (EO), eine Optimierungsmethode, die vom Bak-Sneppen-Modell der selbstorganisierten Kritikalität inspiriert ist, bei dem Evolution durch die Eliminierung der schlechtesten Komponenten des Systems erfolgt. Die modifizierte Populationsversion des Algorithmus zeigt eine Abkehr von theoretischen Prinzipien zugunsten praktischer Effizienz, was zur Schaffung leistungsfähiger Optimierungswerkzeuge führt.
Quantitative Strategien mit niedriger Handelsfrequenz in MetaTrader 5: (Teil 1) Einrichtung eines OLAP-geeigneten Datenspeichers
Der Artikel skizziert eine praktische Datenpipeline für die quantitative Analyse auf der Grundlage von Parquet-Speicherung, Hive-artigen Partitionen und DuckDB. Er beschreibt die Migration ausgewählter SQLite-Tabellen nach Parquet, die Strukturierung von Marktdaten nach Quelle, Symbol, Zeitrahmen und Datum sowie deren Abfrage mit SQL-Fensterfunktionen. Das Beispiel eines Goldenen Kreuzes veranschaulicht die symbolübergreifende Auswertung von künftigen Renditen. Begleitende Python-Skripte übernehmen den Datendownload, die Konvertierung und die Ausführung.
Marktsimulation: Erste Schritte mit SQL in MQL5 (IV)
Viele Menschen neigen dazu, SQL zu unterschätzen oder es gar nicht zu verwenden, weil sie nicht vollständig verstehen, wie es tatsächlich funktioniert. Wenn wir Abfragen an eine SQL-Datenbank richten, suchen wir nicht immer nach einer universellen Antwort; in einigen Fällen benötigen wir eine sehr spezifische und praktische Antwort. Wenn eine Datenbank mit einer geeigneten Struktur und einem geeigneten Datenmodell erstellt wird, kann fast jede Art von Information darin integriert werden.
Neuronale Netze im Trading: LSTM-Optimierung zur Prognose multivariater Zeitreihen (DA-CG-LSTM)
Dieser Artikel stellt den DA-CG-LSTM-Algorithmus vor, der neue Ansätze für die Zeitreihenanalyse und -prognose bietet. Er erklärt, wie innovative Aufmerksamkeitsmechanismen und Modellflexibilität die Prognosegenauigkeit verbessern können.
Risk Manager für Handelsroboter (Teil I): Include-Datei zur Risikokontrolle für Expert Advisors
Der Handel ist durch hohe Anforderungen an die Disziplin beim Risikomanagement gekennzeichnet. Der Artikel präsentiert eine Analyse der Hauptgründe für das Scheitern von Tradern und schlägt eine technische Lösung in Form der Klasse CEnhancedRiskManager für die MQL5-Plattform vor. Er beinhaltet praktische Tests mit einem aggressiven Grid-EA.
Entwicklung eines Toolkits zur Price-Action-Analyse (Teil 64): Manuell gezeichnete Trendlinien mit der automatisierten Überwachung synchronisieren
Die Überwachung manuell eingezeichneter Trendlinien erfordert eine ständige Beobachtung des Charts, wodurch wichtige Kursinteraktionen übersehen werden können. In diesem Artikel wird ein Expert Advisor zur Überwachung von Trendlinien vorgestellt, der manuell gezeichnete Trendlinien mit einer automatisierten Überwachungslogik in MQL5 synchronisiert und Warnmeldungen ausgibt, wenn sich der Kurs einer überwachten Linie nähert, diese berührt oder durchbricht.
Entwicklung eines Multi-Currency Expert Advisors (Teil 28): Hinzufügen eines Managers zum Schließen von Positionen
Wenn Sie mehrere Strategien parallel ausführen, möchten Sie möglicherweise regelmäßig alle offenen Positionen schließen und die Strategien erneut starten. Der bestehende Code erlaubt es, dieses Verhalten nur durch manuelles Eingreifen umzusetzen. Versuchen wir, diesen Teil zu automatisieren.
Gaußsche Prozesse für maschinellen Lernen (Teil 2): Implementierung und Testen eines Klassifizierungsmodells in MQL5
In diesem Abschnitt betrachten wir die Implementierung der wichtigsten Schnittstellen der Bibliothek für Gaußsche Prozesse in MQL5: IKernel, ILikelihood und IInference. Wir werden auch deren Funktionsweise an synthetischen Daten demonstrieren und Indikatoren für Klassifizierung und Regression implementieren und ihre Funktionsweise im Online-Modus demonstrieren – mit erneutem Training des Modells bei jeder neuen Bar.
Implementierung einer Schaltung für Quantum Reservoir Computing (QRC)
Ein revolutionärer Ansatz für maschinelles Lernen im Handel durch Quantencomputing. Der Artikel demonstriert eine praktische Umsetzung eines adaptiven QRC-Systems mit kontinuierlichem Nachtraining zur Vorhersage von Marktbewegungen in Echtzeit.
Von den Grundlagen zur Mittelstufe: Umgang von Mausereignissen
Dieser Artikel gehört zur Kategorie der Materialien, bei denen das bloße Durchsehen und Studieren des Codes definitiv nicht ausreicht, um die beteiligten Prozesse zu verstehen. Tatsächlich müssen Sie eine ausführbare Anwendung erstellen und diese auf einem beliebigen Chart ausführen. Dies geschieht, damit Sie kleine Details verstehen können, die ansonsten überaus schwer zu erfassen wären, wie etwa die gleichzeitige Verwendung von Tastatur und Maus zur Erstellung bestimmter Elemente.
PD-Arrays meistern: Optimierung des Handels mit Ungleichgewichten in PD-Arrays
Dieser Artikel befasst sich mit einem spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie sich Setups, die sich aus Ungleichgewichten in Premium-/Discount-Bereichen (PD-Arrays) ergeben, definieren und nutzen lassen. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die PD-Arrays und Ungleichgewichte als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen optimieren und nutzen möchten. Außerdem wird untersucht, wie sich Premium- und Discount-Zonen korrekt ermitteln und charakterisieren lassen und wie man sie jeweils validieren und nutzen kann, wenn sie unter den entsprechenden Marktbedingungen auftreten, um so die sich aus solchen Szenarien ergebenden Chancen bestmöglich zu nutzen.
Paketbasierter Ansatz mit KnitPkg für die MQL5-Entwicklung
Um maximale Zuverlässigkeit und Produktivität bei mit MQL erstellten MetaTrader-Produkten zu gewährleisten, empfiehlt dieser Artikel einen Entwicklungsansatz, der auf wiederverwendbaren Paketen basiert, die von KnitPkg, einem Projektmanager für MQL5/MQL4, verwaltet werden. Ein Paket kann als Baustein für andere Pakete oder als Grundlage für fertige Artefakte dienen, die direkt auf der MetaTrader-Plattform ausgeführt werden, wie beispielsweise EAs, Indikatoren und vieles mehr.
Trading-Disziplin im Code verankern (Teil 3): Durchsetzung symbolbezogener Handelsgrenzen mit einer Whitelist in MQL5
In diesem Artikel wird ein MQL5-Framework beschrieben, das den Handel auf eine genehmigte Auswahl von Symbolen beschränkt. Die Lösung kombiniert eine gemeinsam genutzte Bibliothek, ein Konfigurations-Dashboard und einen Expert Advisor zur Durchsetzung, der jeden Handel anhand einer Whitelist überprüft und blockierte Versuche protokolliert. Sie enthält voll funktionsfähige Code-Beispiele, eine klare Erläuterung der strukturellen Entwurfsentscheidungen sowie Validierungstests, die eine zuverlässige Symbolfilterung, eine kontrollierte Marktpräsenz und eine transparente Überwachung der Regelumsetzung bestätigen.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 23): Kameragesteuerte 3D-Diagramme mit DirectX-Unterstützung für Einblicke in die Verteilungen
In diesem Artikel haben wir DirectX-3D in den MQL5-Viewer für die Binomialverteilung integriert. Damit ermöglichen wir umschaltbare 2D-/3D-Modi mit kameragesteuerter Drehung, Zoom und automatischer Anpassung für eine anschaulichere Analyse. Wir stellen 3D-Histogrammbalken, Bodenebenen und Achsen neben der Kurve der theoretischen Wahrscheinlichkeitsmassfunktion dar und behalten dabei 2D-Elemente wie Statistikpanel, Legenden sowie anpassbare Designs, Farbverläufe und Beschriftungen bei.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 22): Grafische Darstellung des Histogramms und der Wahrscheinlichkeitsfunktion (PMF) von der Binomialverteilung
In diesem Artikel wird ein interaktives MQL5-Diagramm zur Binomialverteilung erstellt, das ein Histogramm der simulierten Ergebnisse mit der theoretischen Wahrscheinlichkeitsfunktion (PMF) kombiniert. Es bietet Funktionen für Mittelwert, Standardabweichung, Schiefe, Kurtosis, Perzentile und Konfidenzintervalle, sowie konfigurierbare Farbschemata und Beschriftungen und unterstützt das Ziehen, die Größenänderung und Live-Parameteränderungen. Nutzen Sie es, um bei der Validierung von Handelsstrategien erwartete Gewinn-Trades, wahrscheinliche Drawdown-Phasen und Konfidenzbereiche zu bewerten.
Von der Grundstufe zur Mittelstufe: FileSave und FileLoad
Im heutigen Artikel werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, mit den Bibliotheksfunktionen FileSave und FileLoad zu arbeiten. Obwohl viele Leute sie aufgrund bestimmter Einschränkungen oder Schwierigkeiten, die sie in spezifischen Szenarien verursachen, für nur begrenzt nutzbar halten, kann uns ein korrektes Verständnis der Funktionsweise dieser beiden Funktionen an manchen Stellen viel Aufwand ersparen. Sie sind auch eine hervorragende Möglichkeit, mit Protokolldateien zu arbeiten.
Community of Scientists Optimization (CoSO): Theorie
Geheimnisse der effektiven Optimierung von Handelsstrategien in metaheuristischen Ansätzen. Community of Scientists Optimization ist ein neuer populationsbasierter Algorithmus, der von den Mechanismen der wissenschaftlichen Gemeinschaft inspiriert ist. Im Gegensatz zu traditionellen, von der Natur inspirierten Metaphern modelliert CoSO einzigartige Aspekte menschlicher wissenschaftlicher Tätigkeit: das Veröffentlichen von Ergebnissen in Fachzeitschriften, das Konkurrieren um Fördermittel und das Bilden von Forschungsteams.
Verwendung des MQL5-Wirtschaftskalenders zur Nachrichtenfilterung (Teil 2): Verwaltung von Stopps offener Positionen während Nachrichtenereignissen
In Teil 2 erweitern wir den Nachrichtenfilter, um bestehende Positionen während Nachrichtenereignissen zu schützen. Anstatt Trades zu schließen, entfernen wir die Werte von Stop-Loss und Take-Profit vorübergehend und speichern sie sicher im Speicher. Wenn das Nachrichtenfenster endet, werden die Stopps deterministisch unter Einhaltung der Mindestabstände des Brokers wiederhergestellt und angepasst, falls der Kurs die ursprünglichen Niveaus bereits überschritten hat. Das Ergebnis ist ein Mechanismus, der die Handelslogik wahrt, ohne die Einstiegslogik zu beeinträchtigen, und dafür sorgt, dass der EA auch bei Volatilität die Kontrolle behält.
Quantenneuronales Netzwerk in MQL5 (Teil II): Training eines neuronalen Netzwerkes mit Backpropagation unter Verwendung von ALGLIB-Markov-Matrizen
Der Artikel präsentiert eine innovative Architektur für ein quantenneuronales Netz für den algorithmischen Handel, die die Prinzipien der Quantenmechanik mit modernen Methoden des maschinellen Lernens kombiniert. Das System umfasst Quanteneffekte (Resonanz, Interferenz, Dekohärenz), mehrstufiges Gedächtnis verschiedener Zeitskalen, Markov-Ketten mit der ALGLIB-Bibliothek und adaptive Parametersteuerung. Die vollständige Implementierung erfolgt in MQL5 unter Verwendung der integrierten Matrix-/Vektortypen, was Implementierungshürden in MetaTrader 5 beseitigt.