Artikel über das Programmieren in MQL5

In diesem Beitrag stelle ich verschiedene Interaktionsmethoden zwischen MQL5-Code und gemanagtem C#-Code vor. Ich habe auch mehrere Beispiele dafür bereitgestellt, wie MQL5-Strukturen gegen C# angeordnet werden können und wie sich exportierte DLL-Funktionen in MQL5-Scripts aufrufen lassen. Ich bin überzeugt, dass die hier bereitgestellten Beispiele als Basis für zukünftige Forschungen zum Schreiben von DLLs in gemanagtem Code dienen können. Dieser Beitrag bereitet auch Wege für die Nutzung bereits in C# implementierter Bibliotheken in MetaTrader.

In diesem Artikel werden wir uns mit den beliebten Kerzenmustern beschäftigen und versuchen herauszufinden, ob sie in den heutigen Märkten noch relevant und effektiv sind. Die Analyse von Kerzen ist vor mehr als 20 Jahren erschienen und erfreut sich inzwischen großer Beliebtheit. Viele Händler halten die japanischen Kerzen für die bequemste und leicht verständlichste Form der Visualisierung von Wertpapierpreisen.

Dies ist der zweite Teil des Artikels, der die Entwicklung eines Expert Advisors für den manuellen Handel mit mehreren Symbolen zeigt. Wir haben die grafische Oberfläche bereits erstellt. Es ist nun an der Zeit, sie mit den Funktionen des Programms zu verbinden.

Wenn man das Internet durchsucht findet man leicht eine Menge Strategien mit einer Vielzahl an Empfehlungen. Gehen wir die Sache aus dem Blickwinkel eines Insiders an und betrachten uns den Vorgang der Erzeugung einer Strategie auf Grundlage verschiedener Zeitzonen in unterschiedlichen Kontinenten.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den dEtailös der Interaktion zwischen MetaTrader 5 und dem MatLab Mathematik-Paket. Er erklärt die Mechanismen der Datenkonvertierung, den Entwicklungsprozess einer universellen Library, die mit dem MATLAB-Desktop interagieren kann. Zudem wird auch die Verwendung von DLL erklärt, die durch die MatLab Umgebung erzeugt werden. Dieser Beitrag richtet sich an bereits erfahrene Leser, die C++ und MQL5 kennen.

In der kommenden Artikelserie werde ich die Entwicklung von selbstanpassenden Algorithmen unter Berücksichtigung der meisten Marktfaktoren demonstrieren, sowie zeigen, wie man diese Situationen systematisiert, in Logik beschreibt und in seiner Handelsaktivität berücksichtigt. Ich werde mit einem sehr einfachen Algorithmus beginnen, der sich nach und nach die Theorie aneignet und sich zu einem sehr komplexen Projekt entwickelt.

Dieser Artikel befasst sich mit einer Methode zur automatischen Generierung von auf einem neuronalen Netzwerk basierenden EAs mithilfe des MQL5-Assistenten und Hlaiman EA Generator. Er zeigt Ihnen, wie Sie ganz einfach mit neuronalen Netzwerken arbeiten können - und zwar ohne großartige Hintergrundinformationen zu besitzen oder einen eigenen Code zu schreiben.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns weiter mit dem Einsatz von CAppDialog. Hier lernen wir, wie man die Farbe für den Hintergrund, die Ränder und die Überschrift der Dialogbox einstellt. Außerdem wird in diesem Artikel Schritt für Schritt beschrieben, wie ein Anwendungsfenster beim Ziehen innerhalb des Diagramms transparent gemacht werden kann. Wir werden überlegen, wie man Unterklassen von CAppDialog oder CWndClient erstellt und neue Besonderheiten bei der Arbeit mit Steuerelementen analysiert. Schließlich werden wir neue Projekte aus einer neuen Perspektive betrachten.

In MQL4 gibt es 6 - in MQL5 18 Zeichnungsstile. Aus diesem Grund ist ein Beitrag zur Präsentation der Zeichnungsstile von MQL5 durchaus angebracht. Im Folgenden werden daher die Zeichnungsstile in MQL5 im Einzelnen betrachtet. Darüber hinaus erzeugen wir einen Indikator zur Demonstration, wie man diese Zeichnungsstile nutzt und die graphische Darstellung (Plot) verfeinert.

Viele Forscher schenken dem Erkennen des Preisverhaltens nicht genügend Aufmerksamkeit. Gleichzeitig werden komplexe Methoden eingesetzt, die sehr oft nur "Black Boxes" sind, wie z.B. maschinelles Lernen oder neuronale Netze. Die wichtigste Frage, die sich in diesem Fall stellt, ist, welche Daten für das Training eines bestimmten Modells vorgelegt werden müssen.

In diesem zweiten Artikel werden wir uns weiter mit Neuronalen Netzen befassen und ein Beispiel für die Verwendung unserer geschaffenen Klasse CNet in Expert Advisors besprechen. Wir werden mit zwei Modellen neuronaler Netze arbeiten, die ähnliche Ergebnisse sowohl hinsichtlich der Trainingszeit als auch der Vorhersagegenauigkeit zeigen.

Bei der Entwicklung von Indikatoren, Expert Advisors und Skripten müssen Entwickler oft verschiedene Codeteile erstellen, die nicht direkt mit der Handelsstrategie zusammenhängen. In diesem Artikel betrachten wir eine Möglichkeit, Expert Advisor zu erstellen, die zuvor erstellte Blöcke verwenden, wie z.B. Trailing, Filter und Ablauf-Code. Wir werden die Vorteile dieses Planungsansatzes erläutern.

Die technische Analyse setzt weitgehend Indikatoren ein, die die Ausgangsnotierungen „klarer“ anzeigen, und so den Devisenhändlern die Analyse und Vorhersage von Kursentwicklungen auf den Finanzmärkten ermöglichen. Es dürfte offenkundig sein, dass die Verwendung von Indikatoren, wenn man es dabei bewenden lässt, sie auf Handelssysteme anzuwenden, wenig Sinn macht, solange die mit der Veränderung der Ausgangsnotierungen und der Zuverlässigkeit des erhaltenen Ergebnisses verbundenen Fragen unbeantwortet sind. In dem hier vorliegenden Beitrag werden wir zeigen, dass es ernstzunehmende Gründe für diese Schlussfolgerung gibt.

In diesem Artikel erstellen wir auf der Basis einer Reihe von Standardindikatoren einen universellen Trend. Ein zusätzliches grafisches Interface erlaubt das Auswählen des Indikatortyps mit seinen Parametern. Der Indikator erscheint in seinem eigene Fenster mit einer Reihe von farbigen Icons.

In diesem Artikel betrachten wir ein weiteres Kriterium für die Optimierung einer Strategie auf Basis einer grafischen Analyse der Salden. Die linearen Regression wird mit der Funktion aus der Bibliothek ALGLIB berechnet.

In MetaTrader 5 stehen 21 Timeframes für die Analyse zur Auswahl. Sie können spezielle Diagrammobjekte nutzen, die Sie im bestehenden Diagramm platzieren können, und Symbol, Timeframe und einige weitere Eigenschaften direkt dort festlegen. Dieser Beitrag liefert detaillierte Informationen zu solchen grafischen Diagrammobjekten: Wir erstellen einen Indikator mit Steuerelementen (Buttons), die es uns ermöglichen, mehrere Diagrammobjekte gleichzeitig in einem Unterfenster einzurichten. Ferner werden Diagrammobjekte genau in das Unterfenster passen und werden automatisch angepasst, wenn die Größe des Hauptdiagramms oder des Terminalfensters verändert wird.

Dieser Beitrag behandelt die Frage des Problems der Entwicklung aktiver Bedienfelder in MQL5. Die Elemente der Benutzeroberfläche werden von dem Ereignisverarbeitungsmechanismus gesteuert. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit zur flexiblen Anpassung der Eigenschaften der Bedienfelder. Aktive Bedienfelder ermöglichen die Arbeit mit Positionen sowie die Platzierung, Änderung und Löschung von Bestensaufträgen und Pending Orders.

Die komplexen Codes bestehen aus einer Reihe einfacher Codes. Kennt man diese, dann sieht alles gleich nicht mehr so kompliziert aus. In diesem Beitrag beschäftigen wir uns mit der Erzeugung eines Indikators mit mehreren Indikator-Buffern. Als Beispiel wird hierzu der Aroon-Indikator detailliert analysiert und zwei unterschiedliche Versionen dieses Codes präsentiert.

Vorliegender Artikel stellt eine Fortsetzung des Artikels „Eine andere MQL5-OOP-Klasse“ dar, der Ihnen bereits gezeigt hat, wie Sie aus dem Nichts einen objektorientierten EA basteln, und der Ihnen Tipps zum objektorientierten Programmieren vermittelt hat. Heute werde ich Ihnen die technischen Grundlagen zeigen, mit deren Hilfe Sie einen EA erstellen können, der mit News tradet. Mein Ziel ist es dabei, Ihnen noch ein paar weitere Ideen betreffend objektorientierter Programmierung zu geben und Sie gleichzeitig mit einem neuen Thema zu konfrontieren - dem Arbeiten mit Dateisystemen.

Dieser Artikel beschreibt eine Methode, mit der man den Code eines Handelsignalmoduls so modifiziert, dass die Funktion zur Verfügung steht, einen bedingten Auftrag unabhängig des aktuellen Preises in Auftrag zu geben: Hierbei kann es sich um den Eröffnungs- oder Schlusskurs des vorherigen Balkens oder um den gleitenden Durchschnittswert handeln. Die Optionen sind grenzenlos. Entscheidend ist, dass Sie einen Eröffnungskurs für einen bedingten Auftrag einstellen können. Dieser Artikel richtet sich an all jene Trader, die sich mit bedingten Aufträgen (Pending Orders) auseinandersetzen.

Der Handelsstrategien-Generator des MQL5 Assistenten vereinfacht die Tests von Handelskonzepten ganz erheblich. Dieser Beitrag beschreibt die Entwicklung eines individuell angepassten Risiko- und Geldverwaltungsmoduls und seine Aktivierung im MQL5 Assistenten. Als Beispiel haben wir einen Geldverwaltung-Algorithmus betrachtet, in dem die Größe des Handelsvolumens durch die Ergebnisse des vorigen Abschlusses festgelegt wird. Die Struktur und das Format der Beschreibung der für diesen MQL5 Assistenten erzeugte Klasse werden hier ebenfalls besprochen.

Der Artikel beschreibt den NRTR Indikator und ein Handelssystem, das auf diesem Indikator basiert. Wir erstellen ein Modul von Handelssignalen, mit welchen Strategien basierend auf Kombinationen von NRTR und zusätzlichen Indikatoren, die einen Trend bestätigen, entwickelt werden.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen die Kriterien, die Sie bei der Auswahl eines Systems oder Signals für die Investition Ihrer Gelder berücksichtigen sollten. Außerdem beschreibe ich die optimale Vorgehensweise bei der Entwicklung von Handelssystemen und zeige auf, wie wichtig diese Angelegenheit im Forex-Handel ist.

Der Artikel beschreibt die Art und Weise, wie man Strategien individuell testen und einen benutzerdefinierten Analysator für die Optimierungsdurchläufe erstellt. Nach dem Lesen werden Sie verstehen, wie die "Mathematische Berechnung" und der Mechanismus der sogenannten Frames funktionieren, wie Sie benutzerdefinierte Daten für Berechnungen vorbereiten und laden und effektive Algorithmen für ihre Komprimierung verwenden. Dieser Artikel wird auch für diejenigen interessant sein, die an Möglichkeiten interessiert sind, benutzerdefinierte Informationen innerhalb eines Experten zu speichern.

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung des vorherigen: "Umkehrmuster: Testen des Musters Doppelspitze/Doppelboden". Nun werden wir uns ein weiteres, bekanntes Umkehrmuster namens Kopf und Schulter ansehen, die Handelseffizienz der beiden Muster vergleichen und sie zu einem einzigen Handelssystem kombinieren.

Im Artikel wird die Bildungsmöglichkeit der Histogramme der statistischen Verteilungen der Markt-Charakteristiken unter Verwendung des graphischen Gedächtnisses betrachtet, das heißt ohne Verwendung der Indikator-Puffer und Arrays. Es wurden die ausführlichen Beispiele des Aufbaus solcher Histogramme aufgeführt und wurde die sogenannte "verborgene" Funktional der graphischen Objekte der Sprache MQL5 vorgeführt.

Dieser Artikel beschreibt, wie nutzerdefinierte Stopps in einem plattformübergreifenden Expert Advisor eingerichtet werden können. Darüber hinaus wird eine eng verwandte Methode diskutiert, mit der das Nachziehen von Stopps für die Dauer einer Position entwickelt werden können.

Der Artikel demonstriert die Entwicklung des ZigZag-Indikators gemäß der im Artikel "Wie man eine Anforderungsspezifikation bei der Bestellung eines Indikators erstellt" beschriebenen Beispiele. Der Indikator wird durch Extrema gebildet, die mit Hilfe eines Oszillators definiert werden. Es besteht die Möglichkeit, einen von fünf Oszillatoren zu verwenden: WPR, CCI, Chaikin, RSI oder die Stochastik.

Dieser Beitrag möchte eine Variante eines adaptiven Systems vorstellen, die aus vielen Strategien besteht, von denen jede ihre eigenen "virtuellen" Handels-Operationen durchführt. Echter Handel wird in Übereinstimmung mit den Signalen der in diesem Augenblick gewinnbringendsten Strategie ausgeführt. Dank der Verwendung des Objekt-orientierten Ansatzes, der Klassen zur Arbeit mit Daten und der Handelsklassen der Standardbibliothek, macht die Architektur des Systems einen einfachen und aufrüstbaren Eindruck. Jetzt kann man leicht adaptive Systeme mit Hunderten von Handelsstrategien erzeugen und analysieren.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Anwendung zur Auswahl der besten Optimierungsdurchläufe unter Verwendung mehrerer möglicher Optionen. Die Anwendung ist in der Lage, die Optimierungsergebnisse nach einer Vielzahl von Faktoren zu sortieren. Optimierungsläufe werden immer in eine Datenbank geschrieben, so dass Sie jederzeit neue Roboterparameter ohne erneute Optimierung auswählen können. Außerdem können Sie alle Optimierungsdurchläufe in einem einzigen Diagramm sehen, parametrische VaR-Kennzahlen berechnen und die Grafik der Normalverteilung von Durchgängen und Handelsergebnissen einer Reihe bestimmter Verhältnisse erstellen. Außerdem werden die Diagramme einiger berechneter Verhältnisse dynamisch erstellt, beginnend mit dem Optimierungsstart (oder von einem ausgewählten Datum zu einem anderen ausgewählten Datum).

Dieser Beitrag beschreibt die Prinzipien der Arbeit mit dem Internet mittels Verwendung von HTTP-Anfragen sowie den Datenaustausch zwischen Terminals mit Hilfe eines Zwischenservers. Eine MqlNet Library-Klasse wird vorgestellt, die die Arbeit mit Internet-Ressourcen in der MQL5-Umgebung erlaubt. Kontrolle der Preise verschiedener Makler, Austausch von Nachrichten mit anderen Händler ohne Verlassen des Terminals, Suche nach Informationen im Internet – das sind nur einige Beispiele, die in diesem Beitrag behandelt werden.

In diesem Artikel werden die meisten Fragen bezüglich der Fehlerverarbeitung im Programm betrachtet. Außerdem betrachten wir Protokollierung und werden ein Beispiel der Log-Realisierung mit MQL5 darstellen.

Dieser Beitrag beschreibt ein Beispiel für Renko-Diagramme und dessen Umsetzung als Indikator in MQL5. Dieser Indikator unterscheidet sich durch Modifikationen von einem herkömmlichen Diagramm. Er kann sowohl im Indikatorfenster als auch im Hauptdiagramm konstruiert werden. Außerdem gibt es noch den ZigZag-Indikator. Sie können einige Beispiele für die Umsetzung des Diagramms finden.

Dieser Beitrag beschreibt einen speziellen Algorithmus mit dem auf Elemente mittels ihrer einmaligen Schlüssel zugegriffen werden kann. Als Schlüssel kann jeder einfache Datentyp verwendet werden. Er kann z.B. als String oder eine ganzzahlige Variable dargestellt werden. So einen Datenbehälter kennt man meistens als Lexikon oder ein assoziatives Array. Er bietet einen leichteren und effizienteren Weg der Problemlösung.

Die Fuzzylogik geht über die üblichen Grenzen der mathematischen Logik und der Mengentheorie hinaus. Der vorliegende Artikel erläutert die Hauptprinzipien dieser Theorie und beschreibt die Inferenz-Systeme vom Typ Mamdani und Sugeno. Darüber hinaus werden im Artikel Beispiele zur Umsetzung unscharfer Modelle anhand dieser zwei Systeme durch die Mittel der FuzzyNet Bibliothek für MQL5 angeführt.

Die Effizienz eines jeden Handelsroboters hängt von der richtigen Auswahl seiner Parameter ab (Stichwort Optimierung). Jedoch können Parameter, die sich für ein Zeitintervall als optimal erwiesen, ihre Wirksamkeit in einer anderen Zeitspanne der Handelshistorie nicht bestätigen. Außerdem erweisen sich EAs, die während der Tests Gewinne zeigen, als verlustbringend in Echtzeit. Damit rückt das Thema der kontinuierlichen Optimierung in den Vordergrund. Bei vielen Routinearbeiten suchen Menschen immer nach Möglichkeiten, diese zu automatisieren. In diesem Artikel schlage ich einen nicht standardisierten Ansatz zur Lösung dieses Problems vor.