Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

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Unterschiedlichste Artikel mit Beispielen über die Erstellung von Indikatoren und Robotern für die Handelsplattform MetaTrader in MQL5 warten auf Sie. Jeder Artikel hat Quellcodes, die Sie im MetaEditor öffnen und selbst starten können.

Diese Artikel sind hilfsreich sowohl für Anfänger im automatischen Handel, als auch für fortgeschritte Händler mit Erfahrungen im Programmieren und Handel. Hier finden Sie nicht nur Beispiele, sondern auch neue Ideen.

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Anzeige historischer Positionen auf dem Chart als deren Gewinn/Verlust-Diagramm

Anzeige historischer Positionen auf dem Chart als deren Gewinn/Verlust-Diagramm

In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit erörtern, Informationen über geschlossene Positionen auf der Grundlage ihrer Handelshistorie zu erhalten. Außerdem werde ich einen einfachen Indikator erstellen, der den ungefähren Gewinn/Verlust der Positionen auf jedem Balken als Diagramm anzeigt.
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Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren

Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren

In diesem Artikel werden wir die Struktur des Indikatorpuffers bei Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren untersuchen und die Darstellung farbiger Puffer dieser Indikatoren auf dem Chart organisieren.
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Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5

Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5

In diesem Artikel demonstrieren wir die Implementierung des Augmented Dickey-Fuller-Tests und wenden ihn zur Durchführung von Kointegrationstests mit der Engle-Granger-Methode an.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA). Teil II

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA). Teil II

Der erste Teil war dem bekannten und beliebten Algorithmus des Simulated Annealing gewidmet. Wir haben ihre Vor- und Nachteile gründlich abgewogen. Der zweite Teil des Artikels ist der radikalen Umgestaltung des Algorithmus gewidmet, die ihn zu einem neuen Optimierungsalgorithmus macht, dem Simulated Isotropic Annealing (SIA).
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Umformen, Verschieben von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Test auf Smart Cephalopod (SC)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Umformen, Verschieben von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Test auf Smart Cephalopod (SC)

Der Artikel untersucht die Auswirkungen einer Formveränderung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf die Leistung von Optimierungsalgorithmen. Wir werden Experimente mit dem Testalgorithmus Smart Cephalopod (SC) durchführen, um die Effizienz verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Zusammenhang mit Optimierungsproblemen zu bewerten.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Algorithmus Simulated Annealing (SA). Teil I

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Algorithmus Simulated Annealing (SA). Teil I

Der Algorithmus des Simulated Annealing ist eine Metaheuristik, die vom Metallglühprozess inspiriert ist. In diesem Artikel führen wir eine gründliche Analyse des Algorithmus durch und räumen mit einer Reihe von weit verbreiteten Überzeugungen und Mythen rund um diese weithin bekannte Optimierungsmethode auf. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit dem nutzerdefinierten Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA).
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Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX

Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX

In diesem Artikel werden wir die Anwendung aller in der Bibliothek Scikit-Learn verfügbaren Klassifizierungsmodelle untersuchen, um die Klassifizierungsaufgabe im Iris-Datensatz von Fisher, zu lösen. Wir werden versuchen, diese Modelle in das ONNX-Format zu konvertieren und die resultierenden Modelle in MQL5-Programmen zu verwenden. Außerdem werden wir die Genauigkeit der Originalmodelle mit ihren ONNX-Versionen auf dem vollständigen Iris-Datensatz vergleichen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Nelder-Mead- oder Simplex-Suchverfahren (NM)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Nelder-Mead- oder Simplex-Suchverfahren (NM)

Der Artikel stellt eine vollständige Untersuchung der Nelder-Mead-Methode vor und erklärt, wie das Simplex (Funktionsparameterraum) bei jeder Iteration geändert und neu angeordnet wird, um eine optimale Lösung zu erreichen, und beschreibt, wie die Methode verbessert werden kann.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus intelligenter Wassertropfen (IWD)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus intelligenter Wassertropfen (IWD)

Der Artikel befasst sich mit einem interessanten, von der unbelebten Natur abgeleiteten Algorithmus - intelligente Wassertropfen (IWD), die den Prozess der Flussbettbildung simulieren. Die Ideen dieses Algorithmus ermöglichten es, den bisherigen Spitzenreiter der Bewertung - SDS - deutlich zu verbessern. Der neue Führende (modifizierter SDSm) befindet sich wie üblich im Anhang.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Differenzielle Evolution (DE)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Differenzielle Evolution (DE)

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Algorithmus befassen, der von allen bisher diskutierten Algorithmen die umstrittensten Ergebnisse zeigt - der Algorithmus der differentiellen Evolution (DE).
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Spiralförmige Dynamische Optimization (SDO) Algorithmus

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Spiralförmige Dynamische Optimization (SDO) Algorithmus

In diesem Artikel wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Mustern der Konstruktion spiralförmiger Trajektorien in der Natur, wie z. B. bei Muschelschalen, basiert - der Algorithmus der spiralförmigen dynamischen Optimierung (SDO). Ich habe den von den Autoren vorgeschlagenen Algorithmus gründlich überarbeitet und verändert. Der Artikel befasst sich mit der Notwendigkeit dieser Änderungen.
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MQL5 lernen, vom Anfänger zum Profi (Teil I): Beginn der Programmierung

MQL5 lernen, vom Anfänger zum Profi (Teil I): Beginn der Programmierung

Dieser Artikel ist die Einleitung zu einer Reihe von Artikeln über das Programmieren. Es wird hier davon ausgegangen, dass der Leser sich noch nie mit Programmierung beschäftigt hat. Diese Serie beginnt also mit den Grundlagen. Niveau der Programmierkenntnisse: Absolute Anfänger.
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Entwicklung eines Replay System (Teil 32): Auftragssystem (I)

Entwicklung eines Replay System (Teil 32): Auftragssystem (I)

Von allen Dingen, die wir bisher entwickelt haben, ist dieses System, wie Sie wahrscheinlich bemerken und letztendlich zustimmen werden, das komplexeste. Nun müssen wir etwas sehr Einfaches tun: unser System soll den Betrieb eines Handelsservers simulieren. Die Notwendigkeit, die Funktionsweise des Handelsservers genau zu implementieren, scheint eine Selbstverständlichkeit zu sein. Zumindest in Worten. Aber wir müssen dies so tun, dass alles nahtlos und transparent für den Nutzer des Wiedergabe-/Simulationssystems ist.
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Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage

Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung eines Regressionsmodells auf der Grundlage eines Entscheidungsbaums. Das Modell soll die Preise von Finanzanlagen vorhersagen. Wir haben die Daten bereits aufbereitet, das Modell trainiert und evaluiert, sowie angepasst und optimiert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dieses Modell nur für Studienzwecke gedacht ist und nicht im realen Handel eingesetzt werden sollte.
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Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 4):Deutung der Datenkennzeichnungen durch Aufgliederung

Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 4):Deutung der Datenkennzeichnungen durch Aufgliederung

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Stochastische Diffusionssuche (SDS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Stochastische Diffusionssuche (SDS)

Der Artikel behandelt die stochastische Diffusionssuche (SDS), einen sehr leistungsfähigen und effizienten Optimierungsalgorithmus, der auf den Prinzipien des Random Walk basiert. Der Algorithmus ermöglicht es, optimale Lösungen in komplexen mehrdimensionalen Räumen zu finden, wobei er sich durch eine hohe Konvergenzgeschwindigkeit und die Fähigkeit auszeichnet, lokale Extrema zu vermeiden.
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Filterung und Merkmalsextraktion von Frequenzen

Filterung und Merkmalsextraktion von Frequenzen

In diesem Artikel untersuchen wir die Anwendung digitaler Filter auf Zeitreihen, die im Frequenzbereich dargestellt werden, um einzigartige Merkmale zu extrahieren, die für Vorhersagemodelle nützlich sein können.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Algorithmus des Mind Evolutionary Computation (MEC)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Algorithmus des Mind Evolutionary Computation (MEC)

Der Artikel befasst sich mit einem Algorithmus aus der MEC-Familie, dem Simple Mind Evolutionary Computation Algorithmus (Simple MEC, SMEC). Der Algorithmus zeichnet sich durch die Schönheit seiner Idee und die Einfachheit seiner Umsetzung aus.
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Fertige Vorlagen für die Aufnahme von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 3): Trendindikatoren

Fertige Vorlagen für die Aufnahme von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 3): Trendindikatoren

In diesem Referenzartikel werden wir uns mit Standardindikatoren aus der Kategorie Trendindikatoren beschäftigen. Wir werden gebrauchsfertige Vorlagen für die Verwendung von Indikatoren in EAs erstellen - Deklaration und Einstellung von Parametern, Initialisierung und Deinitialisierung von Indikatoren sowie Empfang von Daten und Signalen aus Indikatorpuffern in EAs.
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Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 1): Ein verfahrenstechnischer Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors

Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 1): Ein verfahrenstechnischer Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors

Lernen Sie die Programmierparadigmen und ihre Anwendung in MQL5-Code kennen. In diesem Artikel werden die Besonderheiten der prozeduralen Programmierung untersucht und anhand eines praktischen Beispiels in die Praxis umgesetzt. Sie lernen, wie Sie einen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kerzen-Kursdaten entwickeln. Außerdem führt der Artikel in das Paradigma der funktionalen Programmierung ein.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Shuffled Frog-Leaping Algorithmus (SFL)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Shuffled Frog-Leaping Algorithmus (SFL)

Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Shuffled-Frog-Leaping-Algorithmus (SFL) und seiner Fähigkeiten bei der Lösung von Optimierungsproblemen. Der SFL-Algorithmus ist vom Verhalten der Frösche in ihrer natürlichen Umgebung inspiriert und bietet einen neuen Ansatz zur Funktionsoptimierung. Der SFL-Algorithmus ist ein effizientes und flexibles Werkzeug, das eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und optimale Lösungen erzielen kann.
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Die visuelle Programmiersprache DRAKON - Kommunikationswerkzeug für MQL-Entwickler und Kunden

Die visuelle Programmiersprache DRAKON - Kommunikationswerkzeug für MQL-Entwickler und Kunden

DRAKON ist eine visuelle Programmiersprache, die entwickelt wurde, um die Interaktion zwischen Fachleuten aus verschiedenen Bereichen (Biologen, Physiker, Ingenieure...) und Programmierern in russischen Raumfahrtprojekten (z.B. im Projekt für das wiederverwendbare Raumschiff Buran) zu vereinfachen. In diesem Artikel werde ich darüber sprechen, wie DRAKON die Erstellung von Algorithmen zugänglich und intuitiv macht, selbst wenn Sie noch nie mit Code in Berührung gekommen sind, und wie es für Kunden einfacher ist, ihre Gedanken zu erklären, wenn sie Handelsroboter bestellen, und für Programmierer, weniger Fehler bei komplexen Funktionen zu machen.
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Fertige Vorlagen für die Einbindung von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 2): Volumen- und Bill-Williams-Indikatoren

Fertige Vorlagen für die Einbindung von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 2): Volumen- und Bill-Williams-Indikatoren

In diesem Artikel werden wir uns mit den Standardindikatoren der Kategorie Volumen und den Indikatoren von Bill Williams beschäftigen. Wir werden gebrauchsfertige Vorlagen für die Verwendung von Indikatoren in EAs erstellen - Deklaration und Einstellung von Parametern, Initialisierung und Deinitialisierung von Indikatoren sowie Empfang von Daten und Signalen aus Indikatorpuffern in EAs.
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Permutieren von Preisbalken in MQL5

Permutieren von Preisbalken in MQL5

In diesem Artikel stellen wir einen Algorithmus zur Permutation von Preisbalken vor und erläutern, wie Permutationstests verwendet werden können, um Fälle zu erkennen, in denen die Leistung einer Strategie gefälscht wurde, um potenzielle Käufer von Expert Advisors zu täuschen.
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ALGLIB Bibliothek für numerische Analysen in MQL5

ALGLIB Bibliothek für numerische Analysen in MQL5

Der Artikel wirft einen kurzen Blick auf die numerische Analysebibliothek ALGLIB 3.19, ihre Anwendungen und neue Algorithmen, die die Effizienz der Finanzdatenanalyse verbessern können.
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Fertige Vorlagen für die Verwendung von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 1): Oszillatoren

Fertige Vorlagen für die Verwendung von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 1): Oszillatoren

Der Artikel berücksichtigt Standardindikatoren aus der Kategorie der Oszillatoren. Wir werden gebrauchsfertige Vorlagen für ihre Verwendung in EAs erstellen — Deklaration und Einstellung von Parametern, Initialisierung und Deinitialisierung von Indikatoren sowie das Abrufen von Daten und Signalen aus den Indikatorpuffern in den EAs.
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Wie man einen einfachen EA für mehrere Währungen mit MQL5 erstellt (Teil 2): Indikator-Signale: Multi-Zeitrahmen Parabolic SAR Indikator

Wie man einen einfachen EA für mehrere Währungen mit MQL5 erstellt (Teil 2): Indikator-Signale: Multi-Zeitrahmen Parabolic SAR Indikator

Der Expert Advisor für mehrere Währungen in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der handeln kann (z.B. Aufträge öffnen, schließen und verwalten, Trailing Stop Loss und Trailing Profit) für mehr als 1 Symbolpaar von nur einem Symbolchart aus. Dieses Mal werden wir nur 1 Indikator verwenden, nämlich den Parabolic SAR oder iSAR in mehreren Zeitrahmen von PERIOD_M15 bis PERIOD_D1.
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Erstellung eines Dashboards zur Anzeige von Daten in Indikatoren und EAs

Erstellung eines Dashboards zur Anzeige von Daten in Indikatoren und EAs

In diesem Artikel werden wir eine Dashboard-Klasse erstellen, die in Indikatoren und EAs verwendet werden kann. Dies ist ein einleitender Artikel in einer kleinen Serie von Artikeln mit Vorlagen für die Einbeziehung und Verwendung von Standardindikatoren in Expert Advisors. Ich beginne mit der Erstellung eines Panels, das dem MetaTrader 5-Datenfenster ähnelt.
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GUI: Tipps und Tricks zur Erstellung Ihrer eigenen Grafikbibliothek in MQL

GUI: Tipps und Tricks zur Erstellung Ihrer eigenen Grafikbibliothek in MQL

Wir gehen die Grundlagen von GUI-Bibliotheken durch, damit Sie verstehen, wie sie funktionieren, oder sogar anfangen können, Ihre eigenen zu erstellen.
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Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil VI): Zyklische Optimierung

Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil VI): Zyklische Optimierung

In diesem Artikel zeige ich den ersten Teil der Verbesserungen, die es mir ermöglicht haben, nicht nur die gesamte Automatisierungskette für den Handel mit MetaTrader 4 und 5 zu schließen, sondern auch etwas viel Interessanteres zu tun. Von nun an ermöglicht mir diese Lösung, sowohl die Erstellung von EAs als auch die Optimierung vollständig zu automatisieren und die Arbeitskosten für das Finden effektiver Handelskonfigurationen zu minimieren.
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Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 17): Ticks und noch mehr Ticks (I)

Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 17): Ticks und noch mehr Ticks (I)

Hier werden wir sehen, wie man etwas wirklich Interessantes, aber gleichzeitig auch sehr Schwieriges umsetzen kann, da bestimmte Punkte sehr verwirrend sein können. Das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass einige Händler, die sich für Profis halten, nichts über die Bedeutung dieser Konzepte auf dem Kapitalmarkt wissen. Auch wenn wir uns hier auf die Programmierung konzentrieren, ist das Verständnis einiger der Probleme, die mit dem Markthandel verbunden sind, von entscheidender Bedeutung für das, was wir umsetzen werden.
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Die Transaktionen des Handels Anfrage- und Antwortstrukturen, Beschreibung und Protokollierung

Die Transaktionen des Handels Anfrage- und Antwortstrukturen, Beschreibung und Protokollierung

Der Artikel befasst sich mit der Struktur von Handelsanfragen, d. h. mit der Erstellung einer Anfrage, ihrer vorläufigen Überprüfung vor der Übermittlung an den Server, der Antwort des Servers auf eine Handelsanfrage und der Struktur von Handelsgeschäften. Wir werden einfache und bequeme Funktionen zum Senden von Handelsaufträgen an den Server erstellen und auf der Grundlage der besprochenen Informationen einen EA erstellen, der über Handelsgeschäfte informiert.
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Elastische Netzregression mit Koordinatenabstieg in MQL5

Elastische Netzregression mit Koordinatenabstieg in MQL5

In diesem Artikel untersuchen wir die praktische Umsetzung der elastischen Netzregression, um die Überanpassung zu minimieren und gleichzeitig automatisch nützliche Prädiktoren von solchen zu trennen, die wenig prognostische Kraft haben.
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Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors

Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie Sie eine Qualitätsbewertung entwickeln, die Ihr Expert Advisor im Strategietester anzeigen kann. Wir werden uns zwei bekannte Berechnungsmethoden ansehen – Van Tharp und Sunny Harris.
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StringFormat(). Inspektion und vorgefertigte Beispiele

StringFormat(). Inspektion und vorgefertigte Beispiele

In diesem Artikel wird die Inspektion der Funktion PrintFormat() fortgesetzt. Wir werden uns kurz mit der Formatierung von Zeichenketten mit StringFormat() und ihrer weiteren Verwendung im Programm beschäftigen. Wir werden auch Vorlagen für die Anzeige von Symboldaten im Terminaljournal schreiben. Der Artikel ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich.
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PrintFormat() studieren und vorgefertigte Beispiele anwenden

PrintFormat() studieren und vorgefertigte Beispiele anwenden

Der Artikel ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich. Wir werden uns die Funktion PrintFormat() ansehen, Beispiele für die Formatierung von Zeichenketten analysieren und Vorlagen für die Anzeige verschiedener Informationen im Terminalprotokoll schreiben.
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Strukturen in MQL5 und Methoden zum Drucken deren Daten

Strukturen in MQL5 und Methoden zum Drucken deren Daten

In diesem Artikel werden wir uns die Strukturen von MqlDateTime, MqlTick, MqlRates und MqlBookInfo ansehen sowie die Methoden zum Drucken von deren Daten. Um alle Felder einer Struktur auszudrucken, gibt es die Standardfunktion ArrayPrint(), die die im Array enthaltenen Daten mit dem Typ der behandelten Struktur in einem praktischen Tabellenformat anzeigt.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 11): Die Geburt des SIMULATORS (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 11): Die Geburt des SIMULATORS (I)

Um die Daten, die die Balken bilden, nutzen zu können, müssen wir auf das Replay verzichten und einen Simulator entwickeln. Wir werden 1-Minuten-Balken verwenden, weil sie den geringsten Schwierigkeitsgrad aufweisen.
Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden
Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden

Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden

Hier werden wir uns ansehen, wie wir zuverlässigere Daten (gehandelte Ticks) im Wiedergabesystem verwenden können, ohne uns Gedanken darüber zu machen, ob sie angepasst sind oder nicht.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse

Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet.