Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

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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Nützliche und exotische Techniken für den automatisierten Handel

In diesem Artikel werde ich einige sehr interessante und nützliche Techniken für den automatisierten Handel vorstellen. Einige davon sind Ihnen vielleicht schon bekannt. Ich werde versuchen, die

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Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe

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Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols

Da ein Programm bei seiner Arbeit verschiedene Symbole verwenden kann, sollte für jedes dieser Symbole eine eigene Liste erstellt werden. In diesem Artikel werde ich solche Listen zu einer

Mehrschicht-Perceptron und Backpropagation-Algorithmus

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Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 60): Listen von Serien mit Symbol-Tickdaten

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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention

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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit

Wir haben schon einen langen Weg hinter uns und der Code in unserer Bibliothek wird immer umfangreicher. Das macht es schwierig, den Überblick über alle Verbindungen und Abhängigkeiten zu behalten

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks

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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 8): Attention-Mechanismen

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Verwendung von Tabellenkalkulationen zur Erstellung von Handelsstrategien

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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren

Zum Abschluss des Themas Arbeit mit Zeitreihen organisieren wir das Speichern, Suchen und Sortieren von Daten, die in Indikatorpuffern gespeichert sind, was die weitere Durchführung der Analyse auf

Websockets für MetaTrader 5

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Wie kann man $1.000.000 durch algorithmischen Handel verdienen? Nutzen Sie die Dienste von MQL5.com!

Alle Händler gehen auf den Markt mit dem Ziel, ihre erste Million Dollar zu verdienen. Wie kann man das ohne übermäßiges Risiko und großem Startkapital erreichen? Die Dienstleistungen von MQL5.com

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer

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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 6): Experimentieren mit der Lernrate des neuronalen Netzwerks

Wir haben zuvor verschiedene Arten von neuronalen Netzen zusammen mit ihren Implementierungen betrachtet. In allen Fällen wurden die neuronalen Netze mit der Gradientenverfahren trainiert, für die wir

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 56): Nutzerdefiniertes Indikatorobjekt, das die Daten von Indikatorobjekten aus der Kollektion holt

In dem Artikel wird das Erstellen des nutzerdefinierten Indikatorobjekts für die Verwendung in EAs erklärt. Lassen Sie uns die Bibliotheksklassen leicht verbessern und Methoden hinzufügen, um Daten

Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel. Python (Teil I)

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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren

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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 52): Plattformübergreifende Eigenschaft für Standardindikatoren mit einem Puffer für mehrere Symbole und Perioden

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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 3): Convolutional Neurale Netzwerke

Als Fortsetzung des Themas Neuronale Netze schlage ich vor, Convolutional Neurale Netzwerke (faltende Neuronale Netzwerke) zu besprechen. Diese Art von Neuronalen Netzwerken wird in der Regel für die

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 51): Zusammengesetzte Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden

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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 50): Verschieben der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden

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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 2): Netzwerktraining und Tests

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

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 49): Standardindikatoren mit mehreren Puffern für mehrere Symbole und Perioden

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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 48): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatoren mit einem Puffer in einem Unterfenster

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Ein System von Sprachbenachrichtigungen für Ereignisse und Signale im Handel

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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 46): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatorpuffer

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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 45): Puffer für Mehrperiodenindikator

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Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel Es wird Zeit zum Üben

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In diesem Artikel werden wir die Hauptaspekte der Integration von neuronalen Netzen und dem Handelsterminal betrachten, mit dem Ziel, einen voll ausgestatteten Handelsroboter zu schaffen

Ein manuelles Chart- und Handelswerkzeug (Teil I). Vorbereitung: Strukturbeschreibung und die Hilfsklasse

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Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines einfachen Mehrperiodenindikators auf der Grundlage der DoEasy-Bibliothek. Wir verbessern die Klasse der Zeitreihen so, dass sie Daten aus beliebigen