Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

In diesem Artikel wird die einzigartige Identität der einzelnen Währungspaare anhand ihrer historischen Kursentwicklung untersucht. Inspiriert vom Konzept der genetischen DNA, die den individuellen Bauplan eines jeden Lebewesens kodiert, wenden wir einen ähnlichen Rahmen auf die Märkte an, indem wir die Kursentwicklung als „DNA“ eines jeden Paares betrachten. Durch die Aufschlüsselung struktureller Verhaltensweisen wie Volatilität, Schwankungen, Rückschritte, Ausschläge und Sitzungsmerkmale zeigt das Tool das zugrunde liegende Profil, das ein Paar von einem anderen unterscheidet. Dieser Ansatz bietet einen tieferen Einblick in das Marktverhalten und gibt Händlern eine strukturierte Methode an die Hand, um ihre Strategien auf die natürlichen Tendenzen der einzelnen Instrumente abzustimmen.

Dieser Indikator fungiert als Disziplinierungsinstrument, indem er Kontokapital, Gewinn/Verlust und Drawdown in Echtzeit verfolgt und ein Performance-Dashboard anzeigt. Es kann den Händlern helfen, konsistent zu bleiben, übermäßiges Handeln zu vermeiden und die Regeln für die Anfechtung von Prop-Firmen einzuhalten.

Die MQL5-Standardbibliothek spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen für MetaTrader 5. In dieser Diskussionsreihe wollen wir seine Anwendung beherrschen, um die Erstellung effizienter Handelswerkzeuge für MetaTrader 5 zu vereinfachen. Zu diesen Tools gehören nutzerdefinierte Expert Advisors, Indikatoren und andere Hilfsmittel. Wir beginnen heute mit der Entwicklung eines trendfolgenden Expert Advisors unter Verwendung der Klassen CTrade, CiMA und CiATR. Dies ist ein besonders wichtiges Thema für alle – egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.

In Teil 38 bauen wir ein produktionsreifes MT5-Überwachungspanel, das rohe Ticks in umsetzbare Signale umwandelt. Der EA puffert Tick-Daten, um VWAP auf Tick-Ebene, eine Ungleichgewichtsmetrik (Flow) in einen kurzzeitigen Fenster und ATR-basierte Positionsgrößen zu berechnen. Anschließend werden Spread, ATR und Flow mit flimmerarmen Balken visualisiert. Das System berechnet eine vorgeschlagene Losgröße und einen 1R-Stopp und gibt konfigurierbare Warnungen bei engen Spreads, starkem Flow und Randbedingungen aus. Der automatische Handel ist absichtlich deaktiviert; der Schwerpunkt liegt weiterhin auf einer robusten Signalgenerierung und einer sauberen Nutzererfahrung.

Die Vorverarbeitung ist ein leistungsstarker, aber schnell übersehener Tuning-Parameter. Es lebt im Schatten seiner größeren Brüder: Optimierer und glänzende Modellarchitekturen. Kleine prozentuale Verbesserungen können hier unverhältnismäßig große, sich verstärkende Auswirkungen auf Rentabilität und Risiko haben. Allzu oft wird diese weitgehend unerforschte Wissenschaft auf eine einfache Routine reduziert, die nur als Mittel zum Zweck gesehen wird, obwohl sie in Wirklichkeit der Ort ist, an dem ein Signal direkt verstärkt oder ebenso leicht zerstört werden kann.

Wir erforschen, wie man Datenbanken in MQL5 mit den systemeigenen Funktionen der Sprache manipuliert. Wir decken alles ab, vom Erstellen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Tabellen bis zum Import und Export von Daten, alles mit Beispielcode. Der Inhalt dient als solide Grundlage für das Verständnis der internen Mechanismen des Datenzugriffs und ebnet den Weg für die Diskussion von ORM, die wir in MQL5 aufbauen werden.

Dieser Artikel wirft einen neuen Blick auf eine verborgene, geometrische Fehlerquelle, die im Stillen jede Vorhersage Ihrer Modelle beeinflusst. Indem wir die Messung und Anwendung von Prognosen des maschinellen Lernens im Handel überdenken, zeigen wir, wie diese übersehene Perspektive schärfere Entscheidungen, höhere Renditen und einen intelligenteren Umgang mit Modellen, die wir bereits zu verstehen glaubten, ermöglichen kann.

Dieser Artikel stellt das Fractal Reaction System vor, ein kompaktes MQL5-System, das fraktale Pivots in umsetzbare Marktstruktursignale umwandelt. Der EA verwendet eine geschlossene Balkenlogik, um ein erneutes Zeichnen zu vermeiden, erkennt Change-of-Character-Warnungen (ChoCH) und bestätigt Breaks-of-Structure (BOS), zeichnet persistente Chartobjekte und protokolliert/meldet jedes bestätigte Ereignis (Desktop, Mobile und Sound). Lesen Sie weiter, um den Algorithmusentwurf, Implementierungshinweise, Testergebnisse und den vollständigen EA-Code zu erfahren, damit Sie den Detektor selbst kompilieren, testen und einsetzen können.

Heute werden wir ein System zur Darstellung mehrerer Charts mit Hilfe von Chartobjekten entwickeln. Ziel ist es, den Nachrichtenhandel durch die Anwendung von MQL5-Algorithmen zu verbessern, die dazu beitragen, die Reaktionszeit des Händlers in Zeiten hoher Volatilität, wie z. B. bei wichtigen Nachrichten, zu verkürzen. In diesem Fall bieten wir Händlern eine integrierte Möglichkeit, mehrere wichtige Symbole mit einem einzigen All-in-One-Tool für den Nachrichtenhandel zu überwachen. Unsere Arbeit entwickelt sich mit dem News Headline EA kontinuierlich weiter. Er verfügt nun über eine wachsende Anzahl von Funktionen, die sowohl für Händler, die vollautomatische Systeme verwenden, als auch für diejenigen, die den manuellen Handel mit Hilfe von Algorithmen bevorzugen, einen echten Mehrwert darstellen. Klicken Sie sich durch und beteiligen Sie sich an dieser Diskussion, um mehr Wissen, Einblicke und praktische Ideen zu erhalten.

Die Finanzmärkte sind unberechenbar, und Handelsstrategien, die in der Vergangenheit profitabel erschienen, brechen unter realen Marktbedingungen oft zusammen. Das liegt daran, dass die meisten Strategien, wenn sie einmal eingeführt sind, nicht mehr angepasst werden oder aus ihren Fehlern lernen können. Mit Hilfe von Ideen aus der Kontrolltheorie können wir mit Hilfe von Rückkopplungsreglern beobachten, wie unsere Strategien mit den Märkten interagieren und ihr Verhalten auf Rentabilität ausrichten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Hinzufügen eines Feedback-Controllers zu einer einfachen gleitenden Durchschnittsstrategie die Gewinne verbessert, das Risiko reduziert und die Effizienz erhöht, was beweist, dass dieser Ansatz ein großes Potenzial für Handelsanwendungen hat.

Die Chart-Synchronisierung für eine einfachere technische Analyse ist ein Tool, das sicherstellt, dass alle Chart-Zeitrahmen für ein einzelnes Symbol konsistente grafische Objekte wie Trendlinien, Rechtecke oder Indikatoren über verschiedene Zeitrahmen hinweg anzeigen. Aktionen wie Schwenken, Zoomen oder Symbolwechsel werden in allen synchronisierten Charts gespiegelt, sodass Händler nahtlos denselben Preisaktionskontext in mehreren Zeitrahmen anzeigen und vergleichen können.

Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC) durch die Kombination von Order Blocks (OB), Break of Structure (BOS) und Fair Value Gaps (FVG) in einem leistungsstarken EA. Wählen Sie die automatische Strategieausführung oder konzentrieren Sie sich auf jedes einzelne SMC-Konzept, um flexibel und präzise zu handeln.

Der Handel mit Nachrichten erfordert aufgrund der erhöhten Volatilität häufig die Verwaltung mehrerer Positionen und Symbole in sehr kurzer Zeit. In der heutigen Diskussion gehen wir auf die Herausforderungen des Multi-Symbol-Handels ein, indem wir diese Funktion in unseren News Headline EA integrieren. Seien Sie dabei, wenn wir untersuchen, wie der algorithmische Handel mit MQL5 den Multi-Symbol-Handel effizienter und leistungsfähiger macht.

In dieser Phase erfolgt die Feinabstimmung Ihres Multi-Pair-EAs, um die Handelsgröße und das Risiko in Echtzeit anhand von Volatilitätsmetriken wie ATR anzupassen und so die Konsistenz, den Schutz und die Leistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu verbessern.

Dieser Artikel befasst sich mit der leistungsfähigen Rolle der Matrixfaktorisierung im algorithmischen Handel, insbesondere in MQL5-Anwendungen. Von Regressionsmodellen bis hin zu Multi-Target-Klassifikatoren gehen wir durch praktische Beispiele, die zeigen, wie einfach diese Techniken mit Hilfe von integrierten MQL5-Funktionen integriert werden können. Ganz gleich, ob Sie die Kursrichtung vorhersagen oder das Verhalten von Indikatoren modellieren wollen, dieser Leitfaden schafft eine solide Grundlage für den Aufbau intelligenter Handelssysteme mit Hilfe von Matrixmethoden.

Während algorithmische Handelssysteme automatisierte Vorgänge verwalten, bevorzugen viele Nachrichtenhändler und Scalper bei aufsehenerregenden Nachrichtenereignissen und schnelllebigen Marktbedingungen eine aktive Steuerung, die eine schnelle Auftragsausführung und -verwaltung erfordert. Dies unterstreicht den Bedarf an intuitiven Front-End-Tools, die Echtzeit-Nachrichtenfeeds, Wirtschaftskalenderdaten, Indikatoreinblicke, KI-gesteuerte Analysen und reaktionsschnelle Handelskontrollen integrieren.

Die Marktstimmung ist eine der am meisten übersehenen, aber dennoch mächtigen Kräfte, die die Kursentwicklung beeinflussen. Während sich die meisten Händler auf nachlaufende Indikatoren oder Vermutungen verlassen, verwandelt der Sentiment Tilt Meter (STM) EA rohe Marktdaten in klare, visuelle Hinweise, die in Echtzeit anzeigen, ob der Markt nach oben oder unten tendiert oder neutral bleibt. Dies erleichtert die Bestätigung von Geschäften, die Vermeidung von Fehleinstiegen und eine bessere Zeitplanung der Marktteilnahme.

Makler stellen oft in regelmäßigen Abständen nach einem vordefinierten Zeitplan Berichte über Handelskonten zur Verfügung. Diese Firmen haben über ihre API-Technologien Zugang zu Ihren Kontoaktivitäten und Ihrer Handelshistorie, sodass sie in Ihrem Namen Performanceberichte erstellen können. Ebenso speichert das MetaTrader 5-Terminal detaillierte Aufzeichnungen Ihrer Handelsaktivitäten, die mit MQL5 genutzt werden können, um vollständig angepasste Berichte zu erstellen und personalisierte Liefermethoden zu definieren.

In dieser Diskussion werden wir die Grundlagen für die Verwendung leistungsstarker linearer Algebra-Werkzeuge schaffen, die in der MQL5-Matrix- und Vektor-API implementiert sind. Damit wir diese API sachkundig nutzen können, müssen wir die Grundsätze der linearen Algebra, die den intelligenten Einsatz dieser Methoden bestimmen, genau kennen. Dieser Artikel zielt darauf ab, dem Leser ein intuitives Verständnis einiger der wichtigsten Regeln der linearen Algebra zu vermitteln, die wir als algorithmische Händler in MQL5 benötigen, um mit der Nutzung dieser leistungsstarken Bibliothek zu beginnen.

In den ersten Minuten nach der Veröffentlichung einer wichtigen Wirtschaftsnachricht ist das Risiko eines „Whipsaw“ extrem hoch. In diesem kurzen Zeitfenster können Kursbewegungen unberechenbar und volatil sein und oft beide Seiten von schwebenden Aufträgen auslösen. Kurz nach der Veröffentlichung – in der Regel innerhalb einer Minute – stabilisiert sich der Markt in der Regel und nimmt den vorherrschenden Trend wieder auf oder korrigiert ihn mit der üblichen Volatilität. In diesem Abschnitt werden wir einen alternativen Ansatz für den Nachrichtenhandel untersuchen, um seine Wirksamkeit als wertvolle Ergänzung zum Instrumentarium eines Händlers zu bewerten. Lesen Sie weiter, um weitere Einblicke und Details zu dieser Diskussion zu erhalten.

Haben Sie schon einmal einen plötzlichen Marktanstieg verpasst oder wurden Sie von einem solchen überrascht? Der beste Weg, aktuelle Ereignisse zu antizipieren, besteht darin, aus historischen Mustern zu lernen. Mit dem Ziel, ein ML-Modell zu trainieren, zeigt Ihnen dieser Artikel zunächst, wie Sie ein Skript in MetaTrader 5 erstellen, das historische Daten aufnimmt und sie zur Speicherung an Python sendet. Lesen Sie weiter, um die einzelnen Schritte in Aktion zu sehen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Indikator „Order Block“ auf der Grundlage des Orderbuchvolumens (Markttiefe) entwickeln und ihn mithilfe von Puffern optimieren können, um die Genauigkeit zu verbessern. Damit ist die aktuelle Phase des Projekts abgeschlossen und die nächste Phase vorbereitet, die die Implementierung einer Risikomanagementklasse und eines Handelsroboters umfasst, der die vom Indikator generierten Signale nutzt.

Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.

Fortsetzung der Versuche, die Preisbewegungen zu entschlüsseln... Wie steht es mit der linguistischen Analyse des „Marktwörterbuchs“, das wir durch die Umwandlung des binären Preiscodes in BIP39 erhalten? In diesem Artikel befassen wir uns mit einem innovativen Ansatz für die Analyse von Börsendaten und untersuchen, wie moderne Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf die Marktsprache angewendet werden können.

Wir setzen das Thema der Analyse von geschlossenen Handelsgeschäften im Strategietester fort, um die Qualität des Handels zu verbessern. Schauen wir uns an, wie die Verwendung verschiedener Trailing-Stops unsere bisherigen Handelsergebnisse verändern kann.

In diesem Artikel wird die Interaktion verschiedener Aktivierungsfunktionen mit Optimierungsalgorithmen im Rahmen des Trainings neuronaler Netze untersucht. Besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich zwischen dem klassischen ADAM und seiner Populationsversion gelegt, wenn mit einer breiten Palette von Aktivierungsfunktionen gearbeitet wird, einschließlich der oszillierenden ACON- und Snake-Funktionen. Durch die Verwendung einer minimalistischen MLP-Architektur (1-1-1) und eines einzigen Trainingsbeispiels wird der Einfluss der Aktivierungsfunktionen auf die Optimierung von anderen Faktoren getrennt. Der Artikel schlägt einen Ansatz zur Verwaltung von Netzwerkgewichten durch die Grenzen von Aktivierungsfunktionen und einen Gewichtsreflexionsmechanismus vor, der es ermöglicht, Probleme mit Sättigung und Stagnation beim Training zu vermeiden.

Der Artikel stellt die Methode Big Bang – Big Crunch vor, die aus zwei Schlüsselphasen besteht: zyklische Erzeugung von Zufallspunkten und deren Komprimierung zur optimalen Lösung. Dieser Ansatz kombiniert Erkundung und Verfeinerung und ermöglicht es uns, schrittweise bessere Lösungen zu finden und neue Optimierungsmöglichkeiten zu erschließen.

Der Black Hole Algorithm (BHA) nutzt die Prinzipien der Schwerkraft von Schwarzen Löchern, um Lösungen zu optimieren. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie BHA die besten Lösungen findet und dabei lokale Extreme vermeidet, und warum dieser Algorithmus zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme geworden ist. Erfahren Sie, wie einfache Ideen zu beeindruckenden Ergebnissen in der Welt der Optimierung führen können.

In diesem Artikel werden die wichtigsten Komponenten und Innovationen des ATA-Optimierungsalgorithmus ausführlich besprochen. Dabei handelt es sich um eine evolutionäre Methode mit einem einzigartigen dualen Verhaltenssystem, das sich je nach Situation anpasst. ATA kombiniert individuelles und soziales Lernen und nutzt Crossover für Erkundungen und Migration, um Lösungen zu finden, wenn sie in lokalen Optima stecken.

Mit dem Strategietester können Sie mehr tun, als nur die Parameter Ihres Handelsroboters zu optimieren. Ich zeige Ihnen, wie Sie den Handelsverlauf Ihres Kontos im Nachhinein auswerten und Anpassungen an Ihrem Handel im Tester vornehmen, indem Sie die Stop-Losses Ihrer offenen Positionen ändern.

Oft müssen wir einen Schritt zurückgehen und dann vorwärts gehen. In diesem Artikel zeigen wir alle Änderungen, die notwendig sind, um sicherzustellen, dass die Indikatoren Mouse und Chart Trade nicht kaputt gehen. Als Bonus behandeln wir auch andere Änderungen, die in anderen Header-Dateien vorgenommen wurden, die in Zukunft weit verbreitet sein werden.

In diesem Artikel werden wir uns genau ansehen, wie wir das Problem lösen können, das am Ende des vorherigen Artikels angesprochen wurde. Es wurde versucht, ein Template eines solchen Typs zu erstellen, um ein Template für die „union“ von Daten erstellen zu können.

In diesem Artikel werden wir den ersten Teil des Themas behandeln, der für Anfänger nicht so leicht zu verstehen ist. Um nicht noch mehr Verwirrung zu stiften und dieses Thema richtig zu erklären, werden wir die Erklärung in Etappen unterteilen. Dieser Artikel ist der ersten Phase gewidmet. Auch wenn es am Ende des Artikels so aussehen mag, als hätten wir eine Sackgasse erreicht, werden wir in Wirklichkeit einen Schritt in Richtung einer anderen Situation machen, die im nächsten Artikel besser verstanden wird.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie ein Teil des Empfängercodes implementiert wird. Hier werden wir einen Expert Advisor implementieren, um zu testen und zu lernen, wie die Interaktion mit dem Protokoll funktioniert. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir unsere Kenntnisse über die Direktive #define fortsetzen, aber dieses Mal werden wir uns auf ihre zweite Form der Verwendung konzentrieren, nämlich die Erstellung von Makros. Da dieses Thema etwas kompliziert sein kann, haben wir uns für eine Anwendung entschieden, mit der wir uns schon seit einiger Zeit beschäftigen. Ich wünsche Ihnen viel Spaß mit dem heutigen Artikel.