Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

Die objektorientierte Programmierung ermöglicht die Erstellung eines kompakteren Codes, der leicht zu lesen und zu ändern ist. Hier sehen wir uns das Beispiel für drei ONNX-Modelle an.

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.

Heute werden wir wieder Chart Trade verwenden, aber dieses Mal wird es ein On-Chart-Indikator sein, der auf dem Chart laufen kann oder auch nicht.

In diesem Artikel werde ich mehrere mögliche Ansätze zur Erstellung adaptiver Indikatoren betrachten. Adaptive Indikatoren zeichnen sich durch das Vorhandensein einer Rückkopplung zwischen den Werten der Eingangs- und Ausgangssignale aus. Diese Rückkopplung ermöglicht es dem Indikator, sich selbständig auf die optimale Verarbeitung von finanziellen Zeitreihenwerten einzustellen.

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.

In diesem Artikel werden wir den letzten Schritt zu einem schnellen EA machen. Machen Sie sich also auf eine längere Lektüre gefasst. Um unseren Expert Advisor zuverlässig zu machen, werden wir zunächst alles aus dem Code entfernen, was nicht Teil des Handelssystems ist.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Optimierungsalgorithmus nach dem Kometenschweif (Comet Tail Optimization Algorithm, CTA), der sich von einzigartigen Weltraumobjekten inspirieren lässt - von Kometen und ihren beeindruckenden Schweifen, die sich bei der Annäherung an die Sonne bilden. Der Algorithmus basiert auf dem Konzept der Bewegung von Kometen und ihren Schweifen und ist darauf ausgelegt, optimale Lösungen für Optimierungsprobleme zu finden.

Dieser Artikel wird eine Art Interview mit mir selbst sein, in dem ich Ihnen erzähle, wie ich meine ersten Schritte in der Sprache MQL5 gemacht habe. Ich werde Ihnen zeigen, wie Sie ein großartiger MQL5-Programmierer werden können. Ich erkläre Ihnen die notwendigen Grundlagen, damit Sie dieses Kunststück vollbringen können. Die einzige Voraussetzung ist die Bereitschaft zu lernen.

Es ist mehr als ein Jahr her, dass ich meinen letzten Artikel veröffentlicht habe. Das ist eine ganze Menge Zeit, um Ideen zu überarbeiten und neue Ansätze zu entwickeln. In dem neuen Artikel möchte ich von der bisher verwendeten Methode des überwachten Lernens abweichen. Diesmal werden wir uns mit Algorithmen des unüberwachten Lernens beschäftigen. Wir werden insbesondere einen der Clustering-Algorithmen - K-Means - betrachten.

Heute werden wir zum ersten Mal die Funktionsweise des Indikatorensystems aktualisieren. Im vorangegangenen Artikel "Mehrere Indikatoren in einem Chart" haben wir uns mit dem grundlegenden Code befasst, der die Verwendung von mehr als einem Indikator in einem Chart-Subfenster ermöglicht. Was wir dort vorgestellt haben, war jedoch nur die Ausgangsbasis für ein viel größeres System.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet.

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.

Der Artikel beschreibt die Theorie und Praxis der Anwendung des Backpropagation-Algorithmus in MQL5 unter Verwendung von Matrizen. Es bietet vorgefertigte Klassen zusammen mit Beispielen von Skripten, Indikatoren und Expert Advisors.

Es ist uns gelungen, einen Weg zu finden, das Replay-System (Marktwiederholungssystem) auf realistische und zugängliche Weise umzusetzen. Lassen Sie uns nun unser Projekt fortsetzen und Daten hinzufügen, um das Wiedergabeverhalten zu verbessern.

In diesem Artikel stelle ich eine Methode zur Erstellung von nutzerdefinierten Indikatoren vor, deren Zeichnungen mit der Klasse CCanvas aus der Standardbibliothek erstellt werden, und zeige die Eigenschaften von Charts für die Koordinatenkonvertierung. Ich werde speziell auf Indikatoren eingehen, die den Bereich zwischen zwei Linien mit Transparenz füllen müssen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MetaTrader 5-Plattform zum Sprechen bringen. Wie wäre es, wenn wir den EA unterhaltsamer gestalten? Der Handel an den Finanzmärkten ist oft zu langweilig und eintönig, aber wir können diesen Job weniger anstrengend machen. Bitte beachten Sie, dass dieses Projekt für Menschen mit Suchtneigung gefährlich sein kann. Aber im Allgemeinen macht es die Dinge einfach weniger langweilig.

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.

In diesem Artikel werden wir die Sentiment-Analyse und ONNX-Modelle mit Python vorstellen, die in einem EA verwendet werden können. Ein Skript führt ein trainiertes ONNX-Modell aus TensorFlow für Deep Learning-Vorhersagen aus, während ein anderes Nachrichtenschlagzeilen abruft und die Stimmung mithilfe von KI quantifiziert.