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

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

In diesem Artikel wollen wir die Bibliotheksmethoden für die korrekte Anzeige von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren verbessern, wobei die Linien auf dem aktuellen Symbol-Chart mit einer in den Einstellungen festgelegten Verschiebung angezeigt werden. Außerdem sollten wir die Methoden für die Arbeit mit Standardindikatoren in Ordnung bringen und den redundanten Code für den Bibliotheksbereich im endgültigen Indikatorprogramm entferne.
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Komplexe Indikatoren mit Objekten vereinfachen

Komplexe Indikatoren mit Objekten vereinfachen

In diesem Artikel wird eine Methode zur Erstellung komplexer Indikatoren vorgestellt, bei der gleichzeitig die Probleme vermieden werden, die bei der Arbeit mit mehreren Flächen, Puffern und/oder der Kombination von Daten aus mehreren Quellen auftreten.
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Der Indikator CCI: Upgrade und neue Funktionen

Der Indikator CCI: Upgrade und neue Funktionen

In diesem Artikel werde ich mich mit der Möglichkeit befassen, den CCI-Indikator zu verbessern. Außerdem werde ich eine Änderung des Indikators vorstellen.
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 78): Animationsprinzipien in der Bibliothek. Schneiden von Bildern
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 78): Animationsprinzipien in der Bibliothek. Schneiden von Bildern

Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 78): Animationsprinzipien in der Bibliothek. Schneiden von Bildern

In diesem Artikel werde ich die Animationsprinzipien definieren, die in einigen Teilen der Bibliothek verwendet werden sollen. Außerdem werde ich eine Klasse entwickeln, mit der ein Teil des Bildes kopiert und an einer bestimmten Stelle des Formularobjekts eingefügt werden kann, wobei der Teil des Formularhintergrunds, über den das Bild gelegt werden soll, erhalten bleibt und wiederhergestellt wird.
MQL als Darstellungsmittel für graphische Schnittstellen von MQL-Programmen. Teil 2
MQL als Darstellungsmittel für graphische Schnittstellen von MQL-Programmen. Teil 2

MQL als Darstellungsmittel für graphische Schnittstellen von MQL-Programmen. Teil 2

In diesem Beitrag wird die neue Konzeption zur Beschreibung der Fenster-Schnittstelle von MQL-Programmen anhand der Strukturen von MQL weiter überprüft. Die automatische Erstellung einer GUI auf der Grundlage des MQL-Markups bietet zusätzliche Funktionalität für die Zwischenspeicherung und dynamische Generierung der Elemente und die Steuerung der Stile und neuen Schemata für die Verarbeitung der Ereignisse. Beigefügt ist eine erweiterte Version der Standardbibliothek von Steuerelementen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)

In diesem Artikel werde ich den Fledermaus-Algorithmus (Bat-Algorithmus, BA) betrachten, der gute Konvergenz bei glatten Funktionen zeigt.
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 81): Integration von Grafiken in Bibliotheksobjekt
Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 81): Integration von Grafiken in Bibliotheksobjekt

Grafik in der Bibliothek DoEasy (Teil 81): Integration von Grafiken in Bibliotheksobjekt

Es ist nun an der Zeit, die bereits erstellten Objekte in die zuvor erstellten Bibliotheksobjekte zu integrieren. Dadurch wird jedes Bibliotheksobjekt mit einem eigenen grafischen Objekt ausgestattet, das den Nutzern die Interaktion mit dem Programm ermöglicht.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolutionsstrategien, (μ,λ)-ES und (μ+λ)-ES

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolutionsstrategien, (μ,λ)-ES und (μ+λ)-ES

Der Artikel behandelt eine Gruppe von Optimierungsalgorithmen, die als Evolutionsstrategien (ES) bekannt sind. Sie gehören zu den allerersten Populationsalgorithmen, die evolutionäre Prinzipien für die Suche nach optimalen Lösungen nutzen. Wir werden Änderungen an den herkömmlichen ES-Varianten vornehmen und die Testfunktion und die Prüfstandsmethodik für die Algorithmen überarbeiten.
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DoEasy. Steuerung (Teil 26): Fertigstellung des WinForms-Objekts ToolTip und Weiterführung der Entwicklung der ProgressBar

DoEasy. Steuerung (Teil 26): Fertigstellung des WinForms-Objekts ToolTip und Weiterführung der Entwicklung der ProgressBar

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des ToolTip-Steuerelements abschließen und mit der Entwicklung des WinForms-Objekts der ProgressBar beginnen. Bei der Arbeit an Objekten werde ich universelle Funktionen für die Animation von Steuerelementen und deren Komponenten entwickeln.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten

In diesem Artikel werde ich die Funktionalität für die Verfolgung einiger Ereignisse von Chartobjekten erstellen — Hinzufügen/Entfernen von Symbolcharts und Chart-Unterfenstern, sowie Hinzufügen/Entfernen/Ändern von Indikatoren in Chart-Fenstern.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer

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

Wir entwickeln in diesem Artikel ein Objekt, das alle Daten eines Puffers für einen Indikator enthalten wird. Solche Objekte werden für die Speicherung serieller Daten von Indikatorpuffern benötigt. Mit ihrer Hilfe wird es möglich sein, Pufferdaten beliebiger Indikatoren zu sortieren und zu vergleichen, sowie andere ähnliche Daten miteinander zu vergleichen.
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Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)

Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)

Die erstaunliche Fähigkeit von Unkräutern, unter verschiedensten Bedingungen zu überleben, wurde zur Idee für einen leistungsstarken Optimierungsalgorithmus. IWO (Invasive Weed Optimization) ist einer der besten Algorithmen unter den bisher geprüften.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise

Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise

Derzeit ist die Bibliothek in der Lage, Standard-Grafikobjekte auf dem Client-Terminal-Chart zu kontrollieren, einschließlich ihrer Entfernung und Änderung einiger ihrer Parameter. Derzeit fehlt die Möglichkeit, grafische Standardobjekte aus nutzerdefinierten Programmen zu erstellen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)

Fish School Search (FSS, Suche mittels Fischschulen) ist ein neuer Optimierungsalgorithmus, der durch das Verhalten von Fischen in einem Schwarm inspiriert wurde, von denen die meisten (bis zu 80 %) in einer organisierten Gemeinschaft von Verwandten schwimmen. Es ist erwiesen, dass Fischansammlungen eine wichtige Rolle für die Effizienz der Nahrungssuche und den Schutz vor Räubern spielen.
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Erstellen von selbstoptimierenden Expertenberatern in MQL5 (Teil 2): USDJPY Scalping Strategie

Erstellen von selbstoptimierenden Expertenberatern in MQL5 (Teil 2): USDJPY Scalping Strategie

Seien Sie dabei, wenn wir uns heute der Herausforderung stellen, eine Handelsstrategie rund um das USDJPY-Paar zu entwickeln. Wir handeln Kerzenmuster, die auf dem täglichen Zeitrahmen gebildet werden, weil sie potenziell mehr Kraft hinter sich haben. Unsere anfängliche Strategie war gewinnbringend, was uns ermutigte, die Strategie weiter zu verfeinern und zusätzliche Sicherheitsschichten hinzuzufügen, um das gewonnene Kapital zu schützen.
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DoEasy. Steuerung (Teil 30): Animieren des ScrollBar-Steuerelements

DoEasy. Steuerung (Teil 30): Animieren des ScrollBar-Steuerelements

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des ScrollBar-Steuerelements fortsetzen und mit der Implementierung der Interaktionsfunktionen der Maus beginnen. Außerdem werde ich die Listen der Status-Flags der Maus und der Ereignisse erweitern.
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Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 27): Liquidity Sweep With MA Filter Tool

Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 27): Liquidity Sweep With MA Filter Tool

Das Verständnis der subtilen Dynamik hinter den Preisbewegungen kann Ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Ein solches Phänomen ist der Liquidity Sweep, eine gezielte Strategie, mit der große Händler, insbesondere Institutionen, die Kurse durch wichtige Unterstützungs- oder Widerstandsniveaus drücken. Diese Niveaus fallen oft mit Gruppen von Stop-Loss-Aufträgen von Privatanlegern zusammen, wodurch Liquiditätslücken entstehen, die große Marktteilnehmer ausnutzen können, um große Positionen mit minimaler Abweichung einzugehen oder zu verlassen.
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DoEasy. Steuerung (Teil 24): Das WinForms-Hilfsobjekt für Hinweise

DoEasy. Steuerung (Teil 24): Das WinForms-Hilfsobjekt für Hinweise

In diesem Artikel werde ich die Logik der Angabe der Basis- und Hauptobjekte für alle WinForms-Bibliotheksobjekte überarbeiten, ein neues Basisobjekt Hint für Hinweise und mehrere seiner abgeleiteten Klassen entwickeln, um die mögliche Richtung der Bewegung des Trennzeichens anzugeben.
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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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Zyklen und Forex

Zyklen und Forex

Zyklen sind in unserem Leben von großer Bedeutung. Tag und Nacht, Jahreszeiten, Wochentage und viele andere Zyklen unterschiedlicher Natur sind im Leben eines jeden Menschen präsent. In diesem Artikel werden wir uns mit den Zyklen auf den Finanzmärkten befassen.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren

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 der Grundlage von Werten der Indikatoren ermöglicht, die auf der Basis der Bibliothek in Programmen zu erstellen sind. Das allgemeine Konzept aller Kollektionsklassen der Bibliothek ermöglicht es, die benötigten Daten in der entsprechenden Kollektion leicht zu finden. Dementsprechend wird das Gleiche in der heute erstellten Klasse möglich sein.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)

In diesem Artikel werde ich die Optimierungsmethode des Firefly-Algorithmus (FA) betrachten. Dank der Änderung hat sich der Algorithmus von einem Außenseiter zu einem echten Tabellenführer entwickelt.
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Vom Neuling zum Experten: Umfassende Fehlersuche in MQL5

Vom Neuling zum Experten: Umfassende Fehlersuche in MQL5

Die Problemlösung kann eine prägnante Routine für die Beherrschung komplexer Fertigkeiten, wie die Programmierung in MQL5, schaffen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, sich auf die Lösung von Problemen zu konzentrieren und gleichzeitig Ihre Fähigkeiten zu entwickeln. Je mehr Probleme Sie lösen, desto mehr fortgeschrittenes Fachwissen erwerben Sie. Ich persönlich glaube, dass die Fehlersuche der effektivste Weg ist, das Programmieren zu beherrschen. Heute werden wir den Prozess der Codebereinigung durchgehen und die besten Techniken besprechen, um ein unordentliches Programm in ein sauberes, funktionales Programm zu verwandeln. Lesen Sie diesen Artikel und gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse.
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Funktionsentwicklung mit Python und MQL5 (Teil I): Vorhersage gleitender Durchschnitte für weitreichende AI-Modelle

Funktionsentwicklung mit Python und MQL5 (Teil I): Vorhersage gleitender Durchschnitte für weitreichende AI-Modelle

Die gleitenden Durchschnitte sind bei weitem die besten Indikatoren für die Vorhersage unserer KI-Modelle. Wir können unsere Genauigkeit jedoch noch weiter verbessern, indem wir unsere Daten sorgfältig transformieren. In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie KI-Modelle erstellen können, die in der Lage sind, weiter in die Zukunft zu prognostizieren, als Sie es derzeit tun, ohne dass Ihre Genauigkeit signifikant sinkt. Es ist wirklich bemerkenswert, wie nützlich die gleitenden Durchschnitte sind.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 07): Erste Verbesserungen (II)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 07): Erste Verbesserungen (II)

Im letzten Artikel haben wir einige Korrekturen vorgenommen und Tests zu unserem Replay System hinzugefügt, um die bestmögliche Stabilität zu gewährleisten. Wir haben auch mit der Erstellung und Verwendung einer Konfigurationsdatei für dieses System begonnen.
DoEasy. Steuerung (Teil 32): Horizontale ScrollBar, Scrollen mit dem Mausrad
DoEasy. Steuerung (Teil 32): Horizontale ScrollBar, Scrollen mit dem Mausrad

DoEasy. Steuerung (Teil 32): Horizontale ScrollBar, Scrollen mit dem Mausrad

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung der Funktionalität des horizontalen Rollbalkenobjekts abschließen. Wir werden auch die Möglichkeit schaffen, den Inhalt des Containers durch Bewegen des Schiebereglers und Drehen des Mausrades zu scrollen, sowie Ergänzungen zur Bibliothek vornehmen, die die neue Auftragsausführungspolitik und die neuen Laufzeitfehlercodes in MQL5 berücksichtigen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Boids-Algorithmus

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Boids-Algorithmus

Der Artikel befasst sich mit dem Boids Algorithmus, der auf einzigartigen Beispielen für das Verhalten von Tierschwärmen basiert. Der Boids-Algorithmus wiederum dient als Grundlage für die Schaffung einer ganzen Klasse von Algorithmen, die unter dem Namen „Schwarmintelligenz“ zusammengefasst werden.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.
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Künstlicher Bienenstock-Algorithmus (ABHA): Theorie und Methoden

Künstlicher Bienenstock-Algorithmus (ABHA): Theorie und Methoden

In diesem Artikel geht es um den 2009 entwickelten Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA). Der Algorithmus ist auf die Lösung kontinuierlicher Optimierungsprobleme ausgerichtet. Wir werden uns ansehen, wie ABHA sich vom Verhalten eines Bienenvolkes inspirieren lässt, in dem jede Biene eine einzigartige Aufgabe hat, die ihr hilft, Ressourcen effizienter zu finden.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 56): Nutzerdefiniertes Indikatorobjekt, das die Daten von Indikatorobjekten aus der Kollektion holt

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 von Indikatorobjekten in EAs zu erhalten.
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Eigenvektoren und Eigenwerte: Explorative Datenanalyse in MetaTrader 5

Eigenvektoren und Eigenwerte: Explorative Datenanalyse in MetaTrader 5

In diesem Artikel werden verschiedene Möglichkeiten untersucht, wie Eigenvektoren und Eigenwerte in der explorativen Datenanalyse eingesetzt werden können, um einzigartige Beziehungen in den Daten aufzudecken.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)

Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der BSA-Individuen, einschließlich des Wechsels zwischen Flucht-, Wachsamkeits- und Futtersuchverhalten, machen diesen Algorithmus vielschichtig. Es nutzt die Prinzipien der Vogelschwärme, der Kommunikation, der Anpassungsfähigkeit, des Führens und Folgens, um effizient optimale Lösungen zu finden.
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DoEasy. Steuerung (Teil 22): SplitContainer. Ändern der Eigenschaften des erstellten Objekts

DoEasy. Steuerung (Teil 22): SplitContainer. Ändern der Eigenschaften des erstellten Objekts

In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit implementieren, die Eigenschaften und das Aussehen des neu erstellten SplitContainer-Steuerelements zu ändern.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 96): Grafiken in Formularobjekten und Behandlung von Mausereignissen
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 96): Grafiken in Formularobjekten und Behandlung von Mausereignissen

Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 96): Grafiken in Formularobjekten und Behandlung von Mausereignissen

In diesem Artikel beginne ich mit dem Erstellen der Funktionsweise für die Behandlung von Mausereignissen in Formularobjekten und füge neue Eigenschaften und deren Verfolgung zu einem Symbolobjekt hinzu. Außerdem werde ich die Klasse der Symbolobjekte verbessern, da die Chart-Symbole jetzt neue Eigenschaften haben, die berücksichtigt und verfolgt werden müssen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)

GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.
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MQL5 beherrschen, vom Anfänger zum Profi (Teil III): Komplexe Datentypen und Include-Dateien

MQL5 beherrschen, vom Anfänger zum Profi (Teil III): Komplexe Datentypen und Include-Dateien

Dies ist der dritte Artikel in einer Serie, in der die wichtigsten Aspekte der MQL5-Programmierung beschrieben werden. Dieser Artikel behandelt komplexe Datentypen, die im vorherigen Artikel nicht behandelt wurden. Dazu gehören Strukturen, Unions, Klassen und der Datentyp „function“. Außerdem wird erklärt, wie Sie Ihr Programm mit Hilfe der Präprozessoranweisung #include modularisieren können.
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Erste Schritte mit MQL5 Algo Forge

Erste Schritte mit MQL5 Algo Forge

Wir stellen die MQL5 Algo Forge vor – ein spezielles Portal für Entwickler des algorithmischem Handels. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von Git mit einer intuitiven Oberfläche für die Verwaltung und Organisation von Projekten innerhalb des MQL5-Ökosystems. Hier können Sie interessanten Autoren folgen, Teams bilden und an algorithmischen Handelsprojekten mitarbeiten.
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Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU

Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 28): Der Zukunft entgegen (III)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 28): Der Zukunft entgegen (III)

Es gibt noch eine Aufgabe, der unser Auftragssystem nicht gewachsen ist, aber wir werden das ENDLICH verstehen. Der MetaTrader 5 bietet ein Ticketsystem, das die Erstellung und Korrektur von Auftragswerten ermöglicht. Die Idee ist, einen Expert Advisor zu haben, der das gleiche Ticketsystem schneller und effizienter machen würde.
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Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 19): ZigZag Analyzer

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 19): ZigZag Analyzer

Jeder, der Preisaktionen handelt, verwendet Trendlinien manuell, um Trends zu bestätigen und potenzielle Wende- oder Fortsetzungsniveaus zu erkennen. In dieser Serie über die Entwicklung eines Preisaktionsanalyse-Toolkits stellen wir ein Tool vor, das sich auf das Zeichnen von schrägen Trendlinien zur einfachen Marktanalyse konzentriert. Dieses Tool vereinfacht den Prozess für Händler, indem es die wichtigsten Trends und Niveaus, die für eine wirksame Bewertung der Preisaktionen unerlässlich sind, klar umreißt.