DoEasy. Steuerung (Teil 14): Neuer Algorithmus zur Benennung von grafischen Elementen. Fortsetzung der Arbeit am TabControl WinForms Objekt
In diesem Artikel werde ich einen neuen Algorithmus für die Benennung aller grafischen Elemente erstellen, die für die Erstellung von nutzerdefinierten Grafiken gedacht sind, sowie die Entwicklung des TabControl WinForms Objekts fortsetzen.
William-Gann-Methoden (Teil II): Gann Square Indikator erstellen
Wir werden einen Indikator erstellen, der auf dem Gann‘schen 9er-Quadrat basiert, das durch Quadrieren von Zeit und Preis gebildet wird. Wir werden den Code vorbereiten und den Indikator in der Plattform in verschiedenen Zeitintervallen testen.
Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum
In diesem Artikel erörtern wir Methoden zur Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich. Hervorhebung des Nutzens der Untersuchung der Leistungsspektren von Zeitreihen bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir einige der nützlichen Perspektiven erörtern, die sich aus der Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich unter Verwendung der diskreten Fourier-Transformation (dft) ergeben.
DoEasy. Kontrollen (Teil 9): Neuanordnung von WinForms-Objektmethoden, Steuerung von RadioButton und Steuerungen
In diesem Artikel werde ich die Namen der Methoden der WinForms-Objektklasse festlegen und WinForms-Objekte Button und RadioButton erstellen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)
In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
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).
Risikomanager für den manuellen Handel
In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie man eine Risikomanager-Klasse für den manuellen Handel von Grund auf schreibt. Diese Klasse kann auch als Basisklasse für die Vererbung durch algorithmische Händler verwendet werden, die automatisierte Programme einsetzen.
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.
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.
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).
Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil II): Hauptkomponentenanalyse zur Portfolio-Optimierung
Das Management des Risikos eines Handelskontos ist für alle Händler eine Herausforderung. Wie können wir Handelsanwendungen entwickeln, die dynamisch hohe, mittlere und niedrige Risikomodi für verschiedene Symbole in MetaTrader 5 erlernen? Durch den Einsatz der PCA erhalten wir eine bessere Kontrolle über die Portfoliovarianz. Ich werde zeigen, wie man Anwendungen erstellt, die diese drei Risikomodi aus den Marktdaten des MetaTrader 5 lernen.
Vom Neuling zum Experten: Implementierung von Fibonacci-Strategien im Post-NFP-Handel
Auf den Finanzmärkten bleiben Retracements eine grundlegende Kraft: Kurse neigen dazu, nach Bewegungen jeder Größenordnung zurückzulaufen. Da Form und Tiefe eines Retracements ungewiss sind, stützen sich Händler auf mehrere Fibonacci-Niveaus mit unterschiedlicher Einflusswahrscheinlichkeit. Dieser Beitrag stellt eine verfeinerte Fibonacci-Strategie vor, die ereignisgetriebenes Marktverhalten einbezieht, um nach wichtigen Wirtschaftsnachrichten verlässlichere Ein- und Ausstiege zu finden.
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.
DoEasy. Steuerung (Teil 19): Verschieben der Registerkarten in TabControl, Ereignisse im WinForms-Objekt
In diesem Artikel werde ich die Funktionsweise zum Verschieben (scrolling) von Registerkartenüberschriften in TabControl mithilfe von Scroll-Schaltflächen erstellen. Die Funktionalität ist dazu gedacht, Tabulator-Kopfzeilen in einer einzigen Zeile auf beiden Seiten des Steuerelements zu platzieren.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)
Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.
Messen der Information von Indikatoren
Maschinelles Lernen hat sich zu einer beliebten Methode für die Strategieentwicklung entwickelt. Während die Maximierung der Rentabilität und der Vorhersagegenauigkeit stärker in den Vordergrund gerückt wurde, wurde der Bedeutung der Verarbeitung der Daten, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden, nicht viel Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung des Konzepts der Entropie zur Bewertung der Eignung von Indikatoren für die Erstellung von Prognosemodellen, wie sie in dem Buch Testing and Tuning Market Trading Systems von Timothy Masters dokumentiert sind.
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.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeile mit MQL5 (VII) – Post-Impact-Strategie für den Nachrichtenhandel
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.
Algorithmen zur Populationsoptimierung
Dies ist ein einführender Artikel über die Klassifizierung von Optimierungsalgorithmen (OA). In dem Artikel wird versucht, einen Prüfstand (eine Reihe von Funktionen) zu erstellen, der zum Vergleich von OAs und vielleicht zur Ermittlung des universellsten Algorithmus unter allen bekannten Algorithmen verwendet werden soll.
DoEasy. Steuerung (Teil 23): Verbesserung der WinForms-Objekte TabControl und SplitContainer
In diesem Artikel werde ich neue Mausereignisse relativ zu den Grenzen der Arbeitsbereiche von WinForms-Objekten hinzufügen und einige Mängel in der Funktionsweise der TabControl- und SplitContainer-Steuerelemente beheben.
Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt (Teil II): Vorhersage technischer Indikatoren
Wussten Sie, dass die Vorhersage bestimmter technischer Indikatoren genauer ist als die Vorhersage des zugrunde liegenden Preises eines gehandelten Symbols? Lernen Sie mit uns, wie Sie diese Erkenntnisse für bessere Handelsstrategien nutzen können.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)
Der Artikel befasst sich mit einer Optimierungsmethode, die auf den Prinzipien des körpereigenen Immunsystems basiert - Mikro-Künstliches Immunsystem (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS) - eine Modifikation von AIS. Micro-AIS verwendet ein einfacheres Modell des Immunsystems und einfache Informationsverarbeitungsprozesse des Immunsystems. In dem Artikel werden auch die Vor- und Nachteile von Mikro-AIS im Vergleich zu herkömmlichen AIS erörtert.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 94): Bewegen und Löschen zusammengesetzter grafischer Objekte
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung verschiedener Ereignisse für zusammengesetzte grafische Objekte beginnen. Teilweise werden wir auch das Verschieben und Löschen eines zusammengesetzten grafischen Objekts betrachten. In der Tat werde ich hier eine Feinabstimmung der Dinge vornehmen, die ich im vorherigen Artikel implementiert habe.
DoEasy. Steuerung (Teil 17): Beschneiden unsichtbarer Objektteile, Hilfspfeiltasten WinForms-Objekte
In diesem Artikel werde ich die Funktionalität zum Ausblenden von Objektabschnitten, die sich außerhalb ihrer Container befinden, erstellen. Außerdem werde ich zusätzliche Pfeiltastenobjekte erstellen, die als Teil anderer WinForms-Objekte verwendet werden können.
DoEasy. Steuerung (Teil 18): Funktionsweise für scrollende Registerkarten in TabControl
In diesem Artikel werde ich die Schaltflächen der Kopfzeilen-Scroll-Steuerung im TabControl WinForms-Objekt platzieren, für den Fall, dass die Kopfzeile nicht in die Größe des Steuerelements passt. Außerdem werde ich die Verschiebung der Kopfleiste beim Klicken auf die abgeschnittene Registerkartenüberschrift implementieren.
DoEasy. Steuerung (Teil 28): Balkenstile im ProgressBar-Steuerelement
In diesem Artikel werde ich Anzeigestile und Beschreibungstext für die Fortschrittsleiste des Steuerelements der ProgressBar entwickeln.
DoEasy. Steuerung (Teil 29): Das Hilfssteuerelement der ScrollBar
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung des ScrollBar-Hilfssteuerelements und seiner abgeleiteten Objekte beginnen — vertikale und horizontale Bildlaufleisten. Eine Bildlaufleiste wird verwendet, um den Inhalt des Formulars zu verschieben, wenn er über den Container hinausgeht. Die Bildlaufleisten befinden sich in der Regel am unteren und rechten Rand des Formulars. Die horizontale am unteren Rand blättert den Inhalt nach links und rechts, während die vertikale nach oben und unten blättert.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil II): Bollinger-Bänder Ausbrüche
Dieser Artikel untersucht eine Handelsstrategie, die die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) mit Bollinger-Bändern integriert und kategorische Zonenvorhersagen für strategische Markteinstiegssignale nutzt.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (IV): Handelsmanagement-Panel-Klasse
Diese Diskussion behandelt das aktualisierte TradeManagementPanel in unserem New_Admin_Panel EA. Das Update verbessert das Panel durch die Verwendung integrierter Klassen, um eine nutzerfreundliche Schnittstelle für das Handelsmanagement zu bieten. Es enthält Schaltflächen zum Eröffnen von Positionen und Steuerelemente zur Verwaltung bestehender Handelsgeschäfte und ausstehender Aufträge. Ein wichtiges Merkmal ist das integrierte Risikomanagement, das die Einstellung der Werte von Stop-Loss und Take-Profit direkt in der Nutzeroberfläche ermöglicht. Diese Aktualisierung verbessert die Code-Organisation für große Programme und vereinfacht den Zugang zu den Auftragsverwaltungswerkzeugen, die im Terminal oft komplex sind.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 99): Verschieben eines erweiterten grafischen Objekts mit einem einzigen Steuerpunkt
Im vorigen Artikel habe ich die Möglichkeit implementiert, Angelpunkte eines erweiterten grafischen Objekts mithilfe von Steuerformularen zu verschieben. Jetzt werde ich die Möglichkeit implementieren, ein zusammengesetztes grafisches Objekt mithilfe eines einzelnen grafischen Objektsteuerungspunkts (Formulars) zu verschieben.
Implementierung des Janus-Faktors in MQL5
Gary Anderson entwickelte eine Marktanalysemethode, die auf einer Theorie beruht, die er Janus-Faktor nannte. Die Theorie beschreibt eine Reihe von Indikatoren, mit denen sich Trends aufzeigen und Marktrisiken bewerten lassen. In diesem Artikel werden wir diese Werkzeuge in mql5 implementieren.
Algorithmus zur chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) (Teil II): Zusammenstellung und Ergebnisse
Im zweiten Teil werden wir die chemischen Operatoren in einem einzigen Algorithmus zusammenfassen und eine detaillierte Analyse seiner Ergebnisse präsentieren. Wir wollen herausfinden, wie die Methode der chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) mit der Lösung komplexer Probleme bei Testfunktionen zurechtkommt.
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.
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.
Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC): OB, BOS und FVG
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.
Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 7): Signale von ZigZag und dem Awesome Oszillator
Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 27): Der Zukunft entgegen (II)
Gehen wir nun zu einem vollständigeren Auftragssystem direkt auf dem Chart über. In diesem Artikel zeige ich einen Weg, das Auftragssystem zu reparieren, oder besser gesagt, es intuitiver zu gestalten.
Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5
In diesem Artikel wird ein Algorithmus implementiert, der das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell von Box und Jenkins unter Verwendung der Powells-Methode der Funktionsminimierung anwendet. Box und Jenkins stellten fest, dass die meisten Zeitreihen mit einem oder beiden Rahmen modelliert werden können.
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.