Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

Es gibt eine mächtige und allgegenwärtige Kraft, die die kollektiven Bemühungen unserer Gemeinschaft, verlässliche Handelsstrategien zu entwickeln, die KI in irgendeiner Form einsetzen, leise untergräbt. In diesem Artikel wird festgestellt, dass ein Teil der Probleme, mit denen wir konfrontiert sind, auf das blinde Festhalten an „Best Practices“ zurückzuführen ist. Indem wir dem Leser einfache marktbasierte Beweise aus der realen Welt vorlegen, werden wir ihm erklären, warum wir von einem solchen Verhalten absehen und stattdessen bereichsgebundene „Best Practices“ anwenden müssen, wenn unsere Gemeinschaft eine Chance haben soll, das latente Potenzial der KI zu nutzen.

Der Artikel geht der Frage nach, warum die Handelsergebnisse bei verschiedenen Brokern selbst bei Verwendung derselben Strategie und desselben Finanzsymbols aufgrund dezentraler Preisfestsetzung und Datenabweichungen erheblich voneinander abweichen können. Der Artikel hilft MQL5-Entwicklern zu verstehen, warum ihre Produkte auf dem MQL5-Marktplatz gemischte Bewertungen erhalten können, und fordert die Entwickler auf, ihre Ansätze auf bestimmte Makler zuzuschneiden, um transparente und reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten. Dies könnte sich zu einer wichtigen bereichsgebundenen Best Practice entwickeln, die unserer Gemeinschaft gute Dienste leisten würde, wenn sie auf breiter Ebene übernommen würde.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was eine Union ist. Hier werden wir anhand von Experimenten die ersten Konstruktionen analysieren, in denen Union verwendet werden kann. Was hier gezeigt wird, ist jedoch nur ein Kernstück einer Reihe von Konzepten und Informationen, die in späteren Artikeln behandelt werden. 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.

Der Artikel befasst sich mit dem Algorithmus der atomare Orbitalsuche (AOS), der die Konzepte des atomaren Orbitalmodells nutzt, um die Suche nach Lösungen zu simulieren. Der Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Dynamik von Wechselwirkungen im Atom. In dem Artikel werden die mathematischen Aspekte von AOS im Detail erörtert, einschließlich der Aktualisierung der Positionen der Lösungsvorschläge und der Mechanismen der Energieaufnahme und -abgabe. AOS eröffnet neue Horizonte für die Anwendung von Quantenprinzipien auf Computerprobleme, indem es einen innovativen Ansatz zur Optimierung bietet.

Dies ist der erste Teil einer Artikelserie, in der die Implementierung von bivariaten Copulae in MQL5 vorgestellt wird. Dieser Artikel enthält Code zur Implementierung der Gauß‘schen und Studentischen t-Copulae. Außerdem werden die Grundlagen der statistischen Copulae und verwandte Themen behandelt. Der Code basiert auf dem Python-Paket Arbitragelab von Hudson und Thames.

Dieser Artikel führt den Leser durch eine neu gestaltete Version der klassischen Bollinger Band Ausbruchsstrategie. Sie zeigt wesentliche Schwachstellen des ursprünglichen Ansatzes auf, wie z. B. seine bekannte Anfälligkeit für falsche Ausbrüche. In diesem Artikel soll eine mögliche Lösung vorgestellt werden: die Handelsstrategie der doppelten Bollinger Bänder. Dieser relativ weniger bekannte Ansatz ergänzt die Schwächen der klassischen Version und bietet eine dynamischere Perspektive auf die Finanzmärkte. Sie hilft uns, die alten Beschränkungen zu überwinden, die durch die ursprünglichen Regeln festgelegt wurden, und bietet den Händlern einen stärkeren und anpassungsfähigeren Rahmen.

SAMformer bietet eine Lösung für die wichtigsten Nachteile von Transformer-Modellen in der langfristigen Zeitreihenprognose, wie z. B. die Komplexität des Trainings und die schlechte Generalisierung auf kleinen Datensätzen. Die flache Architektur und die auf Schärfe ausgerichtete Optimierung helfen, suboptimale lokale Minima zu vermeiden. In diesem Artikel werden wir die Umsetzung von Ansätzen mit MQL5 fortsetzen und ihren praktischen Wert bewerten.

Der Artikel behandelt einfache Steuerelemente als Komponenten von komplexeren grafischen Elementen der View-Komponente im Rahmen der Tabellenimplementierung im MVC-Paradigma (Model-View-Controller). Die Grundfunktionalität des Controllers ist für die Interaktion der Elemente mit dem Nutzer und untereinander implementiert. Dies ist der zweite Artikel über die Komponente View und der vierte in einer Reihe von Artikeln über die Erstellung von Tabellen für das MetaTrader 5 Client Terminal.

Händler sehen sich oft mit Drawdowns aufgrund falscher Signale konfrontiert, während das Warten auf eine Bestätigung zu verpassten Chancen führen kann. In diesem Artikel wird eine dreieckige Handelsstrategie vorgestellt, die den Silberpreis in Dollar (XAGUSD) und Euro (XAGEUR) zusammen mit dem EURUSD-Wechselkurs verwendet, um das Rauschen herauszufiltern. Durch die Nutzung marktübergreifender Beziehungen können Händler versteckte Stimmungen aufdecken und ihre Eingaben in Echtzeit verfeinern.

Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer nutzerdefinierten, dynamisch gelinkten Bibliothek, die asynchrone Websocket-Client-Verbindungen für MetaTrader-Programme ermöglicht.

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.

Die Marktregeln entwickeln sich ständig weiter, und viele einst verlässliche Grundsätze verlieren allmählich ihre Wirksamkeit. Was in der Vergangenheit funktioniert hat, funktioniert auf Dauer nicht mehr. Die heutige Diskussion konzentriert sich auf die Wahrscheinlichkeitsbereiche und darauf, wie diese zur Steuerung von Marktunregelmäßigkeiten genutzt werden können. Wir werden MQL5 nutzen, um einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, selbst unter den unruhigsten Marktbedingungen effektiv zu handeln. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.

In der heutigen Diskussion untersuchen wir, wie man Open-Source-KI-Modelle selbst hosten und zur Gewinnung von Markteinblicken nutzen kann. Dies ist Teil unserer laufenden Bemühungen, den News Headline EA zu erweitern, indem wir einen AI Info-Streifen einführen, die ihn in ein Multi-Integrations-Assistenz-Tool verwandelt. Der aktualisierte EA zielt darauf ab, Händler durch Kalenderereignisse, aktuelle Finanznachrichten, technische Indikatoren und jetzt auch durch KI-generierte Marktperspektiven auf dem Laufenden zu halten - und bietet so zeitnahe, vielfältige und intelligente Unterstützung für Handelsentscheidungen. Seien Sie dabei, wenn wir praktische Integrationsstrategien erforschen und untersuchen, wie MQL5 mit externen Ressourcen zusammenarbeiten kann, um ein leistungsstarkes und intelligentes Arbeitsterminal für den Handel aufzubauen.

Wir werden das Problem der Chart-ID lösen und gleichzeitig dem Nutzer die Möglichkeit geben, eine persönliche Vorlage für die Analyse und Simulation des gewünschten Assets zu verwenden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich didaktischen Zwecken und sollte in keiner Weise als Anwendung für einen anderen Zweck als das Studium und die Beherrschung der vorgestellten Konzepte betrachtet werden.

In der Welt der Big Data gibt es Millionen von alternativen Datensätzen, die das Potenzial haben, unsere Handelsstrategien zu verbessern. In dieser Artikelserie werden wir Ihnen helfen, die informativsten öffentlichen Datensätze zu finden.

In diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung einer zentralen Risikomanagementklasse, die für die Kontrolle der Risiken im System entscheidend sein wird. Wir werden uns darauf konzentrieren, die Grundlagen zu schaffen und die grundlegenden Strukturen, Variablen und Funktionen zu definieren. Darüber hinaus werden wir die notwendigen Methoden zur Festlegung von Gewinn- und Verlustobergrenzen einführen und damit die Grundlage für das Risikomanagement schaffen.

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.

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.

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.

Stellen Sie sich vor, ein bösartiger Akteur dringt in den Raum des Handelsadministrator ein und verschafft sich Zugang zu den Computern und dem Admin-Panel, über das Millionen von Händlern weltweit wertvolle Informationen erhalten. Ein solches Eindringen könnte katastrophale Folgen haben, z. B. das unbefugte Versenden irreführender Nachrichten oder zufällige Klicks auf Schaltflächen, die unbeabsichtigte Aktionen auslösen. In dieser Diskussion werden wir die Sicherheitsmaßnahmen in MQL5 und die neuen Sicherheitsfunktionen, die wir in unserem Admin-Panel zum Schutz vor diesen Bedrohungen implementiert haben, untersuchen. Durch die Verbesserung unserer Sicherheitsprotokolle wollen wir unsere Kommunikationskanäle schützen und das Vertrauen unserer weltweiten Handelsgemeinschaft erhalten. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel.

In diesem Artikel werden wir die erste Phase der Konstruktion abschließen. Obwohl dieser Teil recht schnell erledigt ist, werde ich auf Details eingehen, die zuvor nicht besprochen wurden. Ich werde einige Punkte erklären, die viele nicht verstehen. Wissen Sie, warum Sie die Umschalttaste oder die Strg-Taste drücken müssen?

In dieser Diskussion stellen wir ein Synchronisierungsinstrument der Zeitrahmen von länger zu kürzer vor, das das Problem der Analyse von Marktmustern lösen soll, die sich über höhere Zeitrahmen bilden. Die eingebauten Periodenmarker in MetaTrader 5 sind oft begrenzt, starr und lassen sich nicht ohne weiteres an nicht standardisierte Zeitrahmen anpassen. Unsere Lösung nutzt die MQL5-Sprache, um einen Indikator zu entwickeln, der eine dynamische und visuelle Möglichkeit bietet, Strukturen mit höherem Zeitrahmen in Charts mit niedrigerem Zeitrahmen auszurichten. Dieses Instrument kann für eine detaillierte Marktanalyse sehr wertvoll sein. Um mehr über die Funktionen und die Umsetzung zu erfahren, lade ich Sie ein, sich an der Diskussion zu beteiligen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Funktion CustomBookAdd richtig und effektiv nutzen können. Trotz ihrer scheinbaren Einfachheit hat sie viele Nuancen. So können Sie dem Mauszeiger beispielsweise mitteilen, ob ein nutzerdefiniertes Symbol gerade versteigert oder gehandelt wird oder ob der Markt geschlossen ist. 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 den Unterschied zwischen der Übergabe als Wert und der Übergabe einer Referenz praktisch verstehen. Obwohl dies wie etwas Einfaches und Gewöhnliches aussieht, das keine Probleme verursacht, stehen viele erfahrene Programmierer bei der Arbeit am Code gerade wegen dieses kleinen Details oft vor echten Fehlern. Zu wissen, wann, wie und warum man Wertübergabe oder Referenzübergabe verwendet, wird einen großen Unterschied in unserem Leben als Programmierer machen. 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 untersuchen, wie man die Implementierung einer gemeinsamen strukturellen Codebasis angehen kann. Ziel ist es, den Programmieraufwand zu verringern und das volle Potenzial der Programmiersprache selbst – in diesem Fall MQL5 – zu nutzen.

In diesem Artikel werden wir den News Headline EA weiterentwickeln, indem wir eine spezielle Indikator-Insight-Lane einführen – eine kompakte, auf dem Chart angezeigte Darstellung der wichtigsten technischen Signale, die von beliebten Indikatoren wie RSI, MACD, Stochastic und CCI generiert werden. Dieser Ansatz macht mehrere Unterfenster für Indikatoren auf dem MetaTrader 5-Terminal überflüssig, wodurch Ihr Arbeitsbereich übersichtlich und effizient bleibt. Indem wir die MQL5-API nutzen, um im Hintergrund auf Indikatordaten zuzugreifen, können wir mithilfe einer nutzerdefinierten Logik Markteinblicke in Echtzeit verarbeiten und visualisieren. Erforschen Sie mit uns, wie Sie Indikatordaten in MQL5 manipulieren können, um ein intelligentes und platzsparendes Scrolling Insights System zu erstellen, und das alles auf einer einzigen horizontalen Spur in Ihrem Trading Chart.

In diesem Artikel stellen wir eine MQL5-Bibliothek für die Modellierung von Volatilität vor, die ähnlich wie das Arch-Paket von Python funktioniert. Die Bibliothek unterstützt derzeit die Spezifikation gängiger bedingter Mittelwert- (HAR, AR, Constant Mean, Zero Mean) und bedingter Volatilitätsmodelle (Constant Variance, ARCH, GARCH).

In dieser Artikelserie überprüfen wir klassische Strategien, um herauszufinden, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir eine beliebte Strategie der Mehrfachsymbolanalyse anhand eines Korbs korrelierter Wertpapiere untersuchen, wobei wir uns auf das exotische Währungspaar USDZAR konzentrieren werden.

Hochwahrscheinliche Setups sind in unserer Trading-Community gut bekannt, aber leider sind sie nicht gut definiert. In diesem Artikel wollen wir einen empirischen und algorithmischen Weg finden, um genau zu definieren, was ein Hochwahrscheinlichkeits-Setup ist, und um diese zu identifizieren und auszunutzen. Durch die Verwendung von Gradient Boosting Trees haben wir gezeigt, wie der Leser die Leistung einer beliebigen Handelsstrategie verbessern und unserem Computer die genaue Aufgabe auf sinnvollere und explizitere Weise mitteilen kann.

Wenn wir die unterschiedlichen Ideen richtig verstehen, können wir mit weniger Aufwand mehr erreichen. In diesem Artikel sehen wir uns an, warum es notwendig ist, eine Vorlage zu konfigurieren, bevor der Dienst mit dem Chart interagieren kann. Und was wäre, wenn wir den Mauszeiger verbessern würden, damit wir mehr damit machen können?

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.

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 zeigt auf, wie der stochastische Oszillator, ein klassischer technischer Indikator, über seine herkömmliche Verwendung als Instrument der Rückkehr zum Mittelwert hinaus umfunktioniert werden kann. Indem wir den Indikator durch eine andere analytische Linse betrachten, zeigen wir, wie vertraute Strategien neuen Wert schaffen und alternative Handelsregeln unterstützen können, einschließlich trendfolgender Interpretationen. Letztlich zeigt der Artikel auf, wie jeder technische Indikator im Terminal MetaTrader 5 ungenutztes Potenzial birgt und wie durch aufmerksames Ausprobieren sinnvolle Interpretationen aufgedeckt werden können, die nicht sichtbar sind.