Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

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.

Sie haben vielleicht nicht bemerkt, dass die Matrixmodellierung etwas seltsam war, da nur Spalten und nicht Zeilen und Spalten angegeben wurden. Das sieht sehr seltsam aus, wenn man den Code liest, der die Matrixfaktorisierung durchführt. Wenn Sie erwartet haben, die Zeilen und Spalten aufgelistet zu sehen, könnten Sie beim Versuch, zu faktorisieren, verwirrt werden. Außerdem ist diese Matrixmodellierungsmethode nicht die beste. Denn wenn wir Matrizen auf diese Weise modellieren, stoßen wir auf einige Einschränkungen, die uns zwingen, andere Methoden oder Funktionen zu verwenden, die nicht notwendig wären, wenn die Modellierung auf eine angemessenere Weise erfolgen würde.

In diesem Artikel werden wir die Dinge ein wenig komplizierter machen. Anhand der in den vorangegangenen Artikeln gezeigten Vorgehensweise werden wir die Vorlagendatei öffnen, damit der Nutzer seine eigene Vorlage verwenden kann. Ich werde jedoch nach und nach Änderungen vornehmen, da ich auch den Indikator verfeinern werde, um die Belastung des MetaTrader 5 zu verringern.

Wie wäre es, etwas Neues zu lernen? In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Skripte in Dienste umwandeln können und warum dies sinnvoll ist.

Schließlich beginnt unser Indikator Chart Trade mit dem EA zu interagieren, sodass die Informationen interaktiv übertragen werden können. Daher werden wir in diesem Artikel den Indikator verbessern, sodass er funktional genug ist, um zusammen mit jedem EA verwendet zu werden. Dadurch können wir auf den Indikator Chart Trade zugreifen und mit ihm arbeiten, als ob er tatsächlich mit einem EA verbunden wäre. Aber wir werden es auf eine viel interessantere Weise tun als bisher.

In dieser Artikelserie nehmen wir bekannte Handelsstrategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Testen Sie mit uns in der heutigen Diskussion, ob es eine zuverlässige Beziehung zwischen Edelmetallen und Währungen gibt.

Im heutigen Artikel werden wir die Beziehung zwischen zukünftigen Wechselkursen und Staatsanleihen analysieren. Anleihen gehören zu den beliebtesten Formen von festverzinslichen Wertpapieren und stehen im Mittelpunkt unserer Diskussion, bei der wir untersuchen, ob wir eine klassische Strategie mithilfe von KI verbessern können.

Der dynamische Multi-Pair Expert Advisor nutzt sowohl Korrelations- als auch inverse Korrelationsstrategien zur Optimierung der Handelsperformance. Durch die Analyse von Echtzeit-Marktdaten werden die Beziehungen zwischen Währungspaaren identifiziert und genutzt.

In dieser Artikelserie nehmen wir klassische Strategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir die beliebte Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen untersuchen, um zu beurteilen, ob die Strategie durch KI verbessert werden kann.

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 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.

In diesem Artikel erörtern wir das Konzept der dynamischen Zeitnormierung als Mittel zur Ermittlung von Vorhersagemustern in Finanzzeitreihen. Wir werden uns ansehen, wie es funktioniert, und seine Implementierung in reinem MQL5 vorstellen.

Dieser Artikel beschreibt die Erstellung einer Nachrichtenschnittstelle (Messaging Interface) für MetaTrader 5, die sich an Systemadministratoren richtet, um die Kommunikation mit anderen Händlern direkt auf der Plattform zu erleichtern. Jüngste Integrationen von sozialen Plattformen mit MQL5 ermöglichen eine schnelle Signalübertragung über verschiedene Kanäle. Stellen Sie sich vor, Sie könnten gesendete Signale mit nur einem Klick validieren - entweder „JA“ oder „NEIN“ bzw. „YES“ or „NO“. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

In dieser Artikelserie analysieren wir klassische Handelsstrategien mit modernen Algorithmen, um festzustellen, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel greifen wir einen klassischen Ansatz für den Handel mit dem SP500 auf, indem wir seine Beziehung zu den US-Staatsanleihen nutzen.

In diesem Artikel werden wir Zahlenschlösser (Code Locks) neu überdenken und sie von Sicherheitsmechanismen in Werkzeuge zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme verwandeln. Entdecken Sie die Welt der Zahlenschlösser, die nicht als einfache Sicherheitsvorrichtungen betrachtet werden, sondern als Inspiration für einen neuen Ansatz zur Optimierung. Wir werden eine ganze Population von Zahlenschlössern (Locks) erstellen, wobei jedes Schloss eine einzigartige Lösung für das Problem darstellt. Wir werden dann einen Algorithmus entwickeln, der diese Schlösser „knackt“ und optimale Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen findet, vom maschinellen Lernen bis zur Entwicklung von Handelssystemen.

In diesem Artikel werden wir uns Klassen für die bequeme Erstellung verschiedener Trailing-Stops ansehen und lernen, wie man sie mit einem beliebigen EA verbindet.

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.

Dies ist ein einzigartiger Optimierungsalgorithmus, der von der Evolution des Schildkrötenpanzers inspiriert wurde. Der TSEA-Algorithmus emuliert die allmähliche Bildung keratinisierter Hautbereiche, die optimale Lösungen für ein Problem darstellen. Die besten Lösungen werden „härter“ und befinden sich näher an der Außenfläche, während die weniger erfolgreichen Lösungen „weicher“ bleiben und sich im Inneren befinden. Der Algorithmus verwendet eine Gruppierung der Lösungen nach Qualität und Entfernung, wodurch weniger erfolgreiche Optionen erhalten bleiben und Flexibilität und Anpassungsfähigkeit gewährleistet werden.

Sind Sie es leid, Zeit mit der Suche nach genau der Datei zu verschwenden, die Ihre Anwendung zum Funktionieren braucht? Wie wäre es, alles in die ausführbare Datei aufzunehmen? Auf diese Weise müssen Sie nicht nach den Dingen suchen. Ich weiß, dass viele Menschen diese Form der Verteilung und Speicherung nutzen, aber es gibt einen viel geeigneteren Weg. Zumindest was die Verteilung von ausführbaren Dateien und deren Speicherung betrifft. Die hier vorgestellte Methode kann sehr nützlich sein, da Sie den MetaTrader 5 selbst als hervorragenden Assistenten verwenden können, ebenso wie MQL5. Außerdem ist es nicht so schwer zu verstehen.

In dieser Artikelserie werden wir klassische Handelsstrategien empirisch analysieren, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. In der heutigen Diskussion haben wir versucht, mithilfe des Modells der linearen Diskriminanzanalyse höhere Hochs und tiefere Tiefs vorherzusagen.

In diesem Artikel wird erörtert, wie die statistische Kausalität zur Ermittlung prädiktiver Variablen eingesetzt werden kann. Wir werden die Verbindung zwischen Kausalität und Transferentropie untersuchen und einen MQL5-Code zur Erkennung von direktionalen Informationsübertragungen zwischen zwei Variablen vorstellen.

Dieser Artikel untersucht eine Handelsstrategie, die die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) mit Bollinger-Bändern integriert und kategorische Zonenvorhersagen für strategische Markteinstiegssignale nutzt.

Erfahren Sie, wie Sie EX5-Bibliotheken in Ihren MQL5-Code oder Ihre Projekte importieren und verwenden können. In diesem Fortsetzungsartikel werden wir die EX5-Bibliothek erweitern, indem wir weitere Positionsmanagement-Funktionen zur bestehenden Bibliothek hinzufügen und zwei Expert Advisors erstellen. Im ersten Beispiel wird der Variable Index Dynamic Average Technical Indicator verwendet, um einen Expert Advisor für eine Trailing-Stop-Handelsstrategie zu entwickeln, während im zweiten Beispiel ein Handelspanel zum Überwachen, Öffnen, Schließen und Ändern von Positionen verwendet wird. Diese beiden Beispiele zeigen, wie die erweiterte EX5-Positionsmanagement-Bibliothek verwendet und implementiert werden kann.

In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir Expert Advisors erstellen können, die in der Lage sind, Handelsstrategien auf der Grundlage der vorherrschenden Marktbedingungen eigenständig auszuwählen und zu ändern. Wir werden etwas über Markov-Ketten lernen und wie sie algorithmischen Händler helfen können.

Wenn wir eine Handelsstrategie entwickeln, müssen wir verschiedene Optionen für einen schützenden Stopp testen. Hier bietet sich ein dynamisches Nachziehen des dem Kurs folgenden Stop-Loss-Levels an. Der beste Kandidat dafür ist der Parabolic SAR-Indikator. Es ist schwierig, sich etwas Einfacheres und visuell Klareres vorzustellen.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit den Preismustern in der DoEasy-Bibliothek beschäftigen. Wir werden auch die Klasse für das Muster der „Inside-Bar“ der Price Action Formationen erstellen.

Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.

Im vorherigen Artikel habe ich erklärt, wie Sie Vorlagedaten zur Verwendung in OBJ_CHART manipulieren können. In diesem Artikel habe ich das Thema nur umrissen, ohne auf Einzelheiten einzugehen, da die Arbeit in dieser Version sehr vereinfacht war. Dies geschah, um die Erklärung des Inhalts zu erleichtern, denn trotz der scheinbaren Einfachheit vieler Dinge waren einige davon nicht so offensichtlich, und ohne das Verständnis des einfachsten und grundlegendsten Teils wäre man nicht in der Lage, das gesamte Bild wirklich zu verstehen.

Smart Money Concept (Break Of Structure) in Verbindung mit dem RSI-Indikator, um fundierte automatisierte Handelsentscheidungen auf der Grundlage der Marktstruktur zu treffen.

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.

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.

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.