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MetaTrader 5 herunterladen und automatisch handeln

Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5

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Expert Advisors gehören zum Höhepunkt des Programmierens und sind das gewünschte Ziel jeden Entwicklers im Bereich des automatischen Handels. Sie können auch einen eigenen Handelsroboter schreiben, wenn Sie die Artikel dieser Kategorie lesen und beschriebene Schritte durchführen. Sie werden lernen, wie automatische Handelssysteme erstellt und getestet werden.

Die Artikel lehren, nicht nur in MQL5 zu programmieren, sondern auch jegliche Handelsideen und Techniken umzusetzen. Sie erfahren, wie man Trailing-Stops programmiert, Geld verwaltet, Indikatorwerte erhält und vieles mehr.

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Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors

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.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic

Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der Hauptvorteil von SAC ist die Fähigkeit, optimale Strategien zu finden, die nicht nur die erwartete Belohnung maximieren, sondern auch eine maximale Entropie (Vielfalt) von Aktionen aufweisen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten

Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt jedoch auch DDPG dazu, die Werte der Q-Funktion zu überschätzen. Dieses Problem führt häufig dazu, dass ein Agent mit einer suboptimalen Strategie ausgebildet wird. In diesem Artikel werden wir uns einige Ansätze zur Überwindung des genannten Problems ansehen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands

Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei Algorithmen zur Lösung dieses Problems kennengelernt. Die Frage nach der Vollständigkeit der Umweltforschung bleibt jedoch offen. In diesem Artikel wird ein anderer Ansatz für das Training von Fertigkeiten vorgestellt, dessen Anwendung direkt vom aktuellen Zustand des Systems abhängt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik

Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für verschiedene Aufgaben genutzt werden. Aber solche Fertigkeiten können ziemlich unberechenbar sein, was ihre Anwendung schwierig machen kann. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zum Erlernen vorhersehbarer Fertigkeiten vorgestellt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle

Der Artikel beschreibt hierarchische Trainingsmodelle, die einen effektiven Ansatz für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme bieten. Hierarchische Modelle bestehen aus mehreren Ebenen, von denen jede für verschiedene Aspekte der Aufgabe zuständig ist.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)

Im vorigen Artikel haben wir relationale Modelle erörtert, die in ihrer Architektur Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden. Eines der besonderen Merkmale dieser Modelle ist die intensive Nutzung von Computerressourcen. In diesem Artikel wird einer der Mechanismen zur Verringerung der Anzahl von Rechenoperationen innerhalb des Self-Attention-Blocks betrachtet. Dadurch wird die allgemeine Leistung des Modells erhöht.
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ONNX-Modelle in Klassen packen

ONNX-Modelle in Klassen packen

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.
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Mean Reversion, eine einfache Handelsstrategie

Mean Reversion, eine einfache Handelsstrategie

Mean Reversion ist eine Form des entgegengesetzten Handels, bei der der Händler erwartet, dass der Kurs zu einer Art Gleichgewicht zurückkehrt, das im Allgemeinen durch einen Mittelwert oder eine andere Statistik der zentralen Tendenz gemessen wird.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen

Dieser Artikel, der Teil einer Serie ist, die der kategorientheoretischen Implementierung von Graphen in MQL5 folgt, befasst sich mit Ordnungen. Wir untersuchen, wie Konzepte der Ordnungstheorie monoide Mengen bei der Information über Handelsentscheidungen unterstützen können, indem wir zwei wichtige Ordnungstypen betrachten.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen

Dieser Artikel ist die Fortsetzung einer Serie, die sich mit der Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 beschäftigt. Hier untersuchen wir, wie die Graphentheorie mit Monoiden und anderen Datenstrukturen bei der Entwicklung einer Ausstiegsstrategie für ein Handelssystem integriert werden kann.
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Kann Heiken-Ashi in Kombination mit gleitenden Durchschnitten gute Signale liefern?

Kann Heiken-Ashi in Kombination mit gleitenden Durchschnitten gute Signale liefern?

Kombinationen von Strategien können bessere Chancen bieten. Wir können Indikatoren oder Muster miteinander kombinieren, oder noch besser, Indikatoren mit Mustern, sodass wir einen zusätzlichen Bestätigungsfaktor erhalten. Gleitende Durchschnitte helfen uns, den Trend zu bestätigen und zu verfolgen. Sie sind die bekanntesten technischen Indikatoren, und das liegt an ihrer Einfachheit und ihrer erwiesenen Fähigkeit, einen Mehrwert für Analysen zu schaffen.
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Die Wiederaufnahme einer alten Trendhandelsstrategie: Zwei Stochastik-Oszillatoren, ein MA und Fibonacci

Die Wiederaufnahme einer alten Trendhandelsstrategie: Zwei Stochastik-Oszillatoren, ein MA und Fibonacci

Eine alte Handelsstrategie. In diesem Artikel wird eine der Strategien vorgestellt, mit denen sich der Trend auf rein technische Weise verfolgen lässt. Die Strategie ist rein technisch und verwendet einige technische Indikatoren und Werkzeuge, um Signale und Ziele zu liefern. Die Komponenten der Strategie sind wie folgt: Ein stochastischer Oszillator mit 14 Perioden. Ein 5-Perioden-Stochastik-Oszillator. Ein gleitender 200-Perioden-Durchschnitt. Ein Werkzeug zur Fibonacci-Projektion (für die Festlegung von Zielen).
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 10): Monoide Gruppen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 10): Monoide Gruppen

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier betrachten wir Monoidgruppen als Mittel zur Normalisierung von Monoidmengen, um sie über eine größere Bandbreite von Monoidmengen und Datentypen hinweg vergleichbar zu machen.
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Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).

Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).

Das mehrschichtige Perzeptron ist eine Weiterentwicklung des einfachen Perzeptrons, das nichtlineare separierbare Probleme lösen kann. Zusammen mit dem Backpropagation-Algorithmus kann dieses neuronale Netz effektiv trainiert werden. In Teil 3 der Serie Multilayer Perceptron und Backpropagation werden wir sehen, wie man diese Technik in den Strategy Tester integriert. Diese Integration ermöglicht die Nutzung komplexer Datenanalysen, um bessere Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Handelsstrategien zu treffen. In diesem Artikel werden wir die Vorteile und Probleme dieser Technik erörtern.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 12): Automatisierung (IV)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 12): Automatisierung (IV)

Wenn Sie glauben, dass automatisierte Systeme einfach sind, dann haben Sie wahrscheinlich nicht ganz verstanden, was es braucht, um sie zu erstellen. In diesem Artikel werden wir über das Problem sprechen, das viele Expert Advisors umbringt. Das willkürliche Auslösen von schwebenden Aufträgen ist eine mögliche Lösung für dieses Problem.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 11): Automatisierung (III)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 11): Automatisierung (III)

Ein automatisiertes System wird ohne angemessene Sicherheit nicht erfolgreich sein. Die Sicherheit wird jedoch nicht gewährleistet sein, wenn man bestimmte Dinge nicht richtig versteht. In diesem Artikel werden wir untersuchen, warum es so schwierig ist, ein Maximum an Sicherheit in automatisierten Systemen zu erreichen.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 10): Automatisierung (II)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 10): Automatisierung (II)

Automatisierung bedeutet nichts, wenn Sie den Zeitplan nicht kontrollieren können. Kein Arbeitnehmer kann effizient sein, wenn er 24 Stunden am Tag arbeitet. Viele sind jedoch der Meinung, dass ein automatisiertes System 24 Stunden am Tag funktionieren sollte. Aber es ist immer gut, eine Möglichkeit zu haben, einen Arbeitsbereich für den EA festzulegen. In diesem Artikel geht es darum, wie man einen solchen Zeitbereich richtig festlegt.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 09): Automatisierung (I)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 09): Automatisierung (I)

Obwohl die Erstellung eines automatisierten EA keine sehr schwierige Aufgabe ist, können ohne die notwendigen Kenntnisse viele Fehler gemacht werden. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man die erste Stufe der Automatisierung aufbaut, die darin besteht, einen Auslöser zu erstellen, um den Breakeven und einen Trailing-Stop zu aktivieren.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 36): Relationales Verstärkungslernen

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 36): Relationales Verstärkungslernen

In den Verstärkungslernmodellen, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben, haben wir verschiedene Varianten von Faltungsnetzwerken verwendet, die in der Lage sind, verschiedene Objekte in den Originaldaten zu identifizieren. Der Hauptvorteil von Faltungsnetzen ist die Fähigkeit, Objekte unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Gleichzeitig sind Faltungsnetzwerke nicht immer leistungsfähig, wenn es zu verschiedenen Verformungen von Objekten und Rauschen kommt. Dies sind die Probleme, die das relationale Modell lösen kann.
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Experimente mit Neuronalen Netzen (Teil 4): Schablonen (Templates)

Experimente mit Neuronalen Netzen (Teil 4): Schablonen (Templates)

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob Neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz Neuronaler Netze im Handel. Einfache Erklärung.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 35): Modul für intrinsische Neugier

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 35): Modul für intrinsische Neugier

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für das verstärkte Lernen. Alle bisher betrachteten Algorithmen erfordern die Erstellung einer Belohnungspolitik, die es dem Agenten ermöglicht, jede seiner Aktionen bei jedem Übergang von einem Systemzustand in einen anderen zu bewerten. Dieser Ansatz ist jedoch ziemlich künstlich. In der Praxis gibt es eine gewisse Zeitspanne zwischen einer Handlung und einer Belohnung. In diesem Artikel werden wir einen Algorithmus zum Trainieren eines Modells kennenlernen, der mit verschiedenen Zeitverzögerungen zwischen Aktion und Belohnung arbeiten kann.