Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5

In diesem Artikel setzen wir die Umsetzung der Ansätze des ATFNet-Modells fort, das die Ergebnisse von 2 Blöcken (Frequenz und Zeit) innerhalb der Zeitreihenprognose adaptiv kombiniert.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System für die Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“, das das Kreuzen der gleitende Durchschnitte mit Periodenlängen von 14 und 50 als Signale verwendet, die durch einen 14-periodischen RSI-Filter bestätigt werden. Das System umfasst einen Filter für den Handelstag, Signalpfeile mit Kommentaren und ein Echtzeit-Dashboard zur Überwachung. Dieser Ansatz gewährleistet Präzision und Anpassungsfähigkeit beim automatisierten Handel.

Die Erweiterung des MQL5-GUI-Panels um dynamische Funktionen kann die Handelserfahrung für die Nutzer erheblich verbessern. Durch die Einbindung interaktiver Elemente, Hover-Effekte und Datenaktualisierungen in Echtzeit wird das Panel zu einem leistungsstarken Werkzeug für moderne Händler.

In diesem Artikel entwickeln wir ein dynamisches RSI-Indikator-Dashboard in MQL5, das Händlern Echtzeit-RSI-Werte für verschiedene Symbole und Zeitrahmen anzeigt. Das Dashboard bietet interaktive Schaltflächen, Echtzeit-Updates und farbkodierte Indikatoren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Lernen Sie das objektorientierte Programmierparadigma und seine Anwendung im MQL5-Code kennen. Dieser zweite Artikel geht tiefer auf die Besonderheiten der objektorientierten Programmierung ein und bietet anhand eines praktischen Beispiels praktische Erfahrungen. Sie lernen, wie Sie unseren früher entwickelten prozeduralen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kursdaten der Kerzen in objektorientierten Code umwandeln können.

Der erfolgreiche Einsatz des algorithmischen Handels erfordert kontinuierliches, interdisziplinäres Lernen. Die unendlichen Möglichkeiten können jedoch jahrelange Bemühungen verschlingen, ohne greifbare Ergebnisse zu liefern. Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir einen Rahmen vor, der die Komplexität schrittweise einführt und es den Händlern ermöglicht, ihre Strategien iterativ zu verfeinern, anstatt sich für unbestimmte Zeit auf ungewisse Ergebnisse festzulegen.

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.

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Implementierung des Deus EA, der auf den Indikatoren RSI und Gleitender Durchschnitt zur Steuerung des automatisierten Handels basiert.

In diesem Artikel automatisieren wir das Muster aus Kopf und Schultern in MQL5. Wir analysieren seine Architektur, implementieren einen EA, um ihn zu erkennen und zu handeln, und führen einen Backtest der Ergebnisse durch. Der Prozess offenbart einen praktischen Handelsalgorithmus, der noch verfeinert werden kann.

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.

Seit den ersten Artikeln, die sich mit dem Verstärkungslernen befassten, haben wir uns auf die eine oder andere Weise mit zwei Problemen befasst: der Erkundung der Umgebung und der Bestimmung der Belohnungsfunktion. Jüngste Artikel haben sich mit dem Problem der Exploration beim Offline-Lernen befasst. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, bei dem die Autoren die Belohnungsfunktion vollständig eliminiert haben.

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.

Entdecken Sie, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 entwickelt, der mehrere Indikatoren wie RSI, MA und Stochastik-Oszillator verwendet, um versteckte steigende und fallende Divergenzen zu erkennen. Lernen Sie, ein effektives Risikomanagement zu implementieren und den Handel zu automatisieren - mit detaillierten Beispielen und vollständig kommentiertem Quellcode für Ausbildungszwecke!

Dieser innovative Trading-Bot integriert MetaTrader 5 mit Python, um die Stimmungsanalyse sozialer Medien in Echtzeit für automatisierte Handelsentscheidungen zu nutzen. Durch die Analyse der Twitter-Stimmung in Bezug auf bestimmte Finanzinstrumente übersetzt der Bot Trends in den sozialen Medien in umsetzbare Handelssignale. Es nutzt eine Client-Server-Architektur mit Socket-Kommunikation, die eine nahtlose Interaktion zwischen den Handelsfunktionen von MT5 und der Datenverarbeitungsleistung von Python ermöglicht.

Die Hauptkomponentenanalyse, ein Verfahren zur Verringerung der Dimensionalität in der Datenanalyse, wird in diesem Artikel untersucht, und es wird gezeigt, wie sie mit Eigenwerten und Vektoren umgesetzt werden kann. Wie immer streben wir die Entwicklung eines Prototyps einer Experten-Signal-Klasse an, die im MQL5-Assistenten verwendet werden kann.

Ziel dieses Artikels ist es, die Notwendigkeit des Einsatzes eines Risikomanagers zu beweisen und die Prinzipien der Risikokontrolle im algorithmischen Handel in einer eigenen Klasse zu implementieren, damit jeder die Wirksamkeit des Ansatzes der Risikostandardisierung im Intraday-Handel und bei Investitionen auf den Finanzmärkten überprüfen kann. In diesem Artikel werden wir eine Risikomanager-Klasse für den algorithmischen Handel erstellen. Dies ist eine logische Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, in dem wir die Erstellung eines Risikomanagers für den manuellen Handel besprochen haben.

In diesem Artikel schlage ich vor, das Thema der Entwicklung einer Handelsstrategie aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Wir werden keine zukünftigen Kursbewegungen vorhersagen, sondern versuchen, ein Handelssystem auf der Grundlage der Analyse historischer Daten aufzubauen.

In diesem Artikel werden wir uns auf die visuelle Gestaltung der grafischen Nutzeroberfläche (GUI) unseres Trading Administrator Panels mit MQL5 konzentrieren. Wir werden verschiedene in MQL5 verfügbare Techniken und Funktionen erkunden, die eine Anpassung und Optimierung der Schnittstelle ermöglichen, um sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen der Händler entspricht und gleichzeitig eine attraktive Ästhetik beibehält.

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.

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.

In diesem Artikel bauen wir einen Expert Advisor in MQL5 für einen Raster-Handel, der eine dynamische Los-Skalierung verwendet. Wir behandeln die Strategieentwicklung, die Code-Implementierung und den Backtest-Prozess. Abschließend vermitteln wir wichtige Erkenntnisse und bewährte Verfahren zur Optimierung des automatisierten Handelssystems.

In diesem Artikel wird der bestehende Code für das Senden von Nachrichten und Screenshots (screenshot des Terminals) von MQL5 zu Telegram refaktorisiert, indem er in wiederverwendbare, modulare Funktionen aufgeteilt wird. Dadurch wird der Prozess rationalisiert, was eine effizientere Ausführung und eine einfachere Codeverwaltung über mehrere Instanzen hinweg ermöglicht.

Während algorithmische Handelssysteme automatisierte Vorgänge verwalten, bevorzugen viele Nachrichtenhändler und Scalper bei aufsehenerregenden Nachrichtenereignissen und schnelllebigen Marktbedingungen eine aktive Steuerung, die eine schnelle Auftragsausführung und -verwaltung erfordert. Dies unterstreicht den Bedarf an intuitiven Front-End-Tools, die Echtzeit-Nachrichtenfeeds, Wirtschaftskalenderdaten, Indikatoreinblicke, KI-gesteuerte Analysen und reaktionsschnelle Handelskontrollen integrieren.

Dieser Artikel beschreibt den Aufbau eines adaptiven Expert Advisors (MarketRegimeEA) unter Verwendung des Regime-Detektors aus Teil 1. Er wechselt automatisch die Handelsstrategien und Risikoparameter für steigende, volatile oder Seitwärtsmärkte. Praktische Optimierung, Handhabung von Übergängen und ein Indikator für mehrere Zeitrahmen sind enthalten.

Im vorigen Artikel haben wir eine der Methoden zur Erkennung von Objekten in einem Bild kennengelernt. Die Verarbeitung eines statischen Bildes ist jedoch etwas anderes als die Arbeit mit dynamischen Zeitreihen, wie z. B. die Dynamik der von uns analysierten Preise. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der Objekterkennung in Videos befassen, die dem Problem, das wir lösen wollen, etwas näher kommt.

In diesem Artikel werden gerichtete Diffusionsmodelle diskutiert, die datenabhängiges anisotropes und gerichtetes Rauschen in einem Vorwärtsdiffusionsprozess ausnutzen, um aussagekräftige Graphendarstellungen zu erfassen.

In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.

Dieser Artikel beschreibt den Aufbau eines adaptiven Expert Advisors (MarketRegimeEA) unter Verwendung des Regime-Detektors aus Teil 1. Er wechselt automatisch die Handelsstrategien und Risikoparameter für steigende, volatile oder Seitwärtsmärkte. Praktische Optimierung, Handhabung von Übergängen und ein Indikator für mehrere Zeitrahmen sind enthalten.

In diesem Artikel erstellen wir einen in MQL5-Telegram integrierten Expert Advisor, der Moving Average Crossover Signale an Telegram sendet. Wir erläutern den Prozess der Erzeugung von Handelssignalen aus gleitenden Durchschnittsübergängen, die Implementierung des erforderlichen Codes in MQL5 und die Sicherstellung der nahtlosen Integration. Das Ergebnis ist ein System, das Handelswarnungen in Echtzeit direkt an Ihren Telegram-Gruppenchat sendet.