Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Telegram-Befehle in MQL5 integrieren können, um das Hinzufügen von Indikatoren in Trading-Charts zu automatisieren. Wir behandeln den Prozess des Parsens von Nutzerbefehlen, deren Ausführung in MQL5 und das Testen des Systems, um einen reibungslosen indikatorbasierten Handel zu gewährleisten.

Willkommen zum dritten Teil unserer Trendserie! Heute werden wir uns mit der Verwendung von Divergenzen als Strategie zur Identifizierung optimaler Einstiegspunkte innerhalb des vorherrschenden Tagestrends beschäftigen. Wir werden auch einen nutzerdefinierten Gewinnsicherungsmechanismus einführen, der einem Trailing-Stop-Loss ähnelt, aber einzigartige Verbesserungen aufweist. Darüber hinaus werden wir den Experten Trend Constraint zu einer fortschrittlicheren Version ausbauen und eine neue Handelsausführungsbedingung einführen, die die bestehenden Bedingungen ergänzt. Im weiteren Verlauf werden wir die praktische Anwendung von MQL5 bei der Entwicklung von Algorithmen weiter erforschen und Ihnen tiefer gehende Einblicke und umsetzbare Techniken vermitteln.

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor in MQL5 für die Asian Breakout Strategy, indem wir das Hoch und das Tief der Sitzung berechnen und die Trendfilterung mit einem gleitenden Durchschnitt anwenden. Wir implementieren ein dynamisches Objekt-Styling, nutzerdefinierte Zeitangaben und ein robustes Risikomanagement. Schließlich demonstrieren wir Techniken für Backtests und Optimierung zur Verfeinerung des Programms.

In diesem Artikel bauen wir ein Multi-Timeframe-Scanner-Dashboard in MQL5, um Handelssignale in Echtzeit anzuzeigen. Wir planen eine interaktive Gitterschnittstelle, implementieren Signalberechnungen mit mehreren Indikatoren und fügen eine Schaltfläche zum Schließen hinzu. Der Artikel schließt mit Backtests und strategischen Handelsvorteilen

In diesem Artikel werden wir uns mit einem Algorithmus vertraut machen, der geschlossene Operatoren zur Verbesserung der Politik verwendet, um die Aktionen des Agenten im Offline-Modus zu optimieren.

Dieser Artikel konzentriert sich auf wesentliche MQL5-Dateiverarbeitungstechniken, die Handelsprotokolle, CSV-Verarbeitung und externe Datenintegration umfassen. Es bietet sowohl ein konzeptionelles Verständnis als auch praktische Anleitungen zur Programmierung. Der Leser lernt Schritt für Schritt, wie man eine nutzerdefinierte CSV-Importer-Klasse erstellt und erwirbt so praktische Fähigkeiten für reale Anwendungen.

Dieser Artikel befasst sich mit der Optimierung der RSI-Werte und -Perioden für bessere Handelssignale. Wir stellen Methoden zur Schätzung optimaler RSI-Werte vor und automatisieren die Periodenauswahl mithilfe von Rastersuche und statistischen Modellen. Schließlich implementieren wir die Lösung in MQL5 und setzen Python für die Analyse ein. Unser Ansatz ist pragmatisch und geradlinig, um Ihnen zu helfen, potenziell komplizierte Probleme auf einfache Weise zu lösen.

In den vorangegangenen Teilen konnte der in Entwicklung befindliche Expert Advisor (EA) nur eine feste Positionsgröße für den Handel verwenden. Dies ist für Testzwecke akzeptabel, aber für den Handel mit einem echten Konto nicht ratsam. Lassen Sie uns den Handel mit variablen Positionsgrößen ermöglichen.

In diesem Artikel entwickeln wir einen Expert Advisor in MQL5 für die Strategie Trend Flat Momentum. Wir kombinieren das Kreuzen zweier gleitender Durchschnitte, gefiltert mit dem Momentum von RSI und CCI, um Handelssignale zu generieren. Wir befassen uns auch mit Backtests und möglichen Verbesserungen für die reale Leistung.

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 diesem Artikel stellen wir die Umsetzung mehrere Risikorenditekennzahlen vor, die als Alternativen zur Sharpe-Ratio angepriesen werden, und untersuchen hypothetische Aktienkurven, um ihre Eigenschaften zu analysieren.

Die Entdeckung einer neuen Welt des automatisierten Handels mit 3D-Bars. Wie sieht ein Handelsroboter auf mehrdimensionalen Preisbalken aus? Sind „gelbe“ Cluster von 3D-Balken in der Lage, Trendumkehrungen vorherzusagen? Wie sieht der multidimensionale Handel aus?

In diesem Artikel erstellen wir ein Zone Recovery RSI EA System in MQL5, das RSI-Signale verwendet, um Handelsgeschäfte auszulösen und eine Recovery-Strategie, um auf Verluste zu reagieren. Wir implementieren die Klasse „ZoneRecovery“ zur Automatisierung von Handelseinträgen, Erholungslogik und Positionsmanagement. Der Artikel schließt mit Erkenntnissen zu den Backtests, um die Leistung zu optimieren und die Effektivität des EA zu erhöhen.

In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen.

Lernen Sie, wie Sie das harmonische Muster von Gartley im MetaTrader 5 mit MQL5 erkennen und anzeigen können. In diesem Artikel wird jeder Schritt des Prozesses erläutert, von der Identifizierung der Umkehrpunkte über die Anwendung der Fibonacci-Ratios bis hin zur Darstellung des gesamten Musters auf dem Chart zur eindeutigen visuellen Bestätigung.

Wenn wir mit Zeitreihen arbeiten, verwenden wir die Quelldaten immer in ihrer historischen Reihenfolge. Aber ist das die beste Option? Es besteht die Meinung, dass eine Änderung der Reihenfolge der Eingabedaten die Effizienz der trainierten Modelle verbessern wird. In diesem Artikel lade ich Sie ein, sich mit einer der Methoden zur Optimierung der Eingabereihenfolge vertraut zu machen.

Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet detaillierte Erklärungen der Schlüsselfunktionen im Handelsalgorithmus und enthält Beispielcode für die Implementierung.

Im letzten Artikel dieser Reihe haben wir uns mit dem Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT) beschäftigt, der kontrastives Lernen zur Entdeckung von Schlüsselmustern auf allen Ebenen einsetzt, von grundlegenden Elementen bis hin zu komplexen Strukturen. In diesem Artikel setzen wir die Implementierung von AMCT-Ansätzen mit MQL5 fort.

Dieser Artikel führt Sie durch die Erstellung eines nutzerdefinierten Heikin Ashi-Indikators von Grund auf und zeigt Ihnen, wie Sie Ihre nutzerdefinierte Indikatoren in einen EA integrieren können. Es umfasst Indikatorberechnungen, Handelsausführungslogik und Risikomanagementtechniken zur Verbesserung automatisierter Handelsstrategien.

Bei der Analyse der Marktsituation unterteilen wir den Markt in einzelne Segmente und ermitteln die wichtigsten Trends. Herkömmliche Analysemethoden konzentrieren sich jedoch oft auf einen Aspekt und schränken so die richtige Wahrnehmung ein. In diesem Artikel lernen wir eine Methode kennen, die die Auswahl mehrerer Objekte ermöglicht, um ein umfassenderes und vielschichtigeres Verständnis der Situation zu gewährleisten.

In diesem Artikel wird das Potenzial des Value-at-Risk (VaR)-Modells für die Optimierung von Portfolios in mehreren Währungen untersucht. Mit Hilfe von Python und der Funktionalität von MetaTrader 5 demonstrieren wir, wie man eine VaR-Analyse für eine effiziente Kapitalallokation und Positionsverwaltung implementiert. Von den theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung behandelt der Artikel alle Aspekte der Anwendung eines der robustesten Risikoberechnungssysteme - VaR - im algorithmischen Handel.

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint.

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 stellen wir eine Methode zur Segmentierung von 3D-Objekten vor, die auf dem Superpoint Transformer (SPFormer) basiert und bei der die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Datenaggregation entfällt. Dadurch wird der Segmentierungsprozess beschleunigt und die Leistung des Modells verbessert.

Lernen Sie, wie Sie eine umfassende EX5-Bibliothek für schwebende Aufträge in Ihrem MQL5-Code oder Ihren Projekten entwickeln und implementieren. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie eine umfangreiche EX5-Bibliothek für die Verwaltung schwebender Aufträge erstellen können, und führt Sie durch den Import und die Implementierung dieser Bibliothek, indem er ein Handels-Panel oder eine grafische Nutzeroberfläche (GUI) erstellt. Das Expert Advisor-Order-Panel ermöglicht es den Nutzern, schwebende Aufträge, die mit einer bestimmten magischen Zahl verknüpft sind, direkt über die grafische Oberfläche im Chartfenster zu öffnen, zu überwachen und zu löschen.

Durch die Untersuchung der FEDformer-Methode haben wir die Tür zum Frequenzbereich der Zeitreihendarstellung geöffnet. In diesem neuen Artikel werden wir das begonnene Thema fortsetzen. Wir werden uns mit einer Methode befassen, mit der wir nicht nur eine Analyse durchführen, sondern auch spätere Zustände in einem bestimmten Bereich vorhersagen können.

In diesem Artikel wird das neue PSformer-Framework vorgestellt, das die Architektur des einfachen Transformers an die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit multivariaten Zeitreihenprognosen anpasst. Der Rahmen basiert auf zwei wichtigen Innovationen: dem Parameter-Sharing-Mechanismus (PS) und der Segment Attention (SegAtt).

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 Expert Advisor, um harmonische Schmetterlingsmuster zu erkennen. Wir identifizieren Umkehrpunkte und validieren Fibonacci-Levels, um das Muster zu bestätigen. Wir visualisieren dann das Muster auf dem Chart und führen automatisch Handelsgeschäfte aus, wenn es bestätigt wird.