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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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 15): Price Action Harmonic Cypher Pattern mit Visualisierung

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 15): Price Action Harmonic Cypher Pattern mit Visualisierung

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Automatisierung des harmonischen Cypher-Musters in MQL5 und erläutern seine Erkennung und Visualisierung auf MetaTrader 5-Charts. Wir implementieren einen Expert Advisor, der Umkehrpunkte identifiziert, Fibonacci-basierte Muster validiert und Handelsgeschäfte mit klaren grafischen Kommentaren ausführt. Der Artikel schließt mit einer Anleitung zu den Backtests und zur Optimierung des Programms für einen effektiven Handel.
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Erstellen von einem Trading Administrator Panel in MQL5 (Teil VI): Schnittstelle für mehrere Funktionen (I)

Erstellen von einem Trading Administrator Panel in MQL5 (Teil VI): Schnittstelle für mehrere Funktionen (I)

Die Rolle des Handelsadministrators geht über die reine Telegram-Kommunikation hinaus; er kann auch verschiedene Kontrolltätigkeiten ausüben, einschließlich Auftragsmanagement, Positionsverfolgung und Schnittstellenanpassung. In diesem Artikel geben wir praktische Einblicke in die Erweiterung unseres Programms zur Unterstützung mehrerer Funktionalitäten in MQL5. Dieses Update zielt darauf ab, die Beschränkung des aktuellen Admin Panels zu überwinden, das sich in erster Linie auf die Kommunikation konzentriert, und ermöglicht es, ein breiteres Spektrum von Aufgaben zu bewältigen.
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Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisors in MQL5 (Teil 3): Dynamische Trendfolge- und Mean-Reversion-Strategien

Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisors in MQL5 (Teil 3): Dynamische Trendfolge- und Mean-Reversion-Strategien

Die Finanzmärkte werden in der Regel entweder in eine Handelsspanne oder in einen Trendmodus eingeteilt. Diese statische Sichtweise des Marktes kann es uns leichter machen, kurzfristig zu handeln. Sie ist jedoch von der Realität des Marktes abgekoppelt. In diesem Artikel geht es darum, besser zu verstehen, wie genau sich die Finanzmärkte zwischen diesen beiden möglichen Modi bewegen und wie wir unser neues Verständnis des Marktverhaltens nutzen können, um Vertrauen in unsere algorithmischen Handelsstrategien zu gewinnen.
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Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil VII): Vertrauenswürdiger Nutzer, Wiederherstellung und Kryptografie

Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil VII): Vertrauenswürdiger Nutzer, Wiederherstellung und Kryptografie

Sicherheitsabfragen, wie die, die jedes Mal ausgelöst werden, wenn Sie den Chart aktualisieren, ein neues Paar zum Chat mit dem Admin Panel EA hinzufügen oder das Terminal neu starten, können lästig werden. In dieser Diskussion werden wir eine Funktion untersuchen und implementieren, die die Anzahl der Anmeldeversuche verfolgt, um einen vertrauenswürdigen Nutzer zu identifizieren. Nach einer bestimmten Anzahl von Fehlversuchen geht die Anwendung zu einem erweiterten Anmeldeverfahren über, das auch die Wiederherstellung des Passcodes für Nutzer erleichtert, die ihn vergessen haben. Außerdem werden wir uns damit beschäftigen, wie Kryptographie effektiv in das Admin Panel integriert werden kann, um die Sicherheit zu erhöhen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)

In diesem Artikel werde ich mich mit dem GTGAN-Algorithmus vertraut machen, der im Januar 2024 eingeführt wurde, um komplexe Probleme der Generierung von Architekturlayouts mit Graphenbeschränkungen zu lösen.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 17): Die Grid-Mart Scalping Strategie mit einem dynamischen Dashboard meistern

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 17): Die Grid-Mart Scalping Strategie mit einem dynamischen Dashboard meistern

In diesem Artikel erforschen wir die Grid-Mart Scalping Strategie und automatisieren sie in MQL5 mit einem dynamischen Dashboard für Echtzeit-Handelseinblicke. Wir erläutern die gitterbasierte Martingale-Logik und die Risikomanagement-Funktionen. Wir begleiten auch die Backtests und den Einsatz für eine solide Performance.
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Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 4): Implementierung von Echtzeit-Nachrichtenaktualisierungen im Dashboard

Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 4): Implementierung von Echtzeit-Nachrichtenaktualisierungen im Dashboard

Dieser Artikel erweitert unser Wirtschaftskalender-Dashboard durch die Implementierung von Echtzeit-Nachrichten-Updates, um Marktinformationen aktuell und umsetzbar zu halten. Wir integrieren Techniken zum Abrufen von Live-Daten in MQL5, um Ereignisse auf dem Dashboard kontinuierlich zu aktualisieren und die Reaktionsfähigkeit der Schnittstelle zu verbessern. Dieses Update stellt sicher, dass wir direkt über das Dashboard auf die neuesten Wirtschaftsnachrichten zugreifen können, um unsere Handelsentscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Daten zu optimieren.
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MQL5 Handels-Toolkit (Teil 8): Implementierung und Verwendung der EX5-Bibliothek History Manager in Ihrer Codebasis

MQL5 Handels-Toolkit (Teil 8): Implementierung und Verwendung der EX5-Bibliothek History Manager in Ihrer Codebasis

Im letzten Artikel dieser Serie erfahren Sie, wie Sie die EX5-Bibliothek History Manager mühelos in Ihren MQL5-Quellcode importieren und nutzen können, um Handelshistorien in Ihrem MetaTrader 5-Konto zu verarbeiten. Mit einfachen einzeiligen Funktionsaufrufen in MQL5 können Sie Ihre Handelsdaten effizient verwalten und analysieren. Darüber hinaus werden Sie lernen, wie Sie verschiedene Skripte zur Analyse der Handelshistorie erstellen und einen preisbasierten Expert Advisor als praktisches Anwendungsbeispiel entwickeln können. Der Beispiel-EA nutzt Kursdaten und die EX5-Bibliothek History Manager, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen, Handelsvolumina anzupassen und Wiederherstellungsstrategien auf der Grundlage zuvor abgeschlossener Handelsgeschäfte zu implementieren.
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Neuronale Netze im Handel: Hyperbolisches latentes Diffusionsmodell (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Hyperbolisches latentes Diffusionsmodell (letzter Teil)

Die Verwendung anisotroper Diffusionsprozesse zur Kodierung der Ausgangsdaten in einem hyperbolischen latenten Raum, wie sie im HypDIff-Rahmen vorgeschlagen wird, trägt dazu bei, die topologischen Merkmale der aktuellen Marktsituation zu erhalten und verbessert die Qualität der Analyse. Im vorigen Artikel haben wir damit begonnen, die vorgeschlagenen Ansätze mit MQL5 zu implementieren. Heute werden wir die begonnene Arbeit fortsetzen und zu ihrem logischen Abschluss bringen.
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Implementierung eines Schnellfeuer-Handelsstrategie-Algorithmus mit parabolischem SAR und einfachem gleitenden Durchschnitt (SMA) in MQL5

Implementierung eines Schnellfeuer-Handelsstrategie-Algorithmus mit parabolischem SAR und einfachem gleitenden Durchschnitt (SMA) in MQL5

In diesem Artikel entwickeln wir einen Rapid-Fire Trading Expert Advisor in MQL5, der die Indikatoren Parabolic SAR und Simple Moving Average (SMA) nutzt, um eine reaktionsfähige Handelsstrategie zu erstellen. Wir gehen detailliert auf die Umsetzung der Strategie ein, einschließlich der Verwendung von Indikatoren, der Signalerzeugung sowie des Test- und Optimierungsprozesses.
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Neuronale Netze im Handel: Marktanalyse mit Hilfe eines Muster-Transformers

Neuronale Netze im Handel: Marktanalyse mit Hilfe eines Muster-Transformers

Wenn wir Modelle zur Analyse der Marktsituation verwenden, konzentrieren wir uns hauptsächlich auf Kerzen. Es ist doch seit langem bekannt, dass Kerzen-Muster bei der Vorhersage künftiger Kursbewegungen helfen können. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode vertraut machen, die es uns ermöglicht, diese beiden Ansätze zu integrieren.
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Einführung in MQL5 (Teil 18): Einführung in das Muster der Wolfe-Wellen

Einführung in MQL5 (Teil 18): Einführung in das Muster der Wolfe-Wellen

In diesem Artikel wird das Muster der Wolfe-Wellen im Detail erklärt, wobei sowohl die Abwärts- wie die Aufwärts-Variante behandelt wird. Außerdem wird die Logik zur Identifizierung gültiger Kauf- und Verkaufsarrangements auf der Grundlage dieses fortgeschrittenen Chartmusters Schritt für Schritt erläutert.
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Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 Teil IV: Login-Sicherheitsschicht

Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 Teil IV: Login-Sicherheitsschicht

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.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil V): Analyse mehrerer Symbole für USDZAR

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil V): Analyse mehrerer Symbole für USDZAR

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.
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Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 9): Bessere Interaktion mit Nachrichten durch eine dynamische Bildlaufleiste und eine optimierte Anzeige

Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 9): Bessere Interaktion mit Nachrichten durch eine dynamische Bildlaufleiste und eine optimierte Anzeige

In diesem Artikel erweitern wir den MQL5-Wirtschaftskalender um eine dynamische Bildlaufleiste für eine intuitive Nachrichtennavigation. Wir sorgen für eine reibungslose Darstellung der Ereignisse und eine effiziente Aktualisierungen. Wir validieren die reaktionsschnelle Bildlaufleiste und das ausgefeilte Dashboard durch Tests.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 90): Frequenzinterpolation von Zeitreihen (FITS)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 90): Frequenzinterpolation von Zeitreihen (FITS)

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.
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Neuronale Netze im Handel: Das „Dual-Attention-Based Trend Prediction Model“

Neuronale Netze im Handel: Das „Dual-Attention-Based Trend Prediction Model“

Wir setzen die Diskussion über die Verwendung der stückweisen, linearen Darstellung von Zeitreihen fort, die im vorherigen Artikel begonnen wurde. Heute werden wir sehen, wie diese Methode mit anderen Ansätzen der Zeitreihenanalyse kombiniert werden kann, um die Qualität der Vorhersage des Preistrend zu verbessern.
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Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 14): Parabolischer Stopp und Umkehr-Tool

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 14): Parabolischer Stopp und Umkehr-Tool

Der Einsatz von technischen Indikatoren in der Preisaktionsanalyse ist ein wirkungsvoller Ansatz. Diese Indikatoren weisen häufig auf wichtige Umkehr- und Rücksetzpunkte hin und bieten wertvolle Einblicke in die Marktdynamik. In diesem Artikel zeigen wir, wie wir ein automatisiertes Tool entwickelt haben, das mit Hilfe des Parabolic-SAR-Indikators Signale erzeugt.
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Singuläre Spektralanalyse in MQL5

Singuläre Spektralanalyse in MQL5

Dieser Artikel ist als Leitfaden für diejenigen gedacht, die mit dem Konzept der Singulärspektralanalyse (SSA) nicht vertraut sind und ein ausreichendes Verständnis erlangen möchten, um die in MQL5 verfügbaren integrierten Werkzeuge anwenden zu können.
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Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 4): Der Analytik Forecaster EA

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 4): Der Analytik Forecaster EA

Wir gehen über die einfache Darstellung von analysierten Metriken in Charts hinaus und bieten eine breitere Perspektive, die auch die Integration von Telegram umfasst. Mit dieser Erweiterung können wichtige Ergebnisse über die Telegram-App direkt auf Ihr mobiles Gerät geliefert werden. Begleiten Sie uns in diesem Artikel auf dieser gemeinsamen Reise.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 18): Envelopes Trend Bounce Scalping - Kerninfrastruktur und Signalgenerierung (Teil I)

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 18): Envelopes Trend Bounce Scalping - Kerninfrastruktur und Signalgenerierung (Teil I)

In diesem Artikel bauen wir die Kerninfrastruktur für den Envelopes Trend Bounce Scalping Expert Advisor in MQL5. Wir initialisieren Envelopes und andere Indikatoren für die Signalerzeugung. Wir richten ein Backtest ein, um uns auf die Handelsausführung im nächsten Teil vorzubereiten.
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Graphentheorie: Dijkstras Algorithmus angewandt im Handel

Graphentheorie: Dijkstras Algorithmus angewandt im Handel

Dijkstras Algorithmus, eine klassische Lösung für den kürzesten Weg in der Graphentheorie, kann Handelsstrategien durch die Modellierung von Marktnetzwerken optimieren. Händler können damit die effizientesten Routen in den Kerzen-Chartdaten finden.
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Neuronale Netze im Handel: Hierarchische Vektortransformer (Letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Hierarchische Vektortransformer (Letzter Teil)

Wir fahren fort mit der Untersuchung der Methode der hierarchischen Vektortransformation. In diesem Artikel werden wir die Konstruktion des Modells abschließen. Wir werden es auch anhand echter historischer Daten trainieren und testen.
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Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (II)

Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (II)

Heute machen wir einen weiteren Schritt nach vorn, indem wir eine externe Nachrichten-API als Quelle für Schlagzeilen in unseren News Headline EA integrieren. In dieser Phase werden wir verschiedene Nachrichtenquellen – sowohl etablierte als auch neue – untersuchen und lernen, wie wir effektiv auf ihre APIs zugreifen können. Wir werden auch Methoden zum Parsen der abgerufenen Daten in ein Format behandeln, das für die Anzeige in unserem Expert Advisor optimiert ist. Nehmen Sie an der Diskussion teil und erfahren Sie mehr über die Vorteile des Zugriffs auf Schlagzeilen und den Wirtschaftskalender direkt auf dem Chart, und das alles über eine kompakte, nicht störende Schnittstelle.
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Neuronale Netze im Handel: Leichtgewichtige Modelle für die Zeitreihenprognose

Neuronale Netze im Handel: Leichtgewichtige Modelle für die Zeitreihenprognose

Leichtgewichtige Modelle zur Zeitreihenprognose erzielen eine hohe Leistung mit einer minimalen Anzahl von Parametern. Dies wiederum reduziert den Rechenaufwand und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Trotz ihrer Einfachheit erreichen solche Modelle eine mit komplexeren Modellen vergleichbare Prognosequalität.
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Portfolio-Optimierung am Devisenmarkt: Synthese von VaR und die Markowitz-Theorie

Portfolio-Optimierung am Devisenmarkt: Synthese von VaR und die Markowitz-Theorie

Wie funktioniert der Portfoliohandel im Forexmarkt? Wie lassen sich die Portfoliotheorie von Markowitz zur Optimierung des Portfolioanteils und das VaR-Modell zur Optimierung des Portfoliorisikos zusammenführen? Wir erstellen einen auf der Portfoliotheorie basierenden Code, der einerseits ein geringes Risiko und andererseits eine akzeptable langfristige Rentabilität gewährleistet.
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Einführung in MQL5 (Teil 14): Ein Anfängerleitfaden zur Erstellung nutzerdefinierter Indikatoren (III)

Einführung in MQL5 (Teil 14): Ein Anfängerleitfaden zur Erstellung nutzerdefinierter Indikatoren (III)

Lernen Sie, einen Harmonic Pattern Indikator in MQL5 unter Verwendung von Chart-Objekten zu erstellen. Entdecken Sie, wie Sie Umkehrpunkte erkennen, Fibonacci-Retracements anwenden und die Mustererkennung automatisieren können.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 10): Strategisches Goldenes und Todeskreuz (EA)

Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 10): Strategisches Goldenes und Todeskreuz (EA)

Wussten Sie, dass die Strategien des Goldenen Kreuzes und des Todeskreuzes, die auf dem Überkreuzen gleitender Durchschnitte basieren, zu den zuverlässigsten Indikatoren für die Erkennung langfristiger Markttrends gehören? Ein Goldenes Kreuz signalisiert einen Aufwärtstrend, wenn der kürzerer gleitender Durchschnitt über den längeren Durchschnitt kreuzt, während ein Todeskreuz einen Abwärtstrend anzeigt, wenn der kürzere Durchschnitt den längeren nach nuten kreuzt. Trotz ihrer Einfachheit und Wirksamkeit führt die manuelle Anwendung dieser Strategien häufig zu verpassten Gelegenheiten oder verzögerten Abschlüssen.
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MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 1): Aufbau eines interaktiven visuellen Handelsassistenten für schwebende Aufträge

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 1): Aufbau eines interaktiven visuellen Handelsassistenten für schwebende Aufträge

In diesem Artikel stellen wir die Entwicklung eines interaktiven Handelsassistenten in MQL5 vor, der die Platzierung schwebender Aufträge im Devisenhandel vereinfachen soll. Wir skizzieren das konzeptionelle Design und konzentrieren uns dabei auf eine nutzerfreundliche GUI für die visuelle Einstellung von Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auf dem Chart. Darüber hinaus wird die MQL5-Implementierung und der Backtest-Prozess detailliert beschrieben, um die Zuverlässigkeit des Tools zu gewährleisten und die Voraussetzungen für die fortgeschrittenen Funktionen in den vorhergehenden Teilen zu schaffen.
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Neuronale Netze im Handel: Räumlich-zeitliches neuronales Netz (STNN)

Neuronale Netze im Handel: Räumlich-zeitliches neuronales Netz (STNN)

In diesem Artikel werden wir über die Verwendung von Raum-Zeit-Transformationen zur effektiven Vorhersage bevorstehender Kursbewegungen sprechen. Um die numerische Vorhersagegenauigkeit in STNN zu verbessern, wird ein kontinuierlicher Aufmerksamkeitsmechanismus vorgeschlagen, der es dem Modell ermöglicht, wichtige Aspekte der Daten besser zu berücksichtigen.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 22): Erstellen eines Zone Recovery Systems für den Trendhandel mit Envelopes

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 22): Erstellen eines Zone Recovery Systems für den Trendhandel mit Envelopes

In diesem Artikel entwickeln wir ein Zone Recovery System, das mit einer Envelopes-Trend-Handelsstrategie in MQL5 integriert ist. Wir skizzieren die Architektur für die Verwendung von RSI- und Envelopes-Indikatoren, um Handelsgeschäfte auszulösen und Erholungszonen zu verwalten, um Verluste zu mindern. Durch Implementierung und Backtests zeigen wir, wie man ein effektives automatisches Handelssystem für dynamische Märkte aufbaut.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 19): Envelopes Trend Bounce Scalping - Handelsausführung und Risikomanagement (Teil II)

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 19): Envelopes Trend Bounce Scalping - Handelsausführung und Risikomanagement (Teil II)

In diesem Artikel implementieren wir Handelsausführung und Risikomanagement für die Envelopes Trend Bounce Scalping Strategie in MQL5. Wir implementieren Auftragserteilung und Risikokontrollen wie Stop-Loss und Positionsgröße. Wir schließen mit Backtests und Optimierung, aufbauend auf den Grundlagen von Teil 18.
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Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (IX) – Verwaltung mehrerer Symbole in einem einzigen Chart für den Nachrichtenhandel

Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (IX) – Verwaltung mehrerer Symbole in einem einzigen Chart für den Nachrichtenhandel

Der Handel mit Nachrichten erfordert aufgrund der erhöhten Volatilität häufig die Verwaltung mehrerer Positionen und Symbole in sehr kurzer Zeit. In der heutigen Diskussion gehen wir auf die Herausforderungen des Multi-Symbol-Handels ein, indem wir diese Funktion in unseren News Headline EA integrieren. Seien Sie dabei, wenn wir untersuchen, wie der algorithmische Handel mit MQL5 den Multi-Symbol-Handel effizienter und leistungsfähiger macht.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 14): Adaptive Volumenänderung im Risikomanager

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 14): Adaptive Volumenänderung im Risikomanager

Der zuvor entwickelte Risikomanager enthielt nur grundlegende Funktionen. Versuchen wir, mögliche Wege zu seiner Entwicklung zu betrachten, die es uns ermöglichen, die Handelsergebnisse zu verbessern, ohne die Logik der Handelsstrategien zu beeinträchtigen.
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Neuronale Netze im Handel: Szenenspezifische Objekterkennung (HyperDet3D)

Neuronale Netze im Handel: Szenenspezifische Objekterkennung (HyperDet3D)

Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.
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Neuronale Netze im Handel: Stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen

Neuronale Netze im Handel: Stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen

Dieser Artikel unterscheidet sich etwas von meinen früheren Veröffentlichungen. In diesem Artikel werden wir über eine alternative Darstellung von Zeitreihen sprechen. Die stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen ist eine Methode zur Annäherung einer Zeitreihe durch lineare Funktionen über kleine Intervalle.
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Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (III): Kommunikationsmodul

Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (III): Kommunikationsmodul

Nehmen Sie an einer ausführlichen Diskussion über die neuesten Fortschritte im MQL5-Schnittstellendesign teil, wenn wir das neu gestaltete Kommunikations-Panel vorstellen und unsere Serie über den Aufbau des neuen Admin-Panels unter Verwendung von Modularisierungsprinzipien fortsetzen. Wir werden die Klasse CommunicationsDialog Schritt für Schritt entwickeln und ausführlich erklären, wie man sie von der Klasse Dialog erbt. Außerdem werden wir Arrays und die ListView-Klasse in unserer Entwicklung nutzen. Gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse, um Ihre MQL5-Entwicklungsfähigkeiten zu verbessern - lesen Sie den Artikel und beteiligen Sie sich an der Diskussion im Kommentarbereich!
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MQL5 beherrschen, vom Anfänger bis zum Profi (Teil IV): Grundlagen der Entwicklung von Expert Advisors

MQL5 beherrschen, vom Anfänger bis zum Profi (Teil IV): Grundlagen der Entwicklung von Expert Advisors

Dieser Artikel setzt die Reihe für Anfänger fort. Hier werden wir die grundlegenden Prinzipien der Entwicklung von Expert Advisors (EAs) diskutieren. Wir werden zwei EAs erstellen: der erste wird ohne Indikatoren handeln und schwebende Aufträge verwenden, der zweite wird auf dem Standard-MA-Indikator basieren und Handelsgeschäfte zum aktuellen Preis eröffnen. Hier gehe ich davon aus, dass Sie kein völliger Anfänger mehr sind und den Stoff aus den vorherigen Artikeln relativ gut beherrschen.
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Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 10): Matrix-Faktorisierung

Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 10): Matrix-Faktorisierung

Die Faktorisierung ist ein mathematischer Prozess, der dazu dient, Erkenntnisse über die Eigenschaften von Daten zu gewinnen. Wenn wir die Faktorisierung auf große Mengen von Marktdaten anwenden – die in Zeilen und Spalten organisiert sind – können wir Muster und Merkmale des Marktes aufdecken. Die Faktorisierung ist ein mächtiges Werkzeug, und dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie es im MetaTrader 5-Terminal über die MQL5-API nutzen können, um tiefere Einblicke in Ihre Marktdaten zu gewinnen.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 27): Erstellen eines Price Action Harmonic Pattern der Krabbe mit visuellem Feedback

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 27): Erstellen eines Price Action Harmonic Pattern der Krabbe mit visuellem Feedback

In diesem Artikel entwickeln wir ein Crab Harmonic Pattern System in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster der Krabbe oder „crab“ mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnisse identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst. Wir integrieren visuelles Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke und Trendlinien, um die Struktur des XABCD-Musters und die Handelsniveaus anzuzeigen.