Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5

In diesem Artikel werden wir den dritten Teil unserer Reise zur Formulierung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors (EA) erkunden und uns dabei speziell auf die Integration von Mean Reversion- und Momentum-Handelsstrategien konzentrieren. Wir werden aufschlüsseln, wie man Kursabweichungen vom Mittelwert (Z-Score) erkennt und darauf reagiert, und wie man das Momentum bei mehreren Devisenpaaren misst, um die Handelsrichtung zu bestimmen.

Die genaue Berechnung der wichtigsten Handelswerte ist ein unverzichtbarer Bestandteil des Arbeitsablaufs eines jeden Händlers. In diesem Artikel werden wir die Integration eines leistungsstarken Dienstprogramms - des Forex-Rechners - in das Handelsverwaltungs-Panel besprechen, wodurch die Funktionalität unseres Multi-Panel-Handelsverwaltungssystems noch erweitert wird. Die effiziente Bestimmung von Risiko, Positionsgröße und potenziellem Gewinn ist bei der Platzierung von Handelsgeschäften von entscheidender Bedeutung, und diese neue Funktion wurde entwickelt, um diesen Prozess innerhalb des Panels schneller und intuitiver zu gestalten. Erforschen Sie mit uns die praktische Anwendung von MQL5 beim Aufbau fortgeschrittener Handelspanels.

Wir setzen die im vorigen Artikel begonnene Arbeit am Aufbau des RefMask3D-Frameworks mit MQL5 fort. Dieser Rahmen wurde entwickelt, um multimodale Interaktion und Merkmalsanalyse in einer Punktwolke umfassend zu untersuchen, gefolgt von der Identifizierung des Zielobjekts auf der Grundlage einer in natürlicher Sprache gegebenen Beschreibung.

Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.

Die Finanzmärkte sind unberechenbar, und Handelsstrategien, die in der Vergangenheit profitabel erschienen, brechen unter realen Marktbedingungen oft zusammen. Das liegt daran, dass die meisten Strategien, wenn sie einmal eingeführt sind, nicht mehr angepasst werden oder aus ihren Fehlern lernen können. Mit Hilfe von Ideen aus der Kontrolltheorie können wir mit Hilfe von Rückkopplungsreglern beobachten, wie unsere Strategien mit den Märkten interagieren und ihr Verhalten auf Rentabilität ausrichten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Hinzufügen eines Feedback-Controllers zu einer einfachen gleitenden Durchschnittsstrategie die Gewinne verbessert, das Risiko reduziert und die Effizienz erhöht, was beweist, dass dieser Ansatz ein großes Potenzial für Handelsanwendungen hat.

In diesem Artikel entwickeln wir ein 5-Drives-Mustersystem in MQL5, das steigende und fallende harmonische 5-Drives-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die A-B-C-D-E-F-Musterstruktur klar darzustellen.

Schließen Sie sich unserer heutigen Diskussion an, wenn wir nach einem algorithmischen Verfahren suchen, mit dem wir die Gesamtzahl der Ausstiege aus Gewinngeschäften minimieren können. Das Problem, mit dem wir konfrontiert waren, ist sehr schwierig, und die meisten Lösungen, die in den Diskussionen in der Gemeinschaft genannt wurden, haben keine festen Regeln. Unser algorithmischer Ansatz zur Lösung des Problems erhöhte die Rentabilität unserer Handelsgeschäft und reduzierte den durchschnittlichen Verlust pro Handelsgeschäft. Es müssen jedoch noch weitere Fortschritte gemacht werden, um alle Handelsgeschäfte, die ausgestoppt werden, vollständig herauszufiltern, aber unsere Lösung ist ein guter erster Schritt, den jeder ausprobieren kann.

In diesem Artikel unternehmen wir den zweiten Versuch, die Veränderungen des Preisniveaus auf einem beliebigen Markt in eine entsprechende Veränderung des Winkels umzuwandeln. Diesmal haben wir einen mathematisch anspruchsvolleren Ansatz gewählt als bei unserem ersten Versuch, und die Ergebnisse, die wir erhalten haben, legen nahe, dass unsere Änderung des Ansatzes die richtige Entscheidung war. Diskutieren Sie heute mit uns, wie wir Polarkoordinaten verwenden können, um den Winkel zu berechnen, der durch Veränderungen der Preisniveaus gebildet wird, und zwar auf sinnvolle Weise, unabhängig davon, welchen Markt Sie gerade analysieren.

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.

Geometrische Muster bieten Händlern eine prägnante Methode zur Interpretation von Kursbewegungen. Viele Analysten zeichnen Trendlinien, Rechtecke und andere Formen mit der Hand und treffen ihre Handelsentscheidungen dann auf der Grundlage der von ihnen gesehenen Formationen. In diesem Artikel untersuchen wir eine automatisierte Alternative: die Nutzung von MQL5 zur Erkennung und Analyse der gängigsten geometrischen Muster. Wir schlüsseln die Methodik auf, erörtern Details der Implementierung und zeigen auf, wie die automatische Mustererkennung die Markteinblicke eines Händlers schärfen kann.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Dieser Artikel zeigt, wie man programmatisch steigende und fallende Muster der Wolfe-Wellen identifiziert und sie mit MQL5 handelt. Wir werden untersuchen, wie man die Strukturen der Wolfe-Wellen programmatisch identifiziert und darauf basierenden Handel mit MQL5 ausführt. Dazu gehören die Erkennung wichtiger Umkehr-Punkte, die Validierung von Musterregeln und die Vorbereitung des EA, um auf die ermittelten Signale zu reagieren.

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.

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.

In diesem Artikel entwickeln wir einen AB=CD Pattern EA in MQL5, der harmonische Auf- und Abwärtsmuster von AB=CD mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Ratios identifiziert und Trades mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte.

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.

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.

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!