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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Automatisierter Grid-Handel mit Limit-Orders an der Moskauer Börse (MOEX)

Automatisierter Grid-Handel mit Limit-Orders an der Moskauer Börse (MOEX)

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines MQL5 Expert Advisor (EA) für MetaTrader 5, der auf MOEX arbeiten soll. Der EA soll eine Grid-Strategie beim Handel auf MOEX mit dem MetaTrader 5 Terminal verfolgen. Der EA schließt Positionen durch Stop-Loss und Take-Profit und entfernt schwebende Aufträge im Falle bestimmter Marktbedingungen.
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Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 05): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (I)

Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 05): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (I)

Es gibt viele Menschen, die keine Ahnung vom Programmieren haben, aber sehr kreativ sind und tolle Ideen haben. Der Mangel an Programmierkenntnissen hindert sie jedoch daran, diese Ideen umzusetzen. Schauen wir uns gemeinsam an, wie man einen Chart Trade mit der MetaTrader 5 Plattform selbst erstellt, als wäre es eine IDE (integrierte Entwicklungsumgebung).
Das MQL5-Kochbuch: Abschwächen der Auswirkungen von Überanpassungen und Umgang mit mangelnden Geboten
Das MQL5-Kochbuch: Abschwächen der Auswirkungen von Überanpassungen und Umgang mit mangelnden Geboten

Das MQL5-Kochbuch: Abschwächen der Auswirkungen von Überanpassungen und Umgang mit mangelnden Geboten

Ganz egal, welche Handelsstrategie Sie anwenden, wird immer die Frage bestehen, welche Parameter gewählt werden sollen, um zukünftige Gewinne zu sichern. Dieser Beitrag liefert ein Beispiel für einen Expert Advisor mit der Möglichkeit, mehrere Symbolparameter gleichzeitig zu optimieren. Diese Methode dient dazu, die Auswirkungen der Überanpassung von Parametern abzuschwächen und mit Situationen umzugehen, in denen die Daten aus einem einzelnen Symbol nicht für eine eingehende Betrachtung ausreichen.
Erstellen eines "Schlangenspiels" in MQL5
Erstellen eines "Schlangenspiels" in MQL5

Erstellen eines "Schlangenspiels" in MQL5

In diesem Beitrag wird ein Beispiel für die Programmierung eines Schlangenspiels vorgestellt. In MQL5 wird die Programmierung von Spielen in erster Linie durch die Ereignisverarbeitungsroutinen ermöglicht. Die objektorientierte Programmierung ist dabei eine große Hilfe. Sie werden in diesem Artikel neben den Ereignisverarbeitungsroutinen auch Anwendungsbeispiele für die Klassen der Standardbibliothek von MQL5 sowie Einzelheiten zu regelmäßig wiederkehrenden Funktionsaufrufen kennen lernen.
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Websockets für MetaTrader 5 — Unter Verwendung der Windows API

Websockets für MetaTrader 5 — Unter Verwendung der Windows API

In diesem Artikel werden wir die WinHttp.dll verwenden, um einen Websocket-Client für MetaTrader 5-Programme zu erstellen. Der Client wird letztendlich als Klasse implementiert und auch gegen die Binary.com Websocket API getestet.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 8): Ein konzeptioneller Sprung

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 8): Ein konzeptioneller Sprung

Wie lassen sich neue Funktionen am einfachsten implementieren? In diesem Artikel gehen wir einen Schritt zurück und dann zwei Schritte vorwärts.
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Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei

Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei

Im Rahmen des Projekts wird Python für Deep Learning-basierte Prognosen auf den Finanzmärkten eingesetzt. Wir werden die Feinheiten des Testens der Leistung des Modells anhand von Schlüsselkennzahlen wie dem mittleren absoluten Fehler (MAE), dem mittleren quadratischen Fehler (MSE) und dem R-Quadrat (R2) erkunden und lernen, wie man alles in eine ausführbare Datei verpackt. Wir werden auch eine ONNX-Modelldatei mit seinem EA erstellen.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 06): Kontoarten (I)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 06): Kontoarten (I)

Heute werden wir sehen, wie man einen Expert Advisor erstellt, der einfach und sicher im automatischen Modus arbeitet. Unser EA in seiner jetzigen Form kann in jeder Situation funktionieren, aber er ist noch nicht bereit für die Automatisierung. Wir müssen noch an ein paar Punkten arbeiten.
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Die Magie der Zeit von Handelsintervallen mit dem Instrument Frames Analyzer

Die Magie der Zeit von Handelsintervallen mit dem Instrument Frames Analyzer

Was ist Frames Analyzer? Dies ist ein Plug-in-Modul für jeden Expert Advisor zur Analyse von Optimierungsframes während der Parameteroptimierung im Strategietester, aber auch außerhalb des Testers, durch Lesen einer MQD-Datei oder einer Datenbank, die unmittelbar nach der Parameteroptimierung erstellt wird. Sie können diese Optimierungsergebnisse mit anderen Nutzern teilen, die über das Tool Frames Analyzer verfügen, um die Ergebnisse gemeinsam zu diskutieren.
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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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ALGLIB Bibliothek für numerische Analysen in MQL5

ALGLIB Bibliothek für numerische Analysen in MQL5

Der Artikel wirft einen kurzen Blick auf die numerische Analysebibliothek ALGLIB 3.19, ihre Anwendungen und neue Algorithmen, die die Effizienz der Finanzdatenanalyse verbessern können.
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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.
Grafisches Interface X: Sortieren, Neuerstellen der Tabelle und Steuerelemente der Zellen (build 11)
Grafisches Interface X: Sortieren, Neuerstellen der Tabelle und Steuerelemente der Zellen (build 11)

Grafisches Interface X: Sortieren, Neuerstellen der Tabelle und Steuerelemente der Zellen (build 11)

Wir fahren fort neue Elemente der Tabellendarstellung hinzuzufügen: Datensortierung, Handhabung der Zahl der Spalten und Zeilen, Setzen des Zelltyps, um dort auch Steuerelemente eintragen zu können.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 18): Neues Auftragssystems (I)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 18): Neues Auftragssystems (I)

Dies ist der erste Teil des neuen Auftragssystems. Seit wir begonnen haben, diesen EA in unseren Artikeln zu dokumentieren, hat er verschiedene Änderungen und Verbesserungen erfahren, wobei das gleiche Modell des Auftragssystems auf dem Chart beibehalten wurde.
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Ein Beispiel für automatisch optimierte Take-Profits und Indikatorparameter mit SMA und EMA

Ein Beispiel für automatisch optimierte Take-Profits und Indikatorparameter mit SMA und EMA

Dieser Artikel stellt einen hochentwickelten Expert Advisor für den Devisenhandel vor, der maschinelles Lernen mit technischer Analyse kombiniert. Es konzentriert sich auf den Handel mit Apple-Aktien und bietet adaptive Optimierung, Risikomanagement und mehrere Strategien. Das Backtesting zeigt vielversprechende Ergebnisse mit hoher Rentabilität, aber auch erheblichen Drawdowns, was auf Potenzial für eine weitere Verfeinerung hinweist.
Grafische Interfaces X: Updates für die Tabellendarstellung und ein optimierter Code (build 10)
Grafische Interfaces X: Updates für die Tabellendarstellung und ein optimierter Code (build 10)

Grafische Interfaces X: Updates für die Tabellendarstellung und ein optimierter Code (build 10)

Wir fahren fort neue Elemente der Tabellendarstellung hinzuzufügen (CCanvasTable). Eine Tabelle ist nun in der Lage: die Zeile unter der Maus hervorzuheben; eine Liste von Icons einer Zelle zuzuweisen und eine Methode aus der Liste ein Icon auszuwählen; die Möglichkeit während der Laufzeit Text einer Zelle zu setzen, zu verändern und noch mehr.
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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.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic

In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.
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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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Beherrschung der Marktdynamik: Erstellen eines Expert Advisors (EA) mit Unterstützungs- und Widerstandsstrategie

Beherrschung der Marktdynamik: Erstellen eines Expert Advisors (EA) mit Unterstützungs- und Widerstandsstrategie

Ein umfassender Leitfaden zur Entwicklung eines automatisierten Handelsalgorithmus auf der Grundlage einer Unterstützungs- und Widerstandsstrategie. Detaillierte Informationen zu allen Aspekten der Erstellung eines Expert Advisors in MQL5 und dem Testen in MetaTrader 5 - von der Analyse des Preisbereichsverhaltens bis zum Risikomanagement.
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Erstellen von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren

Erstellen von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren

In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundsätzen der Erstellung von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren befassen. Wir werden auch sehen, wie man auf die Daten solcher Indikatoren von Expert Advisors und anderen Indikatoren zugreifen kann. Wir werden die Hauptmerkmale der Verwendung von Multi-Indikatoren in Expert Advisors und Indikatoren besprechen und sehen, wie man sie durch nutzerdefinierte Indikatorpuffer darstellen kann.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 16): Praktische Anwendung des Clustering

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 16): Praktische Anwendung des Clustering

Im vorigen Artikel haben wir eine Klasse für das Clustering von Daten erstellt. In diesem Artikel möchte ich Varianten für die mögliche Anwendung der gewonnenen Ergebnisse bei der Lösung praktischer Handelsaufgaben vorstellen.
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Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 1): Erstellen des Panels

Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 1): Erstellen des Panels

In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte bei der Erstellung und Implementierung einer grafischen Nutzeroberfläche (GUI) mit MetaQuotes Language 5 (MQL5) erläutert. Nutzerdefinierte Utility-Panels verbessern die Nutzerinteraktion beim Handel, indem sie gängige Aufgaben vereinfachen und wichtige Handelsinformationen visualisieren. Durch die Erstellung nutzerdefinierter Panels können Händler ihre Arbeitsabläufe straffen und bei Handelsgeschäften Zeit sparen.
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Wie man Smart Money Concepts (SMC) in Verbindung mit dem RSI-Indikator in einen EA integriert

Wie man Smart Money Concepts (SMC) in Verbindung mit dem RSI-Indikator in einen EA integriert

Smart Money Concept (Break Of Structure) in Verbindung mit dem RSI-Indikator, um fundierte automatisierte Handelsentscheidungen auf der Grundlage der Marktstruktur zu treffen.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 07): Kontoarten (II)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 07): Kontoarten (II)

Heute werden wir sehen, wie man einen Expert Advisor erstellt, der einfach und sicher im automatischen Modus arbeitet. Der Händler sollte sich immer darüber im Klaren sein, was der automatische EA tut, sodass er ihn im Falle einer „Entgleisung“ so schnell wie möglich aus dem Chart entfernen und die Kontrolle über die Situation übernehmen kann.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts

In diesem Artikel werde ich die Objektklasse der Charts (das einzelne Chart eines Handelsinstruments) erstellen und die Kollektionsklasse von MQL5-Signalobjekten so verbessern, dass jedes in der Kollektion gespeicherte Signalobjekt alle seine Parameter beim Aktualisieren der Liste aktualisiert.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 14): Datenclustering

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 14): Datenclustering

Es ist mehr als ein Jahr her, dass ich meinen letzten Artikel veröffentlicht habe. Das ist eine ganze Menge Zeit, um Ideen zu überarbeiten und neue Ansätze zu entwickeln. In dem neuen Artikel möchte ich von der bisher verwendeten Methode des überwachten Lernens abweichen. Diesmal werden wir uns mit Algorithmen des unüberwachten Lernens beschäftigen. Wir werden insbesondere einen der Clustering-Algorithmen - K-Means - betrachten.
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Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA

Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA

Wir werden einen einfachen Hedge EA als Basis für unseren fortgeschritteneren Grid-Hedge EA erstellen, der eine Mischung aus klassischen Grid- und klassischen Hedge-Strategien sein wird. Am Ende dieses Artikels werden Sie wissen, wie Sie eine einfache Hedge-Strategie erstellen können, und Sie werden auch erfahren, was die Leute darüber sagen, ob diese Strategie wirklich zu 100 % profitabel ist.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung der Chart-Objektklasse fortsetzen. Ich werde die Liste der Chart-Objekte hinzufügen, die Listen mit den verfügbaren Indikatoren hat.
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Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)

Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)

Dieser Artikel behandelt häufige Anfängerfragen aus MQL5-Foren und zeigt praktische Lösungen auf. Lernen Sie, grundlegende Aufgaben wie Kaufen und Verkaufen, die Kursabfrage der Kerzen und die Verwaltung automatisierter Handelsaspekte wie Handelslimits, Handelszeiträume und Gewinn-/Verlustschwellen durchzuführen. Erhalten Sie eine schrittweise Anleitung, um Ihr Verständnis und Ihre Implementierung dieser Konzepte in MQL5 zu verbessern.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)

Im letzten Artikel haben wir uns mit dem Algorithmus des Autoencoders vertraut gemacht. Wie jeder andere Algorithmus hat auch dieser seine Vor- und Nachteile. In seiner ursprünglichen Implementierung wird der Autoencoder verwendet, um die Objekte so weit wie möglich von der Trainingsstichprobe zu trennen. Dieses Mal werden wir darüber sprechen, wie man mit einigen ihrer Nachteile umgehen kann.
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Charts interessanter machen: Hinzufügen eines Hintergrunds

Charts interessanter machen: Hinzufügen eines Hintergrunds

Viele Arbeitsplätze enthalten ein repräsentatives Bild, das etwas über den Benutzer aussagt. Diese Bilder machen die Arbeitsumgebung schöner und spannender. Sehen wir uns an, wie man die Charts durch Hinzufügen eines Hintergrunds interessanter gestalten kann.
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Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage

Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage

In Fortführung des Themas des vorangegangenen Artikels habe ich mich entschlossen, eine flexiblere und funktionellere Vorlage zu erstellen, die über größere Möglichkeiten verfügt und sowohl in der Freiberuflichkeit als auch als Basis für die Entwicklung von Mehrwährungs- und Mehrperioden-EAs mit der Fähigkeit zur Integration mit externen Lösungen effektiv genutzt werden kann.
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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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Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten

Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten

Stellen Sie sich vor, dass Sie Daten verwenden können, die nicht im MetaTrader zu finden sind, sondern nur von Indikatoren der Preisanalyse und der technischen Analyse stammen. Stellen Sie sich nun vor, dass Sie auf Daten zugreifen können, die Ihre Handelskraft um ein Vielfaches erhöhen. Sie können die Leistung der MetaTrader-Software vervielfachen, wenn Sie den Output anderer Software, Makro-Analysemethoden und hochentwickelte Tools über die ​API-Daten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie APIs nutzen können und stellen Ihnen nützliche und wertvolle API-Datendienste vor.
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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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Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 8): Programmverbesserungen und Korrekturen

Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 8): Programmverbesserungen und Korrekturen

Das Programm wurde aufgrund von Kommentaren und Wünschen von Nutzern und Lesern dieser Artikelserie geändert. Dieser Artikel enthält eine neue Version des Auto-Optimierers. Diese Version implementiert gewünschte Funktionen und bietet weitere Verbesserungen, die ich bei der Arbeit mit dem Programm gefunden habe.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)

In diesem Artikel werden wir das gesamte Wissen aus dieser Serie in die Praxis umsetzen. Wir werden endlich ein 100%ig automatisiertes und funktionierendes System aufbauen. Aber vorher müssen wir noch ein letztes Detail klären.