Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

Convolutional Neural Networks sind ein weiterer Algorithmus des maschinellen Lernens, der sich darauf spezialisiert hat, mehrdimensionale Datensätze in ihre wichtigsten Bestandteile zu zerlegen. Wir sehen uns an, wie dies typischerweise erreicht wird, und untersuchen eine mögliche Anwendung für Händler in einer anderen Signalklasse des MQL5-Assistenten.

Der Ichimoku-Kinko-Hyo-Indikator und der Oszillator ADX-Wilder sind ein Paar, das ergänzend in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Das Ichimoku hat viele Facetten, aber in diesem Artikel verlassen wir uns hauptsächlich auf seine Fähigkeit, Unterstützungs- und Widerstandsniveaus zu definieren. Inzwischen verwenden wir auch den ADX, um unseren Trend zu definieren. Wie üblich verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu erstellen und zu testen.

Dieser Artikel zeigt Anfängern, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 erstellt, der auf Basis der Erkennung von Chart-Mustern mit Trendlinienausbrüchen und Umkehrungen handelt. Indem der Leser lernt, wie man Trendlinienwerte dynamisch abruft und mit der Preisaktion vergleicht, wird er in der Lage sein, EAs zu entwickeln, die in der Lage sind, Chart-Muster wie steigende und fallende Trendlinien, Kanäle, Keile, Dreiecke und mehr zu erkennen und zu handeln.

Tauchen Sie ein in das Herz der neuronalen Netze, indem wir die Optimierungsalgorithmen, die innerhalb des neuronalen Netzes verwendet werden, entmystifizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Schlüsseltechniken Sie das volle Potenzial neuronaler Netze ausschöpfen und Ihre Modelle zu neuen Höhen der Genauigkeit und Effizienz führen können.

In diesem Artikel wird erklärt, wie man einen Expert Advisor (EA) erstellt, der mit Chart-Objekten, insbesondere Trendlinien, interagiert, um Ausbruchs- und Umkehrmöglichkeiten zu erkennen und zu handeln. Sie werden lernen, wie der EA gültige Signale bestätigt, die Handelsfrequenz verwaltet und die Konsistenz mit den vom Nutzer ausgewählten Strategien aufrechterhält.

In diesem Artikel erstellen wir eine Multi-Symbol-Handelsstrategie, die CCI- und AO-Indikatoren verwendet, um Trendumkehrungen zu erkennen. Wir behandeln seinen Entwurf, die MQL5-Implementierung und den Backtest-Prozess. Der Artikel schließt mit Tipps zur Leistungssteigerung.

Erstellen eines Handelsjournals mit MetaTrader und Google-Tabellen! Sie lernen, wie Sie Ihre Handelsdaten über HTTP POST synchronisieren und über HTTP-Anfragen abrufen können. Am Ende haben Sie ein Handelsjournal, das Ihnen hilft, Ihre Geschäfte effektiv und effizient zu überblicken.

In diesem Artikel entwickeln wir das Handelssystem der Candle Range Theory (CRT, Theorie des Kerzenbereichs) in MQL5, das Akkumulationsbereiche auf einem bestimmten Zeitrahmen identifiziert, Durchbrüche mit Manipulationstiefenfilterung erkennt und Umkehrungen für Einstiegsgeschäfte in der Distributionsphase bestätigt. Das System unterstützt dynamische oder statische Stop-Loss- und Take-Profit-Berechnungen auf der Grundlage von Risiko-Ertrags-Verhältnissen, optionale Trailing-Stops und Positionslimits pro Richtung für ein kontrolliertes Risikomanagement.

In diesem Artikel wird die klassische Strategie des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten wieder aufgegriffen und untersucht, warum sie in bewegten, schnelllebigen Märkten oft scheitert. Es werden fünf alternative Filtermethoden vorgestellt, die die Signalqualität verbessern und schwache oder unrentable Handelsgeschäfte entfernen sollen. Die Diskussion zeigt, wie statistische Modelle lernen und Fehler korrigieren können, die der menschlichen Intuition und traditionellen Regeln entgehen. Die Leser erhalten ein besseres Verständnis dafür, wie man eine veraltete Strategie modernisieren kann und welche Fallstricke es gibt, wenn man sich bei der Finanzmodellierung ausschließlich auf Kennzahlen wie den RMSE verlässt.

Der Handel mit mehreren Währungen ist nicht standardmäßig verfügbar, wenn ein Expertenberater über den Assistenten zusammengestellt wird. Wir untersuchen 2 mögliche Hacks, die Händler machen können, wenn sie ihre Ideen mit mehr als einem Symbol gleichzeitig testen wollen.

In diesem Beitrag befassen wir uns mit einem wichtigen Schritt der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der zunehmend an Bedeutung gewinnt. Pipelines für die Datenvorverarbeitung. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um eine rationalisierte Abfolge von Datenumwandlungsschritten, mit denen Rohdaten aufbereitet werden, bevor sie in ein Modell eingespeist werden. So uninteressant dies für den Laien auch erscheinen mag, diese „Datenstandardisierung“ spart nicht nur Trainingszeit und Ausführungskosten, sondern trägt auch zu einer besseren Generalisierung bei. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf einige SCIKIT-LEARN Vorverarbeitungsfunktionen, und während wir den MQL5-Assistenten nicht ausnutzen, werden wir in späteren Artikeln darauf zurückkommen.