Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5
Expert Advisors erfüllen unterschiedliche Funktionen auf der Plattform MetaTrader. Handelroboter können Finanzinstrumente rund um die Uhr verfolgen, Trades kopieren, Berichte erstellen und abschicken, sogar dem Händler eine speizielle auf seine Bestellung entwickelte grafische Benutzeroberfläche bieten.
In den Artikeln sind Programmierverfahren, mathematische Ideen für Datenverarbeitung, Ratschläge für Erstellung und Bestellung von Handelsrobotern.
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Wiederverwendung von ungültig gemachten Orderblöcken als Mitigation Blocks (SMC)
In diesem Artikel untersuchen wir, wie zuvor für ungültig erklärte Orderblöcke als Mitigation Blocks innerhalb von Smart Money Concepts (SMC) wiederverwendet werden können. Diese Zonen zeigen, wo institutionelle Händler nach einer fehlgeschlagenen Auftragssperre wieder in den Markt einsteigen, und bieten Bereiche mit hoher Wahrscheinlichkeit für eine Fortsetzung des Handels im vorherrschenden Trend.
Neuronale Netze im Handel: Verwenden von Sprachmodellen für die Zeitreihenprognose
Wir untersuchen weiterhin Modelle zur Zeitreihenprognose. In diesem Artikel machen wir uns mit einem komplexen Algorithmus vertraut, der auf der Verwendung eines vortrainierten Sprachmodells basiert.
Neuronale Netze im Handel: Hyperbolisches latentes Diffusionsmodell (HypDiff)
Der Artikel befasst sich mit Methoden zur Kodierung von Ausgangsdaten im hyperbolischen latenten Raum durch anisotrope Diffusionsprozesse. Dies trägt dazu bei, die topologischen Merkmale der aktuellen Marktsituation genauer zu erfassen und die Qualität der Analyse zu verbessern.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 52): Accelerator Oszillator
Der Accelerator Oszillator ist ein weiterer Indikator von Bill Williams, der die Beschleunigung der Preisdynamik und nicht nur ihr Tempo verfolgt. Ähnlich wie der Awesome Oszillator, den wir in einem kürzlich erschienenen Artikel besprochen haben, versucht er, die Verzögerungseffekte zu vermeiden, indem er sich mehr auf die Beschleunigung als auf die Geschwindigkeit konzentriert. Wir untersuchen wie immer, welche Muster wir daraus ableiten können und welche Bedeutung sie für den Handel mit einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor haben könnten.
Neuronale Netze im Handel: Kontrollierte Segmentierung
In diesem Artikel wird eine Methode zur Analyse komplexer multimodaler Interaktionen und zum Verstehen von Merkmalen erörtert.
Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit
Wir laden Sie ein, einen Rahmen zu erkunden, der Wavelet-Transformationen und ein Multitasking-Selbstaufmerksamkeitsmodell kombiniert, um die Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit von Prognosen unter volatilen Marktbedingungen zu verbessern. Die Wavelet-Transformation ermöglicht die Zerlegung der Renditen von Vermögenswerten in hohe und niedrige Frequenzen, wodurch langfristige Markttrends und kurzfristige Schwankungen sorgfältig erfasst werden.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 7): Vorbereitung auf Strategietests mit der ressourcenbasierten Analyse von Nachrichtenereignissen
In diesem Artikel bereiten wir unser MQL5-Handelssystem für Strategietests vor, indem wir Wirtschaftskalenderdaten als Ressource für nicht-live Analysen einbinden. Wir implementieren das Laden von Ereignissen und die Filterung nach Zeit, Währung und Auswirkung und validieren sie dann im Strategy Tester. Dies ermöglicht effektive Backtests von nachrichtengesteuerten Strategien.
Einführung in MQL5 (Teil 26): Aufbau eines EAs mit Hilfe von Unterstützungs- und Widerstandszonen
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MQL5 Expert Advisor erstellen, der automatisch Unterstützungs- und Widerstandszonen erkennt und darauf basierende Handelsgeschäfte ausführt. Sie werden lernen, wie Sie Ihren EA so programmieren, dass er diese wichtigen Marktniveaus identifiziert, die Preisreaktionen überwacht und Handelsentscheidungen ohne manuelle Eingriffe trifft.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 43): Adaptive lineare Regressionskanalstrategie
In diesem Artikel implementieren wir ein adaptives lineares Regressionskanalsystem in MQL5, das automatisch die Regressionslinie und den Standardabweichungskanal über einen nutzerdefinierten Zeitraum berechnet, nur aktiviert wird, wenn die Steigung einen Mindestschwellenwert überschreitet, um einen klaren Trend zu bestätigen, und den Kanal dynamisch neu erstellt oder erweitert, wenn der Preis um einen konfigurierbaren Prozentsatz der Kanalbreite ausbricht.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 29): Erstellung eines Preisaktionssystems mit dem harmonischen Muster von Gartley
In diesem Artikel entwickeln wir ein System des Gartley-Musters in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster von Gartley mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die XABCD-Musterstruktur klar darzustellen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 79): Verwendung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator mit überwachtem Lernen
Im letzten Beitrag haben wir die Paarung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator in ihrer typischen Einstellung der von ihnen erzeugten Rohsignale betrachtet. Diese beiden Indikatoren sind als Trend- bzw. Volumenindikatoren zu verstehen. Im Anschluss an diesen Teil untersuchen wir die Auswirkungen, die das überwachte Lernen auf die Verbesserung einiger der von uns untersuchten Merkmalsmuster haben kann. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der mit Kernelregression und Skalarproduktähnlichkeit arbeitet, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie immer tun wir dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 80): Verwendung von Ichimoku-Muster und des ADX-Wilder mit TD3 Reinforcement Learning
Dieser Artikel schließt an Teil 74 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des überwachten Lernens untersuchten, und verlagert den Schwerpunkt auf das Bestärkende Lernen. Ichimoku und ADX bilden eine komplementäre Kombination von Unterstützungs-/Widerstandskartierung und Trendstärkemessung. In dieser Folge wird gezeigt, wie der Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithmus mit diesem Indikatorensatz verwendet werden kann. Wie bei früheren Teilen der Serie erfolgt die Implementierung in einer nutzerdefinierten Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde, was eine problemlose Zusammenstellung von Expert Advisors ermöglicht.
Markets Positioning Codex in MQL5 (Teil 2): Bitweises Lernen, mit Multi-Patterns für Nvidia
Wir setzen unsere neue Serie zur Marktpositionierung fort, in der wir bestimmte Vermögenswerte mit spezifischen Handelsrichtungen in überschaubaren Testfenstern untersuchen. Wir begannen mit der Betrachtung der Aktie von Nvidia Corp. im letzten Artikel, in dem wir 5 Signalmuster aus der komplementären Paarung von RSI und DeMarker-Oszillator behandelten. In diesem Artikel befassen wir uns mit den verbleibenden 5 Mustern und gehen auch auf die Optionen mit mehreren Mustern ein, die nicht nur ungebundene Kombinationen aller zehn Muster, sondern auch spezielle Kombinationen von nur einem Paar umfassen.
Marktpositionierungskodex für den VGT mit Kendall’schen Tau und Distanzkorrelation
In diesem Artikel wollen wir untersuchen, wie ein komplementäres Indikatorpaar zur Analyse der jüngsten 5-Jahres-Historie des Vanguard Information Technology Index Fund ETF verwendet werden kann. Durch die Betrachtung von zwei Algorithmen, dem Kendall’schen Tau und der Distance-Korrelation, versuchen wir nicht nur ein ideales Indikatorpaar für den Handel mit dem VGT auszuwählen, sondern auch geeignete Signalmuster-Paarungen dieser beiden Indikatoren.
Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agent Self-Adaptive Modell (letzter Teil)
Im vorangegangenen Artikel haben wir das adaptive Multi-Agenten-System MASA vorgestellt, das Reinforcement-Learning-Ansätze und selbstanpassende Strategien kombiniert und so ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risiko unter turbulenten Marktbedingungen ermöglicht. Wir haben die Funktionalität der einzelnen Agenten in diesem Rahmen aufgebaut. In diesem Artikel setzen wir die begonnene Arbeit fort und bringen sie zu einem logischen Abschluss.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Gator- und AD-Oszillator-Strategien für Marktresilienz
Der Artikel stellt die zweite Hälfte eines strukturierten Ansatzes für den Handel mit dem Gator Oscillator und der Akkumulation/Distribution vor. Durch die Einführung von fünf neuen Mustern zeigt der Autor, wie man falsche Bewegungen herausfiltert, frühe Kehrtwendungen erkennt und Signale über verschiedene Zeitrahmen hinweg abgleicht. Mit klaren Programmierbeispielen und Leistungstests verbindet das Material Theorie und Praxis für MQL5-Entwickler.
Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 22): Beginn des Übergangs zum Hot-Swapping von Einstellungen
Wenn wir die periodische Optimierung automatisieren wollen, müssen wir über automatische Aktualisierungen der Einstellungen der bereits auf dem Handelskonto laufenden EAs nachdenken. Dies sollte es uns auch ermöglichen, den EA im Strategietester laufen zu lassen und seine Einstellungen in einem einzigen Durchgang zu ändern.
MQL5-Werkzeuge für den Handel (Teil 12): Erweiterung des Korrelationsmatrix-Dashboards um interaktive Funktionen
In diesem Artikel erweitern wir das Dashboard für die Korrelationsmatrix in MQL5 um interaktive Funktionen wie das Ziehen des Panels, Minimieren/Maximieren, Hover-Effekte auf Schaltflächen und Zeitrahmen sowie die Behandlung von Mausereignissen für ein verbessertes Nutzungserlebnis. Wir ergänzen eine Sortierung der Symbole nach durchschnittlicher Korrelationsstärke in auf- und absteigender Reihenfolge, schalten zwischen der Matrixdarstellung der Korrelationen und den p-Werten um und integrieren einen Wechsel zwischen hellen und dunklen Farbschemen mit dynamischen Farbaktualisierungen.
Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (letzter Teil)
Wir erforschen weiterhin den innovativen Chimera-Rahmen – ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netzwerktechnologien zur Analyse mehrdimensionaler Zeitreihen nutzt. Diese Methode bietet eine hohe Vorhersagegenauigkeit bei geringen Rechenkosten.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 58): Reinforcement Learning (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern
Der gleitende Durchschnitt und der Stochastik-Oszillator sind sehr gebräuchliche Indikatoren, deren kollektive Muster wir im vorangegangenen Artikel mittels eines überwachten Lernnetzwerks untersucht haben, um zu sehen, welche „Muster haften bleiben“ würden. Wir gehen mit unseren Analysen aus diesem Artikel noch einen Schritt weiter, indem wir die Auswirkungen des Reinforcement Learnings auf die Leistung untersuchen, wenn es mit diesem trainierten Netz eingesetzt wird. Die Leser sollten beachten, dass sich unsere Tests auf ein sehr begrenztes Zeitfenster beziehen. Nichtsdestotrotz nutzen wir weiterhin die minimalen Programmieranforderungen, die der MQL5-Assistent bietet, um dies zu zeigen.
Neuronale Netze im Handel: Hierarchische Vektortransformer (HiVT)
Wir laden Sie ein, die Methode Hierarchical Vector Transformer (HiVT) kennenzulernen, die für die schnelle und genaue Vorhersage von multimodalen Zeitreihen entwickelt wurde.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 15): Identifizierung linearer Systeme
Es kann schwierig sein, Handelsstrategien zu verbessern, weil wir oft nicht ganz verstehen, was die Strategie falsch macht. In dieser Diskussion führen wir die lineare Systemidentifikation ein, ein Teilgebiet der Kontrolltheorie. Lineare Rückkopplungssysteme können aus Daten lernen, um die Fehler eines Systems zu erkennen und sein Verhalten auf die gewünschten Ergebnisse auszurichten. Auch wenn diese Methoden keine vollständig interpretierbaren Erklärungen liefern, sind sie doch weitaus wertvoller, als überhaupt kein Kontrollsystem zu haben. Lassen Sie uns die Identifizierung linearer Systeme untersuchen und beobachten, wie sie uns als algorithmische Händler helfen kann, die Kontrolle über unsere Handelsanwendungen zu behalten.
Vom Neuling zum Experten: Handel mit dem RSI unter Berücksichtigung der Struktur des Marktes
In diesem Artikel werden wir praktische Techniken für den Handel mit dem Relative Strength Index (RSI) Oszillator mit Marktstruktur untersuchen. Wir werden uns auf Kanal-Preisaktionsmuster konzentrieren, wie sie typischerweise gehandelt werden und wie MQL5 zur Verbesserung dieses Prozesses eingesetzt werden kann. Am Ende werden Sie über ein regelbasiertes, automatisiertes Channel-Trading-System verfügen, mit dem Sie Gelegenheiten zur Trendfortsetzung mit größerer Präzision und Beständigkeit nutzen können.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 18): Suche nach Kerzenmustern
Dieser Artikel hilft neuen Community-Mitgliedern, ihre eigenen Kerzenmuster zu suchen und zu entdecken. Die Beschreibung dieser Muster kann entmutigend sein, da sie eine manuelle Suche und kreative Identifizierung von Verbesserungen erfordert. Hier stellen wir die Engulfing-Kerzen vor und zeigen, wie es für profitablere Handelsanwendungen verbessert werden kann.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 42): Sitzungsbasiertes System des Opening Range Breakout (ORB)
In diesem Artikel erstellen wir das vollständig anpassbare sitzungsbasierte System des Opening Range Breakout (ORB) in MQL5, mit dem wir eine beliebige Startzeit der Sitzung und die Dauer der Spanne festlegen können, das Hoch und Tief dieser Eröffnungsperiode automatisch berechnet und nur bestätigte Ausbrüche in die Richtung der Bewegung handelt.
Neuronale Netze im Handel: Ein multimodaler, werkzeuggestützter Agent für Finanzmärkte (FinAgent)
Wir laden Sie ein, FinAgent kennenzulernen, ein multimodales Finanzhandelsagenten-Framework zur Analyse verschiedener Datentypen, die die Marktdynamik und historische Handelsmuster widerspiegeln.
Der Header im Connexus (Teil 3): Die Verwendung von HTTP-Headern für Anfragen beherrschen
Wir entwickeln die Connexus-Bibliothek weiter. In diesem Kapitel wird das Konzept der Header im HTTP-Protokoll erläutert. Es wird erklärt, was sie sind, wozu sie dienen und wie man sie in Anfragen verwendet. Wir behandeln die wichtigsten Header, die bei der Kommunikation mit APIs verwendet werden, und zeigen praktische Beispiele, wie sie in der Bibliothek konfiguriert werden können.
Anfragen in Connexus (Teil 6): Erstellen einer HTTP-Anfrage und -Antwort
In diesem sechsten Artikel der Connexus-Bibliotheksreihe befassen wir uns mit einer vollständigen HTTP-Anfrage, wobei jede Komponente, aus der eine Anfrage besteht, behandelt wird. Wir werden eine Klasse erstellen, die den Anfrage als Ganzes repräsentiert, was uns helfen wird, die zuvor erstellten Klassen zusammenzuführen.
Codex-Pipelines: Von Python zu MQL5 für die Indikatorauswahl – eine Multi-Quartal-Analyse des FXI ETF
Wir setzen unseren Blick darauf fort, wie MetaTrader außerhalb seiner „Komfortzone“ für den Devisenhandel eingesetzt werden kann, indem wir einen weiteren handelbaren Vermögenswert in Form des FXI ETFs betrachten. Im Gegensatz zum letzten Artikel, in dem wir versucht haben, „zu viel“ zu tun, indem wir uns nicht nur mit der Auswahl von Indikatoren, sondern auch mit der Kombination von Indikatormustern beschäftigt haben, werden wir in diesem Artikel etwas flussaufwärts schwimmen und uns mehr auf die Auswahl von Indikatoren konzentrieren. Unser Endprodukt ist als eine Art Pipeline gedacht, die dabei helfen kann, Indikatoren für verschiedene Vermögenswerte zu empfehlen, vorausgesetzt, wir verfügen über einen angemessenen Teil ihrer Kurshistorie.
Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit (letzter Teil)
Im vorangegangenen Artikel haben wir die theoretischen Grundlagen erforscht und mit der Umsetzung der Ansätze des Systems Multitask-Stockformer begonnen, das die Wavelet-Transformation und das Self-Attention-Multitask-Modell kombiniert. Wir fahren fort, die Algorithmen dieses Rahmens zu implementieren und ihre Effektivität anhand realer historischer Daten zu bewerten.
Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells (letzter Teil)
Wir erforschen weiterhin ein auf ResNeXt basierendes Multitasking-Lernsystem, das sich durch Modularität, hohe Recheneffizienz und die Fähigkeit, stabile Muster in Daten zu erkennen, auszeichnet. Die Verwendung eines einzigen Encoders und spezieller „Köpfe“ verringert das Risiko einer Überanpassung des Modells und verbessert die Qualität der Prognosen.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (II)
In diesem Artikel werden wir die neue Strategie mit dem erstellten automatischen Optimierungssystem verbinden. Schauen wir uns an, welche Änderungen am EA für die Erstellung des Optimierungsprojekts sowie an den EAs der zweiten und dritten Stufe vorgenommen werden müssen.
Einführung in MQL5 (Teil 28): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (II)
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von APIs und der Funktion WebRequest in MQL5 Preisdaten von externen Plattformen abrufen und extrahieren können. Sie lernen, wie URLs strukturiert sind, wie API-Antworten formatiert werden, wie man Serverdaten in lesbare Strings umwandelt und wie man bestimmte Werte aus JSON-Antworten identifiziert und extrahiert.
Connexus Observer (Teil 8): Hinzufügen eines Request Observer
In diesem letzten Teil unserer Connexus-Bibliotheksreihe haben wir uns mit der Implementierung des Observer-Patterns sowie mit wesentlichen Refactorings von Dateipfaden und Methodennamen beschäftigt. Diese Serie umfasst die gesamte Entwicklung von Connexus, das die HTTP-Kommunikation in komplexen Anwendungen vereinfachen soll.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 9): Entwicklung eines Ersteinrichtungsassistenten für Expert Advisors mit scrollbarem Leitfaden
In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5-Erstanwender-Setup-Assistenten für Expert Advisors mit einem scrollbaren Leitfaden mit interaktivem Dashboard, dynamischer Textformatierung und visuellen Steuerelementen wie Schaltflächen und Kontrollkästchen, die es dem Anwender ermöglichen, Anweisungen zu navigieren und Handelsparameter effizient zu konfigurieren. Die Nutzer des Programms erhalten einen Einblick in die Funktionsweise des Programms und in die ersten Schritte, die sie unternehmen müssen, ähnlich wie bei einem Orientierungsmodell.
Ereignisgesteuerte Architektur in MQL5: Wie aus einem Expert Advisor ein vollwertiges Handelssystem wird
Der Artikel widmet sich der ereignisgesteuerten Architektur in MQL5 und beschreibt den Übergang vom monolithischen OnTick-Modell zur verteilten Verarbeitung. Wir werden uns mit vordefinierten und nutzerdefinierten Ereignissen, Diensten und Nachrichtenaustausch zwischen Programmen sowie mit häufigen Architekturfehlern befassen. Ein praktisches Beispiel zeigt, wie die Interaktionen zwischen Indikatoren und einem EA organisiert werden können, um die Last zu verringern, die Lesbarkeit zu verbessern und die Wartung zu vereinfachen.
Neuronale Netze im Handel: Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++)
Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++) kombinieren die Vorteile verschiedener Architekturen, um eine realitätsnahe Datenanalyse und optimierte Rechenkosten zu ermöglichen. Diese Modelle passen sich effektiv an dynamische Marktdaten an und verbessern die Darstellung und Verarbeitung von Finanzinformationen.
Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)
In diesem Artikel setzen wir die Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 fort, indem wir Kerzendaten aus einer externen Quelle abrufen. Wir konzentrieren uns auf die Aufteilung der Serverantwort, die Bereinigung der Daten und die Extraktion wesentlicher Elemente wie Eröffnungszeit und OHLC-Werte für mehrere Tageskerzen, um die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten.
Vom Neuling zum Experten: Navigieren durch die Unregelmäßigkeiten des Marktes
Die Marktregeln entwickeln sich ständig weiter, und viele einst verlässliche Grundsätze verlieren allmählich ihre Wirksamkeit. Was in der Vergangenheit funktioniert hat, funktioniert auf Dauer nicht mehr. Die heutige Diskussion konzentriert sich auf die Wahrscheinlichkeitsbereiche und darauf, wie diese zur Steuerung von Marktunregelmäßigkeiten genutzt werden können. Wir werden MQL5 nutzen, um einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, selbst unter den unruhigsten Marktbedingungen effektiv zu handeln. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 97): Modelle mit MSFformer trainieren
Bei der Erforschung verschiedener Modellarchitekturen wird dem Prozess des Modelltrainings oft nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel möchte ich diese Lücke schließen.