Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

Dieser Artikel behandelt das Erstellen eines Order-Managers für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Der Order-Manager ist verantwortlich, für beide Versionen die Positionen eines Experten zu öffnen oder zu schließen, und die jeweiligen Datensätze für eine weitere Verwendung aktuell zu halten.

Im Artikel wurde der Prozess der Entwicklung und der Realisierung des Klasse-Signalgebers auf der Grundlage der Pivots dargestellt — der Wendeebenen. Auf der Grundlage dieser Klasse wird die Strategie unter Verwendung der Standardbibliothek gebaut. Es werden die Möglichkeiten der Entwicklung der Pivots-Strategie durch das Hinzufügen der Filter betrachtet.

Im Artikel wird ein einfacher Emulator der MetaTrader 5 Handelsumgebung für den MetaTrader 4 vorgestellt. Mithilfe des Emulators werden Handelsklassen der Standardbibliothek übertragen und angepasst. Dementsprechend können die Expert Advisors, die MetaTrader 5 Wizard erzeugt, in MetaTrader 4 kompiliert und unverändert gestartet werden.

Im Artikel wurde eine kurze Übersicht 10 Trend-Strategien zusammengefasst, wurde ihren Test, ihre vergleichende Analyse durchgeführt. Aufgrund der erhaltenen Ergebnisse wurde die allgemeine Schlussfolgerung über die Zweckmäßigkeit, die Vorteile und die Nachteile des Handels nach dem Trend gezogen.

Bei der Automatisierung von Handelsstrategien, die grafische Muster verwenden, ist es notwendig, Extremwerte auf den Charts für eine weitere Verarbeitung und Interpretation zu ermitteln. Bestehende Tools bieten nicht immer diese Möglichkeit. Die im Artikel beschriebenen Algorithmen erlauben es, alle Extremwerte auf den Charts zu ermitteln. Die entwickelten Tools sind effektiv sowohl in einem Trend, als auch in einem Seitwärtsmarkt. Die erhaltenen Ergebnisse hängen von der gewählten Timeframe ab und werden nur durch den angegebenen Rückgang definiert.

In diesem Artikel wurden Regeln der Handelsstrategien Turtle Soup und Turtle Soup Plus One aus dem Buch Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies von Linda Raschke und Laurence Connors formuliert und programmiert. Die im Buch beschriebenen Strategien sind relativ populär, man sollte aber beachten, dass die Autoren diese Strategien anhand eines 15...20 Jahre alten Marktverhaltens entwickelt haben.

Ist es möglich, einen Expert Advisor zu erstellen, der nach Befehlen des Codes Kriterien für das Eröffnen und Schließen von Positionen in bestimmten Abständen optimieren würde? Was geschieht, wenn ein neuronales Netz als Modul (mehrschichtiges Perzeptron), das Historie analysiert und Strategie bewertet, im Expert Advisor implementiert wird? Wir können den Expert Advisor das neuronale Netz jeden Monat (jede Woche, jeden Tag oder jede Stunde) optimieren und die Arbeit anschließend fortsetzen lassen. Auf diese Weise kann ein selbstoptimierender Expert Advisor entwickelt werden.

MetaTrader 4 und MetaTrader 5 verwenden unterschiedliche Konventionen, um den Handel durchzuführen. Dieser Artikel diskutiert die Möglichkeit, mit einem Klassenobjekt die Aufgaben des Handels mit den Server durchzuführen, unabhängig davon, auf welcher Handelsplattform oder in welchem Modus ein Cross-Plattform Expert Advisor arbeitet.

Der Artikel beschreibt den Prozess der Entwicklung und Implementierung einer Klasse, die Signale auf der Basis gleitender Kanäle entwickelt. Auf der Basis dieser Signale, werden wir eine Handelsstrategie erstellen. Es werden die Klassen der Standardbibliothek zur Erstellung der abgeleiteten Unterklassen verwendet.

Es gibt einige Komponenten in der Standardbibliothek von MQL5, die für eine MQL4-Version eines Cross-Plattform Expert Advisors hilfreich sein könnten. Dieser Artikel befasst sich mit einem Verfahren zur Herstellung von bestimmten Komponenten aus der Standardbibliothek von MQL5, das sie kompatibel für den Kompiler der Programmiersprache MQL4 macht.

Dieser Artikel erläutert eine Methode, durch die leichter und schneller Cross-Plattform Expert Advisors entwickelt werden können. Die vorgeschlagene Methode vereinigt die Funktionen beider Versionen in einer einzigen Klasse, und trennt die Umsetzung der abgeleiteten Klassen für die inkompatible Funktionen.

Alle Markets Produkte vor der Veröffentlichung bestehen eine obligatorische vorläufige Überprüfung, um eine Standarte Qualität zu haben. In diesem Artikel werden wir von den häufigsten Fehlern erzählen, die die Hersteller in den Handelsrobotern und den technischen Indikatoren machen. Auch werden wir zeigen, wie man sein Produkt vor der Sendung in Market selbständig überprüfen soll.

Viele Trader auf der Moskauer Börse möchten ihre Handelsalgorithmen automatisieren, aber wissen nicht, womit anfangen. Die Sprache MQL5 bietet nicht nur den riesigen Satz der Handelsfunktionen an, sondern auch die einsatzbereiten Klassen, die die ersten Schritte in Algotrading maximal erleichtern.

Beim Abonnieren zu Signalen kann eine solche Situation auftreten: Ihre Hebelwirkung im Trading-Konto ist 1:100, der Anbieter hat einen Hebel von 1: 500 und handelt mit einem minimalen Lot, und Ihre Handelsbilanzen handeln nahezu gleich - mit dem Abbildungsverhältnis zwischen 10% und 15%. In diesem Artikel erfahren Sie, wie in diesem Fall das Abbildungsverhältnis erhöhen kann.

Im Artikel werden die Hauptprinzipien betrachtet, die in den Evolutionsalgorithmen versetzt sind, auch ihre Arten und die Besonderheiten. Auf dem Beispiel des einfachen Experten mit Hilfe der Experimente wird es vorgeführt, was unserem Handelnsystem die Anwendung der Optimierung geben kann. Wir betrachten die Programm-Pakete, die genetische, evolutionäre und andere Arten der Optimierung realisieren und führen die Anwendungsbeispiele bei einer Optimierung eines Prädiktor-Satzes und bei einer Optimierung des Handelnsystems hin.

Die Anzahl der Handelsroboter für die Arbeit an Devisenmärkten nimmt in den letzten Jahren lawinenartig zu. In den Robotern werden verschiedene Konzepte und Strategien umgesetzt, keinem ist aber bis jetzt gelungen, eine gewinnsichere künstliche Intelligenz zu entwilckeln. Aus diesem Grund bleiben viele Trader manuellem Handel treu. Aber auch für sie werden Assistenten, die sogenannten Trading Panels erstellt. Dieser Artikel stellt ein Beispiel für die Erstellung eines solchen Panels von Grund auf dar.

Dieser Artikel zeigt anhand eines Beispiels die Implementierung eines Expert Advisors, dessen Parameter vom Bedienfeld aus kontrolliert werden können. Bei einer spontanen Änderung der Parameter schreibt der Expert Advisor die Werte vom Infofeld in eine Datei, um sie später von dieser Datei zu lesen und sie im Feld darzustellen. Dieser Artikel ist interessant für alle, die manuell oder semi-automatisch handeln wollen.

Support Vector Machines wurden lange in Bereichen wie Bioinformatik und angewandter Mathematik verwendet, um komplexe Datensätze zu evaluieren und nützliche Muster für die Datenklassifikation zu extrahieren. In diesem Artikel wird besprochen, was eine Support Vector Machine ist, wie sie arbeitet und warum sie so nützlich bei der Extraktion komplexer Muster ist. Danach werden wir untersuchen, wie sie auf dem Markt angewandt werden können und vielleicht beim Handeln Ratschläge geben. Mit dem "Support Vector Machine Learning Tool" bietet der Artikel Beispiele, anhand derer Leser mit ihrem eigenen Handeln experimentieren können.

Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

Dieser Artikel soll Sie damit vertraut machen, wie Sie von Grund auf einen objektorientierten Expert Advisor konstruieren: und zwar beginnend mit der theoretischen Konzeption bis hin zur praktischen Programmierung eines MQL5-EAs. Ich persönliche vertrete die Einstellung, dass nichts über die Learning-by-Doing-Methode geht. Ich werde Ihnen daher anhand eines praktischen Beispiels vorführen, wie Sie Ihre Ideen ordnen können, um Ihren Forex-Roboter mit einem Code zu versehen. Ich habe außerdem die Absicht, Ihnen einige OO-, also objektorientierte Prinzipien näherzubringen.

Dieser Artikel befasst sich mit einer Methode zur automatischen Generierung von auf einem neuronalen Netzwerk basierenden EAs mithilfe des MQL5-Assistenten und Hlaiman EA Generator. Er zeigt Ihnen, wie Sie ganz einfach mit neuronalen Netzwerken arbeiten können - und zwar ohne großartige Hintergrundinformationen zu besitzen oder einen eigenen Code zu schreiben.

Vorliegender Artikel stellt eine Fortsetzung des Artikels „Eine andere MQL5-OOP-Klasse“ dar, der Ihnen bereits gezeigt hat, wie Sie aus dem Nichts einen objektorientierten EA basteln, und der Ihnen Tipps zum objektorientierten Programmieren vermittelt hat. Heute werde ich Ihnen die technischen Grundlagen zeigen, mit deren Hilfe Sie einen EA erstellen können, der mit News tradet. Mein Ziel ist es dabei, Ihnen noch ein paar weitere Ideen betreffend objektorientierter Programmierung zu geben und Sie gleichzeitig mit einem neuen Thema zu konfrontieren - dem Arbeiten mit Dateisystemen.

Der heutige Beitrag zeigt durchschnittlichen MQL5-Programmierern, wie sie mithilfe der sogenannten Potenzierungstechnik mehr Gewinn aus ihren linearen Handelssystemen (Fixed Lot) herausholen können. Der Grund dafür ist, dass die resultierende Kurve des Eigenkapitals geometrisch, oder exponentiell, ist und die Form einer Parabel annimmt. Speziell implementieren wir eine praktische MQL5-Variante der Positionsgrößenbestimmung Fixed Fractional von Ralph Vince.

Wir setzen die Serie der Beiträge zur MQL5-Programmierung fort. Diesmal sehen wir uns an, wie man bei der Optimierung der Parameter eines Expert Advisors Ergebnisse erhält. Mit der Umsetzung wird sichergestellt, dass die Werte des entsprechenden Durchlaufs in eine Datei geschrieben werden, wenn die in den externen Parametern festgelegten Bedingungen erfüllt werden. Neben Testwerten speichern wir auch die Parameter, die zu diesen Ergebnissen geführt haben.

Bei diesem Beitrag handelt es sich um die Fortsetzung des Artikels Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 1. Im zweiten Teil geht es um Fragen zur Einbindung unserer Expert-Systeme sowie anderer in MQL5 geschriebener Programme in die Bibliothek der HedgeTerminalApi. Dieser Beitrag widmet sich der Darstellung der Arbeit mit dieser Bibliothek. Mit ihrer Hilfe können Sie Expert-Systeme für den Handel in unterschiedliche Richtungen erstellen und in einer praktischen und einfachen Handelsumgebung arbeiten.

In diesem Beitrag betrachten wir die Möglichkeit, eine Anwendung zur Anzeige von RSS-Feeds zu erzeugen. Es wird gezeigt, wie Aspekte der Standard Library dazu verwendet werden können, interaktive Programme für MetaTrader 5 zu erstellen.

Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung liefert Tipps und Tricks zum besseren Verstehen und Suchen nach einem benötigten Produkt. Dieser Beitrag versucht, verschiedene Methoden zum Suchen nach einem geeigneten Produkt, zum Aussortieren unerwünschter Produkte und zum Bestimmen der Wirksamkeit und Bedeutung eines Produkts für Sie zu erschaffen. Einleitung

In diesem Artikel wird eine Weise angeboten, das System der gleich entfernten Kanäle zu programmieren. Es werden einige Nuancen des Zeichens der Kanäle betrachtet. Es wird eine Typisierung der Kanäle durchgeführt, eine Weise des universellen Typs von Gleitkanälen angeboten. Es werden bei der Realisierung des Codes die OOP-Werkzeuge verwendet.

Der algorithmusbasierte Handel wird immer beliebter und notwendiger, wodurch es natürlich auch zu einer Nachfrage nach exotischen Algorithmen und ungewöhnlichen Aufgaben kam. Solche komplexen Anwendungen sind zu einem gewissen Ausmaß in der Code Base oder auf dem Market verfügbar. Obwohl Händler mit ein paar Klicks einfach auf diese Anwendungen zugreifen können, erfüllen sie möglicherweise nicht all ihre Anforderungen. In solchen Fällen suchen Händler im Abschnitt MQL5 Freelance nach Entwicklern, die die gewünschte Anwendung schreiben können, und erteilen einen Auftrag.

MQL5 Freelance ist ein Onlineservice, bei dem Entwickler für die Erstellung von Handelsanwendungen, die von Händlern bestellt werden, bezahlt werden. Nun können Händler den Unterschied zwischen allen Services auf MQL5.com verstehen: Ein fertiger Handelsroboter kann auf dem MetaTrader Market gekauft werden, während ein einzigartiger Expert Advisor, der auf einer bestimmten benutzerdefinierten Strategie basierend handelt, im Freelance-Service bestellt werden kann. Erfahrene Entwickler konkurrieren um die Umsetzung der Bestellungen von Händlern, sodass der Händler sich für denjenigen Entwickler entscheiden kann, der den besten Zeitrahmen und die besten Kosten anbietet. Seit der Einführung dieses Dienstes haben Händler insgesamt 600.000 $ für 10.000 ausgeführte Aufträge bezahlt.

Entwickler von Handelsrobotern müssen ihre Dienste nicht mehr bei Händlern vermarkten, die Expert Advisors benötigen – denn jetzt werden die Händler Sie finden. Schon heute veröffentlichen tausende Händler Aufträge für freiberufliche MQL5-Entwickler und bezahlen die Arbeit auf MQL5.com. In den 6 Jahren seines Bestehens hat es der Dienst dreitausend Händlern ermöglicht, über 10.000 ausgeführte Aufträge zu bezahlen. Und die Aktivitäten der Händler und Entwickler nehmen immer weiter zu!

Zum vierten Geburtstag des Freelance-Services von MQL5 haben wir eine Infografik erstellt, die die Ergebnisse des Services für seine bisherige Lebensdauer vorführt. Die Zahlen sprechen für sich: Über 10.000 Aufträge mit einem Gesamtwert von etwa 600.000 $ wurden bislang ausgeführt und 3.000 Kunden und 300 Entwickler haben den Service bereits genutzt.

Lassen Sie uns die PHP-basierte Twitter-Idee aus dem ersten Teil dieses Beitrags nun in Form bringen. Wir setzen die verschiedenen Teile des SDSS zusammen. In Bezug auf die Client-Seite der Systemarchitektur verlassen wir uns auf die neue MQL5-Funktion WebRequest() zum Senden von Handelssignalen per HTTP.

Der Optimierungsprozess kann erhebliche Ressourcen Ihres Computers oder sogar die Testagenten des MQL5 Cloud Network erfordern. Dieser Beitrag liefert einige simple Ideen, die ich zur Erleichterung der Arbeit und zur Verbesserung des Strategietesters von MetaTrader 5 nutze. Auf diese Ideen brachten mich die Dokumentation, das Forum und diverse Beiträge.

Vor einigen Wochen haben wir die Infografik zum Freelance-Service veröffentlicht. Wir haben auch versprochen, einige Statistiken über den MetaTrader Market zu enthüllen. Wir möchten Sie nun einladen, sich die Daten anzusehen, die wir gesammelt haben.

In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen. Der letzte Teil des Beitrags liefert eine Softwareumsetzung eines tiefen neuronalen Netzwerks in einem Expert Advisor mit eingebautem Indikator auf Basis von MQL4/R.

Dieser Artikel beschreibt die MQL5 Standard Library-Erweiterung, mit der Expert Advisors erzeugt und Order sowie Stop Losses und Take Profits mittels des MQL5-Assistenten nach Kursen, die von den mit aufgenommenen Modulen empfangen werden, platziert werden können. Dieser Ansatz bedeutet keinerlei zusätzliche Beschränkungen hinsichtlich der Menge an Modulen und führt auch zu keinerlei Konflikten bei ihrer gemeinsamen Arbeit.

Heute erfahren wir, wie man einen MetaTrader 5 Terminal mit Twitter verbindet, damit Sie die Handelssignale Ihres EAs twittern können . Wir entwickeln ein Soziales Entscheidungsunterstützungssystem in PHP, das auf einem RESTful Webdienst beruht. Diese Idee stammt von einem besonderen Konzept automatischen Handels, dem sog. computergestützten Handel. Wir möchten, dass die kognitiven Fähigkeiten von tatsächlichen Händlern, diese Handelssignale filtern, die sonst von Expert Advisors automatisch auf dem Markt platziert werden würden.

Sollten bestimmte neuronale Netzwerkprogramme für Handel teuer und komplex oder, im gegenteiligen Fall, zu einfach sein, versuchen Sie doch mal NeuroPro. Dieses Programm ist kostenlos und umfasst eine Reihe von Funktionalitäten für Amateure. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie sie NeuroPro zusammen mit MetaTrader 5 verwenden können.

Dieser Artikel konzentriert sich auf die Besonderheiten der Auswahl, Vorkonditionierung und Bewertung der Eingabevariablen (Prädiktoren) für den Einsatz in Modellen für maschinelles Lernen. Neue Ansätze und Möglichkeiten der tiefen Prädiktor Analyse und deren Einfluss auf mögliche Überanpassung von Modellen werden berücksichtigt. Das Gesamtergebnis der Verwendung von Modellen hängt weitgehend vom Ergebnis dieser Phase ab. Wir werden zwei Pakete analysieren, die neue und ursprüngliche Konzepte für die Auswahl der Prädiktoren bieten.