Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

Trotz der Tatsache, dass viele Händler immer noch den manuellen Handel bevorzugen, ist es kaum möglich, die Automatisierung von Routineoperationen vollständig zu vermeiden. Der Artikel zeigt ein Beispiel für die Entwicklung eines Expert Advisor mit Signalen von mehreren Symbolen für den manuellen Handel.

Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.

Dieser Artikel stellt einen visuellen Strategieentwickler vor. Es wird gezeigt, wie jeder Nutzer einen Handelsroboter oder ein Hilfsprogramm ohne zu programmieren, erstellen kann. Der erstellte Expert Advisor ist voll funktionsfähig und kann im Strategie-Tester getestet, in der Cloud optimiert oder auf einem realen Konto ausgeführt werden.

Für die Übertragung des Codes eines Indikators in einen Expert Advisor kann es unterschiedliche Gründe geben. Aber wie kann man Vor- und Nachteile eines solchen Ansatzes bewerten? In diesem Artikel wird eine Technologie für die Übertragung des Codes eines Indikators in einen Expert Advisor vorgestellt. Es wurden mehrere Experimente hinsichtlich der Arbeitsgeschwindigkeit des Expert Advisors durchgeführt.

Dies ist eine Fortsetzung der Idee der Verarbeitung und Analyse von Optimierungsergebnissen. Diesmal geht es darum, die 100 besten Optimierungsergebnisse auszuwählen und in einer GUI-Tabelle darzustellen. Der Benutzer kann eine Zeile in der Optimierungsergebnistabelle auswählen und erhält ein Saldo mehrerer Symbole und eine Drawdown-Grafik auf einer eigenen Seite.

Random Forest (RF) mit dem Einsatz von Bagging ist eine der leistungsfähigsten maschinellen Lernmethoden, die dem Gradienten-Boosting etwas unterlegen ist. Dieser Artikel versucht, ein selbstlernendes Handelssystem zu entwickeln, das Entscheidungen basierend auf den Erfahrungen aus der Interaktion mit dem Markt trifft.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, die Bayes'sche Optimierung auf Hyperparameter von tiefen neuronalen Netzen anzuwenden, die durch verschiedene Trainingsvarianten gewonnen werden. Die Klassifikationsqualität eines DNN mit den optimalen Hyperparametern in verschiedenen Trainingsvarianten wird verglichen. Die Tiefe der Effektivität der optimalen DNN-Hyperparameter wurde in Vorwärtstests überprüft. Die möglichen Richtungen zur Verbesserung der Klassifizierungsqualität wurden festgelegt.

Der Artikel implementiert eine MQL-Anwendung mit einem grafischen Interface zur erweiterten Darstellung der Optimierung. Das grafische Interface verwendet die letzte Version der Bibliothek EasyAndFast. Viele Anwender fragen sich, warum MQL-Anwendungen überhaupt grafische Interfaces benötigen. Dieser Artikel zeigt einen von mehreren Fällen, die für Händler nützlich sein können.

Der Artikel basiert auf dem Buch 'The Mathematics of Money Management' von Ralph Vince. Es bietet eine Beschreibung der empirischen und parametrischen Methoden zur Ermittlung der optimalen Größe des Handelsvolumens. Der Artikel beinhaltet auch die Implementierung von Handelsmodulen für den MQL5 Wizard, die auf diesen Methoden basieren.

Der Artikel beschreibt ein Beispiel für eine MQL-Anwendung mit dem grafischen Interface, in welchem die Kurven der Bilanz und des Rückgangs für mehrere Symbole nach den Ergebnissen des letzten Tests angezeigt werden.

In diesem Artikel untersuchen wir die Möglichkeit, einen flexiblen Newsfeed zu erstellen, der mehr Optionen in Bezug auf die Art der Nachrichten und auch deren Quelle bietet. Der Artikel zeigt, wie eine Web-API in das MetaTrader 5 Terminal integriert werden kann.

Der Strategy Tester in der Handelsplattform MetaTrader 5 bietet nur zwei Optimierungsoptionen: Die vollständige Suche nach Parametern oder den genetischen Algorithmus. Dieser Artikel schlägt eine neue Methode zur Optimierung von Handelsstrategien vor — Simuliertes Abkühlen (simulated annealing). Dabei werden der Algorithmus der Methode, ihre Implementierung und die Integration in jeden Expert Advisor besprochen. Der entwickelte Algorithmus wird mit dem Moving Average EA getestet.

Kursverläufe bilden Preiskanäle, die auf dem Chart des Finanzsymbols beobachtet werden können. Der Ausbruch aus einem aktuellen Kanal ist ein starkes Signal einer Trendwende. In diesem Artikel schlage ich eine Möglichkeit vor, den Prozess der Suche nach solchen Signalen zu automatisieren und zu sehen, ob die Muster eines Kanalausbruchs für die Erstellung einer Handelsstrategie verwendet werden kann.

Der Handel an den Finanzmärkten ist mit einer ganzen Reihe von Risiken verbunden, die in den Algorithmen der Handelssysteme berücksichtigt werden sollten. Die Reduzierung solcher Risiken ist die wichtigste Aufgabe, um mit dem Handel Gewinne zu erzielen.

Der Artikel beschreibt den NRTR Indikator und ein Handelssystem, das auf diesem Indikator basiert. Wir erstellen ein Modul von Handelssignalen, mit welchen Strategien basierend auf Kombinationen von NRTR und zusätzlichen Indikatoren, die einen Trend bestätigen, entwickelt werden.

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Begriff des Nachthandels, Handelsstrategien und deren Implementierung in MQL5. Es wurden Tests durchgeführt und Schlussfolgerungen gezogen.

Der Artikel schlägt eine Technologie vor, die jedem helfen kann, eine eigene Handelsstrategie durch die individuelle Auswahl von Indikatoren sowie den zu entwickelnden Signalen für die Positionseröffnung zu entwickeln.

Im Leben eines Händlers gibt es verschiedene Situationen. Häufig wünschen wir uns, die Strategie von geschlossen, erfolgreichen Positionen fortzusetzen, während wir versuchen, die der Verlust bringenden Positionen weiterzuentwickeln und zu verbessern. In beiden Fällen vergleichen wir Positionen mit bekannten Indikatoren. Dieser Artikel schlägt die Methoden eines Batch-Vergleichs von Positionen mit einer Reihe von Indikatoren vor.

Für einen erfolgreichen Handel benötigen wir fast immer Indikatoren, die die Hauptpreisbewegung vom Hintergrundrauschen trennen können. In diesem Artikel betrachten wir einen der vielversprechendsten digitalen Filter, den Kalman-Filter. Der Artikel beschreibt, wie Sie den Filter zeichnen und verwenden können.

Dieser Artikel beschreibt die Konstruktion des benutzerdefinierten Optimierungskriterium R². Anhand dieses Kriteriums kann die Qualität der Saldenkurve einer Strategie abgeschätzt und die bestgeeignete Strategie ausgewählt werden. Die Arbeit diskutiert die Grundsätze der Konstruktion und die statistischen Methoden, die in der Schätzung der Eigenschaften und Qualität dieser Metrik.

Der Artikel beschäftigt sich mit der populären Handelsmethode - dem Trianguläre Arbitrage. Wir analysieren hier das Thema so detailliert wie möglich, betrachten die positiven und negativen Aspekte der Strategie und entwickeln den fertigen Code für einen Expert Advisor.

Der Artikel befasst sich mit einem Beispiel für die Anwendung der Fuzzy-Logik, um ein einfaches Handelssystem unter Verwendung der Fuzzy-Bibliothek zu erstellen. Es werden Varianten zur Verbesserung des Systems durch Kombination von Fuzzy-Logik, genetischen Algorithmen und neuronalen Netzen vorgeschlagen.

Das besondere Merkmal des im Artikel vorgestellten Handelssystems besteht in der Verwendung mathematischer Werkzeuge für die Analyse von Börsenkursen. Im System werden digitale Filter und die Spektralschätzung diskreter Zeitreihen verwendet. Es werden theoretische Aspekte der Strategie beschrieben und ein Expert Advisor für das Testen der Strategie erstellt.

In diesem Artikel geht es in erster Linie um die Klassen CExpertAdvisor und CExpertAdvisors, die als Container für alle anderen in dieser Artikelserie beschriebenen Komponenten im Hinblick auf einen plattformübergreifende Expert Advisor dienen.

Dieser Artikel beschreibt, wie nutzerdefinierte Stopps in einem plattformübergreifenden Expert Advisor eingerichtet werden können. Darüber hinaus wird eine eng verwandte Methode diskutiert, mit der das Nachziehen von Stopps für die Dauer einer Position entwickelt werden können.

Dieser Artikel beschreibt eine Implementierung von Stopps in einem Experten Advisor, die mit den beiden Plattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 kompatibel ist.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit den neuen Fähigkeiten des Programmpaketes darch (v.0.12.0). Es enthält eine Beschreibung des Trainings eines tiefen neuronalen Netzes mit verschiedenen Datentypen, unterschiedlicher Struktur und Trainingsreihenfolge. Die Ergebnisse des Trainings sind enthalten.

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.

Der zweite Artikel der Serie über tiefe neuronale Netze befasst sich mit der Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren (= Variablen zur Wertevorhersage anderen Variablen) während des Prozesses der Datenaufbereitung für das Training eines Modells.

Diese Artikelserie setzt das Thema "Tiefe neuronale Netzwerke" (DNN) fort, die in der letzten Zeit in vielen angewandten Bereichen einschließlich Trading verwendet werden. Es werden neue Themenbereiche betrachtet; anhand praktischer Experimente werden neue Methoden und Ideen geprüft. Der erste Artikel dieser Serie beschäftigt sich mit der Datenaufbereitung für DNN.

Der Artikel analysiert die Verwendung der Bayes'schen Formel, um den Gewinn von Handelssystemen durch die Signale mehrerer unabhängiger Indikator zu erhöhen. Theoretische Berechnungen werden über einen einfachen, allgemeinen EA, der mit beliebigen Indikatoren arbeitet verifiziert.

Im Artikel wird eine einfache Erstellungsmethode eines automatischen Handelssystems nach der linearen Markierung des Charts betrachtet. Es wird ein fertiger Experte angeboten, der die Standardeigenschaften der Objekte MetaTrader 4 und 5 verwendet, und der auch Haupt-Handelsoperationen unterstützt.

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung verschiedener Methoden einer Zeitfilterung für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Die Klassen der Zeitfilter sind verantwortlich für die Prüfung, ob ein bestimmter Zeitpunkt in eine besondere Zeitkonfiguration fällt oder nicht.

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von Methoden des Geldmanagements für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Die Klassen des Geldmanagements führen die Berechnungen der Lotgröße der nächsten Position des Expert Advisors durch.

Der Artikel betrachtet Idee und Methode eines Empfehlungssystems für ein zeitbezogenes Handelssystem durch die Kombination der Vorhersagen durch eine singuläre Spektralanalyse (SSA) und einer wichtigen Methode des maschinellen Lernens auf Basis des Bayes'schen Theorems.

Dieser Artikel beschreibt die Klassen CSignal und CSignals, die in Cross-Plattform Expert Advisor verwendet werden. Es werden die Unterschiede zwischen MQL4 und MQL5 untersucht, wie sie jeweils auf bestimmte Daten zum Ermitteln eines Handelssignals zugreifen, um einen Code zu schreiben, der für beide Kompiler kompatible ist.

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.