Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

Der Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) und der Oszillator Force Index sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Diese beiden Indikatoren ergänzen sich ein wenig, denn der FrAMA ist ein Trendfolgeindikator, während der Force Index ein volumenbasierter Oszillator ist. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial der beiden schnell zu erkunden.

Die KI-Durchbrüche, die die Schlagzeilen beherrschen, von ChatGPT bis hin zu selbstfahrenden Autos, entstehen nicht durch isolierte Modelle, sondern durch kumulatives Wissen, das aus verschiedenen Modellen oder gemeinsamen Bereichen übertragen wird. Jetzt kann derselbe Ansatz "einmal lernen, überall anwenden" angewandt werden, um unsere KI-Modelle im algorithmischen Handel zu transformieren. In diesem Artikel erfahren wir, wie wir die aus verschiedenen Instrumenten gewonnenen Informationen nutzen können, um mit Hilfe von Transfer Learning die Vorhersagen für andere Instrumente zu verbessern.

In diesem Artikel erforschen wir die Grid-Mart Scalping Strategie und automatisieren sie in MQL5 mit einem dynamischen Dashboard für Echtzeit-Handelseinblicke. Wir erläutern die gitterbasierte Martingale-Logik und die Risikomanagement-Funktionen. Wir begleiten auch die Backtests und den Einsatz für eine solide Performance.

Der DeMarker-Oszillator und der Envelopes-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem diese beiden Indikatoren vorgestellt wurden, indem wir das maschinelle Lernen in den Mix aufnehmen. Wir verwenden ein rekurrentes neuronales Netz, das den Kernel des weißen Rauschens nutzt, um die vektorisierten Signale dieser beiden Indikatoren zu verarbeiten. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

In diesem Artikel optimieren wir unseren Wirtschaftskalender mit intelligenter Ereignisfilterung und gezielter Protokollierung für ein schnelleres, klareres Backtests im Live- und Offline-Modus. Wir rationalisieren die Ereignisverarbeitung und konzentrieren die Protokolle auf kritische Handels- und Dashboard-Ereignisse, um die Strategievisualisierung zu verbessern. Diese Verbesserungen ermöglichen ein nahtloses Testen und Verfeinern von nachrichtengesteuerten Handelsstrategien.

Der DeMarker-Oszillator und der Envelope-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir prüfen daher Muster für Muster, was von Nutzen sein könnte und was möglicherweise zu vermeiden ist. Wir verwenden, wie immer, einen von einem Assistenten erstellten Expert Advisor zusammen mit den Funktionen der Musterverwendung, die in der Signalklasse des Expert Advisors integriert sind.

Bei diesem Tool handelt es sich um ein Korrelations-Dashboard, das Korrelationskoeffizienten für mehrere Währungspaare in Echtzeit berechnet und anzeigt. Durch die Visualisierung, wie sich Paare im Verhältnis zueinander bewegen, fügt es Ihrer Preisaktionsanalyse wertvollen Kontext hinzu und hilft Ihnen, die Dynamik zwischen den Märkten zu antizipieren. Lesen Sie weiter, um seine Funktionen und Anwendungen kennenzulernen.

In diesem Artikel aktualisieren wir unser Handelsassistenten-Tool durch Hinzufügen von Drag-and-Drop-Funktionen und Hover-Effekten, um die Oberfläche intuitiver und reaktionsschneller zu gestalten. Wir verfeinern das Tool zur Validierung von Echtzeit-Auftrags-Setups, um präzise Handelskonfigurationen im Verhältnis zu den Marktpreisen sicherzustellen. Wir führen auch Backtests dieser Verbesserungen durch, um ihre Zuverlässigkeit zu bestätigen.

In diesem Artikel stellen wir die Entwicklung eines interaktiven Handelsassistenten in MQL5 vor, der die Platzierung schwebender Aufträge im Devisenhandel vereinfachen soll. Wir skizzieren das konzeptionelle Design und konzentrieren uns dabei auf eine nutzerfreundliche GUI für die visuelle Einstellung von Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auf dem Chart. Darüber hinaus wird die MQL5-Implementierung und der Backtest-Prozess detailliert beschrieben, um die Zuverlässigkeit des Tools zu gewährleisten und die Voraussetzungen für die fortgeschrittenen Funktionen in den vorhergehenden Teilen zu schaffen.

Es gibt eine mächtige und allgegenwärtige Kraft, die die kollektiven Bemühungen unserer Gemeinschaft, verlässliche Handelsstrategien zu entwickeln, die KI in irgendeiner Form einsetzen, leise untergräbt. In diesem Artikel wird festgestellt, dass ein Teil der Probleme, mit denen wir konfrontiert sind, auf das blinde Festhalten an „Best Practices“ zurückzuführen ist. Indem wir dem Leser einfache marktbasierte Beweise aus der realen Welt vorlegen, werden wir ihm erklären, warum wir von einem solchen Verhalten absehen und stattdessen bereichsgebundene „Best Practices“ anwenden müssen, wenn unsere Gemeinschaft eine Chance haben soll, das latente Potenzial der KI zu nutzen.

In der vorangegangenen Arbeit haben wir die theoretischen Aspekte des PSformer-Rahmens erörtert, der zwei wichtige Neuerungen in der klassischen Transformer-Architektur beinhaltet: den Parameter-Shared (PS)-Mechanismus und die Berücksichtigung von räumlich-zeitlichen Segmenten (SegAtt). In diesem Artikel setzen wir die Arbeit fort, die wir bei der Implementierung der vorgeschlagenen Ansätze mit MQL5 begonnen haben.

In diesem Artikel wird das neue PSformer-Framework vorgestellt, das die Architektur des einfachen Transformers an die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit multivariaten Zeitreihenprognosen anpasst. Der Rahmen basiert auf zwei wichtigen Innovationen: dem Parameter-Sharing-Mechanismus (PS) und der Segment Attention (SegAtt).

SAMformer bietet eine Lösung für die wichtigsten Nachteile von Transformer-Modellen in der langfristigen Zeitreihenprognose, wie z. B. die Komplexität des Trainings und die schlechte Generalisierung auf kleinen Datensätzen. Die flache Architektur und die auf Schärfe ausgerichtete Optimierung helfen, suboptimale lokale Minima zu vermeiden. In diesem Artikel werden wir die Umsetzung von Ansätzen mit MQL5 fortsetzen und ihren praktischen Wert bewerten.

In diesem Artikel geht es um die Verwendung von Zyklen im Handel. Wir werden den Aufbau einer Handelsstrategie auf der Grundlage zyklischer Modelle in Betracht ziehen.

Das Training von Transformer-Modellen erfordert große Datenmengen und ist oft schwierig, da die Modelle nicht gut auf kleine Datensätze verallgemeinert werden können. Der SAMformer-Rahmen hilft bei der Lösung dieses Problems, indem er schlechte lokale Minima vermeidet. Dadurch wird die Effizienz der Modelle auch bei begrenzten Trainingsdaten verbessert.

Wir haben bereits eine ganze Reihe von Komponenten entwickelt, die bei der automatischen Optimierung helfen. Bei der Erstellung folgten wir der traditionellen zyklischen Struktur: von der Erstellung eines minimalen funktionierenden Codes bis hin zum Refactoring und dem Erhalt eines verbesserten Codes. Es ist an der Zeit, mit dem Aufräumen unserer Datenbank zu beginnen, die auch eine Schlüsselkomponente in dem von uns geschaffenen System ist.

Der LSEAttention-Rahmen bietet Verbesserungen der Transformer-Architektur. Es wurde speziell für langfristige multivariate Zeitreihenprognosen entwickelt. Die von den Autoren der Methode vorgeschlagenen Ansätze können angewandt werden, um Probleme des Entropiekollapses und der Lerninstabilität zu lösen, die bei einem einfachen Transformer häufig auftreten.

Die Verwendung anisotroper Diffusionsprozesse zur Kodierung der Ausgangsdaten in einem hyperbolischen latenten Raum, wie sie im HypDIff-Rahmen vorgeschlagen wird, trägt dazu bei, die topologischen Merkmale der aktuellen Marktsituation zu erhalten und verbessert die Qualität der Analyse. Im vorigen Artikel haben wir damit begonnen, die vorgeschlagenen Ansätze mit MQL5 zu implementieren. Heute werden wir die begonnene Arbeit fortsetzen und zu ihrem logischen Abschluss bringen.

In diesem Artikel werden gerichtete Diffusionsmodelle diskutiert, die datenabhängiges anisotropes und gerichtetes Rauschen in einem Vorwärtsdiffusionsprozess ausnutzen, um aussagekräftige Graphendarstellungen zu erfassen.

Wir laden Sie ein, sich mit der NAFS-Methode (Node-Adaptive Feature Smoothing) vertraut zu machen, einem nicht-parametrischen Ansatz zur Erstellung von Knotenrepräsentationen, der kein Parametertraining erfordert. NAFS extrahiert Merkmale jedes Knotens anhand seiner Nachbarn und kombiniert diese Merkmale dann adaptiv, um eine endgültige Darstellung zu erstellen.

Im letzten Artikel dieser Reihe haben wir uns mit dem Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT) beschäftigt, der kontrastives Lernen zur Entdeckung von Schlüsselmustern auf allen Ebenen einsetzt, von grundlegenden Elementen bis hin zu komplexen Strukturen. In diesem Artikel setzen wir die Implementierung von AMCT-Ansätzen mit MQL5 fort.

Bisher haben wir die Automatisierung des Starts von sequentiellen Verfahren zur Optimierung von EAs ausschließlich im Standard-Strategietester betrachtet. Was aber, wenn wir zwischen diesen Starts die gewonnenen Daten mit anderen Mitteln bearbeiten wollen? Wir werden versuchen, die Möglichkeit hinzuzufügen, neue Optimierungsstufen zu erstellen, die von in Python geschriebenen Programmen ausgeführt werden.

Wenn wir Modelle zur Analyse der Marktsituation verwenden, konzentrieren wir uns hauptsächlich auf Kerzen. Es ist doch seit langem bekannt, dass Kerzen-Muster bei der Vorhersage künftiger Kursbewegungen helfen können. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode vertraut machen, die es uns ermöglicht, diese beiden Ansätze zu integrieren.

In diesem Artikel wird eine Methode zur Analyse komplexer multimodaler Interaktionen und zum Verstehen von Merkmalen erörtert.

Dieser Artikel beschreibt den Aufbau eines adaptiven Expert Advisors (MarketRegimeEA) unter Verwendung des Regime-Detektors aus Teil 1. Er wechselt automatisch die Handelsstrategien und Risikoparameter für steigende, volatile oder Seitwärtsmärkte. Praktische Optimierung, Handhabung von Übergängen und ein Indikator für mehrere Zeitrahmen sind enthalten.

Kerzenmuster helfen Händlern, die Marktpsychologie zu verstehen und Trends auf den Finanzmärkten zu erkennen. Sie ermöglichen fundiertere Handelsentscheidungen, die zu besseren Ergebnissen führen können. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man Kerzenmuster mit KI-Modellen nutzen kann, um eine optimale Handelsperformance zu erzielen.

Die Finanzmärkte sind nicht vollkommen ausgeglichen. Einige Märkte steigen, andere fallen, und wieder andere zeigen ein gewisses Schwankungsverhalten, das auf Unsicherheit in beide Richtungen hindeutet. Diese unausgewogenen Informationen können beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen irreführend sein, da sich die Märkte häufig ändern. In diesem Artikel werden wir verschiedene Möglichkeiten erörtern, dieses Problem zu lösen.

Die Strategien des Opening Range Breakout (ORB) basieren auf der Idee, dass die erste Handelsspanne, die sich kurz nach der Markteröffnung bildet, wichtige Preisniveaus widerspiegelt, bei denen sich Käufer und Verkäufer auf einen Wert einigen. Durch die Identifizierung von Ausbrüchen über oder unter einer bestimmten Spanne können Händler von der Dynamik profitieren, die oft folgt, wenn die Marktrichtung klarer wird. In diesem Artikel werden wir drei ORB-Strategien untersuchen, die von der Concretum Group übernommen wurden.

In diesem Artikel automatisieren wir die Midnight Range Breakout mit Break of Structure Strategie in MQL5, indem wir den Code für die Breakout-Erkennung und die Handelsausführung detailliert beschreiben. Wir definieren präzise Risikoparameter für Einstieg, Stopp und Gewinn. Backtests und Optimierung sind für den praktischen Handel enthalten.

Dieses Thema konzentriert sich auf die Einbindung eines trainierten KI-Modells (z. B. eines Verstärkungslernmodells wie LSTM oder eines auf maschinellem Lernen basierenden Prognosemodells) in eine bestehende MQL5-Handelsstrategie.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Automatisierung des harmonischen Cypher-Musters in MQL5 und erläutern seine Erkennung und Visualisierung auf MetaTrader 5-Charts. Wir implementieren einen Expert Advisor, der Umkehrpunkte identifiziert, Fibonacci-basierte Muster validiert und Handelsgeschäfte mit klaren grafischen Kommentaren ausführt. Der Artikel schließt mit einer Anleitung zu den Backtests und zur Optimierung des Programms für einen effektiven Handel.

Der Market Structure Flip Detector Expert Advisor (EA) agiert als Ihr aufmerksamer Partner, der ständig die Veränderungen der Marktstimmung beobachtet. Durch die Verwendung von Average True Range (ATR)-basierten Schwellenwerten erkennt es effektiv Strukturumkehrungen und kennzeichnet jedes höhere Tief und niedrigere Hoch mit klaren Indikatoren. Dank der schnellen Ausführung und der flexiblen API von MQL5 bietet dieses Tool eine Echtzeitanalyse, die die Anzeige für eine optimale Lesbarkeit anpasst und ein Live-Dashboard zur Überwachung der Anzahl und des Timings von Flips bereitstellt. Darüber hinaus sorgen anpassbare Ton- und Push-Benachrichtigungen dafür, dass Sie über kritische Signale informiert bleiben, sodass Sie sehen können, wie einfache Eingaben und Hilfsroutinen Kursbewegungen in umsetzbare Strategien verwandeln können.