Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5

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Händler werden mit interessanten Aufgaben konfrontiert, die häufig innovative Ansätze verlangen. Hier können Sie Artikel finden, in denen unkonventionelle Lösungen für die Evaluirung, Analyse und Bearbeitung von Preisdaten und Handelsergebnissen vorgestellt sind. Darüber hinaus können Sie Artikel über die Anbindung von Datenbanken und ICQ, Verwendung von OpenCL und  sozialen Netzwerken, Delphi und C# - finden.

Lesen Sie die Artikel und erfahren Sie, wie man spezielle mathematische und neuronale Pakete nutzt und vieles mehr. Werden Sie Autor und teilen Sie Ihr Wissen mit der MQL5.community.

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Die Verwendung von Assoziationsregeln in der Forex-Datenanalyse

Die Verwendung von Assoziationsregeln in der Forex-Datenanalyse

Wie lassen sich die Vorhersageregeln der Supermarkt-Einzelhandelsanalyse auf den realen Devisenmarkt anwenden? Wie hängt der Kauf von Keksen, Milch und Brot mit Börsentransaktionen zusammen? Der Artikel behandelt einen innovativen Ansatz für den algorithmischen Handel, der auf der Verwendung von Assoziationsregeln beruht.
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Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (I)

Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (I)

Die Zugänglichkeit von Nachrichten ist ein entscheidender Faktor beim Handel mit dem MetaTrader 5-Terminal. Obwohl zahlreiche Nachrichten-APIs verfügbar sind, stehen viele Händler vor der Herausforderung, auf diese zuzugreifen und sie effektiv in ihre Handelsumgebung zu integrieren. In dieser Diskussion wollen wir eine schlanke Lösung entwickeln, die Nachrichten direkt auf die Chart bringt – dort, wo sie am meisten gebraucht werden. Zu diesem Zweck wird ein Expert Advisor für News Headline erstellt, der Echtzeit-Nachrichten-Updates aus API-Quellen überwacht und anzeigt.
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Risikomanagement (Teil 3): Aufbau der Hauptklasse für das Risikomanagement

Risikomanagement (Teil 3): Aufbau der Hauptklasse für das Risikomanagement

In diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung einer zentralen Risikomanagementklasse, die für die Kontrolle der Risiken im System entscheidend sein wird. Wir werden uns darauf konzentrieren, die Grundlagen zu schaffen und die grundlegenden Strukturen, Variablen und Funktionen zu definieren. Darüber hinaus werden wir die notwendigen Methoden zur Festlegung von Gewinn- und Verlustobergrenzen einführen und damit die Grundlage für das Risikomanagement schaffen.
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Royal-Flush-Optimierung (RFO)

Royal-Flush-Optimierung (RFO)

Der ursprüngliche Royal Flush Optimierung-Algorithmus bietet einen neuen Ansatz zur Lösung von Optimierungsproblemen, indem er die klassische binäre Kodierung genetischer Algorithmen durch einen sektorbasierten Ansatz ersetzt, der von den Prinzipien des Pokerspiels inspiriert ist. RFO zeigt, wie die Vereinfachung von Grundprinzipien zu einer effizienten und praktischen Optimierungsmethode führen kann. Der Artikel enthält eine detaillierte Analyse des Algorithmus und der Testergebnisse.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 59): Verstärkungslernen (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 59): Verstärkungslernen (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern

Wir setzen unseren letzten Artikel über DDPG mit MA und stochastischen Indikatoren fort, indem wir andere Schlüsselklassen des Reinforcement Learning untersuchen, die für die Implementierung von DDPG entscheidend sind. Obwohl wir hauptsächlich in Python kodieren, wird das Endprodukt, ein trainiertes Netzwerk, als ONNX nach MQL5 exportiert, wo wir es als Ressource in einen von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor integrieren.
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Automatisiertes Risikomanagement für das Bestehen der Herausforderungen von Prop-Firmen

Automatisiertes Risikomanagement für das Bestehen der Herausforderungen von Prop-Firmen

Dieser Artikel erläutert den Aufbau eines Expert Advisors für GOLD, der für Prop-Firmen entwickelt wurde und sich durch Breakout-Filter, eine Analyse über mehrere Zeitrahmen, ein robustes Risikomanagement sowie einen strengen Schutz vor Drawdowns auszeichnet. Der EA hilft Händlern, die Herausforderungen von Prop-Firmen zu bestehen, indem er Regelverstöße vermeidet und die Handelsausführung unter volatilen Marktbedingungen stabilisiert.
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Optimieren der Trendstärke: Handel in Richtung von Trend und Stärke

Optimieren der Trendstärke: Handel in Richtung von Trend und Stärke

Dies ist ein spezieller Trendfolge-EA, der sowohl kurz- als auch langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage des Gesamttrends und seiner Stärke vornimmt. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die geduldig, diszipliniert und zielstrebig genug sind, um Trades nur dann auszuführen und ihre Positionen nur dann zu halten, wenn sie mit starker Marktdynamik und in Trendrichtung handeln, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern – insbesondere nicht gegen den Trend –, bis die Gewinnziele erreicht sind.
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Algorithmus der erfolgreichen Gastronomen (SRA)

Algorithmus der erfolgreichen Gastronomen (SRA)

Der Successful Restaurateur Algorithm (SRA) ist eine innovative Optimierungsmethode, die sich an den Prinzipien des Restaurantbetriebs orientiert. Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen werden bei der SRA schwache Lösungen nicht verworfen, sondern durch die Kombination mit Elementen erfolgreicher Lösungen verbessert. Der Algorithmus zeigt konkurrenzfähige Ergebnisse und bietet eine neue Perspektive für das Gleichgewicht zwischen Erkunden und Nutzen bei Optimierungsproblemen.
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Der Algorithmus Atomic Orbital Search (AOS) Modifizierung

Der Algorithmus Atomic Orbital Search (AOS) Modifizierung

Im zweiten Teil des Artikels werden wir die Entwicklung einer modifizierten Version des AOS-Algorithmus (Atomic Orbital Search) fortsetzen und uns dabei auf bestimmte Operatoren konzentrieren, um seine Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu verbessern. Nach einer Analyse der Grundlagen und der Mechanik des Algorithmus werden wir Ideen zur Verbesserung seiner Leistung und seiner Fähigkeit, komplexe Lösungsräume zu analysieren, diskutieren und neue Ansätze zur Erweiterung seiner Funktionalität als Optimierungswerkzeug vorschlagen.
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MetaTrader trifft auf Google Sheets mit Pythonanywhere: Ein Leitfaden für einen sicheren Datenfluss

MetaTrader trifft auf Google Sheets mit Pythonanywhere: Ein Leitfaden für einen sicheren Datenfluss

Dieser Artikel zeigt einen sicheren Weg, um MetaTrader-Daten in Google Sheets zu exportieren. Google Sheet ist die wertvollste Lösung, da es cloudbasiert ist und die dort gespeicherten Daten jederzeit und von überall abgerufen werden können. So können Händler jederzeit und von jedem Ort aus auf die in Google Sheet exportierten Handels- und zugehörigen Daten zugreifen und weitere Analysen für den zukünftigen Handel durchführen.
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Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Zweiphasige Entwicklung

Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Zweiphasige Entwicklung

Wir beschäftigen uns weiterhin mit dem Thema des Sozialverhaltens von Lebewesen und dessen Auswirkungen auf die Entwicklung eines neuen mathematischen Modells - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Wir werden uns mit der zweiphasigen Entwicklung befassen, den Algorithmus testen und Schlussfolgerungen ziehen. So wie sich in der Natur eine Gruppe von Lebewesen zusammenschließt, um zu überleben, nutzt ASBO die Prinzipien des kollektiven Verhaltens, um komplexe Optimierungsprobleme zu lösen.
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MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 61): Verwendung von ADX- und CCI-Mustern mit überwachtem Lernen

MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 61): Verwendung von ADX- und CCI-Mustern mit überwachtem Lernen

Die Oszillatoren ADX und CCI sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir sehen uns an, wie dies durch die Verwendung aller 3 Haupttrainingsarten des maschinellen Lernens systematisiert werden kann. Die Wizard Assembled Expert Advisors ermöglichen es uns, die von diesen beiden Indikatoren dargestellten Muster zu bewerten, und wir beginnen damit, zu untersuchen, wie Supervised-Learning auf diese Muster angewendet werden kann.
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Vereinfachung von Datenbanken in MQL5 (Teil 1): Einführung in Datenbanken und SQL

Vereinfachung von Datenbanken in MQL5 (Teil 1): Einführung in Datenbanken und SQL

Wir erforschen, wie man Datenbanken in MQL5 mit den systemeigenen Funktionen der Sprache manipuliert. Wir decken alles ab, vom Erstellen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Tabellen bis zum Import und Export von Daten, alles mit Beispielcode. Der Inhalt dient als solide Grundlage für das Verständnis der internen Mechanismen des Datenzugriffs und ebnet den Weg für die Diskussion von ORM, die wir in MQL5 aufbauen werden.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 55): SAC mit priorisierter Erfahrungswiederholung

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 55): SAC mit priorisierter Erfahrungswiederholung

Replay-Puffer sind beim Reinforcement Learning besonders wichtig bei Off-Policy-Algorithmen wie DQN oder SAC. Damit wird das Sampling-Verfahren dieses Speicherpuffers in den Mittelpunkt gerückt. Während bei den Standardoptionen von SAC beispielsweise eine zufällige Auswahl aus diesem Puffer verwendet wird, wird bei den priorisierten Erfahrungswiederholungspuffern eine Feinabstimmung vorgenommen, indem eine Auswahl aus dem Puffer auf der Grundlage eines TD-Scores erfolgt. Wir gehen auf die Bedeutung des Reinforcement Learning ein und untersuchen wie immer nur diese Hypothese (nicht die Kreuzvalidierung) in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor.
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Vom Neuling zum Experten: Zeitlich gefilterter Handel

Vom Neuling zum Experten: Zeitlich gefilterter Handel

Nur weil ständig Ticks eingehen, heißt das nicht, dass jeder Moment eine Gelegenheit zum Handeln ist. Heute befassen wir uns eingehend mit der Kunst des Timings und konzentrieren uns auf die Entwicklung eines Algorithmus zur Zeitisolierung, der Händlern dabei hilft, die für sie günstigsten Marktfenster zu identifizieren und zu handeln. Die Pflege dieser Disziplin ermöglicht es Privatanlegern, sich besser auf das Timing der institutionellen Anleger einzustellen, bei denen Präzision und Geduld oft über den Erfolg entscheiden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil, in der wir die Wissenschaft des Timings und des selektiven Handels mit Hilfe der analytischen Fähigkeiten von MQL5 erkunden.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 79): Verwendung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator mit überwachtem Lernen

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.
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Tabu Search (TS)

Tabu Search (TS)

Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 85): Verwendung von Mustern des Stochastik-Oszillators und der FrAMA mit Beta-VAE-Inferenzlernen

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 85): Verwendung von Mustern des Stochastik-Oszillators und der FrAMA mit Beta-VAE-Inferenzlernen

Dieser Beitrag schließt an Teil 84 an, in dem wir die Kombination von Stochastik und Fractal Adaptive Moving Average vorgestellt haben. Wir verlagern nun den Schwerpunkt auf das Inferenzlernen, um zu sehen, ob die im letzten Artikel unterlegenen Muster eine Trendwende erfahren könnten. Der Stochastik und der FrAMA sind eine sich ergänzende Paarung von Momentum und Trend. Für unser Inferenzlernen greifen wir auf den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders zurück. Außerdem implementieren wir, wie immer, eine nutzerdefinierte Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.
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Einführung in MQL5 (Teil 35): Beherrschen der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (IX)

Einführung in MQL5 (Teil 35): Beherrschen der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (IX)

Erfahren Sie, wie Sie Nutzeraktionen in MetaTrader 5 erkennen, Anfragen an eine KI-API senden, Antworten extrahieren und als Lauftext in Ihrem Panel implementieren.
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Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 23): Ordnung in den Ablauf automatischer Projektoptimierungsstufe bringen (II)

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 23): Ordnung in den Ablauf automatischer Projektoptimierungsstufe bringen (II)

Unser Ziel ist es, ein System zur automatischen periodischen Optimierung von Handelsstrategien zu schaffen, die in einem endgültigen EA verwendet werden. Im Laufe der Entwicklung wird das System immer komplexer, sodass es von Zeit zu Zeit in seiner Gesamtheit betrachtet werden muss, um Engpässe und suboptimale Lösungen zu ermitteln.
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Senden von Nachrichten von MQL5 an Discord, Erstellen eines Discord-Bots für MetaTrader 5

Senden von Nachrichten von MQL5 an Discord, Erstellen eines Discord-Bots für MetaTrader 5

Ähnlich wie Telegram ist Discord in der Lage, Informationen und Nachrichten im JSON-Format über seine Kommunikations-APIs zu empfangen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Sie Discord-APIs verwenden können, um Handelssignale und Updates von MetaTrader 5 an Ihre Discord-Handelsgemeinschaft zu senden.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (I)

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (I)

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man eine neue Strategie mit dem von uns erstellten Auto-Optimierungssystem verbindet. Schauen wir uns an, welche Art von EAs wir erstellen müssen und ob es möglich ist, ohne Änderung der EA-Bibliotheksdateien auszukommen oder die notwendigen Änderungen zu minimieren.
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Marktpositionierungskodex für den VGT mit Kendall’schen Tau und Distanzkorrelation

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.
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MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 58): Reinforcement Learning (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern

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.
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Langfristige Handelsgeschäfte optimieren: Engulfing-Kerzenmuster und Liquiditätsstrategien

Langfristige Handelsgeschäfte optimieren: Engulfing-Kerzenmuster und Liquiditätsstrategien

Dies ist ein EA, der auf einem hohen Zeitrahmen basiert und langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage von Analysen auf einem höheren Zeitrahmen von W1, D1 und MN vornimmt. Dieser Artikel befasst sich ausführlich mit einem EA, der speziell für langfristige Händler entwickelt wurde, die geduldig genug sind, um ihre Positionen während turbulenter Kursbewegungen im unteren Zeitrahmen zu halten, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern, bis die Take-Profit-Ziele erreicht sind.
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Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 22): Beginn des Übergangs zum Hot-Swapping von Einstellungen

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.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 80): Verwendung von Ichimoku-Muster und des ADX-Wilder mit TD3 Reinforcement Learning

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.
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Entwicklung von Trendhandelsstrategien mit maschinellem Lernen

Entwicklung von Trendhandelsstrategien mit maschinellem Lernen

In dieser Studie wird eine neuartige Methodik für die Entwicklung von Trendfolgestrategien vorgestellt. In diesem Abschnitt wird der Prozess der Annotation von Trainingsdaten und deren Verwendung zum Training von Klassifikatoren beschrieben. Dieser Prozess führt zu voll funktionsfähigen Handelssystemen, die für den MetaTrader 5 entwickelt wurden.
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Trendstärke- und Richtungsindikator auf 3D-Balken

Trendstärke- und Richtungsindikator auf 3D-Balken

Wir werden einen neuen Ansatz zur Markttrendanalyse betrachten, der auf einer dreidimensionalen Visualisierung und Tensoranalyse der Marktmikrostruktur basiert.
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Anfragen in Connexus (Teil 6): Erstellen einer HTTP-Anfrage und -Antwort

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.
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Winkelanalyse von Preisbewegungen: Ein hybrides Modell zur Prognose von Finanzmärkten

Winkelanalyse von Preisbewegungen: Ein hybrides Modell zur Prognose von Finanzmärkten

Was ist die Winkelanalyse der Finanzmärkte? Wie kann man mithilfe der Winkel von Preisbewegung und maschinellem Lernen genaue Prognosen mit einer Genauigkeit von 67 % erstellen? Wie kann man ein Regressions- und Klassifikationsmodell mit Winkelmerkmalen kombinieren und einen funktionierenden Algorithmus erhalten? Was hat Gann damit zu tun? Warum sind Winkel der Preisbewegung ein guter Indikator für maschinelles Lernen?
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Der Header im Connexus (Teil 3): Die Verwendung von HTTP-Headern für Anfragen beherrschen

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.
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Analyse aller Preisbewegungsoptionen auf dem IBM-Quantencomputer

Analyse aller Preisbewegungsoptionen auf dem IBM-Quantencomputer

Wir werden einen Quantencomputer von IBM einsetzen, um alle Möglichkeiten der Preisentwicklung zu ermitteln. Klingt nach Science Fiction? Willkommen in der Welt des Quantencomputers für den Handel!
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Einführung in MQL5 (Teil 28): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (II)

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.
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Codex-Pipelines: Von Python zu MQL5 für die Indikatorauswahl – eine Multi-Quartal-Analyse des FXI ETF

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.
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Connexus Observer (Teil 8): Hinzufügen eines Request Observer

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.
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Black Hole Algorithmus (BHA)

Black Hole Algorithmus (BHA)

Der Black Hole Algorithm (BHA) nutzt die Prinzipien der Schwerkraft von Schwarzen Löchern, um Lösungen zu optimieren. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie BHA die besten Lösungen findet und dabei lokale Extreme vermeidet, und warum dieser Algorithmus zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme geworden ist. Erfahren Sie, wie einfache Ideen zu beeindruckenden Ergebnissen in der Welt der Optimierung führen können.
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Der Algorithmus Central Force Optimization (CFO)

Der Algorithmus Central Force Optimization (CFO)

Der Artikel stellt den von den Gesetzen der Schwerkraft inspirierten Algorithmus Central Force Optimization (CFO) vor. Es wird untersucht, wie die Prinzipien der physikalischen Schwerkraft Optimierungsprobleme lösen können, bei denen „schwerere“ Lösungen weniger erfolgreiche Gegenstücke anziehen.
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Chaos Game Optimization (CGO)

Chaos Game Optimization (CGO)

Der Artikel stellt einen neuen metaheuristischen Algorithmus, Chaos Game Optimization (CGO), vor, der eine einzigartige Fähigkeit zur Aufrechterhaltung einer hohen Effizienz bei hochdimensionalen Problemen aufweist. Im Gegensatz zu den meisten Optimierungsalgorithmen verliert CGO nicht nur nicht an Leistung, sondern steigert sie manchmal sogar, wenn ein Problem skaliert wird, was sein Hauptmerkmal ist.
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Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

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.