Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5

In this third part, we revisit the Simple Hedge and Simple Grid Expert Advisors (EAs) developed earlier. Our focus shifts to refining the Simple Hedge EA through mathematical analysis and a brute force approach, aiming for optimal strategy usage. This article delves deep into the mathematical optimization of the strategy, setting the stage for future exploration of coding-based optimization in later installments.

Dieser Artikel beschreibt vier Methoden zur Verbindung von MQL5-Code mit einer Postgres-Datenbank und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung für eine dieser Methoden, eine REST-API, unter Verwendung des Windows Subsystem For Linux (WSL). Eine Demo-Anwendung für die API wird zusammen mit dem entsprechenden MQL5-Code zum Einfügen von Daten und Abfragen der entsprechenden Tabellen sowie einem Demo-Expert Advisor zum Abrufen dieser Daten bereitgestellt.

In diesem Artikel geht es um den 2009 entwickelten Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA). Der Algorithmus ist auf die Lösung kontinuierlicher Optimierungsprobleme ausgerichtet. Wir werden uns ansehen, wie ABHA sich vom Verhalten eines Bienenvolkes inspirieren lässt, in dem jede Biene eine einzigartige Aufgabe hat, die ihr hilft, Ressourcen effizienter zu finden.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.

Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.

Der Artikel untersucht die Auswirkungen einer Formveränderung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf die Leistung von Optimierungsalgorithmen. Wir werden Experimente mit dem Testalgorithmus Smart Cephalopod (SC) durchführen, um die Effizienz verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Zusammenhang mit Optimierungsproblemen zu bewerten.

Im vorigen Artikel haben wir ein Tool zum Erstellen und Bearbeiten der Architektur neuronaler Netze entwickelt. Heute werden wir die Arbeit an diesem Instrument fortsetzen. Wir werden versuchen, sie nutzerfreundlicher zu gestalten. Dies mag ein Schritt weg von unserem Thema sein. Aber ist es nicht so, dass ein gut organisierter Arbeitsplatz eine wichtige Rolle bei der Erreichung dieses Ziels spielt?

Dieser Artikel ist der dritte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil wird detailliert beschrieben, wie wir die testgetriebene Entwicklung nutzen, um den Teil des Betriebsverhaltens des CONNECT/CONNACK-Paketaustauschs zu implementieren. Am Ende dieses Schritts MUSS unser Client in der Lage sein, sich angemessen zu verhalten, wenn er mit einem der möglichen Ergebnisse eines Verbindungsversuchs auf dem Server konfrontiert wird.

In den letzten beiden Artikeln haben wir ein Tool zur Erstellung und Bearbeitung von Modellen neuronaler Netze entwickelt. Nun ist es an der Zeit, die Einsatzmöglichkeiten der Technologie des Transfer-Learnings anhand praktischer Beispiele zu bewerten.

Python ist eine bekannte und beliebte Programmiersprache mit vielen Funktionen, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Python ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das auch beim Handel nützlich sein kann. MQL5 ermöglicht es uns, diese leistungsstarke Sprache als Integration zu nutzen, um unsere Ziele effektiv zu erreichen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Python in MQL5 integrieren und verwenden können, nachdem Sie einige grundlegende Informationen über Python gelernt haben.

In diesem Artikel setzen wir die Überlegungen fort, wie man Daten aus dem Internet beziehen und in einem Expert Advisor verwenden kann. Dieses Mal werden wir ein alternatives System entwickeln.

In diesem Artikel werden wir uns mit der Theorie des Kausalschlusses unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie mit der Implementierung des nutzerdefinierten Ansatzes in Python befassen. Kausalschlüsse und kausales Denken haben ihre Wurzeln in der Philosophie und Psychologie und spielen eine wichtige Rolle für unser Verständnis der Realität.

Der Artikel behandelt die praktischen Aspekte der Verwendung von Optimierungsalgorithmen, um die besten EA-Parameter im laufenden Betrieb zu finden, sowie die Virtualisierung von Handelsoperationen und EA-Logik. Der Artikel kann als Anleitung für die Implementierung von Optimierungsalgorithmen in einen EA verwendet werden.

Erfahren Sie, wie Sie exportierbare EX5-Funktionen erstellen können, um historische Positionsdaten effizient abzufragen und zu speichern. In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek History Management EX5 erweitern, indem wir Module entwickeln, die wichtige Eigenschaften der zuletzt geschlossenen Position abrufen. Dazu gehören Nettogewinn, Handelsdauer, Pip-basierter Stop-Loss, Take-Profit, Gewinnwerte und verschiedene andere wichtige Details.

In diesem Artikel werde ich den Optimierungsalgorithmus Affen-Algorithmus (MA, Monkey Algorithmus) betrachten. Die Fähigkeit dieser Tiere, schwierige Hindernisse zu überwinden und die unzugänglichsten Baumkronen zu erreichen, bildete die Grundlage für die Idee des MA-Algorithmus.

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA) in MQL5, um mit einem Bot Nachrichten an Telegram zu senden. Wir richten die erforderlichen Parameter ein, einschließlich des API-Tokens und der Chat-ID des Bots, und führen dann eine HTTP-POST-Anforderung aus, um die Nachrichten zu übermitteln. Später kümmern wir uns um die Beantwortung der Fragen, um eine erfolgreiche Zustellung zu gewährleisten, und beheben alle Probleme, die im Falle eines Fehlers auftreten. Dies stellt sicher, dass wir Nachrichten von MQL5 an Telegram über den erstellten Bot senden.

In diesem Artikel zeigen wir, wie mit Python trainierte Hidden Markov Modelle in MetaTrader 5 Anwendungen integriert werden können. Hidden-Markov-Modelle sind ein leistungsfähiges statistisches Instrument zur Modellierung von Zeitreihendaten, bei denen das modellierte System durch nicht beobachtbare (verborgene) Zustände gekennzeichnet ist. Eine grundlegende Prämisse von HMMs ist, dass die Wahrscheinlichkeit, sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem bestimmten Zustand zu befinden, vom Zustand des Prozesses im vorherigen Zeitfenster abhängt.

Es gibt eine ganze Reihe von verschiedenen Handelsstrategien. Daher kann es sinnvoll sein, mehrere Strategien parallel anzuwenden, um Risiken zu diversifizieren und die Stabilität der Handelsergebnisse zu erhöhen. Wenn jedoch jede Strategie als separater Expert Advisor (EA) implementiert wird, wird die Verwaltung ihrer Arbeit auf einem Handelskonto sehr viel schwieriger. Um dieses Problem zu lösen, wäre es sinnvoll, den Betrieb verschiedener Handelsstrategien innerhalb eines einzigen EA zu implementieren.

Die Zahl der Strategien, die in einen Expert Advisor integriert werden können, ist praktisch unbegrenzt. Jede zusätzliche Strategie erhöht jedoch die Komplexität des Algorithmus. Durch die Einbeziehung mehrerer Strategien kann sich ein Expert Advisor besser an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen, was seine Rentabilität erhöhen kann. Heute werden wir uns mit der Implementierung von MQL5 für eine der bekannten, von Richard Donchian entwickelten Strategien befassen, da wir die Funktionalität unseres Trend Constraint Expert weiter verbessern wollen.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

Dieser innovative Trading-Bot integriert MetaTrader 5 mit Python, um die Stimmungsanalyse sozialer Medien in Echtzeit für automatisierte Handelsentscheidungen zu nutzen. Durch die Analyse der Twitter-Stimmung in Bezug auf bestimmte Finanzinstrumente übersetzt der Bot Trends in den sozialen Medien in umsetzbare Handelssignale. Es nutzt eine Client-Server-Architektur mit Socket-Kommunikation, die eine nahtlose Interaktion zwischen den Handelsfunktionen von MT5 und der Datenverarbeitungsleistung von Python ermöglicht. Das System demonstriert das Potenzial der Kombination von quantitativer Finanzwirtschaft und natürlicher Sprachverarbeitung und bietet einen innovativen Ansatz für den algorithmischen Handel, der alternative Datenquellen nutzt. Der Bot ist vielversprechend, zeigt aber auch Bereiche auf, die in Zukunft noch verbessert werden müssen, z. B. fortschrittlichere Techniken der Stimmungsanalyse und verbesserte Risikomanagementstrategien.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier betrachten wir Monoidgruppen als Mittel zur Normalisierung von Monoidmengen, um sie über eine größere Bandbreite von Monoidmengen und Datentypen hinweg vergleichbar zu machen.

Wir werden den Hauptcode von MQL5 in bestimmte Codeschnipsel aufteilen, um die Integration von Telegram und WhatsApp für den Empfang von Signalnachrichten von dem Trend Constraint-Indikator zu veranschaulichen, den wir in dieser Artikelserie erstellen. Dies wird sowohl Anfängern als auch erfahrenen Entwicklern helfen, das Konzept leicht zu verstehen. Zunächst werden wir die Einrichtung von MetaTrader 5 für Nachrichten und deren Bedeutung für den Nutzer behandeln. Dies wird den Entwicklern helfen, im Voraus Notizen zu machen, die sie dann in ihren Systemen anwenden können.