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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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 15): Zugang zu Daten im Internet (I)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 15): Zugang zu Daten im Internet (I)

Wie kann man über den MetaTrader 5 auf Online-Daten zugreifen? Es gibt viele Webseiten und Orte im Internet, die eine riesige Menge an Informationen bieten. Sie müssen nur wissen, wo Sie suchen und wie Sie diese Informationen am besten nutzen können.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)

GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)

Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der BSA-Individuen, einschließlich des Wechsels zwischen Flucht-, Wachsamkeits- und Futtersuchverhalten, machen diesen Algorithmus vielschichtig. Es nutzt die Prinzipien der Vogelschwärme, der Kommunikation, der Anpassungsfähigkeit, des Führens und Folgens, um effizient optimale Lösungen zu finden.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)

In diesem Artikel werde ich die Optimierungsmethode des Firefly-Algorithmus (FA) betrachten. Dank der Änderung hat sich der Algorithmus von einem Außenseiter zu einem echten Tabellenführer entwickelt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 24): Verbesserung des Instruments für Transfer Learning

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 24): Verbesserung des Instruments für Transfer Learning

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?
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Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet

Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)

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.
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Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)

Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)

In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)

Diesmal wollen wir einen anderen Ansatz wählen, um das 1-Minuten-Ziel zu erreichen. Diese Aufgabe ist jedoch nicht so einfach, wie man vielleicht denkt.
Algorithmen zur Populationsoptimierung
Algorithmen zur Populationsoptimierung

Algorithmen zur Populationsoptimierung

Dies ist ein einführender Artikel über die Klassifizierung von Optimierungsalgorithmen (OA). In dem Artikel wird versucht, einen Prüfstand (eine Reihe von Funktionen) zu erstellen, der zum Vergleich von OAs und vielleicht zur Ermittlung des universellsten Algorithmus unter allen bekannten Algorithmen verwendet werden soll.
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Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage

Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung eines Regressionsmodells auf der Grundlage eines Entscheidungsbaums. Das Modell soll die Preise von Finanzanlagen vorhersagen. Wir haben die Daten bereits aufbereitet, das Modell trainiert und evaluiert, sowie angepasst und optimiert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dieses Modell nur für Studienzwecke gedacht ist und nicht im realen Handel eingesetzt werden sollte.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)

Im vorigen Artikel haben wir relationale Modelle erörtert, die in ihrer Architektur Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden. Eines der besonderen Merkmale dieser Modelle ist die intensive Nutzung von Computerressourcen. In diesem Artikel wird einer der Mechanismen zur Verringerung der Anzahl von Rechenoperationen innerhalb des Self-Attention-Blocks betrachtet. Dadurch wird die allgemeine Leistung des Modells erhöht.
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Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen

Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen

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.
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Erste Schritte mit MQL5 Algo Forge

Erste Schritte mit MQL5 Algo Forge

Wir stellen die MQL5 Algo Forge vor – ein spezielles Portal für Entwickler des algorithmischem Handels. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von Git mit einer intuitiven Oberfläche für die Verwaltung und Organisation von Projekten innerhalb des MQL5-Ökosystems. Hier können Sie interessanten Autoren folgen, Teams bilden und an algorithmischen Handelsprojekten mitarbeiten.
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Kombinatorisch symmetrische Kreuzvalidierung in MQL5

Kombinatorisch symmetrische Kreuzvalidierung in MQL5

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung der kombinatorisch symmetrischen Kreuzvalidierung in reinem MQL5 vor, um den Grad der Überanpassung nach der Optimierung einer Strategie unter Verwendung des langsamen vollständigen Algorithmus des Strategietesters zu messen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 25): Praxis des Transfer-Learnings

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 25): Praxis des Transfer-Learnings

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Umformen, Verschieben von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Test auf Smart Cephalopod (SC)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Umformen, Verschieben von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Test auf Smart Cephalopod (SC)

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)

In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
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Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 5): Senden von Befehlen von Telegram an MQL5 und Empfangen von Antworten in Echtzeit

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 5): Senden von Befehlen von Telegram an MQL5 und Empfangen von Antworten in Echtzeit

In diesem Artikel erstellen wir mehrere Klassen, um die Echtzeitkommunikation zwischen MQL5 und Telegram zu erleichtern. Wir konzentrieren uns darauf, Befehle von Telegram abzurufen, sie zu entschlüsseln und zu interpretieren und entsprechende Antworten zurückzusenden. Am Ende stellen wir sicher, dass diese Interaktionen effektiv getestet werden und in der Handelsumgebung funktionieren.
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Verwendung von Optimierungsalgorithmen zur Konfiguration von EA-Parametern im laufenden Betrieb

Verwendung von Optimierungsalgorithmen zur Konfiguration von EA-Parametern im laufenden Betrieb

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.
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Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz — Teil 3

Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz — Teil 3

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.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 1): Zusammenarbeit von mehreren Handelsstrategien

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 1): Zusammenarbeit von mehreren Handelsstrategien

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

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.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 17): Zugang zu Daten im Internet (III)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 17): Zugang zu Daten im Internet (III)

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.
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Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 10): External Flow (II) VWAP

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 10): External Flow (II) VWAP

Meistern Sie die Macht des VWAP mit unserem umfassenden Leitfaden! Lernen Sie, wie Sie mit MQL5 und Python die VWAP-Analyse in Ihre Handelsstrategie integrieren können. Optimieren Sie Ihre Markteinblicke und verbessern Sie Ihre Handelsentscheidungen noch heute.
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Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).

Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).

Das mehrschichtige Perzeptron ist eine Weiterentwicklung des einfachen Perzeptrons, das nichtlineare separierbare Probleme lösen kann. Zusammen mit dem Backpropagation-Algorithmus kann dieses neuronale Netz effektiv trainiert werden. In Teil 3 der Serie Multilayer Perceptron und Backpropagation werden wir sehen, wie man diese Technik in den Strategy Tester integriert. Diese Integration ermöglicht die Nutzung komplexer Datenanalysen, um bessere Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Handelsstrategien zu treffen. In diesem Artikel werden wir die Vorteile und Probleme dieser Technik erörtern.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)

Wir werden das Prinzip des Aufbaus von Algorithmen mit mehreren Populationen besprechen. Als Beispiel für diese Art von Algorithmus werden wir uns den neuen nutzerdefinierten Algorithmus - Evolution of Social Groups (ESG) - ansehen. Wir werden die grundlegenden Konzepte, die Mechanismen der Populationsinteraktion und die Vorteile dieses Algorithmus analysieren und seine Leistung bei Optimierungsproblemen untersuchen.
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MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 38): Bollinger Bands

MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 38): Bollinger Bands

Bollinger Bänder sind ein sehr gebräuchlicher Hüllkurven-Indikator, der von vielen Händlern verwendet wird, um Trades manuell zu platzieren und zu schließen. Wir untersuchen diesen Indikator, indem wir möglichst viele der verschiedenen möglichen Signale betrachten, die er erzeugt, und sehen, wie sie in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor verwendet werden können.
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Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 5): Ausführen des Handels (II)

Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 5): Ausführen des Handels (II)

In diesem Artikel wird die Klasse des Handelsmanagements um Kauf- und Sell-Stop-Aufträge für den Handel mit Nachrichtenereignissen erweitert und eine Ablaufbeschränkung für diese Aufträge implementiert, um den Handel über Nacht zu verhindern. Eine Slippage-Funktion wird in den Experten eingebettet, um zu versuchen, mögliche Slippage zu verhindern oder zu minimieren, die bei der Verwendung von Stop-Order im Handel auftreten können, insbesondere bei Nachrichtenereignissen.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil I)

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil I)

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.
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Erstellen eines Keltner-Kanal-Indikators mit nutzerdefinierten Canvas-Grafiken in MQL5

Erstellen eines Keltner-Kanal-Indikators mit nutzerdefinierten Canvas-Grafiken in MQL5

In diesem Artikel bauen wir einen Keltner-Kanal-Indikator mit nutzerdefinierten Canvas-Grafiken in MQL5. Wir erläutern die Integration von gleitenden Durchschnitten, ATR-Berechnungen und verbesserter Chartvisualisierung. Wir behandeln auch die Backtests, um die Leistung des Indikators für praktische Handelseinblicke zu bewerten.
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Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 2

Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 2

Dieser Artikel ist Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir unsere Code-Organisation, die ersten Header-Dateien und Klassen, und wie wir unsere Tests schreiben. Dieser Artikel enthält auch kurze Hinweise auf die Praxis der testgetriebenen Entwicklung und wie wir sie in diesem Projekt anwenden.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (II)

Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (II)

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.
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Propensity Score in der Kausalinferenz

Propensity Score in der Kausalinferenz

Der Artikel befasst sich mit dem Thema Abgleich von Kausalschlüssen. Der Abgleich wird für den Vergleich sich ähnlichen Beobachtungen in einem Datensatz. Dies ist notwendig, um kausale Wirkungen korrekt zu bestimmen und Verzerrungen zu beseitigen. Der Autor erklärt, wie dies beim Aufbau von Handelssystemen auf der Grundlage des maschinellen Lernens hilft, die bei neuen Daten, auf denen sie nicht trainiert wurden, stabiler werden. Der Propensity Score (Tendenzbewertung) spielt eine zentrale Rolle und wird häufig bei Kausalschlüssen verwendet.
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Integration von Hidden-Markov-Modellen in MetaTrader 5

Integration von Hidden-Markov-Modellen in MetaTrader 5

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.
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Erstellen von MQL5-ähnlichen Handelsklassen in Python für MetaTrader 5

Erstellen von MQL5-ähnlichen Handelsklassen in Python für MetaTrader 5

Das MetaTrader 5 Python-Paket bietet eine einfache Möglichkeit, Handelsanwendungen für die MetaTrader 5-Plattform in der Sprache Python zu erstellen. Obwohl dieses Modul ein leistungsstarkes und nützliches Werkzeug ist, ist es nicht so einfach wie die MQL5-Programmiersprache, wenn es darum geht, eine algorithmische Handelslösung zu erstellen. In diesem Artikel werden wir Handelsklassen erstellen, die den in MQL5 angebotenen ähnlich sind, um eine ähnliche Syntax zu schaffen und es einfacher zu machen, Handelsroboter in Python wie in MQL5 zu erstellen.
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Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 7): Der EA Signal Pulse

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 7): Der EA Signal Pulse

Nutzen Sie das Potenzial der Multi-Timeframe-Analyse mit „Signal Pulse“, einem MQL5 Expert Advisor, der Bollinger Bänder und den Stochastik Oszillator integriert, um präzise, hochwahrscheinliche Handelssignale zu liefern. Erfahren Sie, wie Sie diese Strategie umsetzen und Kauf- und Verkaufschancen mithilfe von nutzerdefinierten Pfeilen effektiv visualisieren können. Ideal für Händler, die ihr Urteilsvermögen durch automatisierte Analysen über mehrere Zeitrahmen hinweg verbessern möchten.
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Implementierung von praktischen Modulen aus anderen Sprachen in MQL5 (Teil 02): Aufbau der REQUESTS-Bibliothek, inspiriert von Python

Implementierung von praktischen Modulen aus anderen Sprachen in MQL5 (Teil 02): Aufbau der REQUESTS-Bibliothek, inspiriert von Python

In diesem Artikel implementieren wir ein Modul, das den in Python angebotenen Anfragen ähnelt, um das Senden und Empfangen von Web-Anfragen in MetaTrader 5 mit MQL5 zu erleichtern.