Artikel über das Programmieren in MQL5

Der Artikel betrachtet drei Methoden, die zur Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging eingesetzt werden können, und schätzt deren Effizienz. Die Auswirkungen der Optimierung der Hyperparameter des neuronalen ELM-Netzwerkes und der Nachbearbeitungsparameter werden bewertet.

Mitglieder des offiziellen MetaTrader Freelance-Service haben bis Oktober 2018 mehr als 50.000 Aufträge ausgeführt. Dies ist die weltweit größte Freelance-Website für MQL-Programmierer: mehr als tausend Entwickler, Dutzende neuer Aufträge täglich und 7 Sprachlokalisierungen.

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Algorithmus der Entwicklung von Bestandsindikatoren auf Basis von realen Volumina mit den Funktionen CopyTicks() und CopyTicksRange(). Einige subtile Aspekte der Entwicklung solcher Indikatoren sowie deren Betrieb in Echtzeit und im Strategietester werden ebenfalls beschrieben.

Bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen stoßen wir oft auf ein Problem: Wie kann man feststellen, wo ein Trend oder eine Seitwärtsbewegung beginnt und endet? In diesem Artikel versuchen wir, einen universellen Indikator zu erstellen, in dem wir versuchen, Signale für verschiedene Arten von Strategien zu kombinieren. Wir werden versuchen, den Prozess der Beschaffung von Handelssignalen bei einem Experten so weit wie möglich zu vereinfachen. Ein Beispiel für die Kombination mehrerer Indikatoren in einem einzigen wird ausgearbeitet.

Mit dem Kalender bieten Webseiten einen detaillierten Zeitplan der Veröffentlichung von 500 Indikatoren und Indizes der größten Volkswirtschaften der Welt. So erhalten Händler schnell die aktuellen Informationen über alle wichtigen Ereignisse mit Erklärungen und Grafiken, zusätzlich zu den wichtigsten Inhalten der jeweiligen Webseite.

Der Artikel beschreibt nutzerdefinierte Methoden zur Auswertung der Handelsgeschichte. Zwei Klassen wurden geschrieben, um die Handelshistorie zu laden und zu analysieren. Die erste Klasse sammelt die Handelshistorie und fasst alles in einer Tabelle zusammen. Die zweite beschäftigt sich mit den Statistiken: Sie berechnet eine Reihe von Variablen und erstellt Diagramme für eine effizientere Auswertung der Handelsergebnisse.

Der größte Marktplatz für fertige Anwendungen des algorithmischen Handels umfasst jetzt 13.970 Produkte. Dazu gehören 4.800 Roboter, 6.500 Indikatoren, 2.400 Hilfsprogramme und andere Lösungen. Fast die Hälfte der Anwendungen (6.000) können Sie mieten. Außerdem kann ein Viertel der Produkte (3.800) kostenlos heruntergeladen werden.

Dies ist der zweite Teil des Artikels, der die Entwicklung eines Expert Advisors für den manuellen Handel mit mehreren Symbolen zeigt. Wir haben die grafische Oberfläche bereits erstellt. Es ist nun an der Zeit, sie mit den Funktionen des Programms zu verbinden.

Die Überwachung des Handelskontos bietet einen detaillierten Bericht über alle abgeschlossenen Geschäfte. Alle Handelsstatistiken werden automatisch gesammelt und Ihnen als leicht verständliche Diagramme und Grafiken zur Verfügung gestellt.

Der Artikel beschreibt die Möglichkeit, wie ein MQL5-basierter Expert Advisors mit dem Datenbankserver Microsoft SQL Server arbeiten kann. Es wird der Import von Funktionen aus einer DLL-Datei verwendet. Die DLL wird mit der Microsoft.NET-Plattform in der Sprache C# erstellt. Die im Artikel verwendeten Methoden eignen sich, mit kleinen Anpassungen, auch für Experten, die in MQL4 geschrieben sind.

Dieser Artikel schließt die Serie über den Handel mit Körben von Währungspaaren ab. Diesmal testen wir das verbleibende Muster und diskutieren die Anwendung der gesamten Methode im realen Handel. Markteintritte und -austritte, die Suche nach Mustern und deren Analyse, komplexer Einsatz von kombinierten Indikatoren werden berücksichtigt.

Wir erstellen weitere Ensembles. Diesmal wird das zuvor mittels Bagging geschaffene Ensemble durch einen trainierbaren Kombinator (Combiner) - ein tiefes neuronales Netzwerk - ergänzt. Ein neuronales Netz kombiniert die 7 besten Ensemble-Ergebnisse nach der Bereinigung (pruning). Der zweite nimmt alle 500 Ausgänge des Ensembles als Input, bereinigt sie und kombiniert sie neu. Die neuronalen Netze werden mit dem keras/TensorFlow-Paket für Python aufgebaut. Die Eigenschaften des Pakets werden kurz erläutert. Es werden Tests durchgeführt und die Klassifizierungsqualität der Ensembles mit Bagging und Stacking verglichen.

Handeln Sie nach Ihrer eigenen Strategie? Wenn Sie Ihre Handelsregeln formalisieren und als Algorithmus für ein Programm beschreiben können, wäre es doch besser, Ihren Handel einem automatisierten Expert Advisor anzuvertrauen. Ein Roboter braucht weder Schlaf noch Nahrung und ist keinen menschlichen Schwächen unterworfen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie, um einen Handelsroboter im Freelance-Service in Auftrag zu geben, das sogenannte Pflichtenheft erstellen.

Im Artikel wird die MQL-Anwendung für die Arbeit mit Optimierungsergebnissen weiter entwickelt. Diesmal wird ein Beispiel gezeigt, wenn die Tabelle der besten Ergebnisse bereits nach der Optimierung der Parameter gebildet werden kann, indem man ein anderes Kriterium über das grafische Interface angibt.

Der Artikel untersucht die Vor- und Nachteile des Handels in Seitwärtsbewegungen. Die zehn in diesem Artikel entwickelten und getesteten Strategien basieren auf der Verfolgung von Preisbewegungen innerhalb eines Kanals. Jede Strategie ist mit einem Filtermechanismus ausgestattet, der darauf abzielt, falsche Markteintrittssignale zu vermeiden.

Der Signale-Service entwickelt sich mit Riesenschritten. Wenn man eigenes Geld einem Signalanbieter anvertraut, möchte man das Verlustrisiko minimieren. Wie kommt man in diesem Wald von Handelssignalen zurecht? Wie findet man ein profitables Signal? In diesem Artikel wird vorgeschlagen, ein Tool für die visuelle Analyse der Handelshistorie von Signalen auf dem Chart eines Finanzinstruments zu erstellen.

Bevor wir einen Roboter auf einem Handelskonto starten, testen und optimieren wir ihn in der Regel anhand der Kurshistorie. Es stellt sich jedoch die berechtigte Frage: Wie können uns die Ergebnisse der Vergangenheit in Zukunft helfen? Der Artikel beschreibt die Anwendung der Monte-Carlo-Methode, um benutzerdefinierte Kriterien für die Optimierung der Handelsstrategie zu erstellen. Zusätzlich werden die EA-Stabilitätskriterien berücksichtigt.

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.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns weiter mit dem Einsatz von CAppDialog. Hier lernen wir, wie man die Farbe für den Hintergrund, die Ränder und die Überschrift der Dialogbox einstellt. Außerdem wird in diesem Artikel Schritt für Schritt beschrieben, wie ein Anwendungsfenster beim Ziehen innerhalb des Diagramms transparent gemacht werden kann. Wir werden überlegen, wie man Unterklassen von CAppDialog oder CWndClient erstellt und neue Besonderheiten bei der Arbeit mit Steuerelementen analysiert. Schließlich werden wir neue Projekte aus einer neuen Perspektive betrachten.

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.

Die meisten Abonnenten wählen ein Handelssignal nach der Schönheit der Bilanzkurve und nach der Anzahl der Abonnenten. Deshalb achten viele Anbieter heute eher auf schöne Statistiken als auf echte Signalqualität, spielen oft mit Losgrößen und reduzieren die Saldenkurve künstlich nur für ein ideales Erscheinungsbild. Dieses Papier befasst sich mit den Zuverlässigkeitskriterien und den Methoden, mit denen ein Anbieter seine Signalqualität verbessern kann. Eine beispielhafte Analyse einer bestimmten Signalhistorie wird vorgestellt, ebenso wie Methoden, die einem Anbieter helfen würden, diese profitabler und risikoärmer zu gestalten.

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.

Der Artikel demonstriert die Entwicklung des ZigZag-Indikators gemäß der im Artikel "Wie man eine Anforderungsspezifikation bei der Bestellung eines Indikators erstellt" beschriebenen Beispiele. Der Indikator wird durch Extrema gebildet, die mit Hilfe eines Oszillators definiert werden. Es besteht die Möglichkeit, einen von fünf Oszillatoren zu verwenden: WPR, CCI, Chaikin, RSI oder die Stochastik.

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.

Die Programmiersprache MQL erlaubt es, das Konzept der modularen Programmierung von Handelsstrategien umzusetzen. Der Artikel schildert ein Beispiel für die Erstellung eines multimodularen Expert Advisors, der aus separat kompilierten Dateimodulen besteht.

Häufig muss man während des Handels Charts auf gleichzeitig mehreren Zeitrahmen analysieren, um Handelsentscheidungen zu treffen. Dabei sind häufig Objekte der grafischen Analyse auf diesen Charts vorhanden. Es ist aber unbequem, allen Charts die gleichen Objekte hinzuzufügen. In diesem Artikel schlage ich vor, das "Klonen" von Objekten nach Charts zu automatisieren.

Die Indikator-Plattform ZUP erlaubt es, nach einer Vielzahl bekannter Muster zu suchen, deren Parameter bereits festgelegt wurden. Man kann solche Parameter auch an eigene Anforderungen anpassen. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, neue Muster mithilfe des grafischen Interfaces des ZUP-Indikators zu erstellen und deren Parameter in einer Datei zu speichern. Danach kann man schnell überprüfen, ob neue Muster in den Charts entstehen.

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 vergleicht den klassischen MQL5-Zugriff auf Indikatoren mit alternativen MQL4-Methoden. Mehrere Varianten des Zugriffs auf Indikatoren im MQL4-Stil werden berücksichtigt: mit und ohne Speicherung (caching) der Handles der Indikatoren. Die Handles auf die Indikatoren innerhalb des MQL5-Kerns werden ebenfalls analysiert.

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.

Händler suchen nach Gesetzmäßigkeiten im Verhalten des Marktes, die auf günstige Gelegenheiten für die Ausführung von Trades hinweisen. Am häufigsten ist der erste Schritt bei der Entwicklung eines Handelssystems die Erstellung eines technischen Indikators, der es erlaubt, benötigte Informationen im Preischart zu sehen. Der Artikel hilft Ihnen, eine Anforderungsspezifikation bei der Bestellung eines Indikators im Freelance zu erarbeiten.

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.

Eine Zwischenstufe für diejenigen, die immer noch in MQL4 schreiben und nicht auf MQL5 umsteigen können. Wir suchen weiter nach den Möglichkeiten, Codes im MQL4-Stil zu schreiben. Diesmal betrachten wir die Makrosubstitution des Präprozessors #define.

Wenn Sie gerade erst auf MQL5 umgestiegen sind, dann wird Ihnen dieser Artikel helfen. Erstens erfolgt der Zugriff auf die Indikatorendaten und -serien im üblichen MQL4-Stil. Zweitens ist diese ganze Einfachheit in MQL5 implementiert. Alle Funktionen sind so übersichtlich wie möglich und eignen sich perfekt für ein schrittweise Debugging.