Artikel über das Programmieren in MQL5

Dieser Beitrag beschreibt die Prinzipien der Arbeit mit dem Internet mittels Verwendung von HTTP-Anfragen sowie den Datenaustausch zwischen Terminals mit Hilfe eines Zwischenservers. Eine MqlNet Library-Klasse wird vorgestellt, die die Arbeit mit Internet-Ressourcen in der MQL5-Umgebung erlaubt. Kontrolle der Preise verschiedener Makler, Austausch von Nachrichten mit anderen Händler ohne Verlassen des Terminals, Suche nach Informationen im Internet – das sind nur einige Beispiele, die in diesem Beitrag behandelt werden.

Sie haben sich gerade angemeldet und haben wahrscheinlich jetzt eine Menge Fragen wie z.B. "Wie füge ich ein Bild in meine Nachricht ein?" "Wie formatiere ich meinen MQL5 Quellcode?" "Wo werden meine persönlichen Nachrichten abgelegt?" Und noch vieles mehr. In diesem Beitrag haben wir für Sie einige praktische Tipps zusammengestellt, die Ihnen helfen, sich in der MQL5.community zurechtzufinden und all ihre vorhandenen Features optimal zu nutzen.

Die meisten Personen, die Codes in Java anlegen, kennen bestimmt die automatisch generierte Dokumentation, die zusammen mit JavaDocs erstellt werden kann. Hierbei geht es um die Ergänzung des Codes durch Anmerkungen auf semi-strukturierte Weise, die dann in eine leicht zu navigierende Hilfe-Datei extrahiert werden können. In der C++ Welt gibt es ebenfalls einige automatische Dokumentations-Generatoren, von denen SandCastle und Doxygen von Microsoft die beiden Spitzenreiter sind. Dieser Beitrag beschreibt die Verwendung von Doxygen zur Erzeugung einer HTML Hilfe-Datei auf Basis strukturierter Anmerkungen im MQL5-Code. Der Versuch hat prima funktioniert und ich glaube, dass die Hilfs-Dokumentation, die Doxygen aus dem MQL5-Code liefert ganz erheblichen Mehrwert mit sich bringt.

2004 erschien die Beschreibung der Methode zum ersten Mal [1]. Die Methode zeichnet sich dadurch aus, dass sie die Daten des RSI-Indikators aus einer ungewöhnlichen Perspektive betrachtet: es wird vorgeschlagen, den Flächeninhalt abzuschätzen, den der Oszillator über/unter der Linie 50 seit dem letzten Moment zeichnet, wo diese durchgekreuzt wurde. Seit 2004 haben sich die Märkte stark verändert, die MQL5-Sprache wurde entwickelt, und dies bedeutet, es ist höchste Zeit, die Strategie in der MQL5-Sprache auf dem aktuellen Markt zu überprüfen.

Das MetaTrader 5 Client Terminal bietet eine Vielzahl von Optimierungsmöglichkeiten für die Parameter von Expert Advisors. Zusätzlich zu den im Strategietester enthaltenen Optimierungskriterien erhalten Entwickler die Möglichkeit, ihre eigenen Kriterien zu erstellen. Dies führt zu einer fast unbegrenzten Menge an Möglichkeiten zum Testen und Optimieren von Expert Advisors. Dieser Beitrag beschreibt praktische Möglichkeiten zum Erstellen solcher Kriterien, sowohl komplexer als auch einfacher.

Einer der interessantesten Aspekte von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) ist, dass sie ohne Beaufsichtigung lernen, Daten zu klassifizieren. Im einfachsten Fall erstellen sie eine Ähnlichkeitskarte von Eingabedaten (Clustering). SOM-Karten können für die Klassifizierung und Visualisierung von hochdimensionalen Daten genutzt werden. In diesem Beitrag werden wir mehrere einfache Anwendungsbeispiele von Kohonenkarten betrachten.

Die Schätzung der statistischen Parameter einer Sequenz ist sehr wichtig, weil die meisten mathematischen Modelle und Methoden auf unterschiedlichen Annahmen basieren, beispielsweise dem Normalverteilungsgesetz oder dem Streuungswert oder anderen Parametern. Beim Analysieren und Prognostizieren von Zeitreihen brauchen wir deshalb ein einfaches und bequemes Werkzeug, das es uns ermöglicht, die wichtigsten statistischen Parameter schnell und deutlich zu schätzen. Dieser Beitrag beschreibt kurz die einfachsten statistischen Parameter einer zufälligen Sequenz und mehrere Methoden für die visuelle Analyse. Er liefert die Umsetzung dieser Methoden in MQL5 und die Methoden der Visualisierung des Ergebnisses der Berechnung mithilfe der Anwendung Gnuplot.

Die gesamte Problematik der Erstellung einer Struktur eines auszuführenden Codes und dessen Tracing lässt sich ohne ernsthafte Schwierigkeiten lösen. Diese Möglichkeit trat mit MetaTrader 5 dank einer neuen Funktion der MQL5-Sprache in Erscheinung: der automatischen Erstellung von Variablen eines komplexen Datentyps (Strukturen und Klassen) und deren Beseitigung beim Verlassen des lokalen Umfelds. Dieser Beitrag beschreibt die Methoden und liefert ein vorgefertigtes Tool.

Dieser Beitrag behandelt Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten (normal, lognormal, binomial, logistisch, Cauchy-Verteilung, Studentsche t-Verteilung, Laplace-Verteilung, Poisson-Verteilung, Secans-Hyperbolicus-Verteilung, Beta- und Gamma-Verteilung) zufälliger Statistiken in der angewandten Statistik. Er nennt ebenfalls Klassen für den Umgang mit diesen Verteilungen.

Dieser Beitrag behandelt die Methoden zur Optimierung der Berechnungsalgorithmen von Indikatoren. Jeder wird eine Methode finden, der seine/ihre Anforderungen am besten erfüllt. Drei Methoden werden hier beschrieben. Eine ist ziemlich simpel, die zweite erfordert solide mathematische Kenntnisse und die dritte benötigt einen gewissen Scharfsinn. Für die Realisierung der meisten beschriebenen Methoden werden Indikatoren oder Designmerkmale des MetaTrader 5 Terminals verwendet. Die Methoden sind weitestgehend universell einsatzfähig und können nicht nur für die Beschleunigung der Berechnung der linearen Regression verwendet werden, sondern auch für viele andere Indikatoren.

Gibt es irgendeine Korrelation zwischen dem Verhalten des Preises in der Vergangenheit und seinen zukünftigen Trends? Warum legt der Preis heute die gleichen Merkmale an den Tag wie bei seinen gestrigen Bewegungen? Können die Statistiken zum Prognostizieren der Preisdynamiken genutzt werden? Es gibt eine Antwort und sie ist positiv. Wenn Sie Zweifel haben, ist dieser Beitrag genau das Richtige für Sie. Ich werde Ihnen erzählen, wie ein funktionierender Filter für ein Handelssystem in MQL5 erstellt wird, und ein interessantes Muster in Preisveränderungen offenlegen.

Jeder Entwickler von Expert Advisors, ungeachtet seiner Programmierfähigkeiten, wird mit den gleichen Aufgaben und algorithmischen Problemen konfrontiert, die für einen sicheren Handelsprozess auf diese oder jene Weise gelöst werden müssen. Dieser Beitrag beschreibt die Möglichkeiten der 'Trading-Engine' CStrategy, die die Lösung dieser Aufgaben übernehmen und dem Nutzer geeignete Mechanismen zur Beschreibung seiner Handelsidee anbieten kann.

Dieser Beitrag ist eine logische Fortsetzung meines Beitrags Statistische Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten in MQL5, in dem die Klassen für die Arbeit mit einigen theoretischen statistischen Verteilungen dargelegt wurden. Da wir nun über die theoretische Grundlage verfügen, schlage ich vor, dass wir direkt mit realen Datensätzen fortfahren und versuchen, diese Grundlage für Informationszwecke zu nutzen.

Dieser Beitrag beschreibt eine Art der Programmierung ohne Templates, allerdings unter Beibehaltung des ihnen eigenen Programmierstils. Er schildert die Implementierung von Templates mithilfe von benutzerdefinierten Methoden und bietet ein vorgefertigtes, angehängtes Script zur Erstellung eines Codes auf Basis festgelegter Templates.

In diesem Beitrag wird die Verbindung von MetaTrader 5 mit ENCOG, einem erweiterten neuronalen Netzwerk und Machine Learning Framework, vorgestellt. Er enthält die Beschreibung und Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerkindikators auf Basis technischer Standardindikatoren und eines Expert Advisors auf Basis eines neuronalen Indikators. Alle Quellcodes, kompilierten Binärdateien, DLLs und Beispiele für eingelernte Netzwerke sind an diesen Beitrag angehängt.

Um Möglichkeiten von Retail-Tradern zu erweitern, wurde das zweite System der Aufrechnung von Positionen — Hedging — auf der Plattform hinzugefügt. Nun kann man eine Vielzahl von Positionen pro Symbol haben, darunter auch gegenläufige. Dank Hedging kann man Handelstrategien mit dem sogenannten "Locking" umsetzen: wenn sich der Preis gegen den Trader entwickelt, kann der Trader eine Position in einer entgegengesetzten Richtung eröffnen.

Der Marktpreis wird aus einer stabilen Balance zwischen Angebot und Nachfrage geformt, die ihrerseits von diversen wirtschaftlichen, politischen und psychologischen Faktoren abhängen. Unterschiede in der Natur und den Ursachen der Auswirkungen dieser Faktoren machen es schwierig, alle Komponenten direkt zu betrachten. Dieser Beitrag beschreibt einen Versuch, den Marktpreis basierend auf einem ausgearbeiteten Regressionsmodell zu prognostizieren.

In diesem Beitrag stelle ich verschiedene Interaktionsmethoden zwischen MQL5-Code und gemanagtem C#-Code vor. Ich habe auch mehrere Beispiele dafür bereitgestellt, wie MQL5-Strukturen gegen C# angeordnet werden können und wie sich exportierte DLL-Funktionen in MQL5-Scripts aufrufen lassen. Ich bin überzeugt, dass die hier bereitgestellten Beispiele als Basis für zukünftige Forschungen zum Schreiben von DLLs in gemanagtem Code dienen können. Dieser Beitrag bereitet auch Wege für die Nutzung bereits in C# implementierter Bibliotheken in MetaTrader.

Der Random Walk sieht realen Marktdaten sehr ähnlich, hat aber einige wichtige Besonderheiten. In diesem Beitrag betrachten wir die Besonderheiten des Random Walk, der mithilfe eines Münzwurfs simuliert wird. Für die Analyse der Eigenschaften der Daten wird der Trendindikator entwickelt.

Die Debatten über eine optimale Berechnung von Indikatoren sind endlos. Wo sollen wir die Indikatorwerte berechnen – im Indikator selbst oder doch die gesamte Logik in einen Expert Advisor, der auf sie zugreift, einbetten? Dieser Beitrag beschreibt eine der Möglichkeiten zum Verschieben des Quellcodes des benutzerdefinierten Indikators iCustom in den Code eines Expert Advisors oder Scripts mit der Optimierung der Berechnungen und der Modellierung des Werts prev_calculated.

Es ist heutzutage schwierig, einen Computer zu finden, auf dem kein Web-Browser installiert ist. Browser werden seit langer Zeit weiterentwickelt und ständig verbessert. In diesem Beitrag wird eine einfache und sichere Art der Erstellung von Diagrammen auf Basis von Informationen aus dem MetaTrader 5 Client Terminal besprochen, die im Browser angezeigt werden.

Der Player des Handels. Nur vier Wörter, keine Erklärung erforderlich. Man denkt an eine kleine Kiste mit Knöpfen. Drückt man einen Knopf, erfolgt die Wiedergabe. Bewegt man den Hebel, ändert sich die Wiedergabegeschwindigkeit. Die Realität sieht sehr ähnlich aus. In diesem Beitrag möchte ich mein Programm vorstellen, das die Handelshistorie fast wie in Echtzeit abspielt. Der Beitrag behandelt einige Nuancen der OOP bei der Arbeit mit Indikatoren und der Verwaltung von Diagrammen.

Im nachfolgenden Beitrag beschreibe ich einen Prozess für die Umsetzung des Indikators Moving Mini-Max auf Basis der Arbeit 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis' von Z.G. Silagadze. Die Idee hinter dem Indikator basiert auf einer Simulation von Quantentunnel-Phänomenen, die von G. Gamov in der Theorie des Alphazerfalls vorgeschlagen wurde.

Zusätzlich zur Erstellung von neuronalen Netzwerken ermöglicht das Softwarepaket von NeuroSolutions den Export dieser Netzwerke als DLLs. Dieser Beitrag beschreibt den Erstellprozess eines neuronalen Netzwerks, der Erzeugung einer DLL und der Verbindung dieser DLL mit einem Expert Advisor für den Handel in MetaTrader 5.

Man interessiert sich schon lange für Mehrwährungsanalysen und Mehrwährungshandel. Die Gelegenheit, ein vollwertiges Mehrwährungssystem umzusetzen, ergab sich erst mit der Veröffentlichung von MetaTrader 5 und der Programmiersprache MQL5. In diesem Beitrag erörtern wir eine Möglichkeit, alle eingehenden Ticks für mehrere Symbole zu analysieren und zu verarbeiten. Als Illustration betrachten wir einen Mehrwährungs-RSI-Indikator des USDx-Dollar-Index.

Als Erzeuger von Handelsstrategien vereinfacht der MQL5 Wizard das Testen von Handelsideen enorm. In diesem Beitrag wird besprochen, wie Ihre eigene Klasse zum Verwalten offener Positionen durch die Verschiebung des Stop-Loss-Niveaus in einen verlustfreien Bereich, wenn sich der Preis in Richtung der Position bewegt, geschrieben und mit dem MQL5 Wizard verbunden werden kann, um Ihren Gewinn beim Handel vor Drawdowns zu schützen. Es wird auch auf die Struktur und das Format der Beschreibung der erstellten Klasse für den MQL5 Wizard eingegangen.

Der Handelsstrategien-Generator des MQL5 Assistenten vereinfacht die Tests von Handelskonzepten ganz erheblich. Dieser Beitrag beschreibt die Entwicklung eines individuell angepassten Risiko- und Geldverwaltungsmoduls und seine Aktivierung im MQL5 Assistenten. Als Beispiel haben wir einen Geldverwaltung-Algorithmus betrachtet, in dem die Größe des Handelsvolumens durch die Ergebnisse des vorigen Abschlusses festgelegt wird. Die Struktur und das Format der Beschreibung der für diesen MQL5 Assistenten erzeugte Klasse werden hier ebenfalls besprochen.

Dieser Beitrag beschreibt eine Klasse eines dynamischen zweidimensionalen Arrays, die in ihrer ersten Dimension Daten verschiedener Typen enthält. Diese Daten in Form einer Tabelle abzulegen, ist zur Lösung von vielen Problemen bei der Anordnung, Speicherung und der Arbeit mit gebundenen Informationen unterschiedlicher Arten sehr bequem. Der Quellcode der Klasse, die Funktionalität mit Tabellen arbeiten zu können, implementiert, ist an diesen Beitrag angehängt.

Dieser Beitrag beschreibt, wie man seine eigene Klasse an Handelssignalen mit der Implementierung von Signalen am Schnittpunkt des Kurses und gleitenden Durchschnitts schreiben und sie in den Handelsstrategien-Generator des MQL5 Assistenten einschließen kann. Er erklärt auch die Struktur und das Format der Beschreibung der generierten Klassen für den MQL5 Assistenten.

Dieser Beitrag beschreibt die ökonometrischen Analysemethoden, die Autokorrelationsanalyse und insbesondere die Analyse von bedingten Varianzen. Worin liegt der Vorteil des hier beschriebenen Ansatzes? Die Arbeit mit nicht-linearen GARCH-Modellen erlaubt eine formelle Repräsentation der analysierten Serien vom mathematischen Gesichtspunkt aus, sowie die Erzeugung einer Prognose für eine festgelegte Anzahl an Schritten.

Ziel dieses Beitrags ist die Untersuchung der Möglichkeiten von Handelsautomatisierung und ihrer Analyse in Form von Indikatoren und des Expert Advisors, auf Basis einiger Vorschläge aus James Hyerczyks Buch "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems". Ohne jeden Anspruch auf Vollständigkeit untersuchen wir hier nur ein Modell - den ersten Teil der Gann-Theorie.

Der Einsatz des Objekt-orientierten Ansatzes in MQL5 erleichtert die Erzeugung von Multi-Currency/Multi-System und Multi-Timeframe Expert Advisors ganz erheblich. Stellen Sie sich nur vor, Ihr einziger EA handelt mit mehreren Dutzend Handelsstrategien auf allen verfügbaren Instrumenten und allen möglichen Zeitrahmen ! Und zusätzlich kann er im Tester problemlos getestet werden und hat zudem für alle, in dieser Zusammenstellung eingeschlossenen Strategien ein oder mehrere Arbeitssysteme zur Geldverwaltung.

Ich glaube ohne Übertreibung sagen zu können, dass Channels das beliebteste Tool zur Analyse von Märkten und für Handelsentscheidungen nach dem gleitenden Durchschnitt sind. Ohne zu tief in die Unmengen an Handelsstrategien einsteigen zu wollen, die Channels und ihre Komponenten verwenden, geht es in diesem Beitrag um die mathematischen Grundlagen und die praktische Implementierung eines Indikators, der auf dem Bildschirm des Client-Terminals einen Channel zeichnet, der durch drei Extrema festgelegt ist.

Seit Anbeginn der Menschheit ist Zeit von unschätzbarem Wert und wir tun alles, um sie nicht unnötig zu vergeuden. In diesem Sinne beschreibt Ihnen dieser Beitrag, wie Sie die Arbeit Ihres Expert Advisors beschleunigen können, wenn Ihr Computer über einen Mutli-Core Prozessor verfügt. Zudem verlangt die Implementierung der vorgeschlagenen Methode keine Kenntnisse anderer Programmiersprachen außer MQL5.

Nachdem ich den vorigen Beitrag über eine halb-automatischen Expert Advisor mit grafischer Benutzerschnittstelle verfasst hatte, hat sich herausgestellt, dass es durchaus wünschenswert ist, diese Schnittstelle noch mit einigen neuen Funktionalitäten für komplexere Indikatoren und Expert Advisors aufzupeppen. Nachdem ich mich mit den MQL5 Standard Library-Klassen vertraut gemacht hatte, habe ich neue Widgets implementiert. In diesem Beitrag geht es also um das Design und die Implementierung neuer MQL5 grafischer Benutzerschnittstellen-Widgets, die in Indikatoren und Expert Advisors verwendet werden können, und zwar: CChartObjectSpinner, CChartObjectProgressBar und CChartObjectEditTable.

Einige Händler führen all ihre Handel automatisch aus und einige arbeiten sowohl mit automatischen als auch manuellem Handeln auf Grundlage der Ergebnisse verschiedener Indikatoren. Da ich zur zweiten Gruppe gehöre, wollte ich ein interaktives Tool, mit dem ich Risiko- und Prämien-Levels direkt vom Chart aus dynamisch abschätzen kann. In diesem Beitrag wird erläutert, wie man einen interaktiven, halb-automatischen Expert Advisor mit vorab festgelegten Eigenkapitalrisiko und einem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) implementiert. Das Expert Advisor Risiko sowie die Parameter für relativer Risiko und die Postengrößen können während der EA-Laufzeit in seinem Bedienfeld verändert werden.

In diesem Artikel werden die von William Blau in seinem Buch „Momentum, Direction, and Divergence“ (Momentum, Richtung und Divergenz) vorgestellten Indikatoren. Blaus Ansatz ermöglicht die schnelle und exakte Annäherung an die Schwankungen der Kurskurve zur Bestimmung der Richtung der Kursentwicklung und der Wendepunkte sowie zur Beseitigung des Kursrauschens. Unterdessen sind wir auch in der Lage, die Marktzustände des Überkaufs/Überverkaufs sowie die auf eine Richtung und die Umkehrung der Kursbewegung hinweisenden Signale zu ermitteln.

Der Beitrag erläutert die Erstellung des Seil-Indikators nach dem Buch von Erik L. Nayman The Small Encyclopedia of Trader. Dieser Indikator zeigt die Trendrichtung anhand berechneter Werte der Bären und Bullen für einen angegebenen Zeitraum. Im Artikel sind die Prinzipien der Erstellung und Berechnung des Indikators mit Code-Beispielen dargelegt. Auf Basis des Indikators wird ein Expert Advisor erstellt und alle äußeren Parameter werden optimiert.

Der hier vorliegende Beitrag möchte seine Leser mit einer möglichen Variante der Verwendung der grafischen Objekte der Programmiersprache MQL5 vertraut machen. Es wird ein Indikator analysiert, der mithilfe grafischer Objekte ein Feld zur Steuerung eines einfachen Spektrumanalysators anlegt. Der Beitrag richtet sich an Leser mit Grundkenntnissen in MQL5.

In diesem Beitrag geht es sowohl um traditionelle als auch um neuartige Mittelwertbildungsalgorithmen verpackt in einfachste Klassen mit jeweils nur einer Datenart. Sie sind zur universellen Verwendung bei nahezu jeder Indikatorentwicklung gedacht. Ich hoffe, dass die vorgeschlagenen Klassen sich als gute Alternative zu den „unhandlichen“ Aufrufen benutzerdefinierter und technischer Indikatoren erweisen werden.