Artikel über das Programmieren in MQL5

Was halten Sie von der Idee, der MetaTrader 5-Plattform einen neuen Chart-Typ hinzuzufügen? Einige Leute sagen, dass es an einigen Dingen mangelt, die andere Plattformen bieten. Aber die Wahrheit ist, dass MetaTrader 5 eine sehr praktische Plattform ist, da sie Ihnen Dinge ermöglicht, die auf vielen anderen Plattformen nicht (oder zumindest nicht ohne weiteres) möglich sind.

In diesem Artikel werde ich die Logik der Angabe der Basis- und Hauptobjekte für alle WinForms-Bibliotheksobjekte überarbeiten, ein neues Basisobjekt Hint für Hinweise und mehrere seiner abgeleiteten Klassen entwickeln, um die mögliche Richtung der Bewegung des Trennzeichens anzugeben.

In diesem Artikel werde ich neue Mausereignisse relativ zu den Grenzen der Arbeitsbereiche von WinForms-Objekten hinzufügen und einige Mängel in der Funktionsweise der TabControl- und SplitContainer-Steuerelemente beheben.

In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit implementieren, die Eigenschaften und das Aussehen des neu erstellten SplitContainer-Steuerelements zu ändern.

In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.

In diesem Artikel werde ich die Klasse eines Hilfstrennlinie für das Paneelobjekt des Steuerelements des SplitContainers erstellen.

Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. Im vorigen Artikel haben wir die Methode des Deep Q-Learning kennengelernt. Bei dieser Methode wird das Modell so trainiert, dass es die bevorstehende Belohnung in Abhängigkeit von der in einer bestimmten Situation durchgeführten Aktion vorhersagt. Dann wird eine Aktion entsprechend der Strategie und der erwarteten Belohnung durchgeführt. Es ist jedoch nicht immer möglich, die Q-Funktion zu approximieren. Manchmal führt die Annäherung nicht zu dem gewünschten Ergebnis. In solchen Fällen werden Näherungsmethoden nicht auf Nutzenfunktionen, sondern auf eine direkte Handlungspolitik (Strategie) angewendet. Eine dieser Methoden ist die Gradientbasierte Optimierung, engl. „Policy Gradient“.

In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung des SplitContainer-Steuerelements aus dem MS Visual Studio-Toolkit beginnen. Diese Steuerelement besteht aus zwei Feldern, die durch eine vertikale oder horizontale bewegliche Trennwand getrennt sind.

In diesem Artikel werde ich die Funktionsweise zum Verschieben (scrolling) von Registerkartenüberschriften in TabControl mithilfe von Scroll-Schaltflächen erstellen. Die Funktionalität ist dazu gedacht, Tabulator-Kopfzeilen in einer einzigen Zeile auf beiden Seiten des Steuerelements zu platzieren.

Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode des Deep Q-Learning vertraut machen. Mit dieser Methode hat das DeepMind-Team ein Modell geschaffen, das einen Menschen beim Spielen von Atari-Computerspielen übertreffen kann. Ich denke, es wird nützlich sein, die Möglichkeiten der Technologie zur Lösung von Handelsproblemen zu bewerten.

In diesem Artikel werde ich die Schaltflächen der Kopfzeilen-Scroll-Steuerung im TabControl WinForms-Objekt platzieren, für den Fall, dass die Kopfzeile nicht in die Größe des Steuerelements passt. Außerdem werde ich die Verschiebung der Kopfleiste beim Klicken auf die abgeschnittene Registerkartenüberschrift implementieren.

In diesem Artikel werde ich die Funktionalität zum Ausblenden von Objektabschnitten, die sich außerhalb ihrer Container befinden, erstellen. Außerdem werde ich zusätzliche Pfeiltastenobjekte erstellen, die als Teil anderer WinForms-Objekte verwendet werden können.

Wir untersuchen weiterhin Methoden des Reinforcement-Learnings. Mit diesem Artikel beginnen wir ein weiteres großes Thema, das Reinforcement-Learning. Dieser Ansatz ermöglicht es den Modellen, bestimmte Strategien zur Lösung der Probleme zu entwickeln. Es ist zu erwarten, dass diese Eigenschaft des Reinforcement-Learnings (Lernen durch Verstärkung) neue Horizonte für die Entwicklung von Handelsstrategien eröffnen wird.

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung von TabControl fortsetzen und die Anordnung von Tabulatorüberschriften auf allen vier Seiten des Steuerelements für alle Modi der Einstellung der Größe der Überschriften implementieren: Normal, Fixed und Fill To Right (rechts auffüllend).

In diesem Artikel werde ich die Arbeit am Objekt TabControl WinForm fortsetzen — ich werde eine Tabulatorfeld-Objektklasse erstellen, es möglich machen, Tabulatorüberschriften in mehreren Zeilen anzuordnen und Methoden für die Handhabung von Objekttabs hinzufügen.

In diesem Artikel gehe ich auf die Algorithmen ein, mit denen Sie Ihren eigenen technischen Indikator erstellen können. Sie werden lernen, wie man mit sehr einfachen Ausgangsannahmen ziemlich komplexe und interessante Ergebnisse erzielen kann.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie den Gesamtgewinn oder -verlust eines Handels einschließlich Provision und Swap berechnen können. Ich werde das genaueste mathematische Modell zur Verfügung stellen und es verwenden, um den Code zu schreiben und ihn mit der Norm zu vergleichen. Außerdem werde ich versuchen, in die Hauptfunktion von MQL5 zur Berechnung des Gewinns einzudringen und alle erforderlichen Werte aus der Spezifikation zu ermitteln.