Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Vor kurzem wurde den Nutzern von MetaTrader 4 und MetaTrader 5 die Möglichkeit geboten, Anbieter von Signalen zu werden und damit zusätzliche Einkünfte zu erzeugen. Und jetzt können Sie die Erfolge Ihres Handels mit Hilfe neuer Widgets auch auf Ihrer Website, Blog oder sozialen Netzwerk-Seiten anzeigen. Die Vorteile dieser Widgets sind klar: damit lässt sich der Bekanntheitsgrad eines Anbieters von Signalen erhöhen und sein Ruf als erfolgreicher Händler festigen, was natürlich auch neue Abonnenten anzieht. Alle Händler, die auf ihren Websites Widgets platzieren, können von diesen Vorteilen profitieren.

Ein Jahr ist vergangen, seit die Verkäufe im MQL5 Market begonnen haben. Wir blicken zurück auf ein Jahr harter Arbeit, die sich gelohnt hat: der neue Service ist zum größten Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren für die MetaTrader 5 Plattform geworden.

MQL 5 versorgt Programmierer mit einem sehr umfassenden Set an Funktionen und objektorientierten Anwendungsprogrammschnittstellen, die ihnen eine - eine MetaTrader-Umgebung vorausgesetzt - nahezu unendliche Handlungsfreiheit verleihen. Web-Technologien stellen heute ein äußerst mächtiges Instrument dar, das Ihnen in vielen verschiedenen Situationen gute Dienste kann - wenn Ihnen beispielsweise die Zeit fehlt, einen bestimmten Teil der MT5-Standard-Library zu meistern - bzw. das Ihnen dabei hilft, Ihre Kunden einfach nur ins Staunen zu versetzen. Die heutige Übung soll Ihnen als ein praktisches Beispiel dafür dienen, wie Sie Ihre Entwicklungszeit beschleunigen, als auch einen wahren Cocktail an Technologien hervorbringen können.

Wir setzen die Serie der Beiträge zur MQL5-Programmierung fort. Diesmal sehen wir uns an, wie man bei der Optimierung der Parameter eines Expert Advisors Ergebnisse erhält. Mit der Umsetzung wird sichergestellt, dass die Werte des entsprechenden Durchlaufs in eine Datei geschrieben werden, wenn die in den externen Parametern festgelegten Bedingungen erfüllt werden. Neben Testwerten speichern wir auch die Parameter, die zu diesen Ergebnissen geführt haben.

Bei diesem Beitrag handelt es sich um die Fortsetzung des Artikels Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 1. Im zweiten Teil geht es um Fragen zur Einbindung unserer Expert-Systeme sowie anderer in MQL5 geschriebener Programme in die Bibliothek der HedgeTerminalApi. Dieser Beitrag widmet sich der Darstellung der Arbeit mit dieser Bibliothek. Mit ihrer Hilfe können Sie Expert-Systeme für den Handel in unterschiedliche Richtungen erstellen und in einer praktischen und einfachen Handelsumgebung arbeiten.

Dieser Artikel widmet sich der Anwendung einer multiplen Regressionsanalyse auf makroökonomische Statistiken. Sie werden außerdem einige Dinge über die Bewertung des Einflusses von Statistiken auf die Wechselkursveränderungen erfahren, indem wir uns beispielhaft das Währungspaar EURUSD anschauen werden. Eine derartige Evaluation erlaubt eine automatisierte Fundamentalanalyse, die selbst unerfahrenen Tradern möglich wird.

In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen. Der letzte Teil des Beitrags liefert eine Softwareumsetzung eines tiefen neuronalen Netzwerks in einem Expert Advisor mit eingebautem Indikator auf Basis von MQL4/R.

Dieser Artikel widmet sich der Verwendung des Rattle-Pakets zur automatischen Suche nach Mustern zur Vorhersage von Long- und Short-Positionen von Forex-basierten Währungspaaren. Dieser Artikel richtet sich an Neulinge ebenso wie an erfahrene Trader.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit Hypothesen - einem der Grundkonzepte mathematischer Statistik. Es werden dabei verschiedene Hypothesen untersucht und anhand von Beispielen mit Hilfe mathematischer Statistikmethoden überprüft. Die tatsächlichen Daten werden mittels nicht parametrischer Methoden verallgemeinert. Zur Verarbeitung der Daten werden das Statistica-Paket und die übertragene ALGLIB MQL5 numerische Analyse-Library verwendet.

Dieser Beitrag beschreibt einen neuen Ansatz zur Absicherung von Positions und zieht diesbezüglich einen klaren Schlussstrich in den Diskussionen zwischen MetaTrader 4- und MetaTrader 5-Anwendern. Die Algorithmen, die derartige Absicherungen zuverlässig machen, werden in für Laien leicht verständlichen Begriffen beschrieben und anhand von einfachen Charts und Diagrammen veranschaulicht. Dieser Beitrag widmet sich dem neuen HedgeTerminal Panel, im Grunde ein voll funktionsfähiges Handelsterminal in MetaTrader 5. Mit Hilfe des HedgeTerminal und der von ihm zur Verfügung gestellten Visualisierung des Handels, können Positions so verwaltet werden, wie man es bereits aus MetaTrader 4 kennt.

Dieser Beitrag richtet sich an Entwickler, die in ihren Projekten gerne SQL verwenden möchten. Er erklärt die Funktionsweise und Vorteile von SQLite. Für diesen Beitrag sind keine speziellen Kenntnisse der SQLite-Funktionen nötig, doch ein Grundverständnis von SQL wäre durchaus hilfreich.

Sollten bestimmte neuronale Netzwerkprogramme für Handel teuer und komplex oder, im gegenteiligen Fall, zu einfach sein, versuchen Sie doch mal NeuroPro. Dieses Programm ist kostenlos und umfasst eine Reihe von Funktionalitäten für Amateure. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie sie NeuroPro zusammen mit MetaTrader 5 verwenden können.

Die technische Analyse von Terminkontrakten wird durch ihre kurze Lebensdauer erschwert, denn kurze Charts technisch zu analysieren ist nicht leicht. So ist z.B. die Anzahl der Bars auf dem Tageschart der UX-9,13 Ukrainischen Aktienindexfutures mehr als 100. Daher erzeugt der Händler synthetische lange Terminkontrakte. In diesem Beitrag wird erklärt, wie man Terminkontrakte mit unterschiedlichen Daten im MetaTrader 5 Terminal zusammenfügen kann.

In diesem Beitrag wird ein Gerüst für ein automatisches Handelssystem, im Weiteren kurz: Expert-System, vorgestellt, das in der Lage ist mehrere Währungspaare (Kürzel) gleichzeitig zu handeln und sich dabei ebenfalls gleichzeitig unterschiedlicher Handelssysteme zu bedienen. Wenn Sie bereits die optimalen Eingangsparameter für all Ihre Expert-Systeme ermittelt und für jedes einzelne gute Rückvergleichsergebnisse erzielt haben, sollten Sie sich fragen, welche Ergebnisse Sie erhalten würden, wenn Sie sie alle gleichzeitig und für die Gesamtheit all Ihrer Strategien auf einmal prüfen würden.

Dieser Artikel beschreibt Techniken für die Arbeit mit Kohonen-Maps. Das Thema wird sowohl für Marktforscher mit Grundkenntnisse der Programmierung in MQL4 und MQL5 als auch erfahrene Programmierer, die Schwierigkeiten mit der Verbindung von Kohonen-Maps mit ihren Projekten haben, von Interesse sein.

Dieser Artikel konzentriert sich auf die Besonderheiten der Auswahl, Vorkonditionierung und Bewertung der Eingabevariablen (Prädiktoren) für den Einsatz in Modellen für maschinelles Lernen. Neue Ansätze und Möglichkeiten der tiefen Prädiktor Analyse und deren Einfluss auf mögliche Überanpassung von Modellen werden berücksichtigt. Das Gesamtergebnis der Verwendung von Modellen hängt weitgehend vom Ergebnis dieser Phase ab. Wir werden zwei Pakete analysieren, die neue und ursprüngliche Konzepte für die Auswahl der Prädiktoren bieten.

Die neue Version der Programmiersprache für die Entwicklung von Handelsstrategien, MQL [MQL5], liefert im Vergleich zur Vorgängerversion [MQL4] leistungsstärkere und effektivere Features. Der Vorteil besteht im Wesentlichen aus den Merkmalen der objektorientierten Programmierung. In diesem Beitrag wird die Möglichkeit betrachtet, komplexe benutzerdefinierte Datentypen wie Knoten und Listen zu verwenden. Außerdem liefert der Beitrag ein Anwendungsbeispiel für die Verwendung von Listen in der praktischen Programmierung in MQL5.

Dieser Beitrag möchte seine Leser mit dem Verfahren der empirischen Bandzerlegung, der „Empirical Mode Decomposition“ kurz: EMD, vertraut machen. Es handelt sich bei dieser um einen grundlegenden Bestandteil der Hilbert-Huang-Transformation zur Analyse von Daten aus nichtstationären und nichtlinearen Vorgängen. Dieser Artikel beinhaltet zudem eine mögliche Umsetzung dieses Verfahren in Programmform nebst einer Kurzdarstellung seiner Besonderheiten und einiger einfacher Anwendungsbeispiele.

Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.

In diesem Beitrag geht es um Zusammenstellung eines Programms zur Schätzung der Kerndichte einer Funktion mit unbekannter Wahrscheinlichkeitsverteilung Für die Ausführung dieser Aufgabe haben wir die Methode der Kerndichteschätzung (KDE) gewählt. Dieser Artikel bietet neben dem Code zur Umsetzung dieser Methode in Programmform auch Anwendungsbeispiele und Illustrationen.

Jeder Devisenhändler arbeitet mit bestimmten statistischen Rechenverfahren, selbst wenn es sich um einen Verfechter der Fundamentalanalyse handelt. Dieser Beitrag führt Sie durch die Grundlagen der Statistik, stellt Ihnen ihre fundamentalen Bestandteile vor und weist ihre Bedeutung bei der Entscheidungsfindung nach.

Die Webseite MQL5.com vergisst nichts und niemanden! Wie viele Abschlüsse legendär geworden sind, welcher Beliebtheit sich die einzelnen Artikel erfreuen, und wie oft die in der Codedatenbank gespeicherten Programme heruntergeladen wurden, all das ist nur ein kleiner Teil dessen, was MQL5.com nicht vergisst. In den Profilen werden die Errungenschaften jedes Einzelnen aufbewahrt, aber wie sieht das Gesamtbild aus? Dieser Beitrag soll eine Gesamtübersicht über die Leistungen aller Mitglieder der MQL5.community zeigen.

In diesem Beitrag möchten wir Sie mit der Box-Cox-Transformation vertraut machen. Wir behandeln die Schwierigkeiten ihrer Verwendung und stellen einige Beispiele vor, um die Beurteilung der Effizienz der Transformation anhand von Zufallsfolgen und echten Kursnotierungen zu ermöglichen.

Dieser Beitrag schildert die Anwendung der multiplen Regressionsanalyse bei der Entwicklung automatischer Handelssysteme (im Weiteren Expert-Systeme). Es werden Beispiele für ihren Einsatz bei der Automatisierung der Suche nach der richtigen Strategie sowie für eine ohne nennenswerte Vorkenntnisse in Sachen Programmierung angelegte und in ein Expert-System integrierte Regressionsgleichung.

Ein statistischer Algorithmus zum Schutz von offenen, positiven Swap-Positionen vor ungewollten Kursbewegungen. Dieser Artikel widmet sich einer Variante der Carry Trade Protection-Strategie, die die potentiellen Risiken einer Kursbewegung in die entgegengesetzte Richtung einer offenen Position kompensiert.

Ein weiteres Quartal des Jahres ist vorbei. Eine gute Gelegenheit für uns, die Ergebnisse des MetaTrader AppStore zusammenzufassen - der größte Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren für MetaTrader Plattformen. Zum Ende des abgelaufenen Quartals haben mehr als 500 Entwickler über 1200 Produkte in Market platziert.

MQL5 Market, bereits seit 18 Monaten erfolgreich, ist zum größten Platz für Handelsstrategien und technische Indikatoren für Händler geworden. Dort findet man ca. 800 Handels-Anwendungen von 350 Entwicklern aus der ganzen Welt. Viele Händler haben bereits mehr als 100.000 Handelsprogramme gekauft und auf ihre MetaTrader 5 Terminals heruntergeladen.

Seit seiner Eröffnung hat der MQL5 Market, der Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren, bereits mehr als 250 Entwickler angezogen, die 580 Produkte veröffentlicht haben. Das 1.Quartal 2013 hat sich für einige MQL5 Market Verkäufer als ziemlich erfolgreich erwiesen, da sie durch den Verkauf ihrer Produkte keine schlechten Gewinne einfahren konnten.

Jeremy Scott, in der MQL5.community besser bekannt unter seinem Pseudonym 'Johnnypasado', hat sich in unserem MQL5 Market einen Namen für sein Produktangebot gemacht. Jeremy hat im Market bereits mehrere Tausend Dollar verdient - und ist weiterhin erfolgreich. Daher haben wir uns diesen zukünftigen Millionär genauer angesehen und von ihm einige Tipps für andere Anbieter im MQL5 Market bekommen.

In diesem Artikel wird das MQL5-RPC-System beschrieben, das Remote Procedure Calls von MQL5 ermöglicht. Zuerst wird auf die Grundlagen XML-RPC eingegangen, dann folgt die MQL5 Implementierung und zwei Bespiele aus dem echten Leben. Beim ersten Beispiel wird ein externer Webdienst verwendet, beim zweiten ein Client für den einfachen Analysator Dienst XML-RPC ATC 2011. Wenn Sie sich für Implementierungen und Analysen von verschiedenen Statistiken des ATC 2011 in Echtzeit interessieren, dann ist dieser Artikel das Richtige für Sie.

Es ist nun bekannt, dass die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (probability density funcion = PDF) eines Marktzyklus keine Gauß'sche Glockenkurve ist, sondern eher eine Sinuskurve, und da die meisten Indikatoren davon ausgehen, dass der Marktzyklus der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion die Gauß'sche Glocke ist, müssen wir das "korrigieren". Die Lösung ist die Fisher-Transformation. Die Fisher-Transformation verwandelt Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen jeder Wellenform ungefähr in die Gauß'sche Glocke. In diesem Artikel wird die Mathematik hinter der Fisher-Transformation und der umgekehrten Fisher-Transformation und ihrer Handelsanwendung besprochen. Ein proprietäres Handelssignal-Modul basiert auf der umgekehrten Fisher-Transformation und wird hier präsentiert und evaluiert.

In diesem Beitrag möchte ich ein Beispiel dafür aufführen, wie das Programm eines Händlers aussehen kann, sowie welche Ergebnisse sich innerhalb von 9 Monaten erzielen lassen, wenn man MQL5 von Grund auf lernt. Dieses Beispiel wird auch vorführen, wie vielfältig und informativ ein solches Programm für einen Händler sein kann, während es ein Minimum an Platz im Preisdiagramm einnimmt. Wir werden auch sehen, wie farbenfroh, hell und intuitiv Panels mit Handelsinformationen für den Benutzer sein können. Und viele weitere Funktionen...

In diesem Beitrag wird versucht, einen bereits angelegten Indikator nachzubessern, außerdem wird kurz auf eine Methode zur Berechnung der Zuverlässigkeitsintervalle von Vorhersagen mittels Bootstrapping und Quantilen eingegangen. Als Ergebnis erhalten wir einen Vorhersageindikator und Skripte zur Berechnung der Vorhersagegenauigkeit.

Bei der Erstellung von Handelssystemen stellt sich für gewöhnlich die Frage nach der Auswahl der besten Kombination von Indikatoren und deren Signalen. Die Diskriminanzanalyse (DA) ist eines der Verfahren zur Ermittlung dieser Kombinationen. In diesem Beitrag werden ein Beispiel für die Entwicklung eines Expert-Systems zur Erfassung von Marktdaten vorgestellt und der Einsatz der DA zur Erstellung von Vorhersagemodellen für den Devisenmarkt in einem Programm von Statistica vorgeführt.

Die technische Analyse setzt weitgehend Indikatoren ein, die die Ausgangsnotierungen „klarer“ anzeigen, und so den Devisenhändlern die Analyse und Vorhersage von Kursentwicklungen auf den Finanzmärkten ermöglichen. Es dürfte offenkundig sein, dass die Verwendung von Indikatoren, wenn man es dabei bewenden lässt, sie auf Handelssysteme anzuwenden, wenig Sinn macht, solange die mit der Veränderung der Ausgangsnotierungen und der Zuverlässigkeit des erhaltenen Ergebnisses verbundenen Fragen unbeantwortet sind. In dem hier vorliegenden Beitrag werden wir zeigen, dass es ernstzunehmende Gründe für diese Schlussfolgerung gibt.

Dieser Beitrag möchte dem Leser einige Modelle zur exponentiellen Glättung für kurzfristige Vorhersagen von Zeitreihen näher bringen. Darüber hinaus werden Fragen der Optimierung und Berechnung der Vorhersageergebnisse berührt sowie Beispiele für Programmskripte und Indikatoren vorgestellt. Dieser Artikel soll als erster Einstieg in die Grundsätze von Vorhersagen auf der Grundlage exponentieller Glättungsmodelle dienen.

In diesem Artikel wird eine Klasse vorgestellt, die die schnelle provisorische Ermittlung der Merkmale verschiedener Zeitreihen ermöglicht. Dabei werden die statistischen Parameter und die Autokorrelationsfunktion berechnet, eine Berechnung des jeweiligen Spektrums der Zeitreihen durchgeführt und ein Histogramm angelegt.

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.