Artikel über das Testen von Strategien in MQL5

Für MQL5-Programmierer oder -Entwickler ist es unerlässlich, wichtige und wertvolle Werkzeuge zu beherrschen. Eines dieser Werkzeuge ist der Strategietester. Dieser Artikel ist ein praktischer Leitfaden zum Verständnis und zur Verwendung des Strategietesters von MQL5.

In diesem Artikel werden wir die Diskussion über den Brute-Force-Ansatz fortsetzen. Ich werde versuchen, das Muster anhand der neuen, verbesserten Version meiner Anwendung besser zu erklären. Ich werde auch versuchen, den Unterschied in der Stabilität mit verschiedenen Zeitintervallen und Zeitrahmen zu finden.

Dieser Artikel bietet eine Fortsetzung des Brute-Force-Themas und führt neue Möglichkeiten der Marktanalyse in den Programmalgorithmus ein, wodurch die Geschwindigkeit der Analyse beschleunigt und die Qualität der Ergebnisse verbessert wird. Neue Ergänzungen ermöglichen die qualitativ hochwertigste Ansicht von globalen Mustern innerhalb dieses Ansatzes.

Wir haben bereits früher die Schaffung einer automatischen Walk-Forward-Optimierung in Betracht gezogen. Dieses Mal werden wir zur internen Struktur des Auto-Optimizers übergehen. Der Artikel wird für all diejenigen nützlich sein, die mit dem erstellten Projekt weiterarbeiten und es modifizieren möchten, sowie für diejenigen, die die Programmlogik verstehen möchten. Der aktuelle Artikel enthält UML-Diagramme, die die interne Struktur des Projekts und die Beziehungen zwischen den Objekten darstellen. Er beschreibt auch den Prozess des Optimierungsstarts, enthält jedoch keine Beschreibung des Implementierungsprozesses des Optimizers.

Dieser Artikel bietet eine weitere Beschreibung der Walk-Forward-Optimierung im MetaTrader 5-Terminal. In früheren Artikeln betrachteten wir Methoden zur Erstellung und Filterung des Optimierungsberichts und begannen mit der Analyse der internen Struktur der für den Optimierungsprozess verantwortlichen Anwendung. Der Auto-Optimizer ist als C#-Anwendung implementiert und verfügt über eine eigene grafische Oberfläche. Der fünfte Artikel ist der Erstellung dieser grafischen Oberfläche gewidmet.

In diesem Artikel werde ich eine einfache Vorlage für die Erstellung eines universellen MetaTrader-Roboters besprechen, der auf mehreren Charts verwendet werden kann, während er nur mit einem Chart läuft, ohne dass jede Instanz des Roboters auf jedem einzelnen Chart konfiguriert werden muss.

Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt des algorithmischen Handels mit unserem einsteigerfreundlichen Leitfaden zur MQL5-Programmierung. Entdecken Sie die Grundlagen von MQL5, der Sprache, die den MetaTrader 5 antreibt, während wir die Welt des automatisierten Handels entmystifizieren. Vom Verständnis der Grundlagen bis hin zu den ersten Schritten in der Programmierung ist dieser Artikel Ihr Schlüssel, um das Potenzial des algorithmischen Handels auch ohne Programmierkenntnisse zu erschließen. Begleiten Sie uns auf eine Reise, auf der Einfachheit und Raffinesse im aufregenden Universum von MQL5 aufeinandertreffen.

In diesem Artikel wird eine verbesserte Brute-Force-Variante vorgestellt, die auf den im vorherigen Artikel gesetzten Zielen basiert. Ich werde versuchen, dieses Thema so breit wie möglich zu behandeln, indem ich Expert Advisors mit Einstellungen verwende, die mit dieser Methode gewonnen wurden. Eine neue Programmversion ist diesem Artikel beigefügt.

Trainieren des Klassifikators CatBoost in Python und Exportieren des Modells nach mql5, sowie Parsen der Modellparameter und eines nutzerdefinierten Strategietesters. Die Python-Sprache und die MetaTrader 5-Bibliothek werden zur Vorbereitung der Daten und zum Training des Modells verwendet.

Dieser Artikel beschreibt die Verbindung des grafischen Teils des Auto-Optimizers mit seinem logischen Teil. Er betrachtet den Prozess des Optimierungsstarts, von einem Tastenklick bis zur Aufgabenumleitung zum Optimierungsmanager.

Der nächste Algorithmus, den ich besprechen werde, ist die Optimierung der Kuckuckssuche (Cockoo) mit Levy-Flügen. Dies ist einer der neuesten Optimierungsalgorithmen und ein neuer Spitzenreiter in der Rangliste.

Dieses Mal werde ich den Algorithmus der Ameisenkolonie-Optimierung analysieren. Der Algorithmus ist sehr interessant und komplex. In diesem Artikel versuche ich, eine neue Art von ACO zu schaffen.

In diesem Artikel geht es um die Erstellung von Diagrammen aller Optimierungsdurchläufe und um die Auswahl des optimalen nutzerdefinierten Kriteriums. Wir werden auch sehen, wie man eine gewünschte Lösung mit wenig MQL5-Kenntnissen erstellen kann, indem man die auf der Website veröffentlichten Artikel und Forumskommentare verwendet.

Betrachten wir einen der neuesten modernen Optimierungsalgorithmen - die Grey-Wolf-Optimierung. Das originelle Verhalten bei Testfunktionen macht diesen Algorithmus zu einem der interessantesten unter den zuvor besprochenen Algorithmen. Dies ist einer der besten Algorithmen für das Training neuronaler Netze, glatte Funktionen mit vielen Variablen.

In diesem Artikel werde ich den beliebten Algorithmus der Partikelschwarm-Optimierung (PSO) besprechen. Zuvor haben wir wichtige Eigenschaften von Optimierungsalgorithmen wie Konvergenz, Konvergenzrate, Stabilität und Skalierbarkeit erörtert, einen Prüfstand entwickelt und den einfachsten RNG-Algorithmus betrachtet.

Was ist Frames Analyzer? Dies ist ein Plug-in-Modul für jeden Expert Advisor zur Analyse von Optimierungsframes während der Parameteroptimierung im Strategietester, aber auch außerhalb des Testers, durch Lesen einer MQD-Datei oder einer Datenbank, die unmittelbar nach der Parameteroptimierung erstellt wird. Sie können diese Optimierungsergebnisse mit anderen Nutzern teilen, die über das Tool Frames Analyzer verfügen, um die Ergebnisse gemeinsam zu diskutieren.

Heute werden wir wieder Chart Trade verwenden, aber dieses Mal wird es ein On-Chart-Indikator sein, der auf dem Chart laufen kann oder auch nicht.

Der Artikel beschreibt die Theorie und Praxis der Anwendung des Backpropagation-Algorithmus in MQL5 unter Verwendung von Matrizen. Es bietet vorgefertigte Klassen zusammen mit Beispielen von Skripten, Indikatoren und Expert Advisors.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet.

Das Programm wurde aufgrund von Kommentaren und Wünschen von Nutzern und Lesern dieser Artikelserie geändert. Dieser Artikel enthält eine neue Version des Auto-Optimierers. Diese Version implementiert gewünschte Funktionen und bietet weitere Verbesserungen, die ich bei der Arbeit mit dem Programm gefunden habe.

Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Dies legt eindeutig einen hohen Stellenwert auf die Zeit des Händlers und die Notwendigkeit, Fehler zu vermeiden. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte. Warum? Denn der Händler spart nicht nur Zeit, indem er seine neuen Ideen mit dem MQL5-Assistenten zusammenstellt, und reduziert Fehler durch doppelte Codierung erheblich. Er ist letztendlich so eingestellt, dass er seine Energie auf die wenigen kritischen Bereiche seiner Handelsphilosophie konzentriert.

Es ist uns gelungen, einen Weg zu finden, das Replay-System (Marktwiederholungssystem) auf realistische und zugängliche Weise umzusetzen. Lassen Sie uns nun unser Projekt fortsetzen und Daten hinzufügen, um das Wiedergabeverhalten zu verbessern.

Der Artikel befasst sich mit einem interessanten, von der unbelebten Natur abgeleiteten Algorithmus - intelligente Wassertropfen (IWD), die den Prozess der Flussbettbildung simulieren. Die Ideen dieses Algorithmus ermöglichten es, den bisherigen Spitzenreiter der Bewertung - SDS - deutlich zu verbessern. Der neue Führende (modifizierter SDSm) befindet sich wie üblich im Anhang.

In diesem Artikel wird die klassische Rasterstrategie untersucht, ihre Automatisierung mit einem Expert Advisor in MQL5 detailliert beschrieben und die ersten Backtest-Ergebnisse analysiert. Wir haben die Notwendigkeit einer hohen Haltekapazität für die Strategie hervorgehoben und Pläne für die Optimierung von Schlüsselparametern wie Abstand, TakeProfit und Losgrößen in zukünftigen Ausgaben skizziert. Die Reihe zielt darauf ab, die Effizienz der Handelsstrategien und die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Marktbedingungen zu verbessern.

Der Metabar-Indikator erkennt mehr Kerzen als der herkömmliche Indikator. Prüfen wir, ob dies einen echten Nutzen für den automatisierten Handel bringt.

Wie wäre es, ein System zu schaffen, das es uns ermöglicht, den Markt zu studieren, wenn er geschlossen ist, oder sogar Marktsituationen zu simulieren? Wir beginnen hier eine neue Artikelserie, in der wir uns mit diesem Thema beschäftigen werden.

Das ursprüngliche Ziel dieses Artikels ist es nicht, alle Möglichkeiten des Forex-Handels abzudecken, sondern das System so anzupassen, dass Sie zumindest ein Replay des Marktes durchführen können. Wir lassen die Simulation noch einen Moment auf sich warten. Wenn wir jedoch keine Ticks, sondern nur Balken haben, können wir mit ein wenig Aufwand mögliche Abschlüsse simulieren, die auf dem Forex-Markt passieren könnten. Dies wird der Fall sein, bis wir uns mit der Anpassung des Simulators befassen. Der Versuch, mit Forex-Daten innerhalb des Systems zu arbeiten, ohne sie zu verändern, führt zu einer Reihe von Fehlern.

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können.

Dieser Artikel versucht, die Frage zu beantworten: Wie kann man die richtigen Expert Advisor auswählen? Welche sind die besten für unser Portfolio, und wie können wir die große Liste der auf dem Markt erhältlichen Handelsroboter filtern? In diesem Artikel werden zwanzig klare und starke Kriterien für die Ablehnung eines Expert Advisors vorgestellt. Jedes Kriterium wird vorgestellt und gut erklärt, um Ihnen zu helfen, eine nachhaltigere Entscheidung zu treffen und eine profitablere Expert Advisor-Sammlung für Ihre Gewinne aufzubauen.

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Algorithmus befassen, der von allen bisher diskutierten Algorithmen die umstrittensten Ergebnisse zeigt - der Algorithmus der differentiellen Evolution (DE).

Es gibt mehrere Arten von Algorithmen zur Selbstoptimierung von Handelsstrategien und Parametern. Diese Algorithmen werden zur automatischen Verbesserung von Handelsstrategien auf der Grundlage historischer und aktueller Marktdaten eingesetzt. In diesem Artikel werden wir uns eine davon mit Python und MQL5-Beispielen ansehen.