Artikel über das Testen von Strategien in MQL5

Entfalten Sie Ihr Potenzial! Sie sind von Möglichkeiten umgeben. Entdecken Sie die 3 wichtigsten Geheimnisse, um Ihre MQL5-Reise in Gang zu bringen oder auf die nächste Stufe zu heben. Lassen Sie uns in die Diskussion über Tipps und Tricks für Anfänger und Profis gleichermaßen eintauchen.

Im letzten Artikel haben wir einige Korrekturen vorgenommen und Tests zu unserem Replay System hinzugefügt, um die bestmögliche Stabilität zu gewährleisten. Wir haben auch mit der Erstellung und Verwendung einer Konfigurationsdatei für dieses System begonnen.

Die von Joseph Fourier eingeführte Fourier-Transformation ist ein Mittel zur Zerlegung komplexer Wellen aus Datenpunkten in einfache Teilwellen. Diese Funktion könnte für Händler sehr nützlich sein, und dieser Artikel wirft einen Blick darauf.

Zuvor haben wir die Auswahl einer Gruppe von Handelsstrategie-Instanzen mit dem Ziel, die Ergebnisse ihrer gemeinsamen Operation zu verbessern, nur für den gleichen Zeitraum bewertet, in dem die Optimierung der einzelnen Instanzen durchgeführt wurde. Mal sehen, was in der Vorwärtsperiode passiert.

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz neuronaler Netze im Handel.

Fish School Search (FSS, Suche mittels Fischschulen) ist ein neuer Optimierungsalgorithmus, der durch das Verhalten von Fischen in einem Schwarm inspiriert wurde, von denen die meisten (bis zu 80 %) in einer organisierten Gemeinschaft von Verwandten schwimmen. Es ist erwiesen, dass Fischansammlungen eine wichtige Rolle für die Effizienz der Nahrungssuche und den Schutz vor Räubern spielen.

Der Artikel befasst sich mit dem Boids Algorithmus, der auf einzigartigen Beispielen für das Verhalten von Tierschwärmen basiert. Der Boids-Algorithmus wiederum dient als Grundlage für die Schaffung einer ganzen Klasse von Algorithmen, die unter dem Namen „Schwarmintelligenz“ zusammengefasst werden.

In diesem Artikel werden wir einen Blick auf eine der berühmten Strategien von Bill Williams werfen, sie diskutieren und versuchen, die Strategie mit anderen Indikatoren und mit Vorhersagen zu verbessern.

In diesem Artikel werde ich Strategien für binäre Optionen in MetaTrader 5 überprüfen und optimieren.

In diesem Artikel werden wir ein mathematisches Modell zur Simulation der Preisbildung in mehreren Währungen erstellen und die Untersuchung des Diversifizierungsprinzips als Teil der Suche nach Mechanismen zur Steigerung der Handelseffizienz abschließen, die ich im vorherigen Artikel mit theoretischen Berechnungen begonnen habe.

Als man begann, die ersten rechenfähigen Systeme zu entwickeln, war für alles die Mitwirkung von Ingenieuren erforderlich, die das Projekt sehr gut kennen mussten. Wir sprechen von den Anfängen der Computertechnologie, einer Zeit, in der es noch nicht einmal Terminals zum Programmieren gab. Im Laufe der Entwicklung, als immer mehr Menschen daran interessiert waren, etwas zu erschaffen, entstanden neue Ideen und Wege der Programmierung, die das frühere Wechseln der Steckverbindungen ersetzten. Zu diesem Zeitpunkt erschienen die ersten Terminals.

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. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise.

In diesem Artikel werden wir mit der Stabilisierung des gesamten Systems beginnen, ohne die wir möglicherweise nicht in der Lage sind, mit den nächsten Schritten fortzufahren.

Diesmal wollen wir einen anderen Ansatz wählen, um das 1-Minuten-Ziel zu erreichen. Diese Aufgabe ist jedoch nicht so einfach, wie man vielleicht denkt.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung eines Simulators für unser System abschließen. Das Hauptziel besteht darin, den im vorherigen Artikel beschriebenen Algorithmus zu konfigurieren. Dieser Algorithmus zielt darauf ab, eine zufällige Bewegung, einen „RANDOM WALK“ zu erzeugen. Um das heutige Material zu verstehen, ist es daher notwendig, den Inhalt der früheren Artikel zu kennen. Wenn Sie die Entwicklung des Simulators nicht verfolgt haben, empfehle ich Ihnen, diese Sequenz von Anfang an zu lesen. Andernfalls könnten Sie verwirrt sein über das, was hier erklärt wird.

Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA) ist ein metaheuristischer Algorithmus, der durch das Verhalten und die Jagdstrategien von Buckelwalen inspiriert wurde. Die Hauptidee von WOA ist die Nachahmung der so genannten Fressmethode „Blasennetz“, bei der Wale Blasen um ihre Beute herum erzeugen und sie dann in einer spiralförmigen Bewegung angreifen.

Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet.

In diesem Artikel wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Mustern der Konstruktion spiralförmiger Trajektorien in der Natur, wie z. B. bei Muschelschalen, basiert - der Algorithmus der spiralförmigen dynamischen Optimierung (SDO). Ich habe den von den Autoren vorgeschlagenen Algorithmus gründlich überarbeitet und verändert. Der Artikel befasst sich mit der Notwendigkeit dieser Änderungen.

In diesem vierten Teil greifen wir die zuvor entwickelten Simple Hedge und Simple Grid Expert Advisors (EAs) wieder auf. Wir konzentrieren uns darauf, den Simple Grid EA durch mathematische Analysen und einen Brute-Force-Ansatz zu verfeinern, mit dem Ziel, eine optimale Strategie anzuwenden. Dieser Artikel befasst sich eingehend mit der mathematischen Optimierung der Strategie und legt den Grundstein für die künftige Erforschung der kodierungsbasierten Optimierung in späteren Ausgaben.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklungsphase des Simulators fortsetzen. Diesmal werden wir sehen, wie wir eine Bewegung vom Typ RANDOM WALK effektiv erstellen können. Diese Art von Bewegung ist sehr interessant, denn sie bildet die Grundlage für alles, was auf dem Kapitalmarkt geschieht. Darüber hinaus werden wir beginnen, einige Konzepte zu verstehen, die für die Durchführung von Marktanalysen grundlegend sind.

Der erste Teil war dem bekannten und beliebten Algorithmus des Simulated Annealing gewidmet. Wir haben ihre Vor- und Nachteile gründlich abgewogen. Der zweite Teil des Artikels ist der radikalen Umgestaltung des Algorithmus gewidmet, die ihn zu einem neuen Optimierungsalgorithmus macht, dem Simulated Isotropic Annealing (SIA).

Der Algorithmus des Simulated Annealing ist eine Metaheuristik, die vom Metallglühprozess inspiriert ist. In diesem Artikel führen wir eine gründliche Analyse des Algorithmus durch und räumen mit einer Reihe von weit verbreiteten Überzeugungen und Mythen rund um diese weithin bekannte Optimierungsmethode auf. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit dem nutzerdefinierten Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA).

Der Artikel behandelt die stochastische Diffusionssuche (SDS), einen sehr leistungsfähigen und effizienten Optimierungsalgorithmus, der auf den Prinzipien des Random Walk basiert. Der Algorithmus ermöglicht es, optimale Lösungen in komplexen mehrdimensionalen Räumen zu finden, wobei er sich durch eine hohe Konvergenzgeschwindigkeit und die Fähigkeit auszeichnet, lokale Extrema zu vermeiden.

Lassen Sie uns mit der Entwicklung des Systems und der Kontrollen fortfahren. Ohne die Möglichkeit, den Dienst zu kontrollieren, ist es schwierig, Fortschritte zu machen und das System zu verbessern.