Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

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Lesen Sie Artikel über Handelssysteme, in denen unterschiedlichste Ideen vorgestellt sind. Sie erfahren, wie man   statistische Methoden und Muster auf japanischen Kerzen verwendet, wie man Signale filtern kann und wofür man Semaphor-Indikatoren braucht.

Mit dem Meister MQL5 lernen Sie, wie man einen Roboter ohne Programmieren zur schnellen Überprüfung von Handelsideen erstellen kann sowie was genetische Algorithmen sind.

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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 02): Logistische Regression

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 02): Logistische Regression

Die Klassifizierung von Daten ist für einen Algo-Händler und einen Programmierer von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden wir uns auf einen logistischen Klassifizierungsalgorithmus konzentrieren, der uns wahrscheinlich helfen kann, die Ja- oder Nein-Stimmen, die Höhen und Tiefen, Käufe und Verkäufe zu identifizieren.
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Aufbau und Test von Keltner-Kanal-Handelssystemen

Aufbau und Test von Keltner-Kanal-Handelssystemen

In diesem Artikel werden wir versuchen, Handelssysteme anzubieten, die ein sehr wichtiges Konzept auf dem Finanzmarkt verwenden, nämlich die Volatilität. Wir werden ein Handelssystem auf der Grundlage des Keltner-Kanal-Indikators bereitstellen, nachdem wir ihn verstanden haben und wissen, wie wir ihn kodieren können und wie wir ein Handelssystem auf der Grundlage einer einfachen Handelsstrategie erstellen und es dann an verschiedenen Vermögenswerten testen können.
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Entwicklung einer DLL für eine Machbarkeitsstudie mit C++ Multi-Threading-Unterstützung für MetaTrader 5 unter Linux

Entwicklung einer DLL für eine Machbarkeitsstudie mit C++ Multi-Threading-Unterstützung für MetaTrader 5 unter Linux

Wir beginnen die Reise, um die Schritte und den Arbeitsablauf zu erforschen, wie man die Entwicklung für die MetaTrader 5 Plattform ausschließlich auf einem Linux-System basiert, in dem das Endprodukt nahtlos sowohl auf Windows- als auch auf Linux-Systemen funktioniert. Wir werden Wine und Mingw kennenlernen; beides sind die wichtigsten Werkzeuge für die plattformübergreifende Entwicklung. Vor allem Mingw für seine Threading-Implementierungen (POSIX und Win32), die wir bei der Auswahl der Software berücksichtigen müssen. Anschließend erstellen wir eine Proof-of-Concept-DLL und verwenden sie in MQL5-Code, um schließlich die Leistung der beiden Threading-Implementierungen zu vergleichen. Alles als eine Grundlage, die Sie selbst weiter ausbauen können. Nach der Lektüre dieses Artikels sollten Sie mit der Erstellung von MT-bezogenen Tools unter Linux vertraut sein.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 36): Objekt der Zeitreihe für alle verwendeten Symbolperioden
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 36): Objekt der Zeitreihe für alle verwendeten Symbolperioden

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 36): Objekt der Zeitreihe für alle verwendeten Symbolperioden

In diesem Artikel werden wir uns überlegen, die Listen der Bar-Objekte für jede verwendete Symbolperiode zu einem einzigen Symbol-Zeitreihen-Objekt zusammenzufassen. Auf diese Weise wird jedes Symbol ein Objekt haben, das die Listen aller verwendeten Symbolzeitreihen-Perioden speichert.
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Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 06): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (II)

Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 06): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (II)

In meinem letzten Artikel habe ich Ihnen gezeigt, wie man einen Chart Trade mit MetaTrader 5 Objekten erstellt und so die Plattform in ein RAD-System verwandelt. Das System funktioniert sehr gut, und sicher haben viele der Leser über die Erstellung einer Bibliothek nachgedacht, die es ermöglichen würde, die Funktionsweise des vorgeschlagenen Systems zu erweitern. Auf dieser Grundlage wäre es möglich, einen intuitiveren Expert Advisor mit einer schöneren und einfacher zu bedienenden Oberfläche zu entwickeln.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren

Der Gradientenverfahren spielt eine wichtige Rolle beim Training neuronaler Netze und vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um einen schnellen und intelligenten Algorithmus, der trotz seiner beeindruckenden Arbeit von vielen Datenwissenschaftlern immer noch missverstanden wird - sehen wir uns an, worum es geht.
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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Awesome Oscillator entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Awesome Oscillator entwickelt

In diesem neuen Artikel unserer Serie werden wir ein neues technisches Instrument kennenlernen, das für unseren Handel nützlich sein kann: den Indikator Awesome Oscillator (AO). Wir werden lernen, wie man mit diesem Indikator ein Handelssystem entwickeln kann.
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Entwicklung eines Handelsroboters in Python (Teil 3): Implementierung eines modellbasierten Handelsalgorithmus

Entwicklung eines Handelsroboters in Python (Teil 3): Implementierung eines modellbasierten Handelsalgorithmus

Wir setzen die Serie von Artikeln über die Entwicklung eines Handelsroboters in Python und MQL5 fort. In diesem Artikel werden wir einen Handelsalgorithmus in Python erstellen.
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Aufbau und Test des Handelssystems Aroon

Aufbau und Test des Handelssystems Aroon

In diesem Artikel erfahren wir, wie wir ein Aroon-Handelssystem aufbauen können, nachdem wir die Grundlagen der Indikatoren und die erforderlichen Schritte zum Aufbau eines Handelssystems auf der Grundlage des Aroon-Indikators gelernt haben. Nachdem wir dieses Handelssystem aufgebaut haben, werden wir es testen, um zu sehen, ob es profitabel sein kann oder noch optimiert werden muss.
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Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse

Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse

Alan Andrews ist einer der berühmtesten „Ausbilder“ der modernen Welt auf dem Gebiet des Handels. Seine „pitchfork“ (Heugabel) ist in fast allen modernen Kursanalyseprogrammen enthalten. Doch die meisten Händler nutzen nicht einmal einen Bruchteil der Möglichkeiten, die dieses Instrument bietet. Im Übrigen enthält der ursprüngliche Lehrgang von Andrews nicht nur eine Beschreibung der Heugabel (obwohl sie das Hauptwerkzeug bleibt), sondern auch einiger anderer nützlicher Konstruktionen. Der Artikel gibt einen Einblick in die wunderbaren Methoden der Chartanalyse, die Andrews in seinem ursprünglichen Kurs lehrte. Achtung, es wird viele Bilder geben.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)

In diesem Artikel werden wir das gesamte Wissen aus dieser Serie in die Praxis umsetzen. Wir werden endlich ein 100%ig automatisiertes und funktionierendes System aufbauen. Aber vorher müssen wir noch ein letztes Detail klären.
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Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)

Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)

Dieser Artikel behandelt häufige Anfängerfragen aus MQL5-Foren und zeigt praktische Lösungen auf. Lernen Sie, grundlegende Aufgaben wie Kaufen und Verkaufen, die Kursabfrage der Kerzen und die Verwaltung automatisierter Handelsaspekte wie Handelslimits, Handelszeiträume und Gewinn-/Verlustschwellen durchzuführen. Erhalten Sie eine schrittweise Anleitung, um Ihr Verständnis und Ihre Implementierung dieser Konzepte in MQL5 zu verbessern.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 51): Zusammengesetzte Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 51): Zusammengesetzte Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden

Der Artikel vervollständigt die Entwicklung von Objekten der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden. Anhand des Standardindikators Ichimoku Kinko Hyo analysieren wir beispielsweise die Erstellung von zusammengesetzten, nutzerdefinierten Indikatoren, die über gezeichnete Hilfspuffer zur Anzeige von Daten auf dem Chart verfügen.
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Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 1): Die bereitgestellte Hardware und Umgebung

Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 1): Die bereitgestellte Hardware und Umgebung

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
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Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage

Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage

In Fortführung des Themas des vorangegangenen Artikels habe ich mich entschlossen, eine flexiblere und funktionellere Vorlage zu erstellen, die über größere Möglichkeiten verfügt und sowohl in der Freiberuflichkeit als auch als Basis für die Entwicklung von Mehrwährungs- und Mehrperioden-EAs mit der Fähigkeit zur Integration mit externen Lösungen effektiv genutzt werden kann.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 25): Herstellen eines robusten Systems (II)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 25): Herstellen eines robusten Systems (II)

In diesem Artikel werden wir den letzten Schritt zu einem schnellen EA machen. Machen Sie sich also auf eine längere Lektüre gefasst. Um unseren Expert Advisor zuverlässig zu machen, werden wir zunächst alles aus dem Code entfernen, was nicht Teil des Handelssystems ist.
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Verbessern Sie Ihre Handelscharts durch interaktiven GUI's in MQL5 (Teil II): Ein bewegliches GUI (II)

Verbessern Sie Ihre Handelscharts durch interaktiven GUI's in MQL5 (Teil II): Ein bewegliches GUI (II)

Erschließen Sie das Potenzial der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien und Dienstprogrammen mit unserer ausführlichen Anleitung zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in die grundlegenden Prinzipien der objektorientierten Programmierung und entdecken Sie, wie Sie mit Leichtigkeit und Effizienz einzelne oder mehrere bewegliche GUIs auf demselben Diagramm entwerfen und implementieren können.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)

Im letzten Artikel haben wir uns mit dem Algorithmus des Autoencoders vertraut gemacht. Wie jeder andere Algorithmus hat auch dieser seine Vor- und Nachteile. In seiner ursprünglichen Implementierung wird der Autoencoder verwendet, um die Objekte so weit wie möglich von der Trainingsstichprobe zu trennen. Dieses Mal werden wir darüber sprechen, wie man mit einigen ihrer Nachteile umgehen kann.
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Sentiment-Analyse und Deep Learning für den Handel mit EA und Backtesting mit Python

Sentiment-Analyse und Deep Learning für den Handel mit EA und Backtesting mit Python

In diesem Artikel werden wir die Sentiment-Analyse und ONNX-Modelle mit Python vorstellen, die in einem EA verwendet werden können. Ein Skript führt ein trainiertes ONNX-Modell aus TensorFlow für Deep Learning-Vorhersagen aus, während ein anderes Nachrichtenschlagzeilen abruft und die Stimmung mithilfe von KI quantifiziert.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 63): Markttiefe und deren abstrakte Anforderungsklasse
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 63): Markttiefe und deren abstrakte Anforderungsklasse

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 63): Markttiefe und deren abstrakte Anforderungsklasse

In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit der Markttiefe (Depth of Market, DOM) beginnen. Ich werde auch die Klasse des abstrakten Objekts der Markttiefe und seine Nachkommen erstellen.
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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Accelerator Oscillator entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Accelerator Oscillator entwickelt

Ein neuer Artikel aus unserer Serie über die Erstellung einfacher Handelssysteme anhand der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Accelerator Oscillator, und wir werden lernen, wie man ein Handelssystem mit ihm entwickelt.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 20): Neues Auftragssystem (III)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 20): Neues Auftragssystem (III)

Wir arbeiten weiter an der Umsetzung des neuen Auftragssystems. Die Erstellung eines solchen Systems erfordert eine gute Beherrschung von MQL5 sowie ein Verständnis dafür, wie die MetaTrader 5-Plattform tatsächlich funktioniert und welche Ressourcen sie bietet.
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Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten

Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten

Stellen Sie sich vor, dass Sie Daten verwenden können, die nicht im MetaTrader zu finden sind, sondern nur von Indikatoren der Preisanalyse und der technischen Analyse stammen. Stellen Sie sich nun vor, dass Sie auf Daten zugreifen können, die Ihre Handelskraft um ein Vielfaches erhöhen. Sie können die Leistung der MetaTrader-Software vervielfachen, wenn Sie den Output anderer Software, Makro-Analysemethoden und hochentwickelte Tools über die ​API-Daten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie APIs nutzen können und stellen Ihnen nützliche und wertvolle API-Datendienste vor.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 22): Neues Auftragssystems (V)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 22): Neues Auftragssystems (V)

Heute werden wir die Entwicklung des neuen Auftragssystems fortsetzen. Es ist nicht einfach, ein neues System einzuführen, da wir häufig auf Probleme stoßen, die den Prozess erheblich erschweren. Wenn diese Probleme auftreten, müssen wir innehalten und die Richtung, in die wir uns bewegen, neu analysieren.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 04): Vorhersage des aktuellen Börsenkrachs

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 04): Vorhersage des aktuellen Börsenkrachs

In diesem Artikel werde ich versuchen, unser logistisches Modell zu verwenden, um den Börsencrash auf der Grundlage der Fundamentaldaten der US-Wirtschaft vorherzusagen. NETFLIX und APPLE sind die Aktien, auf die wir uns konzentrieren werden, wobei wir die früheren Börsencrashs von 2019 und 2020 nutzen werden, um zu sehen, wie unser Modell in der aktuellen Krise abschneiden wird.
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Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 2): Beispiel für den Einsatz in einer Umgebung

Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 2): Beispiel für den Einsatz in einer Umgebung

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
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Methoden von William Gann (Teil I): Erstellen des Gann Angles-Indikators

Methoden von William Gann (Teil I): Erstellen des Gann Angles-Indikators

Was ist das Wesen der Gann-Theorie? Wie werden Gann-Winkel konstruiert? Wir werden den Gann Angles-Indikator für MetaTrader 5 erstellen.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 26): Der Zukunft entgegen (I)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 26): Der Zukunft entgegen (I)

Heute werden wir unser Auftragssystem auf die nächste Stufe bringen. Aber vorher müssen wir noch einige Probleme lösen. Jetzt haben wir einige Fragen, die sich darauf beziehen, wie wir arbeiten wollen und welche Dinge wir während des Handelstages tun.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 52): Plattformübergreifende Eigenschaft für Standardindikatoren mit einem Puffer für mehrere Symbole und Perioden

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 52): Plattformübergreifende Eigenschaft für Standardindikatoren mit einem Puffer für mehrere Symbole und Perioden

In diesem Artikel wird das Erstellen des Standardindikators Akkumulation/Distribution mehrere Symbole und Perioden behandelt. Wir verbessern die Bibliotheksklassen in Bezug auf die Indikatoren ein wenig, damit die für die veraltete Plattform MetaTrader 4 entwickelten Programme, die auf dieser Bibliothek basieren, beim Umstieg auf MetaTrader 5 normal funktionieren können.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 29): Die sprechende Plattform

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 29): Die sprechende Plattform

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MetaTrader 5-Plattform zum Sprechen bringen. Wie wäre es, wenn wir den EA unterhaltsamer gestalten? Der Handel an den Finanzmärkten ist oft zu langweilig und eintönig, aber wir können diesen Job weniger anstrengend machen. Bitte beachten Sie, dass dieses Projekt für Menschen mit Suchtneigung gefährlich sein kann. Aber im Allgemeinen macht es die Dinge einfach weniger langweilig.
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Das Preisbewegungsmodell und seine wichtigsten Aspekte. (Teil 3): Berechnung der optimalen Parameter des Börsenhandels

Das Preisbewegungsmodell und seine wichtigsten Aspekte. (Teil 3): Berechnung der optimalen Parameter des Börsenhandels

Im Rahmen des vom Autor entwickelten technischen Ansatzes, der auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basiert, werden die Bedingungen für die Eröffnung einer profitablen Position gefunden und die optimalen (gewinnmaximierenden) Take-Profit- und Stop-Loss-Werte berechnet.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 21): Neues Auftragssystem (IV)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 21): Neues Auftragssystem (IV)

Schlussendlich wird das visuelle System in Betrieb genommen, obwohl es noch nicht vollständig ist. Hier finden die wichtigsten, gemachten Änderungen ein Ende. Es wird eine ganze Reihe weiterer geben, aber sie sind alle notwendig. Nun, die ganze Arbeit wird recht interessant sein.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 50): Soft Actor-Critic (Modelloptimierung)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 50): Soft Actor-Critic (Modelloptimierung)

Im vorigen Artikel haben wir den Algorithmus Soft Actor-Critic (Akteur-Kritiker) implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Hier werden wir das zuvor erstellte Modell optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
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Wie man einen nutzerdefinierten Donchian Channel Indikator mit MQL5 erstellt

Wie man einen nutzerdefinierten Donchian Channel Indikator mit MQL5 erstellt

Es gibt viele technische Hilfsmittel, die zur Visualisierung eines die Kurse umgebenden Kanals verwendet werden können. Eines dieser Hilfsmittel ist der Donchian Channel Indikator. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Donchian Channel Indikator erstellen und wie Sie ihn als nutzerdefinierten Indikator mit EA handeln können.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren

Der Artikel setzt die Entwicklung von Objektklassen für die Indikatoren und deren Kollektionen fort. Für jedes Indikatorobjekt erstellen wir seine Beschreibung und die richtige Kollektionsklasse für die fehlerfreie Speicherung und das Abrufen von Indikatorobjekten aus der Kollektionsliste.
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Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 1): Ein verfahrenstechnischer Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors

Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 1): Ein verfahrenstechnischer Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors

Lernen Sie die Programmierparadigmen und ihre Anwendung in MQL5-Code kennen. In diesem Artikel werden die Besonderheiten der prozeduralen Programmierung untersucht und anhand eines praktischen Beispiels in die Praxis umgesetzt. Sie lernen, wie Sie einen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kerzen-Kursdaten entwickeln. Außerdem führt der Artikel in das Paradigma der funktionalen Programmierung ein.
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Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA

Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA

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.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 30): Genetische Algorithmen

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 30): Genetische Algorithmen

Heute möchte ich Ihnen eine etwas andere Lernmethode vorstellen. Wir können sagen, dass sie von Darwins Evolutionstheorie entlehnt ist. Sie ist wahrscheinlich weniger kontrollierbar als die zuvor besprochenen Methoden, aber sie ermöglicht die Ausbildung nicht-differenzierbarer Modelle.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 43): Beherrschen von Fähigkeiten ohne Belohnungsfunktion

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 43): Beherrschen von Fähigkeiten ohne Belohnungsfunktion

Das Problem des Verstärkungslernens liegt in der Notwendigkeit, eine Belohnungsfunktion zu definieren. Sie kann komplex oder schwer zu formalisieren sein. Um dieses Problem zu lösen, werden aktivitäts- und umweltbasierte Ansätze zum Erlernen von Fähigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion erforscht.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols

Da ein Programm bei seiner Arbeit verschiedene Symbole verwenden kann, sollte für jedes dieser Symbole eine eigene Liste erstellt werden. In diesem Artikel werde ich solche Listen zu einer Tickdatenkollektion zusammenfassen. In der Tat wird dies eine reguläre Liste sein, die auf der Klasse des dynamischen Arrays von Zeigern auf Instanzen der Klasse CObject und ihrer Nachkommen der Standardbibliothek basiert.