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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Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 04): Weiterentwicklung zum Expert Advisor

Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 04): Weiterentwicklung zum Expert Advisor

In meinen früheren Artikeln habe ich erklärt, wie man einen Indikator mit mehreren Unterfenstern erstellt, was bei der Verwendung von nutzerdefinierten Indikatoren interessant wird. Dieses Mal werden wir sehen, wie man mehrere Fenster einem Expert Advisor hinzufügen kann.
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Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen

Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen

In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir Expert Advisors erstellen können, die in der Lage sind, Handelsstrategien auf der Grundlage der vorherrschenden Marktbedingungen eigenständig auszuwählen und zu ändern. Wir werden etwas über Markov-Ketten lernen und wie sie algorithmischen Händler helfen können.
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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.
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MQL5 Handels-Toolkit (Teil 1): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Positionsverwaltung

MQL5 Handels-Toolkit (Teil 1): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Positionsverwaltung

Lernen Sie, wie Sie ein Entwickler-Toolkit für die Verwaltung verschiedener Positionsoperationen mit MQL5 erstellen können. In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie eine Funktionsbibliothek (ex5) erstellen können, die einfache bis fortgeschrittene Positionsverwaltungsoperationen durchführt, einschließlich der automatischen Behandlung und Meldung der verschiedenen Fehler, die bei der Bearbeitung von Positionsverwaltungsaufgaben mit MQL5 auftreten.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 19): Neues Auftragssystem (II)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 19): Neues Auftragssystem (II)

In diesem Artikel werden wir ein grafisches Ordnungssystem vom Typ „Schau, was passiert“ entwickeln. Bitte beachten Sie, dass wir dieses Mal nicht bei Null anfangen, sondern das bestehende System modifizieren, indem wir weitere Objekte und Ereignisse in den Chart des von uns gehandelten Vermögenswerts einfügen.
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Erwartungsnutzen im Handel

Erwartungsnutzen im Handel

In diesem Artikel geht es den Erwartungsnutzen. Wir werden einige Beispiele für seine Verwendung im Handel sowie die Ergebnisse, die mit seiner Hilfe erzielt werden können, betrachten.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 6): Alles in einem integrieren

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 6): Alles in einem integrieren

Eine große Herausforderung ist die Verwaltung mehrerer Chartfenster desselben Paares, in denen das gleiche Programm mit unterschiedlichen Funktionen läuft. Lassen Sie uns besprechen, wie Sie mehrere Integrationen in einem Hauptprogramm zusammenfassen können. Darüber hinaus werden wir Einblicke in die Konfiguration des Programms für den Druck in ein Journal und die Kommentierung der erfolgreichen Signalübertragung auf der Chartschnittstelle geben. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel, der eine Fortsetzung der Artikelserie ist.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks

Ab diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung von Bibliotheksfunktionen für die Arbeit mit Preisdaten. Heute erstellen wir eine Objektklasse, die alle Preisdaten speichert, die mit einem weiteren Tick angekommen sind.
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Automatisierter Raster-Handel mit Stop-Pending-Aufträge an der Moscow Exchange (MOEX)

Automatisierter Raster-Handel mit Stop-Pending-Aufträge an der Moscow Exchange (MOEX)

Der Artikel befasst sich mit dem Ansatz des Raster-Handels (Grid-Trading), der auf Stop-Pending-Aufträge basiert und in einem MQL5 Expert Advisor an der Moscow Exchange (MOEX) implementiert wurde. Eine der einfachsten Strategien beim Handel am Markt ist eine Reihe von Aufträgen, die darauf abzielen, den Marktpreis zu „fangen“.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 51): Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 51): Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)

Die letzten beiden Artikel befassten sich mit dem Soft Actor-Critic-Algorithmus, der eine Entropie-Regularisierung in die Belohnungsfunktion integriert. Dieser Ansatz schafft ein Gleichgewicht zwischen Umwelterkundung und Modellnutzung, ist aber nur auf stochastische Modelle anwendbar. In diesem Artikel wird ein alternativer Ansatz vorgeschlagen, der sowohl auf stochastische als auch auf deterministische Modelle anwendbar ist.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 53): Abstrakte Basisklasse der Indikatoren

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 53): Abstrakte Basisklasse der Indikatoren

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Erstellen eines abstrakten Indikators, der im Weiteren als Basisklasse für die Erstellung von Objekten der Standard- und nutzerdefinierten Indikatoren der Bibliothek verwendet wird.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 11): Automatisierung (III)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 11): Automatisierung (III)

Ein automatisiertes System wird ohne angemessene Sicherheit nicht erfolgreich sein. Die Sicherheit wird jedoch nicht gewährleistet sein, wenn man bestimmte Dinge nicht richtig versteht. In diesem Artikel werden wir untersuchen, warum es so schwierig ist, ein Maximum an Sicherheit in automatisierten Systemen zu erreichen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 17): Reduzierung der Dimensionalität

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 17): Reduzierung der Dimensionalität

In diesem Teil setzen wir die Diskussion über die Modelle der Künstlichen Intelligenz fort. Wir untersuchen vor allem Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Wir haben bereits einen der Clustering-Algorithmen besprochen. In diesem Artikel stelle ich eine Variante zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Dimensionsreduktion vor.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 12): Automatisierung (IV)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 12): Automatisierung (IV)

Wenn Sie glauben, dass automatisierte Systeme einfach sind, dann haben Sie wahrscheinlich nicht ganz verstanden, was es braucht, um sie zu erstellen. In diesem Artikel werden wir über das Problem sprechen, das viele Expert Advisors umbringt. Das willkürliche Auslösen von schwebenden Aufträgen ist eine mögliche Lösung für dieses Problem.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

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.
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Implementierung einer Handelsstrategie der Bollinger Bänder mit MQL5: Ein schrittweiser Leitfaden

Implementierung einer Handelsstrategie der Bollinger Bänder mit MQL5: Ein schrittweiser Leitfaden

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung eines automatisierten Handelsalgorithmus in MQL5, der auf der Bollinger-Band-Handelsstrategie basiert. Ein detailliertes Tutorial zur Erstellung eines Expert Advisors, der für Händler nützlich sein kann.
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Erfahren Sie, wie Sie ein Handelssystem durch Accumulation/Distribution (AD) entwerfen

Erfahren Sie, wie Sie ein Handelssystem durch Accumulation/Distribution (AD) entwerfen

Willkommen zu einem neuen Artikel aus unserer Serie über das Erlernen des Entwerfens von Handelssystemen auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über einen neuen technischen Indikator, den Accumulation/Distribution Indikator, und darüber, wie Sie ein Handelssystem mit MQL5 entwerfen basierend auf einfachen AD-Handelsstrategien, um sie im MetaTrader 5 verwenden zu können.
Universelles Regressionsmodell für die Prognostizierung von Marktpreisen (Teil 2): Natürliche, technologische und soziale Übergangsfunktionen
Universelles Regressionsmodell für die Prognostizierung von Marktpreisen (Teil 2): Natürliche, technologische und soziale Übergangsfunktionen

Universelles Regressionsmodell für die Prognostizierung von Marktpreisen (Teil 2): Natürliche, technologische und soziale Übergangsfunktionen

Dieser Artikel ist eine logische Fortsetzung des vorangegangenen Artikels. Er hebt die Fakten hervor, die die im ersten Artikel gezogenen Schlussfolgerungen bestätigen. Diese Fakten wurden in den zehn Jahren nach der Veröffentlichung dieses Artikels beobachtet. Sie konzentrieren sich auf drei festgestellte dynamische Übergangsfunktionen (transient functions), die die Muster der Marktpreisänderungen beschreiben.
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Verwendung des Algorithmus PatchTST für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Kursentwicklung in den nächsten 24 Stunden

Verwendung des Algorithmus PatchTST für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Kursentwicklung in den nächsten 24 Stunden

In diesem Artikel wenden wir einen relativ komplexen Algorithmus eines neuronalen Netzes aus dem Jahr 2023 namens PatchTST zur Vorhersage der Kursentwicklung der nächsten 24 Stunden an. Wir werden das offizielle Repository verwenden, geringfügige Änderungen vornehmen, ein Modell für EURUSD trainieren und es zur Erstellung von Zukunftsprognosen sowohl in Python als auch in MQL5 anwenden.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 6): Das Perzeptron als autarkes Instrument zur Preisprognose

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 6): Das Perzeptron als autarkes Instrument zur Preisprognose

Der Artikel liefert ein Beispiel für die Verwendung eines Perzeptrons als autarkes Preisprognoseinstrument, indem er allgemeine Konzepte und den einfachsten vorgefertigten Expert Advisor vorstellt und anschließend die Ergebnisse seiner Optimierung zeigt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5

Wir fahren mit der Besprechung von Assoziationsregeln fort. Im vorigen Artikel haben wir den theoretischen Aspekt dieser Art von Problemen erörtert. In diesem Artikel werde ich die Implementierung der FP Growth-Methode mit MQL5 zeigen. Außerdem werden wir die implementierte Lösung anhand realer Daten testen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 65): Abstandsgewichtetes überwachtes Lernen (DWSL)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 65): Abstandsgewichtetes überwachtes Lernen (DWSL)

In diesem Artikel werden wir einen interessanten Algorithmus kennenlernen, der an der Schnittstelle von überwachten und verstärkenden Lernmethoden angesiedelt ist.
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Wie man ein zyklusbasiertes Handelssystem aufbaut und optimiert (Detrended Price Oscillator – DPO)

Wie man ein zyklusbasiertes Handelssystem aufbaut und optimiert (Detrended Price Oscillator – DPO)

Dieser Artikel erklärt, wie man ein Handelssystem mit dem Detrended Price Oscillator (DPO) in MQL5 entwickelt und optimiert. Er umreißt die Kernlogik des Indikators und zeigt, wie er kurzfristige Zyklen erkennt, indem er langfristige Trends herausfiltert. Anhand einer Reihe von Schritt-für-Schritt-Beispielen und einfachen Strategien lernen die Leser, wie man den Code erstellt, Ein- und Ausstiegssignale definiert und Backtests durchführt. Schließlich werden praktische Optimierungsmethoden vorgestellt, um die Leistung zu verbessern und das System an die sich ändernden Marktbedingungen anzupassen.
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Entwicklung eines Expert Advisors (EA) auf Basis der Consolidation Range Breakout Strategie in MQL5

Entwicklung eines Expert Advisors (EA) auf Basis der Consolidation Range Breakout Strategie in MQL5

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Erstellung eines Expert Advisors (EA), der Kursausbrüche nach Konsolidierungsphasen ausnutzt. Durch die Identifizierung von Konsolidierungsbereichen und die Festlegung von Ausbruchsniveaus können Händler ihre Handelsentscheidungen auf der Grundlage dieser Strategie automatisieren. Der Expert Advisor zielt darauf ab, klare Einstiegs- und Ausstiegspunkte zu bieten und gleichzeitig falsche Ausbrüche zu vermeiden.
MVC-Entwurfsmuster und seine Anwendung (Teil 2): Diagramm der Interaktion zwischen den drei Komponenten
MVC-Entwurfsmuster und seine Anwendung (Teil 2): Diagramm der Interaktion zwischen den drei Komponenten

MVC-Entwurfsmuster und seine Anwendung (Teil 2): Diagramm der Interaktion zwischen den drei Komponenten

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung und Vervollständigung des im vorherigen Artikel behandelten Themas: das MVC-Muster in MQL-Programmen. In diesem Artikel werden wir ein Diagramm der möglichen Interaktion zwischen den drei Komponenten des Musters betrachten.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel

Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.
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Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 4): Triangulärer gleitender Durchschnitt — Indikatorensignale

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 4): Triangulärer gleitender Durchschnitt — Indikatorensignale

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mehr als nur ein Symbolpaar von dessen Symbolchart handeln kann (Aufträge öffnen, schließen und verwalten oder zum Beispiel Trailing Stop Loss und Trailing Profit). Dieses Mal werden wir nur 1 Indikator verwenden, nämlich den Triangulären gleitenden Durchschnitt in Multi-Timeframes oder Single-Timeframes.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning

Wir haben die Q-Learning-Methode in einem der früheren Artikel dieser Serie kennengelernt. Bei dieser Methode werden die Belohnungen für jede Aktion gemittelt. Im Jahr 2017 wurden zwei Arbeiten vorgestellt, die einen größeren Erfolg bei der Untersuchung der Belohnungsverteilungsfunktion zeigen. Wir sollten die Möglichkeit in Betracht ziehen, diese Technologie zur Lösung unserer Probleme einzusetzen.
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Der Handel von Paaren

Der Handel von Paaren

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Handel von Paaren befassen, d. h. mit den Grundsätzen und den Aussichten für seine praktische Anwendung. Wir werden auch versuchen, dafür eine Handelsstrategie zu entwickeln.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen

In den letzten Artikeln haben wir verschiedene Optionen für die Verwendung der Entscheidungs-Transformer-Methode gesehen. Die Methode erlaubt es, nicht nur den aktuellen Zustand zu analysieren, sondern auch die Trajektorie früherer Zustände und die darin durchgeführten Aktionen. In diesem Artikel werden wir uns auf die Anwendung dieser Methode in hierarchischen Modellen konzentrieren.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 07): Polynome Regression

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 07): Polynome Regression

Im Gegensatz zur linearen Regression ist die polynome Regression ein flexibles Modell, das darauf abzielt, Aufgaben besser zu erfüllen, die das lineare Regressionsmodell nicht bewältigen kann. Lassen Sie uns herausfinden, wie man polynome Modelle in MQL5 erstellt und etwas Positives daraus macht.
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Wie man einen Expert Advisor auswählt: Zwanzig starke Kriterien für die Ablehnung eines Handelsroboter

Wie man einen Expert Advisor auswählt: Zwanzig starke Kriterien für die Ablehnung eines Handelsroboter

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.
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MQL5-Integration: Python

MQL5-Integration: Python

Python ist eine bekannte und beliebte Programmiersprache mit vielen Funktionen, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Python ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das auch beim Handel nützlich sein kann. MQL5 ermöglicht es uns, diese leistungsstarke Sprache als Integration zu nutzen, um unsere Ziele effektiv zu erreichen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Python in MQL5 integrieren und verwenden können, nachdem Sie einige grundlegende Informationen über Python gelernt haben.
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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Gator Oscillator entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Gator Oscillator entwickelt

Ein neuer Artikel in unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren wird sich mit dem technischen Indikator Gator Oscillator und der Erstellung eines Handelssystems durch einfache Strategien befassen.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)

Dieser Teil der Artikelserie ist der Integration von WhatsApp mit MetaTrader 5 für Benachrichtigungen gewidmet. Zum besseren Verständnis haben wir ein Flussdiagramm beigefügt und werden die Bedeutung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Integration erörtern. Der Hauptzweck von Indikatoren besteht darin, die Analyse durch Automatisierung zu vereinfachen, und sie sollten Benachrichtigungsmethoden enthalten, um Nutzer zu alarmieren, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Erfahren Sie mehr in diesem Artikel.
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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem DeMarker entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem DeMarker entwickelt

Hier ist ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand der beliebtesten technischen Indikatoren entwickelt. In diesem Artikel stellen wir Ihnen vor, wie Sie ein Handelssystem mit dem Indikator DeMarker erstellen können.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 7): Übergabe von Indikatoren

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 7): Übergabe von Indikatoren

Beispiele für die Übergabe von Indikatoren an ein Perzeptron. Der Artikel beschreibt allgemeine Konzepte und stellt den einfachsten fertigen Expert Advisor vor, gefolgt von den Ergebnissen seiner Optimierung und seines Vorwärtstests.
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Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 20): FOREX (I)

Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 20): FOREX (I)

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.
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Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil I): Erzeugungsmuster

Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil I): Erzeugungsmuster

Es gibt Methoden, mit denen sich viele Probleme lösen lassen, die sich ständig wiederholen. Wenn Sie einmal verstanden haben, wie man diese Methoden anwendet, kann es sehr hilfreich sein, Ihre Software effektiv zu erstellen und das Konzept von DRY (Do not Repeat Yourself) anzuwenden. In diesem Zusammenhang eignet sich das Thema Entwurfsmuster sehr gut, da es sich um Muster handelt, die Lösungen für gut beschriebene und wiederkehrende Probleme bieten.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 1): Die Geometrie neu betrachten

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 1): Die Geometrie neu betrachten

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.