Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Dies ist ein neuer Artikel in der Serie, in der wir lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren entwickelt. Dieses Mal werden wir den Market Facilitation Index von Bill Williams (BW MFI) besprechen.

Im vorigen Artikel haben wir uns mit dem Decision Transformer vertraut gemacht. Das komplexe stochastische Umfeld des Devisenmarktes erlaubte es uns jedoch nicht, das Potenzial der vorgestellten Methode voll auszuschöpfen. In diesem Artikel werde ich einen Algorithmus vorstellen, der die Leistung von Algorithmen in stochastischen Umgebungen verbessern soll.

Gehen wir nun zu einem vollständigeren Auftragssystem direkt auf dem Chart über. In diesem Artikel zeige ich einen Weg, das Auftragssystem zu reparieren, oder besser gesagt, es intuitiver zu gestalten.

In den Verstärkungslernmodellen, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben, haben wir verschiedene Varianten von Faltungsnetzwerken verwendet, die in der Lage sind, verschiedene Objekte in den Originaldaten zu identifizieren. Der Hauptvorteil von Faltungsnetzen ist die Fähigkeit, Objekte unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Gleichzeitig sind Faltungsnetzwerke nicht immer leistungsfähig, wenn es zu verschiedenen Verformungen von Objekten und Rauschen kommt. Dies sind die Probleme, die das relationale Modell lösen kann.

In diesem Artikel werden wir uns mit der Theorie des Kausalschlusses unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie mit der Implementierung des nutzerdefinierten Ansatzes in Python befassen. Kausalschlüsse und kausales Denken haben ihre Wurzeln in der Philosophie und Psychologie und spielen eine wichtige Rolle für unser Verständnis der Realität.

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.

Bevor wir fertig sind, müssen wir noch einige kleinere Dinge im Zusammenhang mit dem neuronalen Feed-Forward-Netz behandeln, unter anderem den Entwurf. Sehen wir uns an, wie wir ein flexibles neuronales Netz für unsere Eingaben, die Anzahl der verborgenen Schichten und die Knoten für jedes Netz aufbauen und gestalten können.

Aufgrund von Tests, die in früheren Artikeln durchgeführt wurden, kamen wir zu dem Schluss, dass die Optimalität der trainierten Strategie weitgehend von der verwendeten Trainingsmenge abhängt. In diesem Artikel werden wir uns mit einer relativ einfachen, aber effektiven Methode zur Auswahl von Trajektorien für das Training von Modellen vertraut machen.

Im Kontext des Verstärkungslernens kann die Prokrastination (Zögern) eines Modells mehrere Ursachen haben. Der Artikel befasst sich mit einigen der möglichen Ursachen für Prokrastination bei Modellen und mit Methoden zu deren Überwindung.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einen weiteren Ansatz des Reinforcement Learning. Es wird als Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen) bezeichnet. Bei diesem Ansatz wird ein Agent darauf trainiert, verschiedene Ziele in bestimmten Szenarien zu erreichen.

Die gleitenden Durchschnitte und der Stochastik-Oszillator können verwendet werden, um trendfolgende Handelssignale zu generieren. Diese Signale werden jedoch erst nach dem Eintreten der Preisaktion beobachtet. Diese den technischen Indikatoren innewohnende Verzögerung können wir mit Hilfe von KI wirksam überwinden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen vollständig autonomen KI-gesteuerten Expert Advisor erstellen, der Ihre bestehenden Handelsstrategien verbessern kann. Selbst die älteste mögliche Handelsstrategie kann verbessert werden.

In diesem Artikel werden wir unsere Artikel über Entwurfsmuster fortsetzen, nachdem wir gelernt haben, wie wichtig dieses Thema für uns als Entwickler ist, um erweiterbare, zuverlässige Anwendungen nicht nur mit der Programmiersprache MQL5, sondern auch mit anderen zu entwickeln. Wir werden eine andere Art von Entwurfsmustern kennenlernen, nämlich die strukturellen, um zu lernen, wie man Systeme entwirft, indem man das, was wir als Klassen haben, zur Bildung größerer Strukturen verwendet.

Wir werden das Auftragssystem flexibler gestalten. Hier werden wir Änderungen am Code in Erwägung ziehen, die ihn flexibler machen, sodass wir die Positionsstopp-Levels viel schneller ändern können.

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.

Entdecken Sie die Geheimnisse dieser leistungsstarken Dimensionsreduktionstechniken, indem wir ihre Anwendungen in der MQL5-Handelsumgebung analysieren. Vertiefen Sie sich in die Feinheiten der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) und der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und gewinnen Sie ein tiefes Verständnis für deren Auswirkungen auf die Strategieentwicklung und Marktanalyse,

In diesem Artikel wird untersucht, wie Wirtschaftsnachrichten, das Anlegerverhalten und verschiedene Faktoren die Trendumkehr an den Märkten beeinflussen können. Es enthält eine Videoerklärung und fährt fort mit der Integration von MQL5-Code in unser Programm, um Trendumkehrungen zu erkennen, uns zu warnen und geeignete Maßnahmen auf der Grundlage der Marktbedingungen zu ergreifen. Dieser Artikel knüpft an frühere Artikel der Reihe an.

Die Strategie des Handel eines Liquiditätshungers (liquidity grab) ist eine Schlüsselkomponente von Smart Money Concepts (SMC), die darauf abzielt, die Aktionen institutioneller Marktteilnehmer zu identifizieren und auszunutzen. Dabei werden Bereiche mit hoher Liquidität, wie z. B. Unterstützungs- oder Widerstandszonen, ins Visier genommen, in denen große Aufträge Kursbewegungen auslösen können, bevor der Markt seinen Trend wieder aufnimmt. In diesem Artikel wird das Konzept des Liquiditätshungers im Detail erklärt und der Entwicklungsprozess des Expert Advisor der Liquiditätshunger-Handelsstrategie in MQL5 skizziert.

In diesem Artikel stellen wir die Stapelstrategie des Handels (Trading-Layering) vor, die MACD- und RSI-Indikatoren mit statistischen Methoden kombiniert, um den dynamischen Handel in MQL5 zu automatisieren. Wir untersuchen die Architektur dieses kaskadierenden Ansatzes, erläutern seine Implementierung anhand wichtiger Codesegmente und geben dem Leser eine Anleitung für die Backtests, um die Leistung zu optimieren. Abschließend wird das Potenzial der Strategie hervorgehoben und die Voraussetzungen für weitere Verbesserungen im automatisierten Handel geschaffen.

In diesem Artikel werden wir versuchen, unsere eigene Handelsstrategie zu entwickeln. Jede Handelsstrategie muss auf einer Art statistischem Vorteil beruhen. Außerdem sollte dieser Vorteil noch lange Zeit bestehen.

Dieser Artikel führt in die Arbeit mit integrierten Indikatoren in MQL5 ein und konzentriert sich auf die Erstellung eines RSI-basierten Expert Advisors (EA) mit einem projektbasierten Ansatz. Sie werden lernen, RSI-Werte abzurufen und zu nutzen, Liquiditätsdurchbrüche zu handhaben und die Handelsvisualisierung mit Chart-Objekten zu verbessern. Darüber hinaus wird in dem Artikel ein wirksames Risikomanagement hervorgehoben, einschließlich der Festlegung eines prozentualen Risikos, der Umsetzung von Risiko-Ertrags-Verhältnissen und der Anwendung von Risikomodifikationen zur Sicherung von Gewinnen.

Lassen Sie uns mit der Entwicklung eines Multiwährungs-EAs mit mehreren parallel arbeitenden Strategien fortfahren. Versuchen wir, die gesamte mit der Eröffnung von Marktpositionen verbundene Arbeit von der Strategieebene auf die Ebene des EA zu verlagern, der die Strategien verwaltet. Die Strategien selbst werden nur virtuell gehandelt, ohne Marktpositionen zu eröffnen.

Da das Modell auf der Grundlage des Erfahrungswiedergabepuffers trainiert wird, entfernt sich die aktuelle Strategie oder Politik des Akteurs immer weiter von den gespeicherten Beispielen, was die Effizienz des Trainings des Modells insgesamt verringert. In diesem Artikel befassen wir uns mit einem Algorithmus zur Verbesserung der Effizienz bei der Verwendung von Stichproben in Algorithmen des verstärkten Lernens.

Entdecken Sie die Geheimnisse der algorithmischen Alchemie, während wir Sie durch die Mischung aus Kunstfertigkeit und Präzision bei der Entschlüsselung von Finanzlandschaften führen. Entdecken Sie, wie Random Forests Daten in Vorhersagefähigkeiten umwandeln und eine einzigartige Perspektive für die Navigation auf dem komplexen Terrain der Aktienmärkte bieten. Begleiten Sie uns auf dieser Reise in das Herz der Finanzmagie, wo wir die Rolle von Random Forests bei der Gestaltung des Marktgeschehens entmystifizieren und die Türen zu lukrativen Gelegenheiten aufschließen

In diesem Artikel werden die Schritte, die für die Erstellung eines auf dem Zone Recovery-Handelsalgorithmus basierenden Expert Advisors erforderlich sind, ausführlich beschrieben. Dies hilft, das System zu automatisieren und spart den Algotradern Zeit.

Gleitende Durchschnitte sind ein sehr verbreiteter Indikator, der von den meisten Händlern verwendet und verstanden wird. Wir erforschen mögliche Anwendungsfälle, die in den mit dem MQL5-Assistenten zusammengestellten Expert Advisors vielleicht nicht so häufig vorkommen.

Das K-Means-Clustering verfolgt den Ansatz, Datenpunkte als einen Prozess zu gruppieren, der sich zunächst auf die Makroansicht eines Datensatzes konzentriert und zufällig generierte Clusterzentren verwendet, bevor er heranzoomt und diese Zentren anpasst, um den Datensatz genau darzustellen. Wir werden uns dies ansehen und einige Anwendungsfälle ausnutzen.

Seien Sie dabei, wenn wir uns heute der Herausforderung stellen, eine Handelsstrategie rund um das USDJPY-Paar zu entwickeln. Wir handeln Kerzenmuster, die auf dem täglichen Zeitrahmen gebildet werden, weil sie potenziell mehr Kraft hinter sich haben. Unsere anfängliche Strategie war gewinnbringend, was uns ermutigte, die Strategie weiter zu verfeinern und zusätzliche Sicherheitsschichten hinzuzufügen, um das gewonnene Kapital zu schützen.