Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Dieser Artikel zeigt, wie ein Expert Advisor für den Ausbruch der Volatilität nach Larry Williams in MQL5 entworfen und implementiert werden kann, wobei die Messung der Swing-Range, die Prognose des Eröffnungsniveaus, die risikobasierte Positionsgrößenbestimmung und das Backtesten anhand realer Marktdaten behandelt werden.

Hidden-Markov-Modelle (HMMs) sind eine leistungsstarke Klasse probabilistischer Modelle, die für die Analyse sequenzieller Daten entwickelt wurden, bei denen beobachtete Ereignisse von einer Sequenz unbeobachteter (versteckter) Zustände abhängen, die einen Markov-Prozess bilden. Zu den wichtigsten Annahmen des HMM gehören die Markov-Eigenschaft für verborgene Zustände, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit des Übergangs zum nächsten Zustand nur vom aktuellen Zustand abhängt, und die Unabhängigkeit der Beobachtungen bei Kenntnis des aktuellen verborgenen Zustands.

In diesem Teil werden wir uns auf die Entwicklung einer intelligenten Ausführungsschicht konzentrieren, die die Spread-Bedingungen in Echtzeit über mehrere Symbole hinweg kontinuierlich überwacht und auswertet. Der EA passt seine Symbolauswahl dynamisch an, indem er den Handel auf der Grundlage der Spread-Effizienz und nicht nach festen Regeln aktiviert oder deaktiviert. Dieser Ansatz ermöglicht es Hochfrequenz-Multi-Pair-Systemen, kostengünstige Symbole zu priorisieren.

Eine empirische Studie von Larry Williams' kurzfristigen Handelsmustern, die zeigt, wie klassische Setups in MQL5 automatisiert, an realen Marktdaten getestet und auf Konsistenz, Rentabilität und praktischen Handelswert bewertet werden können.

Der Artikel stellt eine neue metaheuristische Methode vor, die auf einem fraktalen Ansatz zur Partitionierung des Suchraums für die Lösung von Optimierungsproblemen basiert. Der Algorithmus identifiziert nacheinander vielversprechende Bereiche und trennt sie voneinander ab, wodurch eine selbstähnliche fraktale Struktur entsteht, die die Rechenressourcen auf die vielversprechendsten Bereiche konzentriert. Ein einzigartiger Mutationsmechanismus, der auf bessere Lösungen abzielt, sorgt für ein optimales Gleichgewicht zwischen globaler Erkundung und lokaler Nutzung des Suchraums, wodurch die Effizienz des Algorithmus erheblich gesteigert wird.

Die Vorhersage der Bewegungen von Währungspaaren ist ein wichtiger Faktor für den Handelserfolg. Dieser Artikel befasst sich mit verschiedenen Kursbewegungsmodellen, analysiert ihre Vor- und Nachteile und untersucht ihre praktische Anwendung in Handelsstrategien. Wir werden uns mit Ansätzen beschäftigen, die es uns ermöglichen, verborgene Muster zu erkennen und die Genauigkeit der Prognosen zu verbessern.

Das MetaTrader-5-Modul für Python ermöglicht es, Trades bequem über Python in der MetaTrader-5-Anwendung zu eröffnen. Es hat jedoch einen großen Nachteil: Die im MetaTrader-5-Terminal verfügbare Funktion des Strategietesters fehlt. In dieser Artikelserie werden wir ein Framework für das Backtesting Ihrer Handelsstrategien in Python-Umgebungen aufbauen.

Der Artikel beschreibt eine Variante der Options-Nachbildung über einen Basiswert, die in der Programmiersprache MQL5 implementiert ist. Die Vor- und Nachteile des gewählten Ansatzes werden anhand des FORTS-Futuresmarkts der Moskauer Börse MOEX und der Kryptobörse Bybit mit realen börsengehandelten Optionen verglichen.

In diesem Artikel wird die Entwicklung eines Arbitrage-Analyse-Panels in MQL5 vorgestellt. Wie kann man auf verschiedene Weise faire Devisenkurse auf dem Forex erhalten? Erstellung eines Indikators zur Ermittlung von Abweichungen der Marktpreise von den fairen Wechselkursen sowie zur Bewertung der Vorteile von Arbitragemöglichkeiten beim Umtausch einer Währung in eine andere (wie bei der Dreiecksarbitrage).

Wir implementieren weiterhin die von den Autoren des DUET-Frameworks vorgeschlagenen Ansätze, die einen innovativen Ansatz zur Analyse von Zeitreihen bieten, indem sie zeitliches und kanalbasiertes Clustering kombinieren, um versteckte Muster in den analysierten Daten aufzudecken.

Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung eines Break-Even-Mechanismus in automatisierten Strategien, die die Sprache MQL5 verwenden. Wir beginnen mit einer einfachen Erklärung, was der Break-Even-Modus ist, wie er umgesetzt wird und welche Varianten möglich sind. Als Nächstes wird diese Funktionalität in den Expert Advisor Order Blocks integriert, den wir in unserem letzten Artikel über Risikomanagement erstellt haben. Um seine Wirksamkeit zu bewerten, werden wir zwei Backtests unter bestimmten Bedingungen durchführen: einen mit und einen ohne Break-Even-Mechanismus.

Computer Vision für den Handel: Wie es funktioniert und wie man es Schritt für Schritt entwickelt. Wir entwickeln einen Algorithmus zur Erkennung von RGB-Bildern von Kurscharts unter Verwendung des Aufmerksamkeitsmechanismus und einer bidirektionalen LSTM-Schicht. Als Ergebnis erhalten wir ein funktionierendes Modell für die Vorhersage des EURUSD-Kurses mit einer Genauigkeit von bis zu 55 % im Validierungsteil.

Wir entwickeln einen adaptiven, selbstlernenden Expert Advisor für den algorithmischen Handel, der auf Deep-Q-Learning (DQN) mit mehrdimensionaler kausaler Inferenz basiert. Der EA kann erfolgreich mit 7 Währungspaaren gleichzeitig handeln, und die Agenten verschiedener Paare tauschen untereinander Informationen aus.

Das DUET-Framework bietet einen innovativen Ansatz für die Zeitreihenanalyse, der temporales und kanalbasiertes Clustering kombiniert, um verborgene Muster in den analysierten Daten aufzudecken. Auf diese Weise können sich die Modelle an Veränderungen im Laufe der Zeit anpassen und die Qualität der Vorhersagen durch Reduktion von Rauschen verbessern.

Dieser Artikel beschreibt die Verwendung von CSV-Dateien für das Backtesting von Aktualisierungen der Portfoliogewichte in einer auf der Rückkehr zum Mittelwert basierenden Strategie, die statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien nutzt. Sie reicht von der Einspeisung der Ergebnisse der Rolling Windows Eigenvektor Comparison (RWEC) in die Datenbank bis zum Vergleich der Backtest-Berichte. In der Zwischenzeit werden in dem Artikel die Rolle der einzelnen RWEC-Parameter und ihre Auswirkung auf das Gesamtergebnis des Backtests detailliert beschrieben und gezeigt, wie der Vergleich des relativen Drawdowns uns helfen kann, diese Parameter weiter zu verbessern.

In diesem Artikel entwickeln wir in MQL5 ein Canvas-basiertes Kurs-Dashboard auf Basis der CCanvas-Klasse. Es erstellt interaktive Panels zur Visualisierung jüngster Kursverläufe und Kontostatistiken und unterstützt Hintergrundbilder, Nebeleffekte sowie Farbverlaufsfüllungen. Das System unterstützt das Verschieben und die Größenänderung per Mausereignisbehandlung sowie das Umschalten zwischen einem dunklen und einem hellen Design mit dynamischen Farbanpassungen sowie Bedienelemente zum Minimieren und Maximieren für eine effiziente Verwaltung des Charts.

In diesem Artikel verbessern wir das Canvas-basierte Kurs-Dashboard in MQL5, indem wir ein pixelgenaues, scrollbares Textpanel für Bedienhinweise hinzufügen und die Einschränkungen des nativen Scrollens mithilfe von benutzerdefiniertem Anti-Aliasing sowie einer abgerundeten, sich bei Hover verbreiternden Scrollleiste umgehen. Das Textpanel unterstützt themenabhängige Hintergründe mit einstellbarer Transparenz, dynamischen Zeilenumbruch für Inhalte wie Anleitungen und Kontaktinformationen sowie eine interaktive Navigation über Schaltflächen zum Hoch- und Herunterscrollen, Ziehen von Schiebereglern und Scrollen mit dem Mausrad innerhalb des Textpanels.

Die Zeitlückenanalyse hilft Händlern dabei, potenzielle Wendepunkte am Markt zu erkennen. Der Artikel befasst sich damit, was eine Zeitlücke ist, wie man sie interpretiert und wie sie genutzt werden kann, um starken Volumenzustrom in den Markt zu erkennen.

Erfahren Sie, wie Sie einen auf dem Supertrend basierenden Expert Advisor in MQL5 von Grund auf erstellen. Der Artikel behandelt die Einbindung des Indikators als Ressource, das Auslesen von Pufferwerten bei geschlossenen Kerzen, das Erkennen bestätigter Trendwenden, das Ausrichten offener Positionen am Signal sowie die Konfiguration von Stop-Loss-Modi und der Positionsgrößenbestimmung. Abschließend werden die Einrichtung des Strategy Testers und reproduzierbare Tests behandelt, sodass Sie am Ende über einen konfigurierbaren EA sowie einen klaren Rahmen für weitere Untersuchungen und Erweiterungen verfügen.

Der Artikel versucht, Finanzzeitreihen unter dem Gesichtspunkt selbstähnlicher fraktaler Strukturen zu untersuchen. Da es zahlreiche Analogien gibt, die die Möglichkeit bestätigen, Marktkurse als selbstähnliche Fraktale zu betrachten, können wir uns Gedanken über die Prognosehorizonte solcher Strukturen machen.

Erfahren Sie, wie der „Boom & Crash Interceptor EA“ Ihre Charts in ein proaktives Warnsystem verwandelt – indem er explosive Kursbewegungen durch blitzschnelle Scans, Prüfungen auf Volatilitätsschübe, Trendbestätigungen und Pivot-Zone-Filter erkennt. Mit den klar erkennbaren Pfeilen, grün für „Boom“ und rot für „Crash“, die Sie bei jeder Entscheidung leiten, filtert dieses Tool das Marktrauschen heraus und ermöglicht es Ihnen, von Kurssprüngen zu profitieren wie nie zuvor. Tauchen Sie ein und erfahren Sie, wie es funktioniert und warum es zu Ihrem nächsten entscheidenden Vorteil werden kann.

In diesem Artikel befassen wir uns mit konformen Vorhersagen und der MAPIE-Bibliothek, die diese implementiert. Dieser Ansatz gehört zu den modernsten im Bereich des maschinellen Lernens und ermöglicht es uns, uns auf das Risikomanagement für bestehende, vielfältige Modelle des maschinellen Lernens zu konzentrieren. Konforme Vorhersagen sind an sich kein Verfahren zur Erkennung von Mustern in Daten. Sie geben lediglich das Konfidenzniveau bestehender Modelle bei der Vorhersage konkreter Beispiele an und ermöglichen die Filterung zuverlässiger Vorhersagen.

Die Auswertung der Bilanzdaten der Zentralbanken vermittelt ein Bild der globalen Liquidität am Devisenmarkt und der Leitwährungen. Wir fassen Daten der Fed, der EZB, der BOJ und der PBoC zu einem zusammengesetzten Index zusammen und nutzen maschinelles Lernen, um verborgene Muster aufzudecken. Dieser Ansatz wandelt Rohdaten durch die Kombination von Fundamentalanalyse und technischer Analyse in konkrete Handelssignale um.

Bei der Untersuchung einer Vielzahl von Breakout-Setups ist mir aufgefallen, dass gescheiterte Breakouts selten auf mangelnde Volatilität zurückzuführen waren, sondern häufiger auf eine schwache interne Struktur. Diese Beobachtung führte zu dem in diesem Artikel vorgestellten Rahmenkonzept. Der Ansatz identifiziert Muster, bei denen das letzte Kurssegment eine überdurchschnittliche Länge, Steilheit und Geschwindigkeit aufweist – eindeutige Anzeichen für den Aufbau von Momentum im Vorfeld einer gerichteten Ausweitung. Indem sie diese subtilen geometrischen Ungleichgewichte innerhalb der Konsolidierungsphase erkennen, können Trader Ausbrüche mit höherer Wahrscheinlichkeit antizipieren, bevor der Kurs die Konsolidierungsspanne verlässt. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie dieses auf Fraktalen basierende geometrische Modell strukturelle Ungleichgewichte in präzise Ausbruchsignale umsetzt.

Dieser Artikel stellt einen MetaTrader 5-kompatiblen Backtesting-Workflow vor, der sich auf verschiedene Symbole und Zeitrahmen hinweg skaliert. Wir nutzen den HistoryManager, um die Datenerfassung zu parallelisieren, Kursbalken und Ticks aus allen Zeitrahmen zu synchronisieren und symbolisolierte OnTick-Handler in Threads auszuführen. Sie erfahren, wie sich Modellierungsmodi auf Geschwindigkeit und Genauigkeit auswirken, wann Sie sich auf Terminaldaten verlassen können, wie Sie den I/O-Aufwand durch ereignisgesteuerte Aktualisierungen reduzieren und wie Sie einen vollständigen Multiwährungs-Trading-Roboter erstellen.

Wir stellen ein Tool zur Erkennung von Ausbrüchen aus schrägen Trendlinien vor, das auf einer Validierung anhand von drei Swings basiert, um objektive Signale aus der Price‑Action zu generieren. Das System automatisiert die Erkennung von Swings, die Erstellung von Trendlinien und die Bestätigung von Ausbrüchen anhand einer Kreuzungslogik, um Störsignale zu reduzieren und die Ausführung zu standardisieren. Der Artikel erläutert die Strategievorgaben, zeigt die MQL5-Implementierung und gibt einen Überblick über die Testergebnisse; das Tool ist für die Analyse und die Bestätigung von Signalen gedacht, nicht für den automatisierten Handel.

In diesem Artikel geht es um einen spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie man Handels-Setups nach Liquidity-Raids nutzen kann. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die daran interessiert sind, Liquiditätsabschöpfungen als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen zu optimieren und zu nutzen. Außerdem wird untersucht, wie man korrekt zwischen Liquidity-Raids und Marktstrukturwechseln unterscheidet und wie man diese jeweils validiert und nutzt, wenn sie auftreten, um so Verluste zu minimieren, die dadurch entstehen, dass Trader beides miteinander verwechseln.

In diesem Artikel befassen wir uns mit vektorbasierten Methoden zum Zeichnen abgerundeter Rechtecke und Dreiecke in MQL5 mithilfe von Canvas, wobei Supersampling für eine kantenglättete Darstellung zum Einsatz kommt. Wir setzen Scanline-Füllung, geometrische Vorberechnungen für Bögen und Tangenten sowie Rahmen ein, um glatte, anpassbare Formen zu erstellen. Dieser Ansatz schafft die Grundlage für moderne UI-Elemente in zukünftigen Trading-Tools und unterstützt die Eingabe von Größen, Radien, Rahmen und Deckkraftwerten.