Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5
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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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 78): Decoderfreier Objektdetektor mit Transformator (DFFT)
In diesem Artikel schlage ich vor, das Thema der Entwicklung einer Handelsstrategie aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Wir werden keine zukünftigen Kursbewegungen vorhersagen, sondern versuchen, ein Handelssystem auf der Grundlage der Analyse historischer Daten aufzubauen.
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.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Widerstand gegen das Steckenbleiben in lokalen Extremen (Teil II)
Wir setzen unser Experiment fort, das darauf abzielt, das Verhalten von Populationsoptimierungsalgorithmen im Zusammenhang mit ihrer Fähigkeit zu untersuchen, lokale Minima bei geringer Populationsvielfalt effizient zu umgehen und globale Maxima zu erreichen. Forschungsergebnisse werden vorgelegt.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus
Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)
In unseren Modellen verwenden wir häufig verschiedene Aufmerksamkeitsalgorithmen. Und am häufigsten verwenden wir wahrscheinlich Transformers. Ihr größter Nachteil ist der Ressourcenbedarf. In diesem Artikel wird ein neuer Algorithmus vorgestellt, der dazu beitragen kann, die Rechenkosten ohne Qualitätseinbußen zu senken.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 76): Erforschung verschiedener Interaktionsmuster mit Multi-Future Transformer
Dieser Artikel setzt das Thema der Vorhersage der kommenden Kursentwicklung fort. Ich lade Sie ein, sich mit der Architektur eines Multi-Future Transformers vertraut zu machen. Die Hauptidee besteht darin, die multimodale Verteilung der Zukunft in mehrere unimodale Verteilungen zu zerlegen, was es ermöglicht, verschiedene Modelle der Interaktion zwischen Agenten auf der Szene effektiv zu simulieren.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 74): Trajektorienvorhersage mit Anpassung
In diesem Artikel wird eine recht effektive Methode zur Vorhersage der Trajektorie von Multi-Agenten vorgestellt, die sich an verschiedene Umweltbedingungen anpassen kann.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 73): AutoBots zur Vorhersage von Kursbewegungen
Wir fahren fort mit der Erörterung von Algorithmen für das Training von Trajektorievorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode namens „AutoBots“ vertraut machen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 72): Entwicklungsvorhersage in verrauschten Umgebungen
Die Qualität der Vorhersage zukünftiger Zustände spielt eine wichtige Rolle bei der Methode des Goal-Conditioned Predictive Coding, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, der die Vorhersagequalität in stochastischen Umgebungen, wie z. B. den Finanzmärkten, erheblich verbessern kann.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 41): Beginn der zweiten Phase (II)
Wenn Ihnen bis zu diesem Punkt alles richtig erschien, bedeutet dies, dass Sie bei der Entwicklung von Anwendungen nicht wirklich an die langfristige Perspektive denken. Im Laufe der Zeit müssen Sie keine neuen Anwendungen mehr programmieren, sondern nur noch dafür sorgen, dass sie zusammenarbeiten. Schauen wir uns also an, wie man den Mauszeiger fertigstellt.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 40): Beginn der zweiten Phase (I)
Heute werden wir über die neue Phase des Replay/Simulator-Systems sprechen. In dieser Phase wird das Gespräch wirklich interessant und sehr inhaltsreich. Ich empfehle Ihnen dringend, den Artikel sorgfältig zu lesen und die darin enthaltenen Links zu nutzen. Dies wird Ihnen helfen, den Inhalt besser zu verstehen.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 39): Den Weg ebnen (III)
Bevor wir zur zweiten Stufe der Entwicklung übergehen, müssen wir einige Ideen überarbeiten. Wissen Sie, wie Sie MQL5 dazu bringen können, das zu tun, was Sie brauchen? Haben Sie jemals versucht, über das hinauszugehen, was in der Dokumentation enthalten ist? Wenn nicht, dann machen Sie sich bereit. Denn wir werden etwas tun, was die meisten Menschen normalerweise nicht tun.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 22): Conditional GANs
Generative Adversarial Networks (GAN) sind eine Kombination von neuronalen Netzen, die sich gegenseitig trainieren, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Wir nehmen den bedingten Typ dieser Netze an, da wir eine mögliche Anwendung bei der Vorhersage von Finanzzeitreihen innerhalb einer Klasse von Expertensignalen anstreben.
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Handel mit der Break of Structure (BoS)-Strategie
Ein umfassender Leitfaden für die Entwicklung eines automatisierten Handelsalgorithmus auf der Grundlage der Break of Structure (BoS)-Strategie. Detaillierte Informationen zu allen Aspekten der Erstellung eines Advisors in MQL5 und dessen Test in MetaTrader 5 - von der Analyse von Preisunterstützung und -widerstand bis hin zum Risikomanagement
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 21): Testen mit Wirtschaftskalenderdaten
Die Daten des Wirtschaftskalenders sind standardmäßig nicht für das Testen mit Expert Advisors im Strategy Tester verfügbar. Wir sehen uns an, wie Datenbanken helfen können, diese Einschränkung zu umgehen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie SQLite-Datenbanken verwendet werden können, um Wirtschaftskalender-Nachrichten zu archivieren, sodass assistentengestützte Expert Advisors diese nutzen können, um Handelssignale zu generieren.
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 4): Anpassen des Anzeigestils für jede Trendwelle
In diesem Artikel werden wir die Möglichkeiten der leistungsstarken MQL5-Sprache beim Zeichnen verschiedener Indikatorstile in Meta Trader 5 untersuchen. Wir werden uns auch mit Skripten beschäftigen und wie sie in unserem Modell verwendet werden können.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 20): Symbolische Regression
Die symbolische Regression ist eine Form der Regression, die von minimalen bis gar keinen Annahmen darüber ausgeht, wie das zugrunde liegende Modell, das die untersuchten Datensätze abbildet, aussehen würde. Obwohl sie mit Bayes'schen Methoden oder neuronalen Netzen implementiert werden kann. Shen wir uns an, wie eine Implementierung mit genetischen Algorithmen helfen kann, eine im MQL5-Assistenten verwendbare Expertensignalklasse anzupassen.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 19): Bayes'sche Inferenz
Die Bayes'sche Inferenz ist die Anwendung des Bayes-Theorems, um die Wahrscheinlichkeitshypothese zu aktualisieren, wenn neue Informationen zur Verfügung stehen. Dies führt intuitiv zu einer Anpassung in der Zeitreihenanalyse, und so schauen wir uns an, wie wir dies bei der Erstellung von nutzerdefinierten Klassen nicht nur für das Signal, sondern auch für das Money-Management und Trailing-Stops nutzen können.
Trianguläre Arbitrage mit Vorhersagen
Dieser Artikel vereinfacht die Dreiecksarbitrage und zeigt Ihnen, wie Sie mit Hilfe von Prognosen und spezieller Software intelligenter mit Währungen handeln können, selbst wenn Sie neu auf dem Markt sind. Sind Sie bereit, mit Expertise zu handeln?
Aufbau eines Modells aus Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 3): Erkennung von Trendänderungen bei der Verwendung dieses Systems
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.
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil IV): Optimierung der einfachen Grid-Strategie (I)
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 75): Verbesserung der Leistung von Modellen zur Vorhersage einer Trajektorie
Die Modelle, die wir erstellen, werden immer größer und komplexer. Dies erhöht nicht nur die Kosten für ihr Training, sondern auch für ihren Betrieb. Die Zeit, die für eine Entscheidung benötigt wird, ist jedoch oft entscheidend. In diesem Zusammenhang sollten wir Methoden zur Optimierung der Modellleistung ohne Qualitätseinbußen in Betracht ziehen.
Statistische Arbitrage mit Vorhersagen
Wir werden uns mit statistischer Arbitrage beschäftigen, wir werden mit Python nach Korrelations- und Kointegrationssymbolen suchen, wir werden einen Indikator für den Pearson-Koeffizienten erstellen und wir werden einen EA für den Handel mit statistischer Arbitrage mit Vorhersagen erstellen, die mit Python und ONNX-Modellen gemacht werden.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 3): Überarbeitung der Architektur
Wir haben bereits einige Fortschritte bei der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs mit mehreren parallel arbeitenden Strategien gemacht. In Anbetracht der gesammelten Erfahrungen sollten wir die Architektur unserer Lösung überprüfen und versuchen, sie zu verbessern, bevor wir zu weit vorpreschen.
Wie Sie mit der Erfüllung von Händleraufträgen im Freelance-Service Geld verdienen können
MQL5 Freelance ist ein Online-Dienst, bei dem Entwickler für die Erstellung von Handelsanwendungen für Händler als Kunden bezahlt werden. Der Dienst existiert seit 2010 sehr erfolgreich und hat bis heute über 100.000 Projekte im Gesamtwert von 7 Millionen Dollar abgeschlossen. Wie wir sehen, geht es hier um eine beträchtliche Menge Geld.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 2): Übergang zu virtuellen Positionen von Handelsstrategien
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.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 38): Den Weg ebnen (II)
Viele Menschen, die sich für MQL5-Programmierer halten, verfügen nicht über die Grundkenntnisse, die ich in diesem Artikel erläutern werde. Viele Menschen halten MQL5 für ein begrenztes Werkzeug, aber der eigentliche Grund ist, dass sie nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen. Wenn Sie also etwas nicht wissen, brauchen Sie sich dafür nicht zu schämen. Es ist besser, sich dafür zu schämen, nicht zu fragen. MetaTrader 5 einfach dazu zu zwingen, die Indikatorduplikation zu deaktivieren, gewährleistet in keiner Weise eine Zwei-Wege-Kommunikation zwischen dem Indikator und dem Expert Advisor. Davon sind wir noch weit entfernt, aber die Tatsache, dass sich der Indikator auf dem Chart nicht dupliziert, stimmt uns zuversichtlich.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 71): Zielkonditionierte prädiktive Kodierung (Goal-Conditioned Predictive Coding, GCPC)
In früheren Artikeln haben wir die Decision-Transformer-Methode und mehrere davon abgeleitete Algorithmen besprochen. Wir haben mit verschiedenen Zielsetzungsmethoden experimentiert. Während der Experimente haben wir mit verschiedenen Arten der Zielsetzung gearbeitet. Die Studie des Modells über die frühere Trajektorie blieb jedoch immer außerhalb unserer Aufmerksamkeit. In diesem Artikel. Ich möchte Ihnen eine Methode vorstellen, die diese Lücke füllt.
Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 70): Operatoren der Closed-Form Policy Improvement (CFPI)
In diesem Artikel werden wir uns mit einem Algorithmus vertraut machen, der geschlossene Operatoren zur Verbesserung der Politik verwendet, um die Aktionen des Agenten im Offline-Modus zu optimieren.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 69): Dichte-basierte Unterstützungsbedingung für die Verhaltenspolitik (SPOT)
Beim Offline-Lernen verwenden wir einen festen Datensatz, der die Umweltvielfalt nur begrenzt abdeckt. Während des Lernprozesses kann unser Agent Aktionen generieren, die über diesen Datensatz hinausgehen. Wenn es keine Rückmeldungen aus der Umwelt gibt, wie können wir dann sicher sein, dass die Bewertungen solcher Maßnahmen korrekt sind? Die Beibehaltung der Agentenpolitik innerhalb des Trainingsdatensatzes ist ein wichtiger Aspekt, um die Zuverlässigkeit des Trainings zu gewährleisten. Darüber werden wir in diesem Artikel sprechen.
Aufbau eines Modells von Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 2): Zusammenführung integrierter Indikatoren
In diesem Artikel geht es darum, die Vorteile der im MetaTrader 5 integrierten Indikatoren zu nutzen, um Signale abseits eines Trends zu erkennen. In Fortführung des vorherigen Artikels werden wir untersuchen, wie wir unsere Idee mit Hilfe von MQL5-Code in das endgültige Programm übertragen können.
Wie man ein volatilitätsbasiertes Handelssystem (Chaikin Volatility - CHV) aufbaut und optimiert
In diesem Artikel werden wir einen weiteren, volatilitätsbasierten Indikator namens Chaikin Volatility vorstellen. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt, nachdem wir herausgefunden haben, wie er verwendet und aufgebaut werden kann. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser sein kann.
Bewältigung der Herausforderungen bei der ONNX-Integration
ONNX ist ein großartiges Werkzeug für die Integration von komplexem KI-Code zwischen verschiedenen Plattformen. Es ist ein großartiges Werkzeug, das einige Herausforderungen mit sich bringt, die man angehen muss, um das Beste daraus zu machen.
Nutzerdefinierte Indikatoren (Teil 1): Eine schrittweise Einführung in die Entwicklung von einfachen nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5
Erfahren Sie, wie Sie mit MQL5 nutzerdefinierte Indikatoren erstellen können. Dieser Einführungsartikel führt Sie durch die Grundlagen des Aufbaus einfacher nutzerdefinierter Indikatoren und demonstriert einen praktischen Ansatz zur Codierung verschiedener nutzerdefinierter Indikatoren für alle MQL5-Programmierer, die neu in diesem interessanten Thema sind.
Lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie die Fair Value Gap (FVG)/Ungleichgewichte handeln können: Ein Ansatz des Smart Money-Konzepts
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung und Implementierung eines automatisierten Handelsalgorithmus in MQL5 auf der Grundlage der Handelsstrategie Fair Value Gap (FVG). Eine detaillierte Anleitung zur Erstellung eines Expertenberaters, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Händler nützlich sein kann.
Aufbau eines Modells von Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 1): Für EAs und technische Indikatoren
Dieser Artikel richtet sich an Anfänger und Profi-MQL5-Entwickler. Es stellt einen Code zur Verfügung, um signalgenerierende Indikatoren zu definieren und auf Trends in höheren Zeitrahmen zu beschränken. Auf diese Weise können Händler ihre Strategien verbessern, indem sie eine breitere Marktperspektive einbeziehen, was zu potenziell robusteren und zuverlässigeren Handelssignalen führt.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 15): Support-Vektor-Maschinen mit dem Newtonschen Polynom
Support-Vektor-Maschinen klassifizieren Daten auf der Grundlage vordefinierter Klassen, indem sie die Auswirkungen einer Erhöhung der Dimensionalität untersuchen. Es handelt sich um eine überwachte Lernmethode, die angesichts ihres Potenzials, mit mehrdimensionalen Daten umzugehen, ziemlich komplex ist. In diesem Artikel wird untersucht, wie die sehr einfache Implementierung von 2-dimensionalen Daten mit dem Newton'schen Polynom bei der Klassifizierung von Preis-Aktionen effizienter durchgeführt werden kann.
MQL5-Assistent - Techniken, die Sie kennen sollten (14): Zeitreihenvorhersage mit mehreren Zielvorgaben durch STF
Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.