Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Dieser Artikel startet eine neue Serie über das Erstellen der Bibliothek DoEasy zur einfachen und schnellen Programmentwicklung. Im aktuellen Artikel werden wir die Bibliotheksfunktionen für den Zugriff auf und die Arbeit mit den Zeitreihen der Symbole implementieren. Wir werden das Bar-Objekt erstellen, das die Haupt- und erweiterten Zeitreihendaten speichert, und Bar-Objekte in der Zeitreihenliste platzieren, um eine bequeme Suche und Sortierung der Objekte zu ermöglichen.

In diesem Artikel werden wir die Beschreibung des Konzepts des Handels mit schwebenden Anfragen vervollständigen und die Funktionen zum Entfernen von Pending-Orders sowie zur Änderung von Orders und Positionen unter bestimmten Bedingungen schaffen. Auf diese Weise werden wir über die gesamte Funktionalität verfügen, die es uns ermöglicht, einfache benutzerdefinierte Strategien bzw. EA-Verhaltenslogiken zu entwickeln, die unter benutzerdefinierten Bedingungen aktiviert werden.

Wir setzen die Entwicklung der Bibliotheksfunktionalität fort, die den Handel mit schwebenden Anfragen ermöglicht. Wir haben bereits das Senden von bedingten Handelsanfragen für die Eröffnung von Positionen und die Platzierung von Pending Orders implementiert. Im aktuellen Artikel werden wir die bedingte Schließung von Positionen implementieren - vollständig, teilweise und das Schließen durch eine entgegengesetzte Position.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der auf den Handel angewandten OLAP-Technologie befassen. Wir werden die in den ersten beiden Artikeln vorgestellten Funktionsweisen erweitern. Dieses Mal werden wir uns mit der operationellen Analyse der Kurse befassen. Wir werden die Hypothesen über Handelsstrategien auf der Grundlage aggregierter historischer Daten aufstellen und testen. Der Artikel stellt Expert Advisors zur Untersuchung von Balkenmustern und adaptivem Handel vor.

Wir setzen die Entwicklung der Funktionsweisen fort, die es den Benutzern ermöglicht, mit schwebenden Anfragen zu handeln. In diesem Artikel werden wir die Möglichkeit einführen, Pending-Orders unter bestimmten Bedingungen zu platzieren.

Ausgehend von diesem Artikel werden wir eine Funktionsweise entwickeln, die es den Benutzern ermöglicht, unter bestimmten Bedingungen mit schwebenden Anfragen zu handeln, z.B. bei Erreichen eines bestimmten Zeitlimits, Überschreiten eines bestimmten Gewinns oder Schließen einer Position durch Stop-Loss.

Der Artikel stellt eine erweiterte Studie über jahreszeitliche Merkmale vor: Autokorrelations-Heatmaps und Streudiagramme. Der Zweck des Artikels ist es zu zeigen, dass das "Marktgedächtnis" saisonaler Natur ist, was durch eine maximale Korrelation von Zuwächsen beliebiger Ordnung ausgedrückt wird.

Im vorigen Artikel haben wir die Klassen der schwebenden Anfrageobjekte erstellt, die dem allgemeinen Konzept der Bibliotheksobjekte entsprechen. Dieses Mal werden wir uns mit der Klasse befassen, die die Verwaltung von schwebenden Anfrageobjekten ermöglicht.

In den vorhergehenden Artikeln haben wir das Konzept der schwebenden Handelsanfragen geprüft. Eine schwebende Anfrage ist in der Tat ein gewöhnlicher Handelsauftrag, der unter einer bestimmten Bedingung ausgeführt wird. In diesem Artikel werden wir vollwertige Klassen von Objekten für hängige Anfragen erstellen — ein Objekt für eine Basisanfrage und seine Nachkommen.

Dies ist der dritte Artikel über das Konzept der schwebenden Anfragen. Wir werden die Tests von schwebenden Anfragen abschließen, indem wir die Methoden für das Schließen von Positionen, die Entfernung von schwebenden Anfragen und die Änderung der Parameter von Positionen und den Parametern von Pending-Orders erstellen.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung von Handelsanfragen fortsetzen, die Platzierung von Pending-Orders umsetzen und festgestellte Mängel bei der Arbeit Handelsklassen beseitigen.

In diesem Artikel werden wir einige Daten im Wert der Magicnummer der Aufträge und Positionen speichern und mit der Umsetzung der schwebenden Anträge beginnen. Um das Konzept zu überprüfen, erstellen wir die erste Testanforderung zur Eröffnung von Marktpositionen, wenn ein Serverfehler auftritt, der ein Warten und das Senden einer wiederholten Anfrage erfordert.

In diesem Artikel werden wir die saisonalen Charakteristika von Finanzzeitreihen mit Hilfe von Boxplot-Diagrammen betrachten. Jedes separate Boxplot (oder Box-and-Whiskey-Diagramm) bietet eine gute Visualisierung der Verteilung von Werten entlang des Datensatzes. Boxplots sollten nicht mit den Kerzencharts verwechselt werden, obwohl sie visuell ähnlich aussehen.

Nachdem wir einen Handelsauftrag an den Server gesendet haben, müssen wir die Fehlercodes oder das Fehlen von Fehlern überprüfen. In diesem Artikel werden wir die Behandlung von Fehlern, die vom Handelsserver zurückgegeben werden, besprechen und die Erstellung von ausstehenden Handelsanfragen vorbereiten.

In den beiden vorangegangenen Artikeln haben wir die Anwendung von Merrill-Mustern auf verschiedene Datentypen diskutiert. Es wurde eine Anwendung entwickelt, um die vorgestellten Ideen zu testen. In diesem Artikel werden wir die Arbeit mit dem Strategy Builder fortsetzen, um seine Effizienz zu verbessern und neue Funktionen und Fähigkeiten zu implementieren.

In diesem Artikel werden wir einen Blick auf die Behandlung ungültiger Handelsparameter werfen und die Handelsereignisklasse verbessern. Jetzt werden alle Handelsereignisse (sowohl einzelne als auch die gleichzeitig bei einem Tick auftretenden) in Programmen korrekt definiert.

In dem Artikel setzen wir die Entwicklung der Handelsklasse fort, indem wir die Kontrolle über fehlerhafte Parameterwerte von Handelsaufträgen und die Audiosignale von Handelsereignissen implementieren.

In diesem Artikel beginnen wir mit der Entwicklung der Bibliothek der Basisklasse des Handels und fügen die erste Überprüfung der Berechtigungen zur Durchführung von Handelsoperationen der ersten Version hinzu. Außerdem werden wir die Funktionen und Inhalte der Basishandelsklasse leicht erweitern.

In diesem Artikel werden wir mit der Entwicklung des neuen Bibliotheksbereichs beginnen - die Handelsklassen. Außerdem werden wir die Entwicklung eines einheitlichen Basisobjekts für den Handel auf den Plattformen MetaTrader 5 und MetaTrader 4 in Betracht ziehen. Wenn ein Auftrag an den Server gesendet wird, bedeutet ein solches Handelsobjekt, dass verifizierte und korrekte Parameter der Handelsanfrage an den Server übergeben werden.

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Speichern von Daten im Quellcode des Programms und dem Erstellen von Audio- und Grafikdateien daraus. Bei der Entwicklung einer Anwendung benötigen wir oft Audio und Bilder. Die MQL-Sprache verfügt über mehrere Methoden zur Verwendung solcher Daten.

In diesem Artikel werden wir die Klasse für die Darstellung von Textnachrichten besprechen. Derzeit haben wir eine ausreichende Anzahl verschiedener Textnachrichten. Es ist an der Zeit, die Methoden für die Speicherung, Anzeige und Übersetzung von russischen oder englischen Nachrichten in andere Sprachen neu zu organisieren. Außerdem wäre es gut, praktische Möglichkeiten einzuführen, um der Bibliothek neue Sprachen hinzuzufügen und schnell zwischen ihnen zu wechseln.

Dieser Artikel stellt den Pivot Mean Oscillator (PMO) vor, eine Implementierung des kumulativen Moving Average (CMA) als Handelsindikator für die MetaTrader-Plattformen. Insbesondere führen wir zunächst Pivot Mean (PM) als Normalisierungsindex für Zeitreihen ein, der den Bruchteil zwischen einem beliebigen Datenpunkt und dem CMA berechnet. Wir bilden dann den PMO als Differenz zwischen den gleitenden Durchschnitten, die auf zwei PM-Signale angewendet werden. Einige erste Experimente, die mit dem EURUSD-Symbol durchgeführt wurden, um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Indikators zu testen, werden ebenfalls besprochen, so dass genügend Raum für weitere Überlegungen und Verbesserungen bleibt.

Der Artikel reiht die Arbeit eines Kontoobjekts in ein neues Basisobjekt aller Bibliotheksobjekte ein, verbessert das Basisobjekt CBaseObj und testet die Einstellung von verfolgten Parametern sowie das Empfangen von Ereignissen für alle Bibliotheksobjekte.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung des Basisobjekts aller Bibliotheksobjekte abschließen, so dass jedes darauf basierende Bibliotheksobjekt mit einem Nutzer interagieren kann. So kann der Nutzer beispielsweise die maximal akzeptable Größe eines Spreads zum Eröffnen einer Position und eines Preisniveaus einstellen, bei dessen Erreichen ein Ereignis aus einem Symbolobjekt mit dem spread- oder preisniveauabhängigen Signal an das Programm gesendet wird.

Im vorherigen Artikel haben wir die Anwendung der Merill-Muster auf verschiedene Daten erwogen, wie z.B. auf einen Preiswert auf dem Chart eines Währungssymbols und auf Werte von Standard-MetaTrader-5-Indikatoren: ATR, WPR, CCI, RSI, unter anderem. Nun, lassen Sie uns versuchen, einen Strategiebaukasten zu erstellen, der auf Merill-Mustern basiert.

In früheren Artikeln dieser Serie haben wir verschiedene Methoden ausprobiert, um einen mehr oder weniger profitablen Grid-Expertenberater zu erstellen. Jetzt werden wir versuchen, die EA-Profitabilität durch Diversifikation zu steigern. Unser oberstes Ziel ist es, einen Jahresgewinn von 100% zu erreichen, wobei der maximale Drawdown des Saldos nicht mehr als 20% beträgt.

In diesem Artikel werden wir eine neue Basisklasse aller Bibliotheksobjekte erstellen, die die Ereignisfunktionen allen ihren Nachkommen hinzufügt, und die Klasse zur Verfolgung von Ereignissen der Kollektionssymbole auf der Grundlage der neuen Basisklasse entwickeln. Wir werden auch die Konto- und Ereignisklassen für die Entwicklung der neuen Basisobjektfunktionalität ändern.

Der Artikel enthält die Beschreibung einer einfachen HTML-Code Parsing-Bibliothek mit Komponenten von Drittanbietern. Insbesondere werden die Möglichkeiten des Zugriffs auf Daten behandelt, die nicht über GET- und POST-Anfragen abgerufen werden können. Wir werden eine nicht zu umfangreiche Webseite auswählen und versuchen, interessante Daten von dieser Webseite zu laden.

In diesem Artikel werden wir die Erstellung einer Symbolsammlung auf der Grundlage des im vorherigen Artikel entwickelten abstrakten Symbolobjekts in Betracht ziehen. Die abstrakten, abgeleiteten Symbole sollen Symboldaten verdeutlichen und die Verfügbarkeit der grundlegenden Eigenschaften der Symbolobjekte in einem Programm definieren. Solche Symbolobjekte sind durch ihre Zugehörigkeit zu Gruppen zu unterscheiden.

Der Artikel bietet eine kritische Untersuchung der normalen Divergenz und Effizienz verschiedener Indikatoren. Darüber hinaus enthält er Filtermöglichkeiten für eine erhöhte Analysegenauigkeit und Funktionsbeschreibungen von Nicht-Standard-Lösungen. Als Ergebnis werden wir ein neues Werkzeug zur Lösung der technischen Herausforderungen schaffen.

In diesem Artikel werden wir einen Blick auf das Modell der Merrill-Muster werfen und versuchen, deren aktuelle Relevanz zu bewerten. Zu diesem Zweck werden wir ein Werkzeug entwickeln, um die Muster zu testen und das Modell auf verschiedene Datentypen wie die Schluss-, Hoch- und Tiefstpreise sowie Oszillatorwerte anzuwenden.

In diesem Artikel werden wir die Klasse eines Symbolobjekts anlegen, das das Basisobjekt für die Erstellung der Kollektion der Symbole sein soll. Die Klasse wird es uns ermöglichen, Daten über die benötigten Symbole für ihre weitere Analyse und ihren Vergleich zu erhalten.

Der Artikel behandelt die Arbeit mit Kontoereignissen, um wichtige Änderungen in den Kontoeigenschaften zu verfolgen, die den automatisierten Handel beeinflussen. Wir haben bereits im vorherigen Artikel bei der Entwicklung der Kollektion von Kontoobjekten einige Funktionen zur Verfolgung von Kontoereignissen implementiert.

Im vorherigen Artikel haben wir für MQL4 in der Bibliothek der Ereignisse des Positionsschließens definiert und die ungenutzten Auftragseigenschaften beseitigt. Hier werden wir die Erstellung des Konto-Objekts betrachten, die Kollektion von Konto-Objekten entwickeln und die Funktionsweise zur Verfolgung von Konto-Ereignissen vorbereiten.

In diesem Artikel werden wir versuchen, den bestmögliche, rasterbasierten EA zu entwickeln. Wie üblich wird dies ein plattformübergreifender EA sein, der sowohl mit MetaTrader 4 als auch mit MetaTrader 5 arbeiten kann. Der erste EA war gut genug, außer dass er über einen langen Zeitraum keinen Gewinn erzielen konnte. Der zweite EA konnte in Zeiträumen von mehr als einigen Jahren arbeiten. Leider konnte er nicht mehr als 50% Gewinn pro Jahr bei einem maximalen Drawdown von weniger als 50% erzielen.

Wir setzen die Entwicklung einer großen plattformübergreifenden Bibliothek fort, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im zehnten Teil haben wir unsere Arbeit an der Bibliothekskompatibilität mit MQL4 fortgesetzt und die Ereignisse der Eröffnung von Positionen und der Aktivierung von offenen Orders definiert. In diesem Artikel werden wir die Ereignisse des Schließens von Positionen definieren und die nicht verwendeten Auftragseigenschaften beseitigen.

In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im neunten Teil haben wir begonnen, die Bibliotheksklassen für die Arbeit mit MQL4 zu verbessern. Hier werden wir die Bibliothek weiter verbessern, um ihre volle Kompatibilität mit MQL4 zu gewährleisten.

In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im achten Teil haben wir die Klasse zur Verfolgung von Ereignissen der Auftrags- und Positionsänderung implementiert. Hier werden wir die Bibliothek verbessern, indem wir die vollständige Kompatibilität mit MQL4 herstellen.

In diesem Artikel werden wir einen Grider-EA für den Handel in einer Trendrichtung innerhalb einer Kursspanne entwickeln. Somit ist der EA vor allem für den Devisen- und Rohstoffmarkt geeignet. Nach den Tests zeigte unser Grider seit 2018 einen Gewinn. Leider gilt dies nicht für den Zeitraum 2014-2018.

In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im siebten Teil haben wir die Aktivierung der Verfolgung von StopLimit-Orders hinzugefügt und die Funktionsweise zur Verfolgung anderer Ereignisse von Orders und Positionen vorbereitet. In diesem Artikel werden wir die Klasse zur Verfolgung von Ereignissen der Order- und Positionsänderung entwickeln.