Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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Lernen Sie die Sprache von Handelsstrategien MQL5 nach den hier veröffentlichten Artikeln, die meisten von denen Sie - die Mitglieder der Community - geschrieben haben. Alle Artikel sind in drei Kategorien aufgeteilt, damit man eine Antwort auf unterschiedliche Fragen des Programmierens schnell finden könnte: "Integration", "Tester", "Handelsstrategien" und vieles mehr.

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Methoden zur Fernsteuerung von EAs
Methoden zur Fernsteuerung von EAs

Methoden zur Fernsteuerung von EAs

Der Hauptvorteil der Handelsroboter liegt in der Möglichkeit, dass sie 24 Stunden am Tag auf einem entfernten VPS-Server arbeiten. Aber manchmal ist es notwendig, in ihre Arbeit einzugreifen, ohne dass es einen direkten Zugriff auf den Server gibt. Ist es möglich, EAs fernzusteuern? Der Artikel schlägt eine der Möglichkeiten vor, EAs über externe Befehle zu steuern.
Die 100 besten Durchläufe der Optimierung (Teil 1). Entwicklung einer Analyse der Optimierung
Die 100 besten Durchläufe der Optimierung (Teil 1). Entwicklung einer Analyse der Optimierung

Die 100 besten Durchläufe der Optimierung (Teil 1). Entwicklung einer Analyse der Optimierung

Der Artikel beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Anwendung zur Auswahl der besten Optimierungsdurchläufe unter Verwendung mehrerer möglicher Optionen. Die Anwendung ist in der Lage, die Optimierungsergebnisse nach einer Vielzahl von Faktoren zu sortieren. Optimierungsläufe werden immer in eine Datenbank geschrieben, so dass Sie jederzeit neue Roboterparameter ohne erneute Optimierung auswählen können. Außerdem können Sie alle Optimierungsdurchläufe in einem einzigen Diagramm sehen, parametrische VaR-Kennzahlen berechnen und die Grafik der Normalverteilung von Durchgängen und Handelsergebnissen einer Reihe bestimmter Verhältnisse erstellen. Außerdem werden die Diagramme einiger berechneter Verhältnisse dynamisch erstellt, beginnend mit dem Optimierungsstart (oder von einem ausgewählten Datum zu einem anderen ausgewählten Datum).
Umkehrung: Der heilige Gral oder eine gefährliche Täuschung?
Umkehrung: Der heilige Gral oder eine gefährliche Täuschung?

Umkehrung: Der heilige Gral oder eine gefährliche Täuschung?

In diesem Artikel werden wir die umkehrende Martingaltechnik studieren und versuchen zu verstehen, ob es sich lohnt, sie zu verwenden, sowie, ob sie helfen kann, Ihre Handelsstrategie zu verbessern. Wir werden einen Expert Advisor einrichten, der mit historischen Daten arbeitet und prüft, welche Indikatoren für die Umkehrtechnik am besten geeignet sind. Wir werden auch prüfen, ob es ohne Indikator als unabhängiges Handelssystem eingesetzt werden kann. Darüber hinaus werden wir prüfen, ob die Umkehrung ein verlustbringendes Handelssystem in ein profitables umwandeln kann.
Modellierung von Zeitreihen unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole nach festgelegten Verteilungsgesetzen
Modellierung von Zeitreihen unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole nach festgelegten Verteilungsgesetzen

Modellierung von Zeitreihen unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole nach festgelegten Verteilungsgesetzen

Der Artikel gibt einen Überblick über die Möglichkeiten des Terminals zum Erstellen und Arbeiten mit nutzerdefinierten Symbolen, bietet Optionen zur Simulation einer Handelshistorie mit nutzerdefinierten Symbolen, Trend- und verschiedenen Chartmustern.
Automatisierte Optimierung eines EAs mit dem MetaTrader 5
Automatisierte Optimierung eines EAs mit dem MetaTrader 5

Automatisierte Optimierung eines EAs mit dem MetaTrader 5

Der Artikel beschreibt die Implementation eines selbst-optimierenden Mechanismus unter dem MetaTrader 5.
Verwendung von Indikatoren zur Optimierung von Expert Advisors in Echtzeit
Verwendung von Indikatoren zur Optimierung von Expert Advisors in Echtzeit

Verwendung von Indikatoren zur Optimierung von Expert Advisors in Echtzeit

Die Effizienz eines jeden Handelsroboters hängt von der richtigen Auswahl seiner Parameter ab (Stichwort Optimierung). Jedoch können Parameter, die sich für ein Zeitintervall als optimal erwiesen, ihre Wirksamkeit in einer anderen Zeitspanne der Handelshistorie nicht bestätigen. Außerdem erweisen sich EAs, die während der Tests Gewinne zeigen, als verlustbringend in Echtzeit. Damit rückt das Thema der kontinuierlichen Optimierung in den Vordergrund. Bei vielen Routinearbeiten suchen Menschen immer nach Möglichkeiten, diese zu automatisieren. In diesem Artikel schlage ich einen nicht standardisierten Ansatz zur Lösung dieses Problems vor.
Das MQL5-Kochbuch: Die Eigenschaften offener Hedge-Positionen abfragen
Das MQL5-Kochbuch: Die Eigenschaften offener Hedge-Positionen abfragen

Das MQL5-Kochbuch: Die Eigenschaften offener Hedge-Positionen abfragen

MetaTrader 5 ist eine Multi-Asset-Plattform. Darüber hinaus unterstützt sie verschiedene Positionsmanagementsysteme. Diese Möglichkeiten bieten deutlich erweiterte Möglichkeiten für die Umsetzung und Formalisierung von Handelsideen. In diesem Artikel werden Methoden zur Handhabung und Bilanzierung von Positionseigenschaften im Hedging-Modus diskutiert. Der Artikel enthält eine abgeleitete Klasse sowie Beispiele, die zeigen, wie man die Eigenschaften einer Hedge-Position abfragt und verarbeitet.
Elder-Ray (Bulls Power und Bears Power)
Elder-Ray (Bulls Power und Bears Power)

Elder-Ray (Bulls Power und Bears Power)

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Handelssystem von Elder-Ray, das auf den Indikatoren Bulls Power, Bears Power und einem gleitenden Durchschnitt (EMA — exponentiellen gleitenden Durchschnitt) basiert. Dieses System wurde von Alexander Elder in seinem Buch "Trading for a Living" beschrieben.
Kombinieren der Strategien von Trend- und Seitwärtsbewegung
Kombinieren der Strategien von Trend- und Seitwärtsbewegung

Kombinieren der Strategien von Trend- und Seitwärtsbewegung

Es gibt viele Handelsstrategien 'da draußen'. Einige suchen nach Trends, andere definieren Preisspannen von Preisbewegungen und handeln dann diese. Ist es möglich beide Ansätze zu kombinieren, um die Profitabilität zu erhöhen?
PairPlot basiert auf CGraphic dient der Analyse von Korrelationen zwischen Datenarrays (Zeitreihen)
PairPlot basiert auf CGraphic dient der Analyse von Korrelationen zwischen Datenarrays (Zeitreihen)

PairPlot basiert auf CGraphic dient der Analyse von Korrelationen zwischen Datenarrays (Zeitreihen)

Der Vergleich mehrerer Zeitreihen während einer technischen Analyse ist eine recht häufige Aufgabe, die entsprechende Werkzeuge erfordert. In diesem Artikel schlage ich vor, ein Werkzeug für die grafische Analyse zu entwickeln und Korrelationen zwischen zwei oder mehr Zeitreihen zu erkennen.
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VIII). Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VIII). Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging

Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VIII). Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging

Der Artikel betrachtet drei Methoden, die zur Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging eingesetzt werden können, und schätzt deren Effizienz. Die Auswirkungen der Optimierung der Hyperparameter des neuronalen ELM-Netzwerkes und der Nachbearbeitungsparameter werden bewertet.
50.000 ausgeführte Aufträge im Rahmen des Freelance-Service bei MQL5.com
50.000 ausgeführte Aufträge im Rahmen des Freelance-Service bei MQL5.com

50.000 ausgeführte Aufträge im Rahmen des Freelance-Service bei MQL5.com

Mitglieder des offiziellen MetaTrader Freelance-Service haben bis Oktober 2018 mehr als 50.000 Aufträge ausgeführt. Dies ist die weltweit größte Freelance-Website für MQL-Programmierer: mehr als tausend Entwickler, Dutzende neuer Aufträge täglich und 7 Sprachlokalisierungen.
Entwicklung von Bestandsindikatoren mit Volumensteuerung am Beispiel des Delta-Indikators
Entwicklung von Bestandsindikatoren mit Volumensteuerung am Beispiel des Delta-Indikators

Entwicklung von Bestandsindikatoren mit Volumensteuerung am Beispiel des Delta-Indikators

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Algorithmus der Entwicklung von Bestandsindikatoren auf Basis von realen Volumina mit den Funktionen CopyTicks() und CopyTicksRange(). Einige subtile Aspekte der Entwicklung solcher Indikatoren sowie deren Betrieb in Echtzeit und im Strategietester werden ebenfalls beschrieben.
Ein universeller RSI-Indikator für das gleichzeitiges Arbeiten in beiden Richtungen
Ein universeller RSI-Indikator für das gleichzeitiges Arbeiten in beiden Richtungen

Ein universeller RSI-Indikator für das gleichzeitiges Arbeiten in beiden Richtungen

Bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen stoßen wir oft auf ein Problem: Wie kann man feststellen, wo ein Trend oder eine Seitwärtsbewegung beginnt und endet? In diesem Artikel versuchen wir, einen universellen Indikator zu erstellen, in dem wir versuchen, Signale für verschiedene Arten von Strategien zu kombinieren. Wir werden versuchen, den Prozess der Beschaffung von Handelssignalen bei einem Experten so weit wie möglich zu vereinfachen. Ein Beispiel für die Kombination mehrerer Indikatoren in einem einzigen wird ausgearbeitet.
950 Webseiten offerieren den Wirtschaftskalender von MetaQuotes
950 Webseiten offerieren den Wirtschaftskalender von MetaQuotes

950 Webseiten offerieren den Wirtschaftskalender von MetaQuotes

Mit dem Kalender bieten Webseiten einen detaillierten Zeitplan der Veröffentlichung von 500 Indikatoren und Indizes der größten Volkswirtschaften der Welt. So erhalten Händler schnell die aktuellen Informationen über alle wichtigen Ereignisse mit Erklärungen und Grafiken, zusätzlich zu den wichtigsten Inhalten der jeweiligen Webseite.
Individuelle Darstellung der Handelshistorie und Erstellung von Berichtsdiagrammen
Individuelle Darstellung der Handelshistorie und Erstellung von Berichtsdiagrammen

Individuelle Darstellung der Handelshistorie und Erstellung von Berichtsdiagrammen

Der Artikel beschreibt nutzerdefinierte Methoden zur Auswertung der Handelsgeschichte. Zwei Klassen wurden geschrieben, um die Handelshistorie zu laden und zu analysieren. Die erste Klasse sammelt die Handelshistorie und fasst alles in einer Tabelle zusammen. Die zweite beschäftigt sich mit den Statistiken: Sie berechnet eine Reihe von Variablen und erstellt Diagramme für eine effizientere Auswertung der Handelsergebnisse.
14.000 Handelsroboter im Market für den MetaTrader
14.000 Handelsroboter im Market für den MetaTrader

14.000 Handelsroboter im Market für den MetaTrader

Der größte Marktplatz für fertige Anwendungen des algorithmischen Handels umfasst jetzt 13.970 Produkte. Dazu gehören 4.800 Roboter, 6.500 Indikatoren, 2.400 Hilfsprogramme und andere Lösungen. Fast die Hälfte der Anwendungen (6.000) können Sie mieten. Außerdem kann ein Viertel der Produkte (3.800) kostenlos heruntergeladen werden.
Ein Expert Advisor mit GUI: Hinzufügen von Funktionen (Teil II)
Ein Expert Advisor mit GUI: Hinzufügen von Funktionen (Teil II)

Ein Expert Advisor mit GUI: Hinzufügen von Funktionen (Teil II)

Dies ist der zweite Teil des Artikels, der die Entwicklung eines Expert Advisors für den manuellen Handel mit mehreren Symbolen zeigt. Wir haben die grafische Oberfläche bereits erstellt. Es ist nun an der Zeit, sie mit den Funktionen des Programms zu verbinden.
Die Überwachung des Handelskontos ist ein unverzichtbares Werkzeug für den Händler.
Die Überwachung des Handelskontos ist ein unverzichtbares Werkzeug für den Händler.

Die Überwachung des Handelskontos ist ein unverzichtbares Werkzeug für den Händler.

Die Überwachung des Handelskontos bietet einen detaillierten Bericht über alle abgeschlossenen Geschäfte. Alle Handelsstatistiken werden automatisch gesammelt und Ihnen als leicht verständliche Diagramme und Grafiken zur Verfügung gestellt.
Integration von MQL-basierten Expert Advisors und Datenbanken (SQL Server, .NET und C#)
Integration von MQL-basierten Expert Advisors und Datenbanken (SQL Server, .NET und C#)

Integration von MQL-basierten Expert Advisors und Datenbanken (SQL Server, .NET und C#)

Der Artikel beschreibt die Möglichkeit, wie ein MQL5-basierter Expert Advisors mit dem Datenbankserver Microsoft SQL Server arbeiten kann. Es wird der Import von Funktionen aus einer DLL-Datei verwendet. Die DLL wird mit der Microsoft.NET-Plattform in der Sprache C# erstellt. Die im Artikel verwendeten Methoden eignen sich, mit kleinen Anpassungen, auch für Experten, die in MQL4 geschrieben sind.
Testen von Mustern von Währungspaaren: Praktische Anwendung und echte Handelsperspektiven. Teil IV
Testen von Mustern von Währungspaaren: Praktische Anwendung und echte Handelsperspektiven. Teil IV

Testen von Mustern von Währungspaaren: Praktische Anwendung und echte Handelsperspektiven. Teil IV

Dieser Artikel schließt die Serie über den Handel mit Körben von Währungspaaren ab. Diesmal testen wir das verbleibende Muster und diskutieren die Anwendung der gesamten Methode im realen Handel. Markteintritte und -austritte, die Suche nach Mustern und deren Analyse, komplexer Einsatz von kombinierten Indikatoren werden berücksichtigt.
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VII). Ensembles von Neuronalen Netzen: Stacking
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VII). Ensembles von Neuronalen Netzen: Stacking

Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VII). Ensembles von Neuronalen Netzen: Stacking

Wir erstellen weitere Ensembles. Diesmal wird das zuvor mittels Bagging geschaffene Ensemble durch einen trainierbaren Kombinator (Combiner) - ein tiefes neuronales Netzwerk - ergänzt. Ein neuronales Netz kombiniert die 7 besten Ensemble-Ergebnisse nach der Bereinigung (pruning). Der zweite nimmt alle 500 Ausgänge des Ensembles als Input, bereinigt sie und kombiniert sie neu. Die neuronalen Netze werden mit dem keras/TensorFlow-Paket für Python aufgebaut. Die Eigenschaften des Pakets werden kurz erläutert. Es werden Tests durchgeführt und die Klassifizierungsqualität der Ensembles mit Bagging und Stacking verglichen.
So formulieren Sie das Pflichtenheft eines Auftrages für einen Handelsroboter
So formulieren Sie das Pflichtenheft eines Auftrages für einen Handelsroboter

So formulieren Sie das Pflichtenheft eines Auftrages für einen Handelsroboter

Handeln Sie nach Ihrer eigenen Strategie? Wenn Sie Ihre Handelsregeln formalisieren und als Algorithmus für ein Programm beschreiben können, wäre es doch besser, Ihren Handel einem automatisierten Expert Advisor anzuvertrauen. Ein Roboter braucht weder Schlaf noch Nahrung und ist keinen menschlichen Schwächen unterworfen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie, um einen Handelsroboter im Freelance-Service in Auftrag zu geben, das sogenannte Pflichtenheft erstellen.
Die Visualisierung von Optimierungsergebnissen nach dem ausgewählten Kriterium
Die Visualisierung von Optimierungsergebnissen nach dem ausgewählten Kriterium

Die Visualisierung von Optimierungsergebnissen nach dem ausgewählten Kriterium

Im Artikel wird die MQL-Anwendung für die Arbeit mit Optimierungsergebnissen weiter entwickelt. Diesmal wird ein Beispiel gezeigt, wenn die Tabelle der besten Ergebnisse bereits nach der Optimierung der Parameter gebildet werden kann, indem man ein anderes Kriterium über das grafische Interface angibt.
Vergleichende Analyse von 10 Handelsstrategien für Seitwärtsbewegungen
Vergleichende Analyse von 10 Handelsstrategien für Seitwärtsbewegungen

Vergleichende Analyse von 10 Handelsstrategien für Seitwärtsbewegungen

Der Artikel untersucht die Vor- und Nachteile des Handels in Seitwärtsbewegungen. Die zehn in diesem Artikel entwickelten und getesteten Strategien basieren auf der Verfolgung von Preisbewegungen innerhalb eines Kanals. Jede Strategie ist mit einem Filtermechanismus ausgestattet, der darauf abzielt, falsche Markteintrittssignale zu vermeiden.
Wie man Trades des ausgewählten Signals im Chart analysiert
Wie man Trades des ausgewählten Signals im Chart analysiert

Wie man Trades des ausgewählten Signals im Chart analysiert

Der Signale-Service entwickelt sich mit Riesenschritten. Wenn man eigenes Geld einem Signalanbieter anvertraut, möchte man das Verlustrisiko minimieren. Wie kommt man in diesem Wald von Handelssignalen zurecht? Wie findet man ein profitables Signal? In diesem Artikel wird vorgeschlagen, ein Tool für die visuelle Analyse der Handelshistorie von Signalen auf dem Chart eines Finanzinstruments zu erstellen.
Mit der Monte-Carlo-Methode Handelsstrategien optimieren
Mit der Monte-Carlo-Methode Handelsstrategien optimieren

Mit der Monte-Carlo-Methode Handelsstrategien optimieren

Bevor wir einen Roboter auf einem Handelskonto starten, testen und optimieren wir ihn in der Regel anhand der Kurshistorie. Es stellt sich jedoch die berechtigte Frage: Wie können uns die Ergebnisse der Vergangenheit in Zukunft helfen? Der Artikel beschreibt die Anwendung der Monte-Carlo-Methode, um benutzerdefinierte Kriterien für die Optimierung der Handelsstrategie zu erstellen. Zusätzlich werden die EA-Stabilitätskriterien berücksichtigt.
Ein Expert Advisor mit GUI: Erstellen des Panels (Teil I)
Ein Expert Advisor mit GUI: Erstellen des Panels (Teil I)

Ein Expert Advisor mit GUI: Erstellen des Panels (Teil I)

Trotz der Tatsache, dass viele Händler immer noch den manuellen Handel bevorzugen, ist es kaum möglich, die Automatisierung von Routineoperationen vollständig zu vermeiden. Der Artikel zeigt ein Beispiel für die Entwicklung eines Expert Advisor mit Signalen von mehreren Symbolen für den manuellen Handel.
Panels verbessern: Transparenz hinzufügen, Hintergrundfarbe ändern und von CAppDialog/CWndClient übernehmen
Panels verbessern: Transparenz hinzufügen, Hintergrundfarbe ändern und von CAppDialog/CWndClient übernehmen

Panels verbessern: Transparenz hinzufügen, Hintergrundfarbe ändern und von CAppDialog/CWndClient übernehmen

In diesem Artikel beschäftigen wir uns weiter mit dem Einsatz von CAppDialog. Hier lernen wir, wie man die Farbe für den Hintergrund, die Ränder und die Überschrift der Dialogbox einstellt. Außerdem wird in diesem Artikel Schritt für Schritt beschrieben, wie ein Anwendungsfenster beim Ziehen innerhalb des Diagramms transparent gemacht werden kann. Wir werden überlegen, wie man Unterklassen von CAppDialog oder CWndClient erstellt und neue Besonderheiten bei der Arbeit mit Steuerelementen analysiert. Schließlich werden wir neue Projekte aus einer neuen Perspektive betrachten.
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging

Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging

Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.
Social Trading. Kann eine gutes Signal weiter verbessert werden?
Social Trading. Kann eine gutes Signal weiter verbessert werden?

Social Trading. Kann eine gutes Signal weiter verbessert werden?

Die meisten Abonnenten wählen ein Handelssignal nach der Schönheit der Bilanzkurve und nach der Anzahl der Abonnenten. Deshalb achten viele Anbieter heute eher auf schöne Statistiken als auf echte Signalqualität, spielen oft mit Losgrößen und reduzieren die Saldenkurve künstlich nur für ein ideales Erscheinungsbild. Dieses Papier befasst sich mit den Zuverlässigkeitskriterien und den Methoden, mit denen ein Anbieter seine Signalqualität verbessern kann. Eine beispielhafte Analyse einer bestimmten Signalhistorie wird vorgestellt, ebenso wie Methoden, die einem Anbieter helfen würden, diese profitabler und risikoärmer zu gestalten.
Ein visueller Strategieentwickler Erstellen eines Handelsroboters ohne zu programmieren
Ein visueller Strategieentwickler Erstellen eines Handelsroboters ohne zu programmieren

Ein visueller Strategieentwickler Erstellen eines Handelsroboters ohne zu programmieren

Dieser Artikel stellt einen visuellen Strategieentwickler vor. Es wird gezeigt, wie jeder Nutzer einen Handelsroboter oder ein Hilfsprogramm ohne zu programmieren, erstellen kann. Der erstellte Expert Advisor ist voll funktionsfähig und kann im Strategie-Tester getestet, in der Cloud optimiert oder auf einem realen Konto ausgeführt werden.
Die Entwicklung eines oszillierenden ZigZag-Indikator Beispiel für die Durchführung der Anforderungsspezifikationen
Die Entwicklung eines oszillierenden ZigZag-Indikator Beispiel für die Durchführung der Anforderungsspezifikationen

Die Entwicklung eines oszillierenden ZigZag-Indikator Beispiel für die Durchführung der Anforderungsspezifikationen

Der Artikel demonstriert die Entwicklung des ZigZag-Indikators gemäß der im Artikel "Wie man eine Anforderungsspezifikation bei der Bestellung eines Indikators erstellt" beschriebenen Beispiele. Der Indikator wird durch Extrema gebildet, die mit Hilfe eines Oszillators definiert werden. Es besteht die Möglichkeit, einen von fünf Oszillatoren zu verwenden: WPR, CCI, Chaikin, RSI oder die Stochastik.
Wie man den Berechnungsblock eines Indikators in den Code eines Expert Advisors überträgt
Wie man den Berechnungsblock eines Indikators in den Code eines Expert Advisors überträgt

Wie man den Berechnungsblock eines Indikators in den Code eines Expert Advisors überträgt

Für die Übertragung des Codes eines Indikators in einen Expert Advisor kann es unterschiedliche Gründe geben. Aber wie kann man Vor- und Nachteile eines solchen Ansatzes bewerten? In diesem Artikel wird eine Technologie für die Übertragung des Codes eines Indikators in einen Expert Advisor vorgestellt. Es wurden mehrere Experimente hinsichtlich der Arbeitsgeschwindigkeit des Expert Advisors durchgeführt.
Die Behandlung der Ergebnisse der Optimierung mit einem grafischen Interface
Die Behandlung der Ergebnisse der Optimierung mit einem grafischen Interface

Die Behandlung der Ergebnisse der Optimierung mit einem grafischen Interface

Dies ist eine Fortsetzung der Idee der Verarbeitung und Analyse von Optimierungsergebnissen. Diesmal geht es darum, die 100 besten Optimierungsergebnisse auszuwählen und in einer GUI-Tabelle darzustellen. Der Benutzer kann eine Zeile in der Optimierungsergebnistabelle auswählen und erhält ein Saldo mehrerer Symbole und eine Drawdown-Grafik auf einer eigenen Seite.
Random Decision Forest und Reinforcement-Learning
Random Decision Forest und Reinforcement-Learning

Random Decision Forest und Reinforcement-Learning

Random Forest (RF) mit dem Einsatz von Bagging ist eine der leistungsfähigsten maschinellen Lernmethoden, die dem Gradienten-Boosting etwas unterlegen ist. Dieser Artikel versucht, ein selbstlernendes Handelssystem zu entwickeln, das Entscheidungen basierend auf den Erfahrungen aus der Interaktion mit dem Markt trifft.
Erstellen multimodularer Expert Advisors
Erstellen multimodularer Expert Advisors

Erstellen multimodularer Expert Advisors

Die Programmiersprache MQL erlaubt es, das Konzept der modularen Programmierung von Handelsstrategien umzusetzen. Der Artikel schildert ein Beispiel für die Erstellung eines multimodularen Expert Advisors, der aus separat kompilierten Dateimodulen besteht.
Synchronisierung mehrerer Charts eines Symbols auf verschiedenen Zeitrahmen
Synchronisierung mehrerer Charts eines Symbols auf verschiedenen Zeitrahmen

Synchronisierung mehrerer Charts eines Symbols auf verschiedenen Zeitrahmen

Häufig muss man während des Handels Charts auf gleichzeitig mehreren Zeitrahmen analysieren, um Handelsentscheidungen zu treffen. Dabei sind häufig Objekte der grafischen Analyse auf diesen Charts vorhanden. Es ist aber unbequem, allen Charts die gleichen Objekte hinzuzufügen. In diesem Artikel schlage ich vor, das "Klonen" von Objekten nach Charts zu automatisieren.
ZUP - Universeller ZigZag mit Pesavento-Mustern. Suche nach Mustern
ZUP - Universeller ZigZag mit Pesavento-Mustern. Suche nach Mustern

ZUP - Universeller ZigZag mit Pesavento-Mustern. Suche nach Mustern

Die Indikator-Plattform ZUP erlaubt es, nach einer Vielzahl bekannter Muster zu suchen, deren Parameter bereits festgelegt wurden. Man kann solche Parameter auch an eigene Anforderungen anpassen. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, neue Muster mithilfe des grafischen Interfaces des ZUP-Indikators zu erstellen und deren Parameter in einer Datei zu speichern. Danach kann man schnell überprüfen, ob neue Muster in den Charts entstehen.
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil V). Bayes'sche Optimierung von DNN-Hyperparametern
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil V). Bayes'sche Optimierung von DNN-Hyperparametern

Tiefe neuronale Netzwerke (Teil V). Bayes'sche Optimierung von DNN-Hyperparametern

Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, die Bayes'sche Optimierung auf Hyperparameter von tiefen neuronalen Netzen anzuwenden, die durch verschiedene Trainingsvarianten gewonnen werden. Die Klassifikationsqualität eines DNN mit den optimalen Hyperparametern in verschiedenen Trainingsvarianten wird verglichen. Die Tiefe der Effektivität der optimalen DNN-Hyperparameter wurde in Vorwärtstests überprüft. Die möglichen Richtungen zur Verbesserung der Klassifizierungsqualität wurden festgelegt.