Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Trends sind ein wichtiger Bestandteil vieler Handelsstrategien. In diesem Artikel werden wir einige der Instrumente zur Ermittlung von Trends und deren Merkmale betrachten. Das Verständnis und die richtige Interpretation von Trends können die Handelseffizienz erheblich verbessern und die Risiken minimieren.

Im vorangegangenen Artikel haben wir das adaptive Multi-Agenten-System MASA vorgestellt, das Reinforcement-Learning-Ansätze und selbstanpassende Strategien kombiniert und so ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risiko unter turbulenten Marktbedingungen ermöglicht. Wir haben die Funktionalität der einzelnen Agenten in diesem Rahmen aufgebaut. In diesem Artikel setzen wir die begonnene Arbeit fort und bringen sie zu einem logischen Abschluss.

Anders als im vorherigen Artikel werden wir hier die Auswahlmöglichkeit mit einem Expert Advisor testen. Dies ist zwar noch keine endgültige Lösung, aber für den Moment reicht es aus. Mit Hilfe dieses Artikels werden Sie verstehen, wie Sie eine der möglichen Lösungen umsetzen können.

In diesem Artikel werden wir uns genau ansehen, wie wir das Problem lösen können, das am Ende des vorherigen Artikels angesprochen wurde. Es wurde versucht, ein Template eines solchen Typs zu erstellen, um ein Template für die „union“ von Daten erstellen zu können.

Ich lade Sie ein, sich mit dem Multi-Agent Self-Adaptive (MASA) Framework vertraut zu machen, das Reinforcement Learning und adaptive Strategien kombiniert und ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risikomanagement unter turbulenten Marktbedingungen bietet.

Heute beginnen wir mit der zweiten Phase, in der wir uns mit dem Replay-/Simulationssystem beschäftigen werden. Zunächst zeigen wir eine mögliche Lösung für Kreuzaufträge. Ich werde Ihnen die Lösung zeigen, aber sie ist noch nicht endgültig. Es wird eine mögliche Lösung für ein Problem sein, das wir in naher Zukunft lösen müssen.

In diesem Artikel werden wir den ersten Teil des Themas behandeln, der für Anfänger nicht so leicht zu verstehen ist. Um nicht noch mehr Verwirrung zu stiften und dieses Thema richtig zu erklären, werden wir die Erklärung in Etappen unterteilen. Dieser Artikel ist der ersten Phase gewidmet. Auch wenn es am Ende des Artikels so aussehen mag, als hätten wir eine Sackgasse erreicht, werden wir in Wirklichkeit einen Schritt in Richtung einer anderen Situation machen, die im nächsten Artikel besser verstanden wird.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie ein Teil des Empfängercodes implementiert wird. Hier werden wir einen Expert Advisor implementieren, um zu testen und zu lernen, wie die Interaktion mit dem Protokoll funktioniert. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir unsere Kenntnisse über die Direktive #define fortsetzen, aber dieses Mal werden wir uns auf ihre zweite Form der Verwendung konzentrieren, nämlich die Erstellung von Makros. Da dieses Thema etwas kompliziert sein kann, haben wir uns für eine Anwendung entschieden, mit der wir uns schon seit einiger Zeit beschäftigen. Ich wünsche Ihnen viel Spaß mit dem heutigen Artikel.

In diesem Artikel implementieren wir ein Modul, das den in Python angebotenen Anfragen ähnelt, um das Senden und Empfangen von Web-Anfragen in MetaTrader 5 mit MQL5 zu erleichtern.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorenpaar Ichimoku und ADX vorstellten, und untersuchen, wie dieses Duo durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Ichimoku und ADX sind ein Unterstützungs-/Widerstands- und komplementäres Paar bezüglich eines Trends. Unser überwachter Lernansatz verwendet ein neuronales Netzwerk, das den Deep Spectral Mixture Kernel einsetzt, um die Prognosen dieses Indikatorpaares zu verfeinern. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.

Dieser Artikel soll eine handelsfreundliche, sanfte Einführung in die gebräuchlichsten Kointegrationstests bieten, zusammen mit einem einfachen Leitfaden zum Verständnis ihrer Ergebnisse. Die Engle-Granger- und Johansen-Kointegrationstests können statistisch signifikante Paare oder Gruppen von Vermögenswerten aufzeigen, die eine gemeinsame langfristige Dynamik aufweisen. Der Johansen-Test ist besonders nützlich für Portfolios mit drei oder mehr Vermögenswerten, da er die Stärke der kointegrierenden Vektoren auf einmal berechnet.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Ticker-Laufband in MQL5 für die Echtzeitüberwachung mehrerer Symbole, das Geldkurse, Spreads und tägliche prozentuale Veränderungen mit Scrolleffekten anzeigt. Wir implementieren anpassbare Schriftarten, Farben und Bildlaufgeschwindigkeiten, um Preisbewegungen und Trends effektiv hervorzuheben.

Wir werden die Entwicklung der Projekte Simple Candles und Adwizard fortsetzen und dabei auch die feineren Aspekte der Verwendung des Versionskontrollsystems und des Repositorys von MQL5 Algo Forge beschreiben.

In diesem Artikel verlagern wir den Schwerpunkt auf die Integration einer nachrichtengesteuerten Auftragsausführungslogik, die den EA in die Lage versetzt, zu handeln und nicht nur zu informieren. Begleiten Sie uns, wenn wir erforschen, wie man die automatisierte Handelsausführung in MQL5 implementiert und den News Headline EA zu einem vollständig reaktionsfähigen Handelssystem erweitert. Expert Advisors bieten den Entwicklern von Algorithmen erhebliche Vorteile, da sie eine Vielzahl von Funktionen unterstützen. Bislang haben wir uns auf die Entwicklung eines Tools zur Präsentation von Nachrichten und Kalenderereignissen konzentriert, das mit integrierten KI-Einsichten und technischen Indikatoren ausgestattet ist.

In diesem Artikel erweitern wir das MQL5 Multi-Timeframe Scanner Dashboard mit beweglichen und umschaltbaren Funktionen. Wir ermöglichen das Verschieben des Dashboards und eine Option zum Minimieren/Maximieren für eine bessere Bildschirmnutzung. Wir implementieren und testen diese Verbesserungen für eine verbesserte Handelsflexibilität.

Dieser Artikel beschreibt den Aufbau einer Strategie des Kreuzens zweier gleitender Durchschnitte, die Signale aus einem höheren Zeitrahmen (D1) verwendet, um Einstiege auf einem niedrigeren Zeitrahmen (M15) zu steuern, wobei die Stop-Loss-Niveaus aus einem Zeitrahmen mit mittlerem Risiko (H4) berechnet werden. Es werden Systemkonstanten, nutzerdefinierte Enumerationen und Logik für trendfolgende und zum Mittelwert rückkehrende Modi eingeführt, wobei der Schwerpunkt auf Modularität und künftige Optimierung mithilfe eines genetischen Algorithmus liegt. Der Ansatz ermöglicht flexible Einstiegs- und Ausstiegsbedingungen und zielt darauf ab, die Signalverzögerung zu verringern und das Handels-Timing zu verbessern, indem Einstiegsmöglichkeiten im unteren Zeitrahmen mit Trends im oberen Zeitrahmen abgestimmt werden.

In dieser Diskussion werden wir weitere Fortschritte bei der Integration einer verfeinerten Logik zur Ereigniswarnung für die vom „News Headline EA“ angezeigten wirtschaftlichen Kalenderereignisse untersuchen. Diese Verbesserung ist von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass die Nutzer rechtzeitig vor wichtigen Ereignissen benachrichtigt werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.

In der heutigen Diskussion untersuchen wir, wie man Open-Source-KI-Modelle selbst hosten und zur Gewinnung von Markteinblicken nutzen kann. Dies ist Teil unserer laufenden Bemühungen, den News Headline EA zu erweitern, indem wir einen AI Info-Streifen einführen, die ihn in ein Multi-Integrations-Assistenz-Tool verwandelt. Der aktualisierte EA zielt darauf ab, Händler durch Kalenderereignisse, aktuelle Finanznachrichten, technische Indikatoren und jetzt auch durch KI-generierte Marktperspektiven auf dem Laufenden zu halten - und bietet so zeitnahe, vielfältige und intelligente Unterstützung für Handelsentscheidungen. Seien Sie dabei, wenn wir praktische Integrationsstrategien erforschen und untersuchen, wie MQL5 mit externen Ressourcen zusammenarbeiten kann, um ein leistungsstarkes und intelligentes Arbeitsterminal für den Handel aufzubauen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Zone Recovery System, das mit einer Envelopes-Trend-Handelsstrategie in MQL5 integriert ist. Wir skizzieren die Architektur für die Verwendung von RSI- und Envelopes-Indikatoren, um Handelsgeschäfte auszulösen und Erholungszonen zu verwalten, um Verluste zu mindern. Durch Implementierung und Backtests zeigen wir, wie man ein effektives automatisches Handelssystem für dynamische Märkte aufbaut.

Der Awesome Oscillator von Bill Williams und der Envelopes-Kanal sind ein Paar, das komplementär in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir verwenden den Awesome Oscillator wegen seiner Fähigkeit, Trends zu erkennen, während der Envelope-Kanal zur Definition unserer Unterstützungs-/Widerstandsniveaus herangezogen wird. Bei der Erkundung dieser Indikatorpaarung verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden Indikatoren zu ermitteln und zu testen.

In diesem Artikel werden wir den dritten Teil unserer Reise zur Formulierung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors (EA) erkunden und uns dabei speziell auf die Integration von Mean Reversion- und Momentum-Handelsstrategien konzentrieren. Wir werden aufschlüsseln, wie man Kursabweichungen vom Mittelwert (Z-Score) erkennt und darauf reagiert, und wie man das Momentum bei mehreren Devisenpaaren misst, um die Handelsrichtung zu bestimmen.

Kerzenmuster sind für den Handel mit Kursen von grundlegender Bedeutung und bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Umkehr oder Fortsetzung des Marktes. Stellen Sie sich ein zuverlässiges Tool vor, das kontinuierlich jeden neuen Kursbalken überwacht, wichtige Formationen wie die Muster von Engulfing, Hammer, Dojis und Sterne identifiziert und Sie sofort benachrichtigt, wenn ein bedeutendes Handelseinstellungen erkannt wird. Genau diese Funktionalität haben wir entwickelt. Egal, ob Sie neu im Handel sind oder ein erfahrener Profi, dieses System bietet Echtzeit-Warnungen für Kerzenmuster, sodass Sie sich auf die Ausführung von Geschäften mit mehr Vertrauen und Effizienz konzentrieren können. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie er funktioniert und wie er Ihre Handelsstrategie verbessern kann.

In diesem Artikel verbessern wir eine Handelsstrategie mit neuronalen Netzen in MQL5 mit einer adaptiven Lernrate, um die Genauigkeit zu erhöhen. Wir entwerfen und implementieren diesen Mechanismus und testen anschließend seine Leistungsfähigkeit. Der Artikel schließt mit Optimierungserkenntnissen für den algorithmischen Handel.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar MACD und OBV vorgestellt haben, und untersuchen, wie dieses Paar durch maschinelles Lernen verbessert werden kann. MACD und OBV ergänzen sich in Bezug auf Trend und Volumen. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Exponential-Kernel bei der Dimensionierung seiner Kerne und Kanäle einsetzt. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

Nehmen Sie an unserer Folgediskussion teil, in der wir unsere ersten beiden Handelsstrategien zu einer Gesamthandelsstrategie zusammenführen werden. Wir werden die verschiedenen Schemata demonstrieren, die für die Kombination mehrerer Strategien möglich sind, und wir werden auch zeigen, wie man den Parameterraum kontrollieren kann, um sicherzustellen, dass eine effektive Optimierung möglich bleibt, selbst wenn unsere Parametergröße wächst.

In diesem Artikel werden wir den News Headline EA weiterentwickeln, indem wir eine spezielle Indikator-Insight-Lane einführen – eine kompakte, auf dem Chart angezeigte Darstellung der wichtigsten technischen Signale, die von beliebten Indikatoren wie RSI, MACD, Stochastic und CCI generiert werden. Dieser Ansatz macht mehrere Unterfenster für Indikatoren auf dem MetaTrader 5-Terminal überflüssig, wodurch Ihr Arbeitsbereich übersichtlich und effizient bleibt. Indem wir die MQL5-API nutzen, um im Hintergrund auf Indikatordaten zuzugreifen, können wir mithilfe einer nutzerdefinierten Logik Markteinblicke in Echtzeit verarbeiten und visualisieren. Erforschen Sie mit uns, wie Sie Indikatordaten in MQL5 manipulieren können, um ein intelligentes und platzsparendes Scrolling Insights System zu erstellen, und das alles auf einer einzigen horizontalen Spur in Ihrem Trading Chart.

Die Oszillatoren Moving-Average-Convergence-Divergence (MACD) und On-Balance-Volume (OBV) sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Wie in dieser Artikelserie üblich, ist diese Paarung komplementär, wobei der MACD die Trends bestätigt, während der OBV das Volumen überprüft. Wie üblich verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu erstellen und zu testen.