GIT: Was ist das?
In diesem Artikel werde ich ein sehr wichtiges Werkzeug für Entwickler vorstellen. Wenn Sie mit GIT nicht vertraut sind, lesen Sie diesen Artikel, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was es ist und wie man es mit MQL5 verwendet.
Portfolio-Optimierung in Python und MQL5
Dieser Artikel befasst sich mit fortgeschrittenen Portfolio-Optimierungstechniken unter Verwendung von Python und MQL5 mit MetaTrader 5. Es wird gezeigt, wie Algorithmen für die Datenanalyse, die Vermögensallokation und die Generierung von Handelssignalen entwickelt werden können, wobei die Bedeutung datengestützter Entscheidungsfindung im modernen Finanzmanagement und bei der Risikominderung hervorgehoben wird.
Entwicklung des Swing Entries Monitoring (EA)
Wenn sich das Jahr dem Ende zuneigt, denken langfristige Händler oft über die Geschichte des Marktes nach, um sein Verhalten und seine Trends zu analysieren und potenzielle zukünftige Bewegungen zu prognostizieren. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) zur langfristigen Überwachung des Einstiegs mit MQL5. Ziel ist es, das Problem verpasster langfristiger Handelsmöglichkeiten zu lösen, das durch manuellen Handel und das Fehlen automatischer Überwachungssysteme verursacht wird. Wir werden eines der am häufigsten gehandelten Paare als Beispiel verwenden, um eine Strategie zu entwickeln und unsere Lösung effektiv zu gestalten.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 9): External Flow
In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 12): External Flow (III) TrendMap
Das Marktgeschehen wird von den Kräften zwischen Bullen und Bären bestimmt. Es gibt bestimmte Niveaus, die der Markt aufgrund der auf ihn wirkenden Kräfte einhält. Fibonacci- und VWAP-Levels sind besonders wirkungsvoll, um das Marktverhalten zu beeinflussen. Begleiten Sie mich in diesem Artikel bei der Erforschung einer Strategie, die auf VWAP und Fibonacci-Levels zur Signalgenerierung basiert.
Matrix-Faktorisierung: Die Grundlagen
Da das Ziel hier didaktisch ist, werden wir so einfach wie möglich vorgehen. Das heißt, wir werden nur das implementieren, was wir brauchen: Matrixmultiplikation. Sie werden heute sehen, dass dies ausreicht, um die Matrix-Skalar-Multiplikation zu simulieren. Die größte Schwierigkeit, auf die viele Menschen bei der Implementierung von Code mit Matrixfaktorisierung stoßen, ist folgende: Im Gegensatz zur skalaren Faktorisierung, bei der in fast allen Fällen die Reihenfolge der Faktoren das Ergebnis nicht verändert, ist dies bei der Verwendung von Matrizen nicht der Fall.
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.
Finden von nutzerdefinierten Währungspaar-Mustern in Python mit MetaTrader 5
Gibt es auf dem Devisenmarkt wiederkehrende Muster und Regelmäßigkeiten? Ich beschloss, mein eigenes System zur Musteranalyse mit Python und MetaTrader 5 zu entwickeln. Eine Art Symbiose aus Mathematik und Programmierung zur Eroberung des Forex.
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.
Integration von Broker-APIs mit Expert Advisors unter Verwendung von MQL5 und Python
In diesem Artikel besprechen wir die Implementierung von MQL5 in Verbindung mit Python, um brokerbezogene Operationen durchzuführen. Stellen Sie sich vor, dass ein kontinuierlich laufender Expert Advisor (EA) auf einem VPS gehostet wird, der in Ihrem Namen handelt. An einem bestimmten Punkt wird die Fähigkeit des EA, Mittel zu verwalten, von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Vorgänge wie die Aufladung Ihres Handelskontos und die Einleitung von Abhebungen. In dieser Diskussion werden wir die Vorteile und die praktische Umsetzung dieser Funktionen beleuchten, um eine nahtlose Integration des Fondsmanagements in Ihre Handelsstrategie zu gewährleisten. Bleiben Sie dran!
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 21): Das Tool Market Structure Flip Detector
Der Market Structure Flip Detector Expert Advisor (EA) agiert als Ihr aufmerksamer Partner, der ständig die Veränderungen der Marktstimmung beobachtet. Durch die Verwendung von Average True Range (ATR)-basierten Schwellenwerten erkennt es effektiv Strukturumkehrungen und kennzeichnet jedes höhere Tief und niedrigere Hoch mit klaren Indikatoren. Dank der schnellen Ausführung und der flexiblen API von MQL5 bietet dieses Tool eine Echtzeitanalyse, die die Anzeige für eine optimale Lesbarkeit anpasst und ein Live-Dashboard zur Überwachung der Anzahl und des Timings von Flips bereitstellt. Darüber hinaus sorgen anpassbare Ton- und Push-Benachrichtigungen dafür, dass Sie über kritische Signale informiert bleiben, sodass Sie sehen können, wie einfache Eingaben und Hilfsroutinen Kursbewegungen in umsetzbare Strategien verwandeln können.
Aufbau eines Handelssystems (Teil 2): Die Wissenschaft der Positionsbestimmung
Selbst bei einem System mit positiver Erwartungshaltung entscheidet die Positionsgröße darüber, ob Sie Erfolg haben oder zusammenbrechen. Das ist der Dreh- und Angelpunkt des Risikomanagements – die Umsetzung statistischer Erkenntnisse in reale Ergebnisse bei gleichzeitigem Schutz Ihres Kapitals.
Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 6): Anwendung und Test des EAs, der ONNX verwendet
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Widerstand gegen das Steckenbleiben in lokalen Extremen (Teil I)
In diesem Artikel wird ein einzigartiges Experiment vorgestellt, 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. Die Arbeit in dieser Richtung wird weitere Erkenntnisse darüber liefern, welche spezifischen Algorithmen ihre Suche mit den vom Nutzer festgelegten Koordinaten als Ausgangspunkt erfolgreich fortsetzen können und welche Faktoren ihren Erfolg beeinflussen.
Visualisierung der Geschäfte auf dem Chart (Teil 1): Auswahl eines Zeitraums für die Analyse
In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Geschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 3): Analytics Master — EA
Der Übergang von einem einfachen Handelsskript zu einem voll funktionsfähigen Expert Advisor (EA) kann Ihre Handelserfahrung erheblich verbessern. Stellen Sie sich vor, Sie hätten ein System, das Ihre Charts automatisch überwacht, wichtige Berechnungen im Hintergrund durchführt und regelmäßig alle zwei Stunden Updates liefert. Dieser EA ist in der Lage, die wichtigsten Kennzahlen zu analysieren, die für fundierte Handelsentscheidungen wichtig sind, und stellt sicher, dass Sie Zugang zu den aktuellsten Informationen haben, um Ihre Strategien effektiv anzupassen.
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 1): Datenlecks und Zeitstempelfehler
Bevor wir überhaupt damit beginnen können, ML für unseren Handel auf dem MetaTrader 5 zu nutzen, müssen wir uns mit einem der am meisten übersehenen Fallstricke befassen - dem Datenleck. In diesem Artikel wird erläutert, wie Datenlecks, insbesondere die Falle von MetaTrader 5-Zeitstempel, die Leistung unseres Modells verzerren und zu unzuverlässigen Handelssignalen führen können. Indem wir uns mit den Mechanismen dieses Problems befassen und Strategien zu seiner Vermeidung vorstellen, ebnen wir den Weg für den Aufbau robuster Modelle für maschinelles Lernen, die zuverlässige Vorhersagen in Live-Handelsumgebungen liefern.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 8): Belastungstest und Handhabung eines neuen Balkens
Im weiteren Verlauf haben wir immer mehr gleichzeitig laufende Instanzen von Handelsstrategien in einem EA verwendet. Versuchen wir herauszufinden, wie viele Instanzen wir erreichen können, bevor wir an Ressourcengrenzen stoßen.
Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 42): Chart Trader Projekt (I)
Lassen Sie uns etwas Interessanteres schaffen. Ich möchte die Überraschung nicht verderben, also folgen Sie dem Artikel, um ein besseres Verständnis zu erhalten. Gleich zu Beginn dieser Serie über die Entwicklung des Replay/Simulator-Systems habe ich gesagt, dass die MetaTrader 5-Plattform sowohl in dem von uns entwickelten System als auch auf dem realen Markt auf die gleiche Weise verwendet werden soll. Es ist wichtig, dass dies richtig gemacht wird. Niemand möchte trainieren und lernen, mit einem Werkzeug zu kämpfen, während er während des Kampfes ein anderes nutzen muss.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen
Dieser Artikel, der Teil einer Serie ist, die der kategorientheoretischen Implementierung von Graphen in MQL5 folgt, befasst sich mit Ordnungen. Wir untersuchen, wie Konzepte der Ordnungstheorie monoide Mengen bei der Information über Handelsentscheidungen unterstützen können, indem wir zwei wichtige Ordnungstypen betrachten.
Expert Advisor auf der Grundlage des universellen MLP-Approximators
In diesem Artikel wird eine einfache und zugängliche Methode zur Verwendung eines neuronalen Netzwerks in einem Handels-EA vorgestellt, für die keine tiefgreifenden Kenntnisse des maschinellen Lernens erforderlich sind. Die Methode eliminiert die Zielfunktionsnormalisierung und überwindet die Probleme der „Gewichtsexplosion“ und des „Netzwerkstaus“, indem sie intuitives Training und visuelle Kontrolle der Ergebnisse bietet.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 33): Auftragssystem (II)
Heute werden wir das Auftragssystem weiterentwickeln. Wie Sie sehen werden, werden wir in großem Umfang wiederverwenden, was bereits in anderen Artikeln gezeigt wurde. Dennoch werden Sie in diesem Artikel eine kleine Belohnung erhalten. Zunächst werden wir ein System entwickeln, das mit einem echten Handelsserver verwendet werden kann, sowohl von einem Demokonto als auch von einem echten Konto. Wir werden die Plattform MetaTrader 5 ausgiebig nutzen, die uns von Anfang an alle notwendige Unterstützung bietet.
Kolmogorov-Smirnov-Test bei zwei Stichproben als Indikator für die Nicht-Stationarität von Zeitreihen
Der Artikel befasst sich mit einem der bekanntesten nichtparametrischen Homogenitätstests – dem Kolmogorov-Smirnov-Test mit zwei Stichproben. Es werden sowohl Modelldaten als auch reale Kurse analysiert. Der Artikel enthält auch ein Beispiel für die Konstruktion eines Nicht-Stationaritätsindikators (iSmirnovDistance).
William-Gann-Methoden (Teil III): Funktioniert Astrologie?
Beeinflussen die Positionen von Planeten und Sternen die Finanzmärkte? Bewaffnen wir uns mit Statistiken und Big Data und begeben wir uns auf eine spannende Reise in die Welt, in der sich Sterne und Aktiencharts kreuzen.
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 4): Leistungsverbesserung
Dieser Artikel befasst sich mit Methoden zur Verbesserung der Laufzeit des Experten im Strategietester. Der Code wird so geschrieben, dass die Zeiten der Nachrichtenereignisse in stündliche Kategorien unterteilt werden. Der Zugriff auf diese Ereigniszeiten erfolgt innerhalb der angegebenen Stunde. Dadurch wird sichergestellt, dass der EA sowohl in Umgebungen mit hoher als auch mit niedriger Volatilität effizient ereignisgesteuerte Trades verwalten kann.
Feature Engineering mit Python und MQL5 (Teil II): Winkel des Preises
Im MQL5-Forum gibt es viele Beiträge, in denen um Hilfe bei der Berechnung der Steigung von Preisänderungen gebeten wird. In diesem Artikel wird eine Möglichkeit zur Berechnung des Winkels aufgezeigt, der sich aus den Kursveränderungen eines beliebigen Marktes ergibt, mit dem Sie handeln möchten. Außerdem werden wir die Frage beantworten, ob die Entwicklung dieser neuen Funktion den zusätzlichen Aufwand und die investierte Zeit wert ist. Wir werden untersuchen, ob die Steigung des Kurses die Genauigkeit unseres KI-Modells bei der Vorhersage des USDZAR-Paares auf dem M1 verbessern kann.
Hybridisierung von Populationsalgorithmen. Sequentielle und parallele Strukturen
Hier tauchen wir in die Welt der Hybridisierung von Optimierungsalgorithmen ein, indem wir uns drei Haupttypen ansehen: Strategiemischung, sequentielle und parallele Hybridisierung. Wir werden eine Reihe von Experimenten durchführen, in denen wir die relevanten Optimierungsalgorithmen kombinieren und testen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 43): Wahrscheinlichkeit und Ausbrüche von Kerzen
Verbessern Sie Ihre Marktanalyse mit dem Candlestick Probability EA in MQL5, einem leichtgewichtigen Tool, das rohe Preisbalken in Echtzeit in instrumentenspezifische Wahrscheinlichkeiten umwandelt. Es klassifiziert Pinbars, Engulfing und Doji-Muster, wenn der Balken schließt, verwendet ATR-fähige Filterung und optionale Ausbruchsbestätigung. Der EA berechnet rohe und volumengewichtete Follow-Through-Prozentsätze, die Ihnen helfen, das typische Ergebnis jedes Musters für bestimmte Symbole und Zeitrahmen zu verstehen. Markierungen auf dem Chart, ein kompaktes Dashboard und interaktive Kippschalter ermöglichen eine einfache Validierung und Fokussierung. Exportieren Sie detaillierte CSV-Protokolle für Offline-Tests. Nutzen Sie es, um Wahrscheinlichkeitsprofile zu entwickeln, Strategien zu optimieren und Mustererkennung in einen messbaren Vorteil zu verwandeln.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 21): Neuronale Netze entschlüsseln, Optimierungsalgorithmen entmystifiziert
Tauchen Sie ein in das Herz der neuronalen Netze, indem wir die Optimierungsalgorithmen, die innerhalb des neuronalen Netzes verwendet werden, entmystifizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Schlüsseltechniken Sie das volle Potenzial neuronaler Netze ausschöpfen und Ihre Modelle zu neuen Höhen der Genauigkeit und Effizienz führen können.
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 3): Ausführen des Handels
In diesem Artikel wird unser Nachrichtenhandelsexperte mit der Eröffnung von Handelsgeschäften auf der Grundlage des in unserer Datenbank gespeicherten Wirtschaftskalenders beginnen. Außerdem werden wir die Expertengrafiken verbessern, um mehr relevante Informationen über bevorstehende Wirtschaftsereignisse anzuzeigen.
Multimodul-Handelsroboter in Python und MQL5 (Teil I): Erstellung der Grundarchitektur und erster Module
Wir werden ein modulares Handelssystem entwickeln, das Python für die Datenanalyse mit MQL5 für die Handelsausführung kombiniert. Vier unabhängige Module überwachen parallel verschiedene Marktaspekte: Volumen, Arbitrage, Ökonomie und Risiken und wir verwenden RandomForest mit 400 Bäumen für die Analyse. Besonderer Wert wird auf das Risikomanagement gelegt, da selbst die fortschrittlichsten Handelsalgorithmen ohne ein angemessenes Risikomanagement nutzlos sind.
Entwicklung von Analyseinstrumenten für Preisentwicklungen (Teil 1): Der Chart-Projektor
Dieses Projekt zielt darauf ab, den MQL5-Algorithmus zu nutzen, um einen umfassenden Satz von Analyseinstrumenten für MetaTrader 5 zu entwickeln. Diese Instrumente - von Skripten und Indikatoren bis hin zu KI-Modellen und Expert Advisor - automatisieren den Marktanalyseprozess. Mitunter wird diese Entwicklung zu Instrumenten führen, die in der Lage sind, fortgeschrittene Analysen ohne menschliches Zutun durchzuführen und die Ergebnisse auf geeigneten Plattformen vorherzusagen. Keine Gelegenheit wird jemals verpasst werden. Erkunden Sie mit mir den Prozess des Aufbaus einer robusten, maßgeschneiderten Marktanalyse-Instrumentenkasten. Wir werden mit der Entwicklung eines einfachen MQL5-Programms beginnen, das ich Chart-Projektor genannt habe.
Automatisieren von Handelsstrategien mit Parabolic SAR Trend Strategy in MQL5: Erstellung eines effektiven Expertenberaters
In diesem Artikel werden wir die Handelsstrategien mit der Parabolic SAR Strategie in MQL5 automatisieren: Erstellung eines effektiven Expertenberaters. Der EA wird auf der Grundlage der vom Parabolic SAR-Indikator identifizierten Trends Trades durchführen.
Robustheitstests für Expert Advisors
Bei der Entwicklung von Strategien sind viele komplizierte Details zu berücksichtigen, von denen viele für Anfänger nicht besonders interessant sind. Infolgedessen mussten viele Händler, mich eingeschlossen, diese Lektionen auf die harte Tour lernen. Dieser Artikel basiert auf meinen Beobachtungen von häufigen Fallstricken, die den meisten Anfängern bei der Entwicklung von Strategien auf MQL5 begegnen. Es wird eine Reihe von Tipps, Tricks und Beispielen bieten, die dabei helfen, die Untauglichkeit eines EA zu erkennen und die Robustheit unserer eigenen EAs auf einfache Weise zu testen. Ziel ist es, die Leser aufzuklären und ihnen zu helfen, zukünftige Betrügereien beim Kauf von EAs zu vermeiden und Fehler bei der eigenen Strategieentwicklung zu verhindern.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 25): Dual EMA Fractal Breaker
Die Preisaktion ist ein grundlegender Ansatz zur Identifizierung profitabler Handels-Setups. Die manuelle Überwachung von Kursbewegungen und -mustern kann jedoch schwierig und zeitaufwändig sein. Deshalb entwickeln wir Tools, die das Kursgeschehen automatisch analysieren und rechtzeitig Signale geben, wenn sich potenzielle Chancen ergeben. In diesem Artikel wird ein robustes Tool vorgestellt, das fraktale Ausbrüche zusammen mit dem EMA 14 und dem EMA 200 nutzt, um zuverlässige Handelssignale zu generieren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen mit größerer Zuversicht zu treffen.
Kategorientheorie (Teil 9): Monoid-Aktionen
Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier setzen wir Monoid-Aktionen als Mittel zur Transformation von Monoiden fort, die im vorigen Artikel behandelt wurden und zu mehr Anwendungen führen.
Developing a Replay System (Part 37): Paving the Path (I)
In this article, we will finally begin to do what we wanted to do much earlier. However, due to the lack of "solid ground", I did not feel confident to present this part publicly. Now I have the basis to do this. I suggest that you focus as much as possible on understanding the content of this article. I mean not simply reading it. I want to emphasize that if you do not understand this article, you can completely give up hope of understanding the content of the following ones.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 7): Erweitern der History Management EX5-Bibliothek um die Funktionen für den zuletzt stornierten, schwebenden Auftrag
Erfahren Sie, wie Sie das letzte Modul in der Bibliothek des History Manager EX5 erstellen, wobei Sie sich auf die Funktionen konzentrieren, die für die Bearbeitung des zuletzt stornierten, schwebenden Auftrags verantwortlich sind. Damit haben Sie die Möglichkeit, wichtige Details zu stornierten offenen Aufträgen mit MQL5 effizient abzurufen und zu speichern.
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.
Brain Storm Optimierungsalgorithmus (Teil I): Clustering
In diesem Artikel befassen wir uns mit einer innovativen Optimierungsmethode namens BSO (Brain Storm Optimization), die von einem natürlichen Phänomen namens „Brainstorming“ inspiriert ist. Wir werden auch einen neuen Ansatz zur Lösung von multimodalen Optimierungsproblemen diskutieren, den die BSO-Methode anwendet. Es ermöglicht die Suche nach mehreren optimalen Lösungen, ohne dass die Anzahl der Teilpopulationen vorher festgelegt werden muss. Wir werden auch die Clustermethoden K-Means und K-Means++ betrachten.