![Analyse der wesentlichen Merkmale von Zeitreihen](https://c.mql5.com/2/0/Time_Series_Analysis_in_MQL5.png)
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Analyse der wesentlichen Merkmale von Zeitreihen
In diesem Artikel wird eine Klasse vorgestellt, die die schnelle provisorische Ermittlung der Merkmale verschiedener Zeitreihen ermöglicht. Dabei werden die statistischen Parameter und die Autokorrelationsfunktion berechnet, eine Berechnung des jeweiligen Spektrums der Zeitreihen durchgeführt und ein Histogramm angelegt.
![Clusteranalyse (Teil I): Die Steigung von Indikatorlinien](https://c.mql5.com/2/49/Cluster_analysis_001_600x314.jpg)
Clusteranalyse (Teil I): Die Steigung von Indikatorlinien
Die Clusteranalyse ist eines der wichtigsten Elemente der künstlichen Intelligenz. In diesem Artikel versuche ich, mit der Clusteranalyse die Steigung eines Indikators zu analysieren, um Schwellenwerte zu erhalten für die Bestimmung, ob ein Markt sich seitwärts bewegt (flat) oder ob er einem Trend folgt.
![Über die Methoden der Technischen Analyse und Markt-Prognosen](https://c.mql5.com/2/17/982_30.gif)
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Über die Methoden der Technischen Analyse und Markt-Prognosen
Der Artikel zeigt die Fähigkeiten und das Potential eines bekannten mathematischen Verfahrens gekoppelt mit visuellem Denken und einem "sofort einsatzbereiten" Marktausblick. Zum einen dient sie dazu die Aufmerksamkeit eines breiten Publikums zu gewinnen, da es die kreativen Köpfe zum Überdenken der Trading-Paradigmen als solche bringen kann. Zum anderen kann es Anlass zu alternativen Entwicklungen und Programm-Code Umsetzungen geben, in Bezug auf eine breite Palette an Werkzeugen zur Analyse und Prognose.
![Random Walk und der Trendindikator](https://c.mql5.com/2/0/coin_course.png)
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Random Walk und der Trendindikator
Der Random Walk sieht realen Marktdaten sehr ähnlich, hat aber einige wichtige Besonderheiten. In diesem Beitrag betrachten wir die Besonderheiten des Random Walk, der mithilfe eines Münzwurfs simuliert wird. Für die Analyse der Eigenschaften der Daten wird der Trendindikator entwickelt.
![Informationsspeicherung und Informations-Darstellung](https://c.mql5.com/2/13/128_4.gif)
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Informationsspeicherung und Informations-Darstellung
Der Artikel ist den bequemen und praktischen Speichermethoden und der Informations-Darstellung gewidmet. Hier werden Alternativen zur Standard-Log-Datei des Terminals und der Funktion Comment() betrachtet.
![Genetische Algorithmen - Mathematik](https://c.mql5.com/2/13/133_1.png)
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Genetische Algorithmen - Mathematik
Genetische Algorithmen sind für die Lösung der Optimierungsaufgaben vorgesehen. Als Beispiel für eine solche Aufgabe, können wir das Lernen in Neuronet nehmen, das heißt, es werden solche Gewichtswerte ausgewählt, die den minimalen Fehler zulassen. Im Grunde des genetischen Algorithmus liegt ein Zufallssuchverfahren.
![Optimale Vorgehensweise für Entwicklung und Analyse von Handelssystemen](https://c.mql5.com/2/40/optimal-approach.png)
![Optimale Vorgehensweise für Entwicklung und Analyse von Handelssystemen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Optimale Vorgehensweise für Entwicklung und Analyse von Handelssystemen
In diesem Artikel zeige ich Ihnen die Kriterien, die Sie bei der Auswahl eines Systems oder Signals für die Investition Ihrer Gelder berücksichtigen sollten. Außerdem beschreibe ich die optimale Vorgehensweise bei der Entwicklung von Handelssystemen und zeige auf, wie wichtig diese Angelegenheit im Forex-Handel ist.
![Separates Optimieren von Trend- und Seitwärtsstrategie](https://c.mql5.com/2/35/Frame_2.png)
![Separates Optimieren von Trend- und Seitwärtsstrategie](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Separates Optimieren von Trend- und Seitwärtsstrategie
Der Artikel betrachtet das separate Optimieren unter verschiedenen Marktbedingungen. Separates Optimieren bedeutet, die optimalen Parameter des Handelssystems zu definieren, indem man für einen Aufwärtstrend und einen Abwärtstrend getrennt optimiert. Um die Wirkung von Fehlsignalen zu reduzieren und die Rentabilität zu verbessern, werden die Systeme flexibel gestaltet, d.h. sie verfügen über einen bestimmten Satz von Einstellungen oder Eingangsdaten, was gerechtfertigt ist, da sich das Marktverhalten ständig ändert.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 4): Rekurrente Netze](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_004_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 4): Rekurrente Netze
Wir setzen unser Studium der Welt der Neuronalen Netze fort. In diesem Artikel werden wir einen anderen Typ der Neuronalen Netzen betrachten, nämlich die Rekurrenten Netze. Dieser Typ wird für die Verwendung mit Zeitreihen vorgeschlagen, die in der Handelsplattform MetaTrader 5 durch Preisdiagramme dargestellt werden.
![Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel Es wird Zeit zum Üben](https://c.mql5.com/2/49/Practical_application_of_neural_networks_in_trading_002_600x314.jpg)
Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel Es wird Zeit zum Üben
Der Artikel enthält eine Beschreibung und Anleitungen für den praktischen Einsatz von Modulen für neuronale Netzwerke auf der Matlab-Plattform. Er behandelt auch die Hauptaspekte der Erstellung eines Handelssystems unter Verwendung des Neuronalen Netzwerkmoduls. Um den Komplex in einem Artikel vorstellen zu können, musste ich ihn so modifizieren, dass mehrere Funktionen des neuronalen Netzwerkmoduls in einem Programm kombiniert werden konnten.
![Money Management von Vince. Implementierung als Modul für MQL5 Wizard](https://c.mql5.com/2/30/MQL5-avatar-capital-001.png)
![Money Management von Vince. Implementierung als Modul für MQL5 Wizard](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Money Management von Vince. Implementierung als Modul für MQL5 Wizard
Der Artikel basiert auf dem Buch 'The Mathematics of Money Management' von Ralph Vince. Es bietet eine Beschreibung der empirischen und parametrischen Methoden zur Ermittlung der optimalen Größe des Handelsvolumens. Der Artikel beinhaltet auch die Implementierung von Handelsmodulen für den MQL5 Wizard, die auf diesen Methoden basieren.
![Research hinsichtlich der wiederkehrenden Richtungstendenzen von Candlesticks](https://c.mql5.com/2/17/890_32.gif)
![Research hinsichtlich der wiederkehrenden Richtungstendenzen von Candlesticks](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Research hinsichtlich der wiederkehrenden Richtungstendenzen von Candlesticks
Ist es möglich, das Marktverhalten für einen kurzen zukünftigen Zeitraum vorherzusagen, indem man wiederkehrende Richtungstendenzen von Candlesticks berücksichtigt, die immer zu bestimmten Zeiten während des Tages auftreten? Es ist, wenn ein solches Ereignis wirklich gefunden werden kann. Diese Frage hat sich wohl ein jeder Händler bereits einmal gestellt. Der Zweck dieses Artikels ist es, zu versuchen, das Marktverhalten vorherzusagen, indem man statistisch wiederkehrende Richtungstendenzen von Candlesticks berücksichtigt, die in bestimmten Zeitintervallen auftreten.
![Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil I: Werkzeug](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_kohonen_trading.png)
![Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil I: Werkzeug](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil I: Werkzeug
Der vorliegende Artikel entwickelt die Idee, die Kohonen-Netzen in MetaTrader 5 zu Verwenden, was aber auch in einigen früheren Publikationen behandelt wurde. Die verbesserten und erweiterten Klassen bieten Werkzeuge zur Lösung von Anwendungsaufgaben.
![Wie man 3D-Grafiken mit DirectX in MetaTrader 5 erstellt](https://c.mql5.com/2/68/directx_600x314.jpg)
Wie man 3D-Grafiken mit DirectX in MetaTrader 5 erstellt
3D-Grafiken sind ein hervorragendes Mittel zur Analyse riesiger Datenmengen, da sie die Visualisierung verborgener Muster ermöglichen. Diese Aufgaben können direkt in MQL5 gelöst werden, während die Funktionen von DireсtX die Erstellung dreidimensionaler Objekte ermöglichen. So ist es sogar möglich, Programme von beliebiger Komplexität zu erstellen, sogar 3D-Spiele für MetaTrader 5. Beginnen Sie mit dem Erlernen der 3D-Grafik, indem Sie einfache dreidimensionale Formen zeichnen.
![Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil IV).](https://c.mql5.com/2/35/MQL5-avatar-doeasy__3.png)
![Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil IV).](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil IV).
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. Wir verfügen bereits über Sammlungen historischer Orders und Deals, Market Orders und Positionen sowie über die Klasse zur komfortablen Auswahl und Sortierung der Aufträge. In diesem Teil werden wir die Entwicklung des Basisobjekts fortsetzen und die Engine Library lehren, Handelsereignisse auf dem Konto zu verfolgen.
![Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für den Handel (Teil I): Die Grundlagen](https://c.mql5.com/2/49/Combinatorics-and-probability-theory-for-trading_001_The_basics_600x314.jpg)
Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für den Handel (Teil I): Die Grundlagen
In dieser Artikelserie werden wir versuchen, eine praktische Anwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie zur Beschreibung von Handels- und Preisbildungsprozessen zu finden. Im ersten Artikel werden wir uns mit den Grundlagen der Kombinatorik und der Wahrscheinlichkeitstheorie befassen und das erste Beispiel für die Anwendung von Fraktalen im Rahmen der Wahrscheinlichkeitstheorie analysieren.
![Die Stärke von ZigZag (Teil II). Beispiele für das Empfangen, Verarbeiten und Anzeigen von Daten](https://c.mql5.com/2/35/MQL5-avatar-zigzag_head__1.png)
![Die Stärke von ZigZag (Teil II). Beispiele für das Empfangen, Verarbeiten und Anzeigen von Daten](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Die Stärke von ZigZag (Teil II). Beispiele für das Empfangen, Verarbeiten und Anzeigen von Daten
Im ersten Teil der Artikelserie habe ich einen modifizierten ZigZag-Indikator und eine Klasse zum Empfangen von Daten dieser Art von Indikatoren beschrieben. Hier werde ich zeigen, wie man Indikatoren entwickelt, die auf diesen Tools basieren, und ein EA für Tests schreiben, der gemäß den Signalen des ZigZag-Indikators handelt. Als Ergänzung wird der Artikel eine neue Version der Bibliothek EasyAndFast zur Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen vorstellen.
![Wie man ein Handelssignal zum Abonnieren richtig auswählt. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung](https://c.mql5.com/2/18/signals__1.png)
![Wie man ein Handelssignal zum Abonnieren richtig auswählt. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Wie man ein Handelssignal zum Abonnieren richtig auswählt. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Die vorliegende Anleitung handelt sich um den Signale Service, Handelssignalen und eine umfassende Herangehensweise an die Auswahl eines Signals, das den Kriterien der Wirtschaftlichkeit, des Risikos, der Aktivität des Handels und der Arbeit auf unterschiedlichen Kontotypen und Symbolen entsprechen würde.
![Was ist ein Trend und basiert die Marktstruktur auf einem Trend oder einer Seitwärtsbewegung?](https://c.mql5.com/2/39/unnamed.png)
![Was ist ein Trend und basiert die Marktstruktur auf einem Trend oder einer Seitwärtsbewegung?](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Was ist ein Trend und basiert die Marktstruktur auf einem Trend oder einer Seitwärtsbewegung?
Händler sprechen oft über Trends und Seitwärtsbewegungen (flat), aber nur sehr wenige von ihnen verstehen wirklich, was ein Trend/eine Seitwärtsbewegung wirklich ist, und noch weniger sind in der Lage, diese Konzepte klar zu erklären. Die Diskussion dieser Grundbegriffe ist oft mit einer Reihe von Vorurteilen und Missverständnissen behaftet. Wenn wir jedoch Gewinn erzielen wollen, müssen wir die mathematische und logische Bedeutung dieser Konzepte verstehen. In diesem Artikel werde ich einen genaueren Blick auf das Wesen von Trend und Seitwärtsbewegung werfen und versuchen zu definieren, ob die Marktstruktur auf Trend, Seitwärtsbewegung oder etwas anderem basiert. Ich werde auch die optimalsten Strategien zur Gewinnerzielung auf Trend- und flachen Märkten besprechen.
![Mehrmalige Neuberechnungen des nullwertigen Bars in einigen Indikatoren](https://c.mql5.com/2/13/139_6.png)
![Mehrmalige Neuberechnungen des nullwertigen Bars in einigen Indikatoren](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Mehrmalige Neuberechnungen des nullwertigen Bars in einigen Indikatoren
Der Artikel widmet sich dem Problem bei einer Neuberechnung des Indikator-Wertes im Client-Terminal MetaTrader 4, wenn das nullwertige Bar sich ändert. Es handelt sich da um die allgemeine Idee, dass zusätzliche Programm-Elementen im Indikator-Code hinzugefügt werden können, welche die Wiederherstellung des Programmen-Codes ermöglichen, der bis zu mehrmaligen Neuberechnungen gespeichert werden muss.
![Wie man Trades des ausgewählten Signals im Chart analysiert](https://c.mql5.com/2/32/bv8-az2zxypg7t6xs-7r9h1l-nlm87q3q35-vvyg13n-gv-dcau99f.png)
![Wie man Trades des ausgewählten Signals im Chart analysiert](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
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.
![Neuronale Netzwerke - kostengünstig und gut gelaunt: NeuroPro mit MetaTrader 5 verknüpfen](https://c.mql5.com/2/12/NeuroPro_MetaTrader4_neural_net.png)
![Neuronale Netzwerke - kostengünstig und gut gelaunt: NeuroPro mit MetaTrader 5 verknüpfen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Neuronale Netzwerke - kostengünstig und gut gelaunt: NeuroPro mit MetaTrader 5 verknüpfen
Sollten bestimmte neuronale Netzwerkprogramme für Handel teuer und komplex oder, im gegenteiligen Fall, zu einfach sein, versuchen Sie doch mal NeuroPro. Dieses Programm ist kostenlos und umfasst eine Reihe von Funktionalitäten für Amateure. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie sie NeuroPro zusammen mit MetaTrader 5 verwenden können.
![Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Ereignisse des Kontoobjekts](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__8.png)
![Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Ereignisse des Kontoobjekts](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Ereignisse des Kontoobjekts
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.
![Mit der Monte-Carlo-Methode Handelsstrategien optimieren](https://c.mql5.com/2/32/Monte_Carlo.png)
![Mit der Monte-Carlo-Methode Handelsstrategien optimieren](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
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.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 7): Adaptive Optimierungsverfahren](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_007_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 7): Adaptive Optimierungsverfahren
In früheren Artikeln haben wir den stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein neuronales Netzwerk mit der gleichen Lernrate für alle Neuronen innerhalb des Netzwerks zu trainieren. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit adaptiven Lernmethoden zu beschäftigen, die eine Änderung der Lernrate für jedes Neuron ermöglichen. Wir werden auch die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes betrachten.
![Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__3.png)
![Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung
Es ist unmöglich, einen wirklich stabilen Algorithmus zu erhalten, wenn wir die Optimierung auf Basis historischer Daten zur Auswahl der Parameter verwenden. Ein stabiler Algorithmus sollte wissen, welche Parameter bei der Arbeit an einem beliebigen Handelsinstrument zu jeder Zeit benötigt werden. Er sollte nicht prognostizieren oder raten, er sollte es mit Sicherheit wissen.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 11): Ein Blick auf GPT](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_001_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 11): Ein Blick auf GPT
Eines der fortschrittlichsten Modelle unter den derzeit existierenden neuronalen Netzen für Sprachen ist vielleicht GPT-3, dessen maximale Variante 175 Milliarden Parameter enthält. Natürlich werden wir ein solches Ungetüm nicht auf unseren Heim-PCs erstellen. Wir können uns jedoch ansehen, welche architektonischen Lösungen bei unserer Arbeit verwendet werden können und wie wir von ihnen profitieren können.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_009_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention
Wir haben zuvor den Mechanismus der Self-Attention (Selbstaufmerksamkeit) in neuronalen Netzen besprochen. In der Praxis verwenden moderne neuronale Netzwerkarchitekturen mehrere parallele Self-Attention-Threads, um verschiedene Abhängigkeiten zwischen den Elementen einer Sequenz zu finden. Betrachten wir die Implementierung eines solchen Ansatzes und bewerten seine Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Netzwerks.
![Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 2](https://c.mql5.com/2/17/HedgeTerminalaArticle200x200_2p2.png)
![Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 2](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 2
Bei diesem Beitrag handelt es sich um die Fortsetzung des Artikels Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 1. Im zweiten Teil geht es um Fragen zur Einbindung unserer Expert-Systeme sowie anderer in MQL5 geschriebener Programme in die Bibliothek der HedgeTerminalApi. Dieser Beitrag widmet sich der Darstellung der Arbeit mit dieser Bibliothek. Mit ihrer Hilfe können Sie Expert-Systeme für den Handel in unterschiedliche Richtungen erstellen und in einer praktischen und einfachen Handelsumgebung arbeiten.
![Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD)](https://c.mql5.com/2/38/mql5-avatar-emd.png)
![Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD)
Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.
![Entwicklung des Pivot Mean Oscillators: ein neuartiger Indikator für einen kumulativen gleitenden Durchschnitt](https://c.mql5.com/2/37/PMO_200x200.png)
![Entwicklung des Pivot Mean Oscillators: ein neuartiger Indikator für einen kumulativen gleitenden Durchschnitt](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Entwicklung des Pivot Mean Oscillators: ein neuartiger Indikator für einen kumulativen gleitenden Durchschnitt
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.
![Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIV): Das Symbolobjekt](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__9.png)
![Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIV): Das Symbolobjekt](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIV): Das Symbolobjekt
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.
![Über Methoden zum Erkennen überkaufter/überverkaufter Zonen. Teil I](https://c.mql5.com/2/39/logo_200x200.png)
![Über Methoden zum Erkennen überkaufter/überverkaufter Zonen. Teil I](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Über Methoden zum Erkennen überkaufter/überverkaufter Zonen. Teil I
Überkaufte/überverkaufte Zonen kennzeichnen einen bestimmten Zustand des Marktes, der sich durch schwächere Veränderungen der Wertpapierpreise von anderen unterscheidet. Diese nachteilige Veränderung der Dynamik ist in der letzten Phase der Entwicklung von Trends jeglicher Größenordnung am stärksten ausgeprägt. Da der Gewinn beim Handel direkt von der Fähigkeit abhängt, eine möglichst große Trendamplitude abzudecken, ist die Genauigkeit der Erkennung solcher Zonen eine Schlüsselaufgabe beim Handel mit irgendwelchen Wertpapieren.
![Der naive Bayes-Klassifikator für die Signale einer Reihe von Indikatoren](https://c.mql5.com/2/27/MQL5-avatar-naiveClass-001.png)
![Der naive Bayes-Klassifikator für die Signale einer Reihe von Indikatoren](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Der naive Bayes-Klassifikator für die Signale einer Reihe von Indikatoren
Der Artikel analysiert die Verwendung der Bayes'schen Formel, um den Gewinn von Handelssystemen durch die Signale mehrerer unabhängiger Indikator zu erhöhen. Theoretische Berechnungen werden über einen einfachen, allgemeinen EA, der mit beliebigen Indikatoren arbeitet verifiziert.
![Tiefe neuronale Netzwerke (Teil II). Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_02.png)
![Tiefe neuronale Netzwerke (Teil II). Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil II). Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren
Der zweite Artikel der Serie über tiefe neuronale Netze befasst sich mit der Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren (= Variablen zur Wertevorhersage anderen Variablen) während des Prozesses der Datenaufbereitung für das Training eines Modells.
![Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Hinzufügen von Daten zum Chart](https://c.mql5.com/2/35/Select_Symbols_Utility_MQL5__2.png)
![Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Hinzufügen von Daten zum Chart](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Hinzufügen von Daten zum Chart
In diesem Artikel werden wir die Funktionen des Dienstprogramms weiter ausbauen. Diesmal werden wir die Möglichkeit hinzufügen, Daten anzuzeigen, die unseren Handel vereinfachen. Insbesondere werden wir die Höchst- und Tiefstpreise des Vortages, das Rundungsniveau, die Höchst- und Tiefstpreise des Jahres, die Startzeit der Sitzung usw. hinzufügen.
![Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand](https://c.mql5.com/2/0/Multiple_Regression_Analysis_MQL5.png)
![Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand
Dieser Beitrag schildert die Anwendung der multiplen Regressionsanalyse bei der Entwicklung automatischer Handelssysteme (im Weiteren Expert-Systeme). Es werden Beispiele für ihren Einsatz bei der Automatisierung der Suche nach der richtigen Strategie sowie für eine ohne nennenswerte Vorkenntnisse in Sachen Programmierung angelegte und in ein Expert-System integrierte Regressionsgleichung.
![MetaTrader 4 und MetaTrader 5 Handelssignale-Widgets](https://c.mql5.com/2/0/MetaTrader_trading_signal_widget_avatar__1.png)
![MetaTrader 4 und MetaTrader 5 Handelssignale-Widgets](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTrader 4 und MetaTrader 5 Handelssignale-Widgets
Vor kurzem wurde den Nutzern von MetaTrader 4 und MetaTrader 5 die Möglichkeit geboten, Anbieter von Signalen zu werden und damit zusätzliche Einkünfte zu erzeugen. Und jetzt können Sie die Erfolge Ihres Handels mit Hilfe neuer Widgets auch auf Ihrer Website, Blog oder sozialen Netzwerk-Seiten anzeigen. Die Vorteile dieser Widgets sind klar: damit lässt sich der Bekanntheitsgrad eines Anbieters von Signalen erhöhen und sein Ruf als erfolgreicher Händler festigen, was natürlich auch neue Abonnenten anzieht. Alle Händler, die auf ihren Websites Widgets platzieren, können von diesen Vorteilen profitieren.
![Entwicklung eines Symbolauswahl- und Navigationsprogramms in MQL5 und MQL4](https://c.mql5.com/2/34/Select_Symbols_Utility_MQL5.png)
![Entwicklung eines Symbolauswahl- und Navigationsprogramms in MQL5 und MQL4](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Entwicklung eines Symbolauswahl- und Navigationsprogramms in MQL5 und MQL4
Erfahrene Händler sind sich der Tatsache bewusst, dass die meisten zeitaufwendigen Dinge im Handel nicht das Öffnen und Verfolgen von Positionen sind, sondern das Auswählen von Symbolen und das Suchen von Einstiegspunkten. In diesem Artikel werden wir einen EA entwickeln, das die Suche nach Einstiegspunkten für Handelsinstrumente Ihres Brokers vereinfacht.
![Praktische Implementierung digitaler Filter in MQL5 für Anfänger](https://c.mql5.com/2/0/Filter.png)
![Praktische Implementierung digitaler Filter in MQL5 für Anfänger](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Praktische Implementierung digitaler Filter in MQL5 für Anfänger
Der Gedanke einer Filterung digitaler Signale ist in Foren für den Aufbau von Handelssystemen umfassend diskutiert worden. Und es wäre sehr unschlau, keinen Standardcode für digitale Filter in MQL5 zu erzeugen. In diesem Beitrag beschreibt der Autor die Umwandlung des Codes eines einfachen SMA Indikators aus seinem Beitrag "Angepasste Indikatoren in MQL5 für Anfänger" in einen Code für einen komplizierteren und digitalen Filter. Daher ist dieser Beitrag die logische Fortsetzung des vorhergehenden. Außerdem wird hier auch gezeigt, wie man Text im Code ersetzen und Programmierfehler korrigieren kann.