Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

In diesem Artikel werden wir die bekannte Aussage "Der gesamte Handelstag hängt davon ab, wie in der Session in Asien gehandelt wird" überprüfen.

In diesem Artikel werden wir die Idee der Schaffung eines Mehrwährungsüberwachung für Handelssignale erörtern und eine zukünftige Anwendungsstruktur zusammen mit dem Prototyp entwickeln sowie den Rahmen für den weiteren Einsatz schaffen. Der Artikel stellt eine schrittweise Erstellung einer flexiblen Mehrwährungsanwendung vor, die die Erzeugung von Handelssignalen ermöglicht und die Händler bei der Suche nach den gewünschten Signalen unterstützt.

Dieser Artikel bietet eine programmtechnische Realisation eines Modells der Bewegungsfortsetzung. Die Hauptidee besteht darin, zwei Wellen zu definieren - die Haupt- und die Korrekturwelle. Für Extrempunkte verwende ich sowohl Fraktale als auch "potenzielle" Fraktale - Extrempunkte, die sich noch nicht als Fraktale gebildet haben.

Der Strategy Tester in der Handelsplattform MetaTrader 5 bietet nur zwei Optimierungsoptionen: Die vollständige Suche nach Parametern oder den genetischen Algorithmus. Dieser Artikel schlägt eine neue Methode zur Optimierung von Handelsstrategien vor — Simuliertes Abkühlen (simulated annealing). Dabei werden der Algorithmus der Methode, ihre Implementierung und die Integration in jeden Expert Advisor besprochen. Der entwickelte Algorithmus wird mit dem Moving Average EA getestet.

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der Support-Vektor-Methode. Er schlägt auch seine Implementierung in MQL vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisor zur Verfügung. Diese Technologie ist noch nicht in MQL implementiert worden. Aber zuerst müssen wir uns mit der Mathematik dafür vertraut machen.

In diesem Artikel wird das MQL5-RPC-System beschrieben, das Remote Procedure Calls von MQL5 ermöglicht. Zuerst wird auf die Grundlagen XML-RPC eingegangen, dann folgt die MQL5 Implementierung und zwei Bespiele aus dem echten Leben. Beim ersten Beispiel wird ein externer Webdienst verwendet, beim zweiten ein Client für den einfachen Analysator Dienst XML-RPC ATC 2011. Wenn Sie sich für Implementierungen und Analysen von verschiedenen Statistiken des ATC 2011 in Echtzeit interessieren, dann ist dieser Artikel das Richtige für Sie.

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der vorherigen Veröffentlichung über das Erstellen einer grafischen Oberfläche für das Optimierungsmanagement. Der Artikel berücksichtigt die Logik des Add-ons. Es wird ein Wrapper für das MetaTrader 5 Terminal erstellt, der es ermöglicht, das Add-on als verwalteten Prozess über C# auszuführen. Darüber hinaus wird in diesem Artikel der Betrieb mit Konfigurationsdateien und Setup-Dateien betrachtet. Die Anwendungslogik ist in zwei Teile gegliedert: Der erste Teil beschreibt die Methoden, die nach dem Drücken einer bestimmten Taste aufgerufen werden, während der zweite Teil den Start und die Verwaltung der Optimierung umfasst.

Beim Handel geht es immer darum, im Angesicht von Unsicherheit Entscheidungen zu treffen. Das bedeutet, dass die Ergebnisse der Entscheidungen zu dem Zeitpunkt, zu dem diese Entscheidungen getroffen werden, nicht ganz eindeutig sind. Daraus ergibt sich die Bedeutung theoretischer Ansätze für die Konstruktion mathematischer Modelle, die es uns ermöglichen, solche Fälle sinnvoll zu beschreiben.

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.

Als Fortsetzung des Themas Neuronale Netze schlage ich vor, Convolutional Neurale Netzwerke (faltende Neuronale Netzwerke) zu besprechen. Diese Art von Neuronalen Netzwerken wird in der Regel für die Analyse von visuellen Bildern verwendet. In diesem Artikel werden wir die Anwendung dieser Netzwerke auf den Finanzmärkten besprechen.

Basierend auf universellen Tools, die für die Arbeit mit Kohonen-Netzwerken entwickelt wurden, konstruieren wir das System zur Analyse und Auswahl der optimalen EA-Parameter und besprechen die Vorhersage von Zeitreihen. In Teil I haben wir die öffentlich zugänglichen neuronalen Netzwerkklassen korrigiert und verbessert, indem wir notwendige Algorithmen hinzugefügt haben. Jetzt ist es an der Zeit, sie praktisch anzuwenden.

Ich fahre fort, den Algorithmus mit der minimal notwendigen Funktionalität zu entwickeln und die Ergebnisse zu testen. Die Rentabilität ist recht gering, aber die Artikel demonstrieren das Modell des vollautomatischen profitablen Handels mit völlig unterschiedlichen Instrumenten, die auf grundlegend verschiedenen Märkten gehandelt werden.

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.

Im nachfolgenden Beitrag beschreibe ich einen Prozess für die Umsetzung des Indikators Moving Mini-Max auf Basis der Arbeit 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis' von Z.G. Silagadze. Die Idee hinter dem Indikator basiert auf einer Simulation von Quantentunnel-Phänomenen, die von G. Gamov in der Theorie des Alphazerfalls vorgeschlagen wurde.

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.

Jeder Devisenhändler arbeitet mit bestimmten statistischen Rechenverfahren, selbst wenn es sich um einen Verfechter der Fundamentalanalyse handelt. Dieser Beitrag führt Sie durch die Grundlagen der Statistik, stellt Ihnen ihre fundamentalen Bestandteile vor und weist ihre Bedeutung bei der Entscheidungsfindung nach.

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 vierten Teil haben wir die Verfolgung von Handelsereignissen auf dem Konto getestet. In diesem Artikel werden wir Klassen für Handelsereignisse entwickeln und diese in der Kollektion der Ereignisse platzieren. Von dort aus werden sie an das Basisobjekt der Enginebibliothek und die Steuerelement des Chartprogramms.

Im ersten Teil begannen wir mit der Erstellung einer großen plattformübergreifenden Bibliothek, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Danach haben wir die Collection (Sammlung bzw. Liste) von historischen Aufträgen und Deals implementiert. Unser nächster Schritt ist das Erstellen einer Klasse für eine komfortable Auswahl und Sortierung von Aufträgen, Deals und Positionen in Collections. Wir werden das Basis-Bibliotheksobjekt Engine implementieren und der Bibliothek die Collection von Marktorders und Positionen hinzufügen.

Der Mini Market Emulator ist ein Indikator, der für die partielle Emulation des Handels am Terminal entwickelt wurde. Vielleicht möchte jemand damit "manuell" seine Strategie einer Marktanalyse oder des Handels testen.

Wir setzen die Serie der Beiträge zur MQL5-Programmierung fort. Diesmal sehen wir uns an, wie man bei der Optimierung der Parameter eines Expert Advisors Ergebnisse erhält. Mit der Umsetzung wird sichergestellt, dass die Werte des entsprechenden Durchlaufs in eine Datei geschrieben werden, wenn die in den externen Parametern festgelegten Bedingungen erfüllt werden. Neben Testwerten speichern wir auch die Parameter, die zu diesen Ergebnissen geführt haben.

Die Einführung der Hedging-Option in MetaTrader 5 ermöglichte es, gleichzeitig mehrere Expert Advisors auf einem Handelskonto handeln zu lassen. Dabei ist die Situation möglich, dass eine Strategie profitabel ist, während die andere Verluste bringt. Als Ergebnis schwankt die Grafik um Null. Für diesen Fall ist es praktisch, Kontostand- und Equity-Grafiken für jede Handelsstrategie separat zu zeichnen.

Die Formel der Einschätzung und der Berechnung der Modellierungsqualität von Minutendaten.

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.

Studien, die sich auf die Suche nach dem fraktalen Verhalten von Finanzdaten beziehen, deuten darauf hin, dass hinter dem scheinbar chaotischen Verhalten von ökonomischen Zeitreihen verborgene stabile Mechanismen des kollektiven Verhaltens der Teilnehmer stehen. Diese Mechanismen können zur Entstehung einer Preisdynamik an der Börse führen, die spezifische Eigenschaften von Preisreihen definieren und beschreiben kann. Im Handel könnte man von den Indikatoren profitieren, die effizient und zuverlässig die in der Praxis relevanten fraktalen Parameter in Umfang und Zeitrahmen schätzen können.

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.

In diesem Artikel werden wir ein Experiment durchführen: Wir werden die Optimierungsergebnisse einfärben. Die Farbe wird durch drei Parameter bestimmt: die Werte für Rot, Grün und Blau (RGB). Es gibt noch andere Methoden der Farbcodierung, die ebenfalls drei Parameter verwenden. So können drei Prüfparameter in eine Farbe umgewandelt werden, die die Werte visuell darstellt. Lesen Sie diesen Artikel, um herauszufinden, ob eine solche Darstellung nützlich sein kann.

Trading ist vor allem eine Wahrscheinlichkeitsrechnung. Und das Sprichwort «Faulheit ist der Motor für den Fortschritt» zeigt uns den Grund, warum all diese Indikatoren und Handelssysteme entwickelt worden sind. Daraus folgt, dass der größte Teil von neuen Tradern schon die entwickelten Handelstheorien lernt. Aber es gibt immer noch Markt-Geheimnisse, und Werkzeuge für die Analyse der Preisbewegungen, existieren meistens in der Form von realisierten technischen Indikatoren, mathematischen und statistischen Paketen. Vielen Dank Bill Williams für seinen Beitrag in der Marktbewegungen-Theorie. Aber man soll damit nicht aufhören.

Der Artikel implementiert eine MQL-Anwendung mit einem grafischen Interface zur erweiterten Darstellung der Optimierung. Das grafische Interface verwendet die letzte Version der Bibliothek EasyAndFast. Viele Anwender fragen sich, warum MQL-Anwendungen überhaupt grafische Interfaces benötigen. Dieser Artikel zeigt einen von mehreren Fällen, die für Händler nützlich sein können.

Dieser Beitrag behandelt Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten (normal, lognormal, binomial, logistisch, Cauchy-Verteilung, Studentsche t-Verteilung, Laplace-Verteilung, Poisson-Verteilung, Secans-Hyperbolicus-Verteilung, Beta- und Gamma-Verteilung) zufälliger Statistiken in der angewandten Statistik. Er nennt ebenfalls Klassen für den Umgang mit diesen Verteilungen.

Dieser Beitrag ist eine logische Fortsetzung meines Beitrags Statistische Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten in MQL5, in dem die Klassen für die Arbeit mit einigen theoretischen statistischen Verteilungen dargelegt wurden. Da wir nun über die theoretische Grundlage verfügen, schlage ich vor, dass wir direkt mit realen Datensätzen fortfahren und versuchen, diese Grundlage für Informationszwecke zu nutzen.

Dies ist der erste Artikel einer Serie, die sich mit Umkehrmustern im Rahmen des algorithmischen Handels beschäftigt. Wir werden mit der interessantesten Musterfamilie beginnen, die aus den Mustern Doppel-Top (Hochs) und Doppel-Bottom (Tiefs) hervorgegangen ist.

Ein statistischer Algorithmus zum Schutz von offenen, positiven Swap-Positionen vor ungewollten Kursbewegungen. Dieser Artikel widmet sich einer Variante der Carry Trade Protection-Strategie, die die potentiellen Risiken einer Kursbewegung in die entgegengesetzte Richtung einer offenen Position kompensiert.

Dieser Artikel ist der praktischen Anwendung des Konzepts der Qualitativaussagenlogik zur Finanzmarktanalyse gewidmet. Wir legen das Beispiel eines Indikators dar, der Signale auf der Grundlage zweier auf dem Envelopes-Indikator fußender unscharfer Regeln erzeugt. Der entwickelte Indikator nutzt verschiedene Indikatorzwischenspeicher: 7 für die Berechnungen, 5 für die Diagrammausgabe und 2 für die Farben.