Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Seit seiner Eröffnung hat der MQL5 Market, der Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren, bereits mehr als 250 Entwickler angezogen, die 580 Produkte veröffentlicht haben. Das 1.Quartal 2013 hat sich für einige MQL5 Market Verkäufer als ziemlich erfolgreich erwiesen, da sie durch den Verkauf ihrer Produkte keine schlechten Gewinne einfahren konnten.

Der Marktpreis wird aus einer stabilen Balance zwischen Angebot und Nachfrage geformt, die ihrerseits von diversen wirtschaftlichen, politischen und psychologischen Faktoren abhängen. Unterschiede in der Natur und den Ursachen der Auswirkungen dieser Faktoren machen es schwierig, alle Komponenten direkt zu betrachten. Dieser Beitrag beschreibt einen Versuch, den Marktpreis basierend auf einem ausgearbeiteten Regressionsmodell zu prognostizieren.

In diesem Artikel werden wir den Rebuy-Algorithmus für ein tieferes Verständnis der Effizienz von Handelssystemen verwenden und uns mit den allgemeinen Grundsätzen der Verbesserung der Handelseffizienz unter Verwendung von Mathematik und Logik befassen sowie die nicht standardisierten Methoden zur Steigerung der Effizienz im Hinblick auf die Verwendung absolut beliebiger Handelssysteme anwenden.

In diesem Artikel betrachten wir das Erstellen einer interaktiven grafischen Oberfläche für ein MQL-Programm, das für die Verarbeitung von Kontobewegungen und Handelsberichten mit OLAP-Techniken konzipiert ist. Für die Darstellung werden wir maximierbare und skalierbare Fenster, ein adaptives Layout der Gummikontrollen und ein neues Steuerelement für die Anzeige von Diagrammen verwenden. Damit die Darstellung funktioniert, implementieren wir eine GUI mit der Auswahl von Variablen entlang der Koordinatenachsen sowie mit der Auswahl von Aggregatfunktionen, Diagrammtypen und Sortieroptionen.

Der Artikel befasst sich mit der Echtzeit-Aktualisierung von Zeitreihendaten und dem Senden von Meldungen über das Ereignis "New bar" an die Kontrollprogramm auf dem Chart aus allen Zeitreihen aller Symbole, um diese Ereignisse in benutzerdefinierten Programmen handhaben zu können. Die Klasse "New tick" wird verwendet, um die Notwendigkeit der Aktualisierung der Zeitreihen von Symbolen und Perioden zu bestimmen, die nicht dem aktuellen Chart entsprechen.

Gibt es irgendeine Korrelation zwischen dem Verhalten des Preises in der Vergangenheit und seinen zukünftigen Trends? Warum legt der Preis heute die gleichen Merkmale an den Tag wie bei seinen gestrigen Bewegungen? Können die Statistiken zum Prognostizieren der Preisdynamiken genutzt werden? Es gibt eine Antwort und sie ist positiv. Wenn Sie Zweifel haben, ist dieser Beitrag genau das Richtige für Sie. Ich werde Ihnen erzählen, wie ein funktionierender Filter für ein Handelssystem in MQL5 erstellt wird, und ein interessantes Muster in Preisveränderungen offenlegen.

Der Artikel beschreibt die Erstellung eines nutzerdefinierten Symbols einer Börse mit der Sprache MQL5. Insbesondere wird die Verwendung von Börsenkursen von der beliebten Finam-Website in Betracht gezogen. Eine weitere in diesem Artikel betrachtete Option ist die Möglichkeit, mit einem beliebigen Format von Textdateien zu arbeiten, die bei der Erstellung des nutzerdefinierten Symbols verwendet werden. Dies ermöglicht die Arbeit mit beliebigen Finanzsymbolen und Datenquellen. Nachdem wir ein benutzerdefiniertes Symbol erstellt haben, können wir alle Funktionen des Strategy Tester des MetaTrader 5 nutzen, um Handelsalgorithmen für Börseninstrumente zu testen.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit Hypothesen - einem der Grundkonzepte mathematischer Statistik. Es werden dabei verschiedene Hypothesen untersucht und anhand von Beispielen mit Hilfe mathematischer Statistikmethoden überprüft. Die tatsächlichen Daten werden mittels nicht parametrischer Methoden verallgemeinert. Zur Verarbeitung der Daten werden das Statistica-Paket und die übertragene ALGLIB MQL5 numerische Analyse-Library verwendet.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung des Basisobjekts aller Bibliotheksobjekte abschließen, so dass jedes darauf basierende Bibliotheksobjekt mit einem Nutzer interagieren kann. So kann der Nutzer beispielsweise die maximal akzeptable Größe eines Spreads zum Eröffnen einer Position und eines Preisniveaus einstellen, bei dessen Erreichen ein Ereignis aus einem Symbolobjekt mit dem spread- oder preisniveauabhängigen Signal an das Programm gesendet wird.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der auf den Handel angewandten OLAP-Technologie befassen. Wir werden die in den ersten beiden Artikeln vorgestellten Funktionsweisen erweitern. Dieses Mal werden wir uns mit der operationellen Analyse der Kurse befassen. Wir werden die Hypothesen über Handelsstrategien auf der Grundlage aggregierter historischer Daten aufstellen und testen. Der Artikel stellt Expert Advisors zur Untersuchung von Balkenmustern und adaptivem Handel vor.

Hier werden wir sehen, wie man etwas wirklich Interessantes, aber gleichzeitig auch sehr Schwieriges umsetzen kann, da bestimmte Punkte sehr verwirrend sein können. Das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass einige Händler, die sich für Profis halten, nichts über die Bedeutung dieser Konzepte auf dem Kapitalmarkt wissen. Auch wenn wir uns hier auf die Programmierung konzentrieren, ist das Verständnis einiger der Probleme, die mit dem Markthandel verbunden sind, von entscheidender Bedeutung für das, was wir umsetzen werden.

Dieser Artikel beschreibt einen der möglichen Ansätze zur Datentransformation mit dem Ziel, die Verallgemeinerbarkeit des Modells zu verbessern, und erörtert auch die Stichprobenziehung und Auswahl von CatBoost-Modellen.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung der Zeitreihenkollektion spezifizierter Zeitrahmen für alle im Programm verwendeten Symbole. Wir werden die Zeitreihenkollektion, die Methoden zur Parametereinstellung der Zeitreihenkollektion und das anfängliche Ausfüllen der entwickelten Zeitreihen mit historischen Daten erstellen.

Die technische Analyse von Terminkontrakten wird durch ihre kurze Lebensdauer erschwert, denn kurze Charts technisch zu analysieren ist nicht leicht. So ist z.B. die Anzahl der Bars auf dem Tageschart der UX-9,13 Ukrainischen Aktienindexfutures mehr als 100. Daher erzeugt der Händler synthetische lange Terminkontrakte. In diesem Beitrag wird erklärt, wie man Terminkontrakte mit unterschiedlichen Daten im MetaTrader 5 Terminal zusammenfügen kann.

Ein Jahr ist vergangen, seit die Verkäufe im MQL5 Market begonnen haben. Wir blicken zurück auf ein Jahr harter Arbeit, die sich gelohnt hat: der neue Service ist zum größten Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren für die MetaTrader 5 Plattform geworden.

Im aktuellen Artikel werde ich die Bibliotheksklassen verbessern, um die Fähigkeit zu implementieren, Standardindikatoren mit mehreren Symbolen und mehreren Perioden zu entwickeln, die mehrere Indikatorpuffer zur Anzeige ihrer Daten benötigen.

Der Artikel befasst sich mit der Anwendung der DoEasy-Bibliothek zur Erstellung von Mehrsymbol- und Mehrperiodenindikatoren. Wir werden die Bibliotheksklassen auf die Arbeit mit Indikatoren vorbereiten und die Erstellung von Zeitreihen testen, die als Datenquellen in Indikatoren verwendet werden können. Wir werden auch das Erstellen und Versenden von Zeitreihen-Ereignissen implementieren.

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.

In diesem Artikel beginnen wir mit der Entwicklung der Indikatorpufferklassen für die DoEasy-Bibliothek. Wir werden die Basisklasse des abstrakten Puffers erstellen, die als Grundlage für die Entwicklung verschiedener Klassentypen von Indikatorpuffern verwendet werden soll.

In diesem Artikel werde ich die Klassen der Objekte der Indikatorpuffer verbessern, um im Multisymbolmodus arbeiten zu können. Dies wird den Weg für die Erstellung von Multisymbol- und Mehrperioden-Indikatoren in benutzerdefinierten Programmen ebnen. Ich werde den berechneten Pufferobjekten die fehlende Funktionalität hinzufügen, die es uns ermöglicht, multisymbol- und mehrperiodische Standardindikatoren zu erstellen.

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.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines einfachen Mehrperiodenindikators auf der Grundlage der DoEasy-Bibliothek. Wir verbessern die Klasse der Zeitreihen so, dass sie Daten aus beliebigen Zeitrahmen empfangen können, um sie in der aktuellen Diagrammperiode anzuzeigen.

In diesem Artikel beginne ich mit der Entwicklung von Methoden für die Arbeit mit Standardindikatoren, die letztlich die Erstellung von Multisymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren auf der Grundlage von Bibliotheksklassen ermöglichen werden. Außerdem werde ich das Ereignis "fehlende Balken" (skipped bars) zu den Zeitreihenklassen hinzufügen und die übermäßige Belastung des Hauptprogrammcodes beseitigen, indem ich die Bibliotheksvorbereitungsfunktionen in die Klasse CEngine verlege.

In diesem Artikel werde ich mit der Verbesserung der Indikatorpufferobjekte und der Sammelklasse für die Arbeit in Mehrperioden- und Mehrsymbolmodi beginnen. Ich werde den Betrieb von Pufferobjekten für den Empfang und die Anzeige von Daten aus einem beliebigen Zeitrahmen auf dem aktuellen Symbolchart bespreche.

In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse für die Markttiefe aller Symbole erstellen und mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit dem MQL5.com Signals-Dienst beginnen, indem ich die Signal-Objektklasse erstelle.

Der Artikel stellt eine vollständige Untersuchung der Nelder-Mead-Methode vor und erklärt, wie das Simplex (Funktionsparameterraum) bei jeder Iteration geändert und neu angeordnet wird, um eine optimale Lösung zu erreichen, und beschreibt, wie die Methode verbessert werden kann.

Ein weiteres Quartal des Jahres ist vorbei. Eine gute Gelegenheit für uns, die Ergebnisse des MetaTrader AppStore zusammenzufassen - der größte Platz für Handelsroboter und technische Indikatoren für MetaTrader Plattformen. Zum Ende des abgelaufenen Quartals haben mehr als 500 Entwickler über 1200 Produkte in Market platziert.

In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse der Signale des MQL5.com Signals-Dienstes mit den Funktionen zur Verwaltung von Signalen erstellen. Außerdem werde ich die Schnappschuss-Objektklasse der Markttiefe (Depth of Market, DOM) verbessern, um das gesamte Kauf- und Verkaufsvolumen im DOM anzuzeigen.