Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

In diesem Artikel werden wir die Erstellung einer Symbolsammlung auf der Grundlage des im vorherigen Artikel entwickelten abstrakten Symbolobjekts in Betracht ziehen. Die abstrakten, abgeleiteten Symbole sollen Symboldaten verdeutlichen und die Verfügbarkeit der grundlegenden Eigenschaften der Symbolobjekte in einem Programm definieren. Solche Symbolobjekte sind durch ihre Zugehörigkeit zu Gruppen zu unterscheiden.

Der Artikel bietet eine kritische Untersuchung der normalen Divergenz und Effizienz verschiedener Indikatoren. Darüber hinaus enthält er Filtermöglichkeiten für eine erhöhte Analysegenauigkeit und Funktionsbeschreibungen von Nicht-Standard-Lösungen. Als Ergebnis werden wir ein neues Werkzeug zur Lösung der technischen Herausforderungen schaffen.

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.

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.

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.

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.

Wir setzen die Entwicklung einer großen plattformübergreifenden Bibliothek fort, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im zehnten Teil haben wir unsere Arbeit an der Bibliothekskompatibilität mit MQL4 fortgesetzt und die Ereignisse der Eröffnung von Positionen und der Aktivierung von offenen Orders definiert. In diesem Artikel werden wir die Ereignisse des Schließens von Positionen definieren und die nicht verwendeten Auftragseigenschaften beseitigen.

Dieser Artikel beschreibt den Prozess der Erstellung einer Erweiterung für das MetaTrader-Terminal. Die vorgestellte Lösung hilft, den Optimierungsprozess zu automatisieren, indem Optimierungen in anderen Terminals durchgeführt werden. Es werden noch einige weitere Artikel zu diesem Thema geschrieben. Die Erweiterung wurde unter Verwendung der Sprache C# und der Designmuster entwickelt, was zusätzlich die Fähigkeit demonstriert, die Terminalfunktionen durch die Entwicklung benutzerdefinierter Module zu erweitern, sowie die Fähigkeit, benutzerdefinierte grafische Benutzeroberflächen mit der Funktionsvielfalt einer bevorzugten Programmiersprache zu erstellen.

Der Artikel beschreibt den Versuch, Theorie und Praxis im algorithmischen Handelsbereich zu verbinden. Die meisten Diskussionen über das Erstellen von Handelssystemen stehen im Zusammenhang mit der Verwendung historischer Bars und verschiedener darauf angewandter Indikatoren. Dies ist das am besten abgedeckte Feld und deshalb werden wir es nicht berücksichtigen. Bars sind künstliches Konstrukte, versuchen wir näher an die ursprünglichen Daten zu kommen - den Preis-Ticks.

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 neunten Teil haben wir begonnen, die Bibliotheksklassen für die Arbeit mit MQL4 zu verbessern. Hier werden wir die Bibliothek weiter verbessern, um ihre volle Kompatibilität mit MQL4 zu gewährleisten.

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 achten Teil haben wir die Klasse zur Verfolgung von Ereignissen der Auftrags- und Positionsänderung implementiert. Hier werden wir die Bibliothek verbessern, indem wir die vollständige Kompatibilität mit MQL4 herstellen.

Der Anwendungsbereich der Fraktionalen Differenziation ist breit genug. Beispielsweise wird in der Regel eine differenzierte Zeitreihe in maschinelle Lernalgorithmen eingegeben. Das Problem ist, dass es notwendig ist, neue Daten entsprechend der verfügbaren Historie anzuzeigen, die das Modell des maschinellen Lernens erkennen kann. In diesem Artikel werden wir einen originellen Ansatz zur Differenzierung von Zeitreihen betrachten. Der Artikel enthält zusätzlich ein Beispiel für ein selbstoptimierendes Handelssystem, das auf einer erhaltenen differenzierten Reihe basiert.

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 siebten Teil haben wir die Aktivierung der Verfolgung von StopLimit-Orders hinzugefügt und die Funktionsweise zur Verfolgung anderer Ereignisse von Orders und Positionen vorbereitet. In diesem Artikel werden wir die Klasse zur Verfolgung von Ereignissen der Order- und Positionsänderung entwickeln.

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 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 sechsten Teil erweiterten wir die Bibliothek für die Arbeit mit Positionen auf Netting-Konten. Jetzt werden wir die Verfolgung der Aktivierung von StopLimit-Ordern implementieren und die Funktionsweise zur Verfolgung von Ereignissen von Order- und Positionsänderungen vorbereiten.

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.

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 fünften Teil der Artikelreihe haben wir Handelsereignisklassen und die Kollektion der Ereignisse angelegt, aus der die Ereignisse an das Basisobjekt der Motorenbibliothek und die Regelprogrammkarte gesendet werden. In diesem Teil werden wir die Bibliothek für die Arbeit an Netting-Konten weiterentwickeln.

Der Artikel beschreibt, wie man einen Rahmen für die Online-Analyse von multidimensionalen Daten (OLAP) schafft, wie man diesen in MQL implementiert und wie man diese Analyse in der MetaTrader-Umgebung am Beispiel der Verarbeitung der Historie des Handelskontos anwendet.

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.

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.

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.

Seit seiner Einführung bietet MetaTrader 5 die Möglichkeit, mehrere Währungen zu testen. Diese Möglichkeit wird von Händlern oft genutzt. Die Funktion ist jedoch nicht universell einsetzbar. Der Artikel stellt mehrere Programme zum Zeichnen von grafischen Objekten in Diagrammen vor, die auf den Berichten der Handelshistorie im HTML- und CSV-Format basieren. Der Mehrwährungshandel kann parallel, in mehreren Unterfenstern sowie in einem Fenster mit dem dynamischen Schaltbefehl analysiert werden.

Der Artikel stellt eine neue Version des Pattern Analyzers vor. Diese Version enthält Bugfixes und neue Funktionen sowie eine überarbeitete Benutzeroberfläche. Kommentare und Anregungen aus dem vorherigen Artikel wurden bei der Entwicklung der neuen Version berücksichtigt. Die resultierende Anwendung wird in diesem Artikel beschrieben.

Die meisten Händler sind sich einig, dass eine Zustandsanalyse des aktuellen Marktes mit der Bewertung höherer Zeitrahmen beginnt. Die Analyse wird nach unten auf niedrigere Zeitrahmen bis zu demjenigen durchgeführt, in dem der Handel durchgeführt wird. Diese Analysemethode scheint ein obligatorischer Bestandteil des professionellen Ansatzes für einen erfolgreichen Handel zu sein. In diesem Artikel werden wir Indikatoren auf mehreren Zeitrahmen (multi-timeframe, MTF) und ihre Erstellungswege diskutieren, sowie Codebeispiele für MQL5 liefern. Neben der allgemeinen Bewertung von Vor- und Nachteilen werden wir einen neuen Indikatoransatz mit dem MTF-Modus vorschlagen.

Nach dem Upgrade des MATLAB-Pakets im Jahr 2015 ist es notwendig, auf eine moderne Art der Erstellung von DLL-Bibliotheken umzustellen. Der Artikel veranschaulicht anhand eines exemplarischen prädiktiven Indikators die Besonderheiten der Verknüpfung von MetaTrader 5 und MATLAB mit modernen 64-Bit-Versionen der Plattformen, die heute genutzt werden. Mit der gesamten Verbindungssequenz von MATLAB können MQL5-Entwickler Anwendungen mit erweiterten Rechenfunktionen viel schneller erstellen und so "Fallstricke" vermeiden.

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.

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.

Eine umfassende Datenverarbeitung erfordert umfangreiche Werkzeuge und geht oft über den Sandkasten (Sandbox) einer einzigen Anwendung hinaus. Für die Verarbeitung und Analyse von Daten, Statistiken und maschinellem Lernen werden spezielle Programmiersprachen verwendet. Eine der führenden Programmiersprachen für die Datenverarbeitung ist Python. Der Artikel enthält eine Beschreibung, wie man MetaTrader 5 und Python über Sockets verbindet und wie man Kurse über die Terminal-API erhält.

Der Artikel beschreibt eine universelle Methode zur Analyse und Konvertierung von Daten aus HTML-Dokumenten auf Basis von CSS-Selektoren. Handelsberichte, Testerberichte, Ihren bevorzugten Wirtschaftskalender, öffentliche Signale, Kontoüberwachung und zusätzliche Online-Kursquellen werden direkt mit MQL verfügbar gemacht.

Im ersten Teil begannen wir mit dem Erstellen einer großen plattformübergreifenden Bibliothek, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Wir haben das abstrakte Objekt COrder angelegt, das als Basisobjekt für die Speicherung von Daten zu historischen Aufträgen und Deals sowie zu Marktorders und Positionen dient. Jetzt werden wir alle notwendigen Objekte entwickeln, um die Daten der Kontenhistorie in "Collections" (Sammlungen bzw. Listen) zu speichern.

Bei der Analyse einer Vielzahl von Handelsstrategien, der Entwicklung von Anwendungen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Terminals und verschiedenen MetaTrader Websites kam ich zu dem Schluss, dass diese ganze Vielfalt hauptsächlich auf den gleichen elementaren Funktionen, Aktionen und Werten basiert, die regelmäßig in verschiedenen Programmen wiederkehren. Daraus entstand die plattformübergreifende Bibliothek DoEasy für die einfache und schnelle Entwicklung von Anwendungen für МetaТrader 4 und 5.

Der Artikel beschreibt einen Präprozessor, einen Scanner und einen Parser, die beim Parsen der MQL-basierten Quellcodes verwendet werden sollten. Die MQL-Implementierung ist beigefügt.

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.

Viele Forscher schenken dem Erkennen des Preisverhaltens nicht genügend Aufmerksamkeit. Gleichzeitig werden komplexe Methoden eingesetzt, die sehr oft nur "Black Boxes" sind, wie z.B. maschinelles Lernen oder neuronale Netze. Die wichtigste Frage, die sich in diesem Fall stellt, ist, welche Daten für das Training eines bestimmten Modells vorgelegt werden müssen.

In diesem Artikel werden wir das Konzept der Korrelation zwischen Variablen analysieren, sowie Methoden zur Berechnung von Korrelationskoeffizienten und deren praktische Anwendung im Handel. Eine Korrelation ist eine statistische Beziehung zwischen zwei oder mehreren zufälligen Variablen (oder Größen, die mit einem gewissen Maß an Genauigkeit als zufällig angesehen werden können). Ändert sich eine oder ändern sich mehrere Variablen, führt das zu systematischen Änderungen der anderen gekoppelten Variablen.

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.

In diesem Artikel fahren wir fort, die Funktionen des Hilfsprogramms zum Sammeln und Navigieren durch Symbole zu erweitern. Diesmal werden wir neue Registerkarten (Tabs) erstellen, die nur die Symbole anzeigen, die einige der benötigten Parameter erfüllen, und herausfinden, wie man einfach nutzerdefinierte Registerkarten mit den notwendigen Sortierregeln hinzufügen kann.

Die MetaTrader 5 Plattform bietet Funktionen zum Speichern von Handelsberichten sowie die Test- und Optimierungsberichte des Expert Advisors. Handels- und Testberichte können in zwei Formaten gespeichert werden: XLSX und HTML, während der Optimierungsbericht in XML gespeichert werden kann. In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit dem HTML-Testbericht, dem XML-Optimierungsbericht und dem HTML-Bericht über die Handelshistorie.

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.

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.