Artikel über das Testen von Strategien in MQL5

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was mit ein wenig Code-Verfeinerung erreicht werden kann. Diese Verfeinerung zielt darauf ab, unseren Code zu vereinfachen, mehr Gebrauch von MQL5-Bibliotheksaufrufen zu machen und ihn vor allem viel stabiler, sicherer und einfacher in anderen Projekten zu verwenden, die wir in Zukunft entwickeln werden.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der Implementierung des ACMO-Algorithmus (Atmospheric Cloud Model Optimization) beschäftigen. Wir werden insbesondere zwei Schlüsselaspekte erörtern: die Bewegung von Wolken in Tiefdruckgebiete und die Regensimulation, einschließlich der Initialisierung von Tröpfchen und ihrer Verteilung auf die Wolken. Wir werden uns auch mit anderen Methoden befassen, die eine wichtige Rolle bei der Verwaltung des Zustands von Wolken und der Gewährleistung ihrer Interaktion mit der Umwelt spielen.

Fahren wir fort, die Schritte zu automatisieren, die wir zuvor manuell durchgeführt haben. Diesmal kehren wir zur Automatisierung der zweiten Phase zurück, d. h. zur Auswahl der optimalen Gruppe von Einzelinstanzen von Handelsstrategien, und ergänzen sie durch die Möglichkeit, die Ergebnisse der Instanzen in dem Vorwärtszeitraum zu berücksichtigen.

Der Artikel ist dem metaheuristischen Algorithmus der Optimierung des Atmosphärenwolkenmodells (ACMO) gewidmet, der das Verhalten von Wolken simuliert, um Optimierungsprobleme zu lösen. Der Algorithmus nutzt die Prinzipien der Wolkenerzeugung, -bewegung und -ausbreitung und passt sich den „Wetterbedingungen“ im Lösungsraum an. Der Artikel zeigt, wie die meteorologische Simulation des Algorithmus optimale Lösungen in einem komplexen Möglichkeitsraum findet, und beschreibt detailliert die Phasen des ACMO-Betriebs, einschließlich der Vorbereitung des „Himmels“, der Wolkenentstehung, der Wolkenbewegung und der Regenkonzentration.

Wussten Sie, dass die Strategien des Goldenen Kreuzes und des Todeskreuzes, die auf dem Überkreuzen gleitender Durchschnitte basieren, zu den zuverlässigsten Indikatoren für die Erkennung langfristiger Markttrends gehören? Ein Goldenes Kreuz signalisiert einen Aufwärtstrend, wenn der kürzerer gleitender Durchschnitt über den längeren Durchschnitt kreuzt, während ein Todeskreuz einen Abwärtstrend anzeigt, wenn der kürzere Durchschnitt den längeren nach nuten kreuzt. Trotz ihrer Einfachheit und Wirksamkeit führt die manuelle Anwendung dieser Strategien häufig zu verpassten Gelegenheiten oder verzögerten Abschlüssen. Durch die Automatisierung innerhalb des Trend Constraint EA unter Verwendung von MQL5 können diese Strategien unabhängig voneinander agieren, um Marktumkehrungen effizient zu handhaben, während sich die Constraint-Strategien an breiteren Trends orientieren. Dieser Ansatz revolutioniert die Performance durch präzise Ausführung und nahtlose Integration von Umkehr- und Trendfolgesystemen.

Es wird erwartet, dass der in der Entwicklung befindliche EA gute Ergebnisse beim Handel mit verschiedenen Brokern zeigt. Aber im Moment haben wir die Kurse eines MetaQuotes-Demokontos verwendet, um Tests durchzuführen. Lassen Sie uns sehen, ob unser EA bereit ist, auf einem Handelskonto mit anderen Kursen zu arbeiten, als die, die wir während der Tests und der Optimierung verwendet haben.

Dieser Artikel bietet einen faszinierenden Einblick in die Welt des Sozialverhaltens lebender Organismen und dessen Einfluss auf die Entwicklung eines neuen mathematischen Modells - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Wir werden untersuchen, wie die in lebenden Gesellschaften beobachteten Prinzipien von Führung, Nachbarschaft und Kooperation die Entwicklung innovativer Optimierungsalgorithmen inspirieren.