Artikel über den manuellen und automatisierten Handel im MetaTrader 5

Die genaue Berechnung der wichtigsten Handelswerte ist ein unverzichtbarer Bestandteil des Arbeitsablaufs eines jeden Händlers. In diesem Artikel werden wir die Integration eines leistungsstarken Dienstprogramms - des Forex-Rechners - in das Handelsverwaltungs-Panel besprechen, wodurch die Funktionalität unseres Multi-Panel-Handelsverwaltungssystems noch erweitert wird. Die effiziente Bestimmung von Risiko, Positionsgröße und potenziellem Gewinn ist bei der Platzierung von Handelsgeschäften von entscheidender Bedeutung, und diese neue Funktion wurde entwickelt, um diesen Prozess innerhalb des Panels schneller und intuitiver zu gestalten. Erforschen Sie mit uns die praktische Anwendung von MQL5 beim Aufbau fortgeschrittener Handelspanels.

Der Parabolic-SAR (SAR) und der Relative Vigour Index (RVI) sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Auch dieses Indikatorpaar ist, wie die anderen, die wir in der Vergangenheit behandelt haben, komplementär, da der SAR den Trend definiert, während der RVI das Momentum überprüft. Wie üblich verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser Indikatorenkombination zu ermitteln und zu testen.

Dieser Artikel führt Anfänger in den Aufbau eines MQL5 Expert Advisors ein, der ein klassisches technisches Chart-Muster - Kopf und Schultern - identifiziert und handelt. Sie erfahren, wie Sie das Muster anhand der Preisentwicklung erkennen, es auf dem Chart einzeichnen, Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels festlegen und die Handelsausführung auf der Grundlage des Musters automatisieren können.

In diesem Artikel bauen wir ein Multi-Timeframe-Scanner-Dashboard in MQL5, um Handelssignale in Echtzeit anzuzeigen. Wir planen eine interaktive Gitterschnittstelle, implementieren Signalberechnungen mit mehreren Indikatoren und fügen eine Schaltfläche zum Schließen hinzu. Der Artikel schließt mit Backtests und strategischen Handelsvorteilen

In diesem Artikel implementieren wir Handelsausführung und Risikomanagement für die Envelopes Trend Bounce Scalping Strategie in MQL5. Wir implementieren Auftragserteilung und Risikokontrollen wie Stop-Loss und Positionsgröße. Wir schließen mit Backtests und Optimierung, aufbauend auf den Grundlagen von Teil 18.

Der Triple Exponential Moving Average Oscillator (TRIX) und der Williams Percentage Range Oscillator sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Dieses Indikatorpaar ist, wie die anderen, die wir kürzlich behandelt haben, ebenfalls komplementär, da der TRIX den Trend definiert, während die Williams Percent Range die Unterstützungs- und Widerstandsniveaus bestätigt. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu testen.

In diesem Artikel verbessern wir den MQL5-Wirtschaftskalender, indem wir ein bewegliches Dashboard einführen, mit dem wir die Schnittstelle für eine bessere Sichtbarkeit der Charts neu positionieren können. Wir implementieren Hover-Effekte für Schaltflächen, um die Interaktivität zu verbessern und eine nahtlose Navigation mit einer dynamisch positionierten Bildlaufleiste zu gewährleisten.

In diesem Artikel erweitern wir den MQL5-Wirtschaftskalender um eine dynamische Bildlaufleiste für eine intuitive Nachrichtennavigation. Wir sorgen für eine reibungslose Darstellung der Ereignisse und eine effiziente Aktualisierungen. Wir validieren die reaktionsschnelle Bildlaufleiste und das ausgefeilte Dashboard durch Tests.

In diesem Artikel erforschen wir die Grid-Mart Scalping Strategie und automatisieren sie in MQL5 mit einem dynamischen Dashboard für Echtzeit-Handelseinblicke. Wir erläutern die gitterbasierte Martingale-Logik und die Risikomanagement-Funktionen. Wir begleiten auch die Backtests und den Einsatz für eine solide Performance.

In diesem Artikel optimieren wir unseren Wirtschaftskalender mit intelligenter Ereignisfilterung und gezielter Protokollierung für ein schnelleres, klareres Backtests im Live- und Offline-Modus. Wir rationalisieren die Ereignisverarbeitung und konzentrieren die Protokolle auf kritische Handels- und Dashboard-Ereignisse, um die Strategievisualisierung zu verbessern. Diese Verbesserungen ermöglichen ein nahtloses Testen und Verfeinern von nachrichtengesteuerten Handelsstrategien.

In diesem Artikel aktualisieren wir unser Handelsassistenten-Tool durch Hinzufügen von Drag-and-Drop-Funktionen und Hover-Effekten, um die Oberfläche intuitiver und reaktionsschneller zu gestalten. Wir verfeinern das Tool zur Validierung von Echtzeit-Auftrags-Setups, um präzise Handelskonfigurationen im Verhältnis zu den Marktpreisen sicherzustellen. Wir führen auch Backtests dieser Verbesserungen durch, um ihre Zuverlässigkeit zu bestätigen.

In diesem Artikel stellen wir die Entwicklung eines interaktiven Handelsassistenten in MQL5 vor, der die Platzierung schwebender Aufträge im Devisenhandel vereinfachen soll. Wir skizzieren das konzeptionelle Design und konzentrieren uns dabei auf eine nutzerfreundliche GUI für die visuelle Einstellung von Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auf dem Chart. Darüber hinaus wird die MQL5-Implementierung und der Backtest-Prozess detailliert beschrieben, um die Zuverlässigkeit des Tools zu gewährleisten und die Voraussetzungen für die fortgeschrittenen Funktionen in den vorhergehenden Teilen zu schaffen.

In diesem Artikel geht es um die Verwendung von Zyklen im Handel. Wir werden den Aufbau einer Handelsstrategie auf der Grundlage zyklischer Modelle in Betracht ziehen.

Dieser Artikel setzt die Reihe für Anfänger fort. Hier werden wir die grundlegenden Prinzipien der Entwicklung von Expert Advisors (EAs) diskutieren. Wir werden zwei EAs erstellen: der erste wird ohne Indikatoren handeln und schwebende Aufträge verwenden, der zweite wird auf dem Standard-MA-Indikator basieren und Handelsgeschäfte zum aktuellen Preis eröffnen. Hier gehe ich davon aus, dass Sie kein völliger Anfänger mehr sind und den Stoff aus den vorherigen Artikeln relativ gut beherrschen.

Der Artikel stellt eine Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus für das Training von neuronalen Feedforward-Netzen vor. Es wurde eine vergleichende Analyse der Leistung mit Algorithmen aus der scikit-learn Python-Bibliothek durchgeführt. Einfachere Lernmethoden wie Gradientenabstieg, Gradientenabstieg mit Momentum und stochastischer Gradientenabstieg werden vorläufig diskutiert.

Der Artikel untersucht die Möglichkeit, die Preisprognose auf der Grundlage der Analyse des Handelsvolumens zu verbessern, indem die Prinzipien der technischen Analyse mit der Architektur des neuronalen Netzes LSTM integriert werden. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung und Interpretation anomaler Volumina, die Verwendung von Clustern und die Erstellung von Merkmalen auf der Grundlage von Volumina und deren Definition im Rahmen des maschinellen Lernens gelegt.

Der Artikel implementiert einen schnellen Strategietester für maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Numba. Das ist 50 Mal schneller als der reine Python-Strategie-Tester. Der Autor empfiehlt die Verwendung dieser Bibliothek, um mathematische Berechnungen zu beschleunigen, insbesondere solche, die Schleifen beinhalten.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek für MQL5 vertraut machen. Der Artikel enthält einfache und anschauliche Beispiele für die Verwendung von ALGLIB zur Lösung von Optimierungsproblemen, die das Erlernen der Methoden so einfach wie möglich machen. Wir werden uns die Verbindung von Algorithmen wie BLEIC, L-BFGS und NS im Detail ansehen und sie zur Lösung eines einfachen Testproblems verwenden.

Dieser Artikel beschreibt den Aufbau eines adaptiven Expert Advisors (MarketRegimeEA) unter Verwendung des Regime-Detektors aus Teil 1. Er wechselt automatisch die Handelsstrategien und Risikoparameter für steigende, volatile oder Seitwärtsmärkte. Praktische Optimierung, Handhabung von Übergängen und ein Indikator für mehrere Zeitrahmen sind enthalten.

Dieser Artikel beschreibt die Erstellung eines MQL5-Systems zur Erkennung von Marktregimen unter Verwendung statistischer Methoden wie Autokorrelation und Volatilität. Es enthält Code für Klassen zur Klassifizierung von Trend-, Spannen- und Volatilitätsbedingungen sowie einen nutzerdefinierten Indikator.

Die Strategien des Opening Range Breakout (ORB) basieren auf der Idee, dass die erste Handelsspanne, die sich kurz nach der Markteröffnung bildet, wichtige Preisniveaus widerspiegelt, bei denen sich Käufer und Verkäufer auf einen Wert einigen. Durch die Identifizierung von Ausbrüchen über oder unter einer bestimmten Spanne können Händler von der Dynamik profitieren, die oft folgt, wenn die Marktrichtung klarer wird. In diesem Artikel werden wir drei ORB-Strategien untersuchen, die von der Concretum Group übernommen wurden.

In diesem Artikel automatisieren wir die Midnight Range Breakout mit Break of Structure Strategie in MQL5, indem wir den Code für die Breakout-Erkennung und die Handelsausführung detailliert beschreiben. Wir definieren präzise Risikoparameter für Einstieg, Stopp und Gewinn. Backtests und Optimierung sind für den praktischen Handel enthalten.

Dieses Thema konzentriert sich auf die Einbindung eines trainierten KI-Modells (z. B. eines Verstärkungslernmodells wie LSTM oder eines auf maschinellem Lernen basierenden Prognosemodells) in eine bestehende MQL5-Handelsstrategie.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Automatisierung des harmonischen Cypher-Musters in MQL5 und erläutern seine Erkennung und Visualisierung auf MetaTrader 5-Charts. Wir implementieren einen Expert Advisor, der Umkehrpunkte identifiziert, Fibonacci-basierte Muster validiert und Handelsgeschäfte mit klaren grafischen Kommentaren ausführt. Der Artikel schließt mit einer Anleitung zu den Backtests und zur Optimierung des Programms für einen effektiven Handel.

In diesem Artikel machen wir den ersten Schritt in die MQL5-Programmierung, auch für absolute Anfänger. Wir zeigen Ihnen, wie Sie bekannte Kerzenmuster in einen voll funktionsfähigen nutzerdefinierten Indikator verwandeln können. Kerzenmuster sind wertvoll, da sie reale Kursbewegungen widerspiegeln und Marktverschiebungen signalisieren. Anstatt die Charts manuell zu scannen - ein Ansatz, der fehleranfällig und ineffizient ist - werden wir besprechen, wie Sie den Prozess mit einem Indikator automatisieren können, der Muster für Sie identifiziert und kennzeichnet. Auf dem Weg dorthin werden wir uns mit Schlüsselkonzepten wie Indexierung, Zeitreihen, Average True Range (für Genauigkeit bei schwankender Marktvolatilität) und der Entwicklung einer nutzerdefinierten, wiederverwendbaren Bibliothek von Kerzen-Mustern für den Einsatz in zukünftigen Projekten beschäftigen.

In diesem Artikel bereiten wir unser MQL5-Handelssystem für Strategietests vor, indem wir Wirtschaftskalenderdaten als Ressource für nicht-live Analysen einbinden. Wir implementieren das Laden von Ereignissen und die Filterung nach Zeit, Währung und Auswirkung und validieren sie dann im Strategy Tester. Dies ermöglicht effektive Backtests von nachrichtengesteuerten Strategien.

Die von Nicolas Darvas entwickelte Darvas-Box-Breakout-Strategie ist ein technischer Handelsansatz, der potenzielle Kaufsignale erkennt, wenn der Kurs einer Aktie über einen festgelegten Bereich der „Box“ ansteigt, was auf eine starke Aufwärtsdynamik hindeutet. In diesem Artikel werden wir dieses Strategiekonzept als Beispiel anwenden, um drei fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens zu untersuchen. Dazu gehören die Verwendung eines maschinellen Lernmodells zur Generierung von Signalen anstelle von Handelsfiltern, die Verwendung von kontinuierlichen Signalen anstelle von diskreten Signalen und die Verwendung von Modellen, die auf verschiedenen Zeitrahmen trainiert wurden, um Handelsgeschäfte zu bestätigen.

In diesem Artikel stellen wir die Stapelstrategie des Handels (Trading-Layering) vor, die MACD- und RSI-Indikatoren mit statistischen Methoden kombiniert, um den dynamischen Handel in MQL5 zu automatisieren. Wir untersuchen die Architektur dieses kaskadierenden Ansatzes, erläutern seine Implementierung anhand wichtiger Codesegmente und geben dem Leser eine Anleitung für die Backtests, um die Leistung zu optimieren. Abschließend wird das Potenzial der Strategie hervorgehoben und die Voraussetzungen für weitere Verbesserungen im automatisierten Handel geschaffen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MQL5-Programmierung nutzen können, um Marktniveaus zu bestimmen und zwischen schwächeren und stärkeren Kursniveaus zu unterscheiden. Wir werden einen funktionierenden Support and Resistance Strength Indicator (SRSI) entwickeln.

In dieser Diskussion wird untersucht, wie man Echtzeit-Marktdaten und Handelskontoinformationen abruft, verschiedene Berechnungen durchführt und die Ergebnisse in einem nutzerdefinierten Panel anzeigt. Um dies zu erreichen, werden wir die Entwicklung der Klasse AnalyticsPanel vertiefen, die all diese Funktionen, einschließlich der Panel-Erstellung, kapselt. Dieser Aufwand ist Teil unserer kontinuierlichen Erweiterung des New Admin Panel EA, mit der wir fortschrittliche Funktionalitäten unter Verwendung modularer Designprinzipien und Best Practices für die Codeorganisation einführen.

Larry Connors ist ein renommierter Händler und Autor, der vor allem für seine Arbeit im Bereich des quantitativen Handels und für Strategien wie den 2-Perioden-RSI (RSI2) bekannt ist, der dabei hilft, kurzfristig überkaufte und überverkaufte Marktbedingungen zu erkennen. In diesem Artikel werden wir zunächst die Motivation für unsere Forschung erläutern, dann drei von Connors' berühmtesten Strategien in MQL5 nachbilden und sie auf den Intraday-Handel mit dem S&P 500 Index CFD anwenden.

In diesem Artikel automatisieren wir das Muster aus Kopf und Schultern in MQL5. Wir analysieren seine Architektur, implementieren einen EA, um ihn zu erkennen und zu handeln, und führen einen Backtest der Ergebnisse durch. Der Prozess offenbart einen praktischen Handelsalgorithmus, der noch verfeinert werden kann.

In diesem Artikel bauen wir ein MQL5-Handelssystem auf, das die Orderblock-Erkennung für den Handel des Smart Money automatisiert. Wir skizzieren die Regeln der Strategie, implementieren die Logik in MQL5 und integrieren das Risikomanagement für eine effektive Handelsausführung. Schließlich führen wir Backtests durch, um die Leistung des Systems zu bewerten und es für optimale Ergebnisse zu verfeinern.

Entdecken Sie praktische Techniken zur Optimierung der Speichernutzung in MQL5-Handelssystemen. Lernen Sie, effiziente, stabile und schnell arbeitende Expert Advisors und Indikatoren zu erstellen. Wir werden untersuchen, wie der Speicher in MQL5 wirklich funktioniert, die häufigsten Fallen, die Ihre Systeme verlangsamen oder zum Ausfall führen, und - was am wichtigsten ist - wie man sie beheben kann.