Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

icon

Lesen Sie Artikel über Handelssysteme, in denen unterschiedlichste Ideen vorgestellt sind. Sie erfahren, wie man   statistische Methoden und Muster auf japanischen Kerzen verwendet, wie man Signale filtern kann und wofür man Semaphor-Indikatoren braucht.

Mit dem Meister MQL5 lernen Sie, wie man einen Roboter ohne Programmieren zur schnellen Überprüfung von Handelsideen erstellen kann sowie was genetische Algorithmen sind.

Neuer Artikel
letzte | beste
preview
Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen

Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen

In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir Expert Advisors erstellen können, die in der Lage sind, Handelsstrategien auf der Grundlage der vorherrschenden Marktbedingungen eigenständig auszuwählen und zu ändern. Wir werden etwas über Markov-Ketten lernen und wie sie algorithmischen Händler helfen können.
preview
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 7): Verfeinerung unseres Modells für die EA-Entwicklung

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 7): Verfeinerung unseres Modells für die EA-Entwicklung

In diesem Artikel werden wir uns mit der detaillierten Vorbereitung unseres Indikators für die Entwicklung von Expert Advisor (EA) befassen. Unsere Diskussion wird weitere Verfeinerungen der aktuellen Version des Indikators umfassen, um seine Genauigkeit und Funktionsweise zu verbessern. Außerdem werden wir neue Funktionen einführen, die Ausstiegspunkte markieren und damit eine Einschränkung der Vorgängerversion beheben, die nur Einstiegspunkte kennzeichnete.
preview
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 87): Zeitreihen-Patching

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 87): Zeitreihen-Patching

Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen.
preview
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 9): Sammeln von Optimierungsergebnissen für einzelne Handelsstrategie-Instanzen

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 9): Sammeln von Optimierungsergebnissen für einzelne Handelsstrategie-Instanzen

Schauen wir uns die wichtigsten Phasen der EA-Entwicklung an. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, eine einzelne Instanz der entwickelten Handelsstrategie zu optimieren. Versuchen wir, alle notwendigen Informationen über die Testergebnisse während der Optimierung an einem Ort zu sammeln.
preview
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 86): U-förmiger Transformator

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 86): U-förmiger Transformator

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für die Zeitreihenprognose. In diesem Artikel werden wir eine andere Methode besprechen: den U-förmigen Transformator.
preview
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 85): Multivariate Zeitreihenvorhersage

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 85): Multivariate Zeitreihenvorhersage

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint.
preview
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 84): Umkehrbare Normalisierung (RevIN)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 84): Umkehrbare Normalisierung (RevIN)

Wir wissen bereits, dass die Vorverarbeitung der Eingabedaten eine wichtige Rolle für die Stabilität der Modellbildung spielt. Für die Online-Verarbeitung von „rohen“ Eingabedaten verwenden wir häufig eine Batch-Normalisierungsschicht. Aber manchmal brauchen wir ein umgekehrtes Verfahren. In diesem Artikel wird einer der möglichen Ansätze zur Lösung dieses Problems erörtert.
preview
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 8): Belastungstest und Handhabung eines neuen Balkens

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 8): Belastungstest und Handhabung eines neuen Balkens

Im weiteren Verlauf haben wir immer mehr gleichzeitig laufende Instanzen von Handelsstrategien in einem EA verwendet. Versuchen wir herauszufinden, wie viele Instanzen wir erreichen können, bevor wir an Ressourcengrenzen stoßen.
preview
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 83): Der „Conformer“-Algorithmus für räumlich-zeitliche kontinuierliche Aufmerksamkeitstransformation

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 83): Der „Conformer“-Algorithmus für räumlich-zeitliche kontinuierliche Aufmerksamkeitstransformation

In diesem Artikel wird der Conformer-Algorithmus vorgestellt, der ursprünglich für die Wettervorhersage entwickelt wurde, die in Bezug auf Variabilität und Launenhaftigkeit mit den Finanzmärkten verglichen werden kann. Conformer ist eine komplexe Methode. Es kombiniert die Vorteile von Aufmerksamkeitsmodellen und gewöhnlichen Differentialgleichungen.
preview
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 82): Modelle für gewöhnliche Differentialgleichungen (NeuralODE)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 82): Modelle für gewöhnliche Differentialgleichungen (NeuralODE)

In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen.
preview
Zeitreihen-Clustering für kausales Schlussfolgern

Zeitreihen-Clustering für kausales Schlussfolgern

Clustering-Algorithmen beim maschinellen Lernen sind wichtige unüberwachte Lernalgorithmen, die die ursprünglichen Daten in Gruppen mit ähnlichen Beobachtungen unterteilen können. Anhand dieser Gruppen können Sie den Markt für ein bestimmtes Cluster analysieren, anhand neuer Daten nach den stabilsten Clustern suchen und kausale Schlüsse ziehen. In dem Artikel wird eine originelle Methode für das Clustering von Zeitreihen in Python vorgeschlagen.
preview
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 45): Chart Trade Projekt (IV)

Entwicklung eines Replay Systems (Teil 45): Chart Trade Projekt (IV)

Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.
preview
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 44): Chart Trade Projekt (III)

Entwicklung eines Replay Systems (Teil 44): Chart Trade Projekt (III)

Im vorherigen Artikel habe ich erklärt, wie Sie Vorlagedaten zur Verwendung in OBJ_CHART manipulieren können. In diesem Artikel habe ich das Thema nur umrissen, ohne auf Einzelheiten einzugehen, da die Arbeit in dieser Version sehr vereinfacht war. Dies geschah, um die Erklärung des Inhalts zu erleichtern, denn trotz der scheinbaren Einfachheit vieler Dinge waren einige davon nicht so offensichtlich, und ohne das Verständnis des einfachsten und grundlegendsten Teils wäre man nicht in der Lage, das gesamte Bild wirklich zu verstehen.
preview
Entwicklung eines Expert Advisors (EA) auf Basis der Consolidation Range Breakout Strategie in MQL5

Entwicklung eines Expert Advisors (EA) auf Basis der Consolidation Range Breakout Strategie in MQL5

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Erstellung eines Expert Advisors (EA), der Kursausbrüche nach Konsolidierungsphasen ausnutzt. Durch die Identifizierung von Konsolidierungsbereichen und die Festlegung von Ausbruchsniveaus können Händler ihre Handelsentscheidungen auf der Grundlage dieser Strategie automatisieren. Der Expert Advisor zielt darauf ab, klare Einstiegs- und Ausstiegspunkte zu bieten und gleichzeitig falsche Ausbrüche zu vermeiden.
preview
Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)

Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II)

Dieser Artikel behandelt häufige Anfängerfragen aus MQL5-Foren und zeigt praktische Lösungen auf. Lernen Sie, grundlegende Aufgaben wie Kaufen und Verkaufen, die Kursabfrage der Kerzen und die Verwaltung automatisierter Handelsaspekte wie Handelslimits, Handelszeiträume und Gewinn-/Verlustschwellen durchzuführen. Erhalten Sie eine schrittweise Anleitung, um Ihr Verständnis und Ihre Implementierung dieser Konzepte in MQL5 zu verbessern.
preview
Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 2): Hinzufügen von Steuerelementen und Reaktionsfähigkeit

Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 2): Hinzufügen von Steuerelementen und Reaktionsfähigkeit

Die Erweiterung des MQL5-GUI-Panels um dynamische Funktionen kann die Handelserfahrung für die Nutzer erheblich verbessern. Durch die Einbindung interaktiver Elemente, Hover-Effekte und Datenaktualisierungen in Echtzeit wird das Panel zu einem leistungsstarken Werkzeug für moderne Händler.
preview
Handelsstrategie kaskadierender Aufträge basierend auf EMA Crossovers für MetaTrader 5

Handelsstrategie kaskadierender Aufträge basierend auf EMA Crossovers für MetaTrader 5

Der Artikel demonstriert einen automatisierten Algorithmus, der auf dem Kreuzen von EMAs für MetaTrader 5 basiert. Detaillierte Informationen zu allen Aspekten der Demonstration eines Expert Advisors in MQL5 und dem Testen in MetaTrader 5 - von der Analyse des Preisbereichsverhaltens bis zum Risikomanagement.
preview
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 6): Alles in einem integrieren

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 6): Alles in einem integrieren

Eine große Herausforderung ist die Verwaltung mehrerer Chartfenster desselben Paares, in denen das gleiche Programm mit unterschiedlichen Funktionen läuft. Lassen Sie uns besprechen, wie Sie mehrere Integrationen in einem Hauptprogramm zusammenfassen können. Darüber hinaus werden wir Einblicke in die Konfiguration des Programms für den Druck in ein Journal und die Kommentierung der erfolgreichen Signalübertragung auf der Chartschnittstelle geben. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel, der eine Fortsetzung der Artikelserie ist.
preview
SP500 Handelsstrategie in MQL5 für Anfänger

SP500 Handelsstrategie in MQL5 für Anfänger

Entdecken Sie, wie Sie MQL5 nutzen können, um den S&P 500 mit Präzision zu prognostizieren, indem Sie die klassische technische Analyse für zusätzliche Stabilität einbeziehen und Algorithmen mit bewährten Prinzipien für robuste Markteinblicke kombinieren.
preview
Wie man Smart Money Concepts (SMC) in Verbindung mit dem RSI-Indikator in einen EA integriert

Wie man Smart Money Concepts (SMC) in Verbindung mit dem RSI-Indikator in einen EA integriert

Smart Money Concept (Break Of Structure) in Verbindung mit dem RSI-Indikator, um fundierte automatisierte Handelsentscheidungen auf der Grundlage der Marktstruktur zu treffen.
preview
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 27): Gleitende Durchschnitte und der Anstellwinkel (Angle of Attack)

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 27): Gleitende Durchschnitte und der Anstellwinkel (Angle of Attack)

Der Anstellwinkel oder engl. „Angle of Attack“ ist eine oft zitierte Kennzahl, deren Steilheit stark mit der Stärke eines vorherrschenden Trends korreliert. Wir sehen uns an, wie es allgemein verwendet und verstanden wird, und untersuchen, ob es Änderungen gibt, die in der Art und Weise, wie es gemessen wird, zum Nutzen eines Handelssystems, das es verwendet, eingeführt werden könnten.
preview
Sentiment-Analyse und Deep Learning für den Handel mit EA und Backtesting mit Python

Sentiment-Analyse und Deep Learning für den Handel mit EA und Backtesting mit Python

In diesem Artikel werden wir die Sentiment-Analyse und ONNX-Modelle mit Python vorstellen, die in einem EA verwendet werden können. Ein Skript führt ein trainiertes ONNX-Modell aus TensorFlow für Deep Learning-Vorhersagen aus, während ein anderes Nachrichtenschlagzeilen abruft und die Stimmung mithilfe von KI quantifiziert.
preview
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 26): Gleitende Durchschnitte und der Hurst-Exponent

MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 26): Gleitende Durchschnitte und der Hurst-Exponent

Der Hurst-Exponent ist ein Maß dafür, wie stark eine Zeitreihe auf lange Sicht autokorreliert. Es wird davon ausgegangen, dass sie die langfristigen Eigenschaften einer Zeitreihe erfasst und daher in der Zeitreihenanalyse auch außerhalb von wirtschaftlichen/finanziellen Zeitreihen eine gewisse Bedeutung hat. Wir konzentrieren uns jedoch auf den potenziellen Nutzen für Händler, indem wir untersuchen, wie diese Metrik mit gleitenden Durchschnitten gepaart werden kann, um ein potenziell robustes Signal zu bilden.
preview
Erstellen eines täglichen Drawdown-Limits EA in MQL5

Erstellen eines täglichen Drawdown-Limits EA in MQL5

Der Artikel beschreibt detailliert, wie die Erstellung eines Expert Advisors (EA) auf der Grundlage des Handelsalgorithmus umgesetzt werden kann. Dies hilft, das System im MQL5 zu automatisieren und die Kontrolle über den Daily Drawdown zu übernehmen.
preview
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 7): Auswahl einer Gruppe auf der Grundlage der Vorwärtsperiode

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 7): Auswahl einer Gruppe auf der Grundlage der Vorwärtsperiode

Zuvor haben wir die Auswahl einer Gruppe von Handelsstrategie-Instanzen mit dem Ziel, die Ergebnisse ihrer gemeinsamen Operation zu verbessern, nur für den gleichen Zeitraum bewertet, in dem die Optimierung der einzelnen Instanzen durchgeführt wurde. Mal sehen, was in der Vorwärtsperiode passiert.
preview
Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten

Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten

Stellen Sie sich vor, dass Sie Daten verwenden können, die nicht im MetaTrader zu finden sind, sondern nur von Indikatoren der Preisanalyse und der technischen Analyse stammen. Stellen Sie sich nun vor, dass Sie auf Daten zugreifen können, die Ihre Handelskraft um ein Vielfaches erhöhen. Sie können die Leistung der MetaTrader-Software vervielfachen, wenn Sie den Output anderer Software, Makro-Analysemethoden und hochentwickelte Tools über die ​API-Daten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie APIs nutzen können und stellen Ihnen nützliche und wertvolle API-Datendienste vor.
preview
Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 1): Erstellen des Panels

Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 1): Erstellen des Panels

In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte bei der Erstellung und Implementierung einer grafischen Nutzeroberfläche (GUI) mit MetaQuotes Language 5 (MQL5) erläutert. Nutzerdefinierte Utility-Panels verbessern die Nutzerinteraktion beim Handel, indem sie gängige Aufgaben vereinfachen und wichtige Handelsinformationen visualisieren. Durch die Erstellung nutzerdefinierter Panels können Händler ihre Arbeitsabläufe straffen und bei Handelsgeschäften Zeit sparen.
preview
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 25): Multi-Timeframe-Tests und -Handel

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 25): Multi-Timeframe-Tests und -Handel

Strategien, die auf mehreren Zeitrahmen (Multi-Timeframe) basieren, können aufgrund der in den Assembly-Klassen verwendeten MQL5-Code-Architektur standardmäßig nicht in den vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden. In einer Fallstudie mit dem quadratischen gleitenden Durchschnitt untersuchen wir, wie sich diese Einschränkung bei Strategien, die mehrere Zeitrahmen nutzen wollen, umgehen lässt.
preview
Verwendung des Algorithmus PatchTST für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Kursentwicklung in den nächsten 24 Stunden

Verwendung des Algorithmus PatchTST für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Kursentwicklung in den nächsten 24 Stunden

In diesem Artikel wenden wir einen relativ komplexen Algorithmus eines neuronalen Netzes aus dem Jahr 2023 namens PatchTST zur Vorhersage der Kursentwicklung der nächsten 24 Stunden an. Wir werden das offizielle Repository verwenden, geringfügige Änderungen vornehmen, ein Modell für EURUSD trainieren und es zur Erstellung von Zukunftsprognosen sowohl in Python als auch in MQL5 anwenden.
preview
Neuinterpretation klassischer Strategien in Python: Das Kreuzen von MAs

Neuinterpretation klassischer Strategien in Python: Das Kreuzen von MAs

In diesem Artikel wird die klassische Kreuzungsstrategie von gleitenden Durchschnitten erneut untersucht, um ihre aktuelle Wirksamkeit zu bewerten. Angesichts der langen Zeit, die seit ihrer Einführung vergangen ist, untersuchen wir die potenziellen Verbesserungen, die KI für diese traditionelle Handelsstrategie bringen kann. Durch den Einsatz von KI-Techniken wollen wir fortschrittliche Vorhersagefähigkeiten nutzen, um Einstiegs- und Ausstiegspunkte für den Handel zu optimieren, sich an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen und die Gesamtperformance im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen zu verbessern.
preview
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)

Dieser Teil der Artikelserie ist der Integration von WhatsApp mit MetaTrader 5 für Benachrichtigungen gewidmet. Zum besseren Verständnis haben wir ein Flussdiagramm beigefügt und werden die Bedeutung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Integration erörtern. Der Hauptzweck von Indikatoren besteht darin, die Analyse durch Automatisierung zu vereinfachen, und sie sollten Benachrichtigungsmethoden enthalten, um Nutzer zu alarmieren, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Erfahren Sie mehr in diesem Artikel.
preview
Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten

Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten

Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Handelsroboters: Ein detaillierter Leitfaden. Der erste Artikel in dieser Reihe befasst sich mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten und Merkmalen. Das Projekt wird unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Bibliotheken sowie der Plattform MetaTrader 5 umgesetzt.
preview
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 6): Automatisieren der Auswahl einer Instanzgruppe

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 6): Automatisieren der Auswahl einer Instanzgruppe

Nach der Optimierung der Handelsstrategie erhalten wir eine Reihe von Parametern. Wir können sie verwenden, um mehrere Instanzen von Handelsstrategien zu erstellen, die in einem EA kombiniert werden. Früher haben wir das manuell gemacht. Hier werden wir versuchen, diesen Prozess zu automatisieren.
preview
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 81): Kontextgesteuerte Bewegungsanalyse (CCMR)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 81): Kontextgesteuerte Bewegungsanalyse (CCMR)

In früheren Arbeiten haben wir immer den aktuellen Zustand der Umwelt bewertet. Gleichzeitig blieb die Dynamik der Veränderungen bei den Indikatoren immer „hinter den Kulissen“. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, mit dem Sie die direkte Veränderung der Daten zwischen 2 aufeinanderfolgenden Umweltzuständen bewerten können.
preview
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)

In diesem Artikel werde ich mich mit dem GTGAN-Algorithmus vertraut machen, der im Januar 2024 eingeführt wurde, um komplexe Probleme der Generierung von Architekturlayouts mit Graphenbeschränkungen zu lösen.
preview
Praktische Entwicklung von Handelsstrategien

Praktische Entwicklung von Handelsstrategien

In diesem Artikel werden wir versuchen, unsere eigene Handelsstrategie zu entwickeln. Jede Handelsstrategie muss auf einer Art statistischem Vorteil beruhen. Außerdem sollte dieser Vorteil noch lange Zeit bestehen.
preview
Risikomanager für den manuellen Handel

Risikomanager für den manuellen Handel

In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie man eine Risikomanager-Klasse für den manuellen Handel von Grund auf schreibt. Diese Klasse kann auch als Basisklasse für die Vererbung durch algorithmische Händler verwendet werden, die automatisierte Programme einsetzen.
preview
Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 5): Variable Positionsgrößen

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 5): Variable Positionsgrößen

In den vorangegangenen Teilen konnte der in Entwicklung befindliche Expert Advisor (EA) nur eine feste Positionsgröße für den Handel verwenden. Dies ist für Testzwecke akzeptabel, aber für den Handel mit einem echten Konto nicht ratsam. Lassen Sie uns den Handel mit variablen Positionsgrößen ermöglichen.
preview
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 43): Chart Trader Projekt (II)

Entwicklung eines Replay Systems (Teil 43): Chart Trader Projekt (II)

Die meisten Menschen, die programmieren lernen wollen oder davon träumen, haben eigentlich keine Ahnung, was sie da tun. Ihre Tätigkeit besteht darin, dass sie versuchen, Dinge auf eine bestimmte Art und Weise zu schaffen. Bei der Programmierung geht es jedoch nicht darum, geeignete Lösungen zu finden. Auf diese Weise können mehr Probleme als Lösungen entstehen. Hier werden wir etwas Fortgeschritteneres und daher etwas anderes machen.
preview
Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 42): Chart Trader Projekt (I)

Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 42): Chart Trader Projekt (I)

Lassen Sie uns etwas Interessanteres schaffen. Ich möchte die Überraschung nicht verderben, also folgen Sie dem Artikel, um ein besseres Verständnis zu erhalten. Gleich zu Beginn dieser Serie über die Entwicklung des Replay/Simulator-Systems habe ich gesagt, dass die MetaTrader 5-Plattform sowohl in dem von uns entwickelten System als auch auf dem realen Markt auf die gleiche Weise verwendet werden soll. Es ist wichtig, dass dies richtig gemacht wird. Niemand möchte trainieren und lernen, mit einem Werkzeug zu kämpfen, während er während des Kampfes ein anderes nutzen muss.