Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5
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.
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Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse
Alan Andrews ist einer der berühmtesten „Ausbilder“ der modernen Welt auf dem Gebiet des Handels. Seine „pitchfork“ (Heugabel) ist in fast allen modernen Kursanalyseprogrammen enthalten. Doch die meisten Händler nutzen nicht einmal einen Bruchteil der Möglichkeiten, die dieses Instrument bietet. Im Übrigen enthält der ursprüngliche Lehrgang von Andrews nicht nur eine Beschreibung der Heugabel (obwohl sie das Hauptwerkzeug bleibt), sondern auch einiger anderer nützlicher Konstruktionen. Der Artikel gibt einen Einblick in die wunderbaren Methoden der Chartanalyse, die Andrews in seinem ursprünglichen Kurs lehrte. Achtung, es wird viele Bilder geben.
Entwicklung einer DLL für eine Machbarkeitsstudie mit C++ Multi-Threading-Unterstützung für MetaTrader 5 unter Linux
Wir beginnen die Reise, um die Schritte und den Arbeitsablauf zu erforschen, wie man die Entwicklung für die MetaTrader 5 Plattform ausschließlich auf einem Linux-System basiert, in dem das Endprodukt nahtlos sowohl auf Windows- als auch auf Linux-Systemen funktioniert. Wir werden Wine und Mingw kennenlernen; beides sind die wichtigsten Werkzeuge für die plattformübergreifende Entwicklung. Vor allem Mingw für seine Threading-Implementierungen (POSIX und Win32), die wir bei der Auswahl der Software berücksichtigen müssen. Anschließend erstellen wir eine Proof-of-Concept-DLL und verwenden sie in MQL5-Code, um schließlich die Leistung der beiden Threading-Implementierungen zu vergleichen. Alles als eine Grundlage, die Sie selbst weiter ausbauen können. Nach der Lektüre dieses Artikels sollten Sie mit der Erstellung von MT-bezogenen Tools unter Linux vertraut sein.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 02): Logistische Regression
Die Klassifizierung von Daten ist für einen Algo-Händler und einen Programmierer von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden wir uns auf einen logistischen Klassifizierungsalgorithmus konzentrieren, der uns wahrscheinlich helfen kann, die Ja- oder Nein-Stimmen, die Höhen und Tiefen, Käufe und Verkäufe zu identifizieren.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 01): Regressionsanalyse
Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Dies legt eindeutig einen hohen Stellenwert auf die Zeit des Händlers und die Notwendigkeit, Fehler zu vermeiden. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte. Warum? Denn der Händler spart nicht nur Zeit, indem er seine neuen Ideen mit dem MQL5-Assistenten zusammenstellt, und reduziert Fehler durch doppelte Codierung erheblich. Er ist letztendlich so eingestellt, dass er seine Energie auf die wenigen kritischen Bereiche seiner Handelsphilosophie konzentriert.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 36): Direkter Python-Zugang zu MetaTrader 5 Market Streams freischalten
Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihres MetaTrader 5 Terminals aus, indem Sie das datenwissenschaftliche Ökosystem von Python und die offizielle MetaTrader 5 Client-Bibliothek nutzen. Dieser Artikel zeigt, wie man Live-Tick- und Minutenbalken-Daten direkt in den Parquet-Speicher authentifiziert und streamt, mit Ta und Prophet ein ausgefeiltes Feature-Engineering durchführt und ein zeitabhängiges Gradient-Boosting-Modell trainiert. Anschließend setzen wir einen leichtgewichtigen Flask-Dienst ein, um Handelssignale in Echtzeit zu liefern. Egal, ob Sie ein hybrides Quant-Framework aufbauen oder Ihren EA mit maschinellem Lernen erweitern, Sie erhalten eine robuste Ende-zu-Ende-Pipeline für den datengesteuerten algorithmischen Handel an die Hand.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren
Der Artikel setzt die Entwicklung von Objektklassen für die Indikatoren und deren Kollektionen fort. Für jedes Indikatorobjekt erstellen wir seine Beschreibung und die richtige Kollektionsklasse für die fehlerfreie Speicherung und das Abrufen von Indikatorobjekten aus der Kollektionsliste.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 1): Die bereitgestellte Hardware und Umgebung
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Handelsstrategie auf der Grundlage des verbesserten Indikators zur Erkennung des Kerzenmusters von Doji
Der Metabar-Indikator erkennt mehr Kerzen als der herkömmliche Indikator. Prüfen wir, ob dies einen echten Nutzen für den automatisierten Handel bringt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 30): Genetische Algorithmen
Heute möchte ich Ihnen eine etwas andere Lernmethode vorstellen. Wir können sagen, dass sie von Darwins Evolutionstheorie entlehnt ist. Sie ist wahrscheinlich weniger kontrollierbar als die zuvor besprochenen Methoden, aber sie ermöglicht die Ausbildung nicht-differenzierbarer Modelle.
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.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 52): Plattformübergreifende Eigenschaft für Standardindikatoren mit einem Puffer für mehrere Symbole und Perioden
In diesem Artikel wird das Erstellen des Standardindikators Akkumulation/Distribution mehrere Symbole und Perioden behandelt. Wir verbessern die Bibliotheksklassen in Bezug auf die Indikatoren ein wenig, damit die für die veraltete Plattform MetaTrader 4 entwickelten Programme, die auf dieser Bibliothek basieren, beim Umstieg auf MetaTrader 5 normal funktionieren können.
Entwicklung fortschrittlicher ICT-Handelssysteme: Implementierung von Orderblöcken in einem Indikator
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Indikator erstellen, der die Abschwächung von Orderblöcken erkennt, zeichnet und Alarm schlägt. Wir werden auch einen detaillierten Blick darauf werfen, wie man diese Blöcke auf dem Chart identifiziert, genaue Alarme setzt und ihre Position mit Hilfe von Rechtecken visualisiert, um die Preisaktion besser zu verstehen. Dieser Indikator ist ein wichtiges Instrument für Händler, die den Smart Money Concepts und der Inner Circle Trader-Methode folgen.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 51): Zusammengesetzte Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
Der Artikel vervollständigt die Entwicklung von Objekten der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden. Anhand des Standardindikators Ichimoku Kinko Hyo analysieren wir beispielsweise die Erstellung von zusammengesetzten, nutzerdefinierten Indikatoren, die über gezeichnete Hilfspuffer zur Anzeige von Daten auf dem Chart verfügen.
Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 06): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (II)
In meinem letzten Artikel habe ich Ihnen gezeigt, wie man einen Chart Trade mit MetaTrader 5 Objekten erstellt und so die Plattform in ein RAD-System verwandelt. Das System funktioniert sehr gut, und sicher haben viele der Leser über die Erstellung einer Bibliothek nachgedacht, die es ermöglichen würde, die Funktionsweise des vorgeschlagenen Systems zu erweitern. Auf dieser Grundlage wäre es möglich, einen intuitiveren Expert Advisor mit einer schöneren und einfacher zu bedienenden Oberfläche zu entwickeln.
MQL5 Trading Tools (Teil 20): Grafiken auf Zeichenflächen mit statistischer Korrelations- und linearer Regressionsanalyse
In diesem Artikel erstellen wir in MQL5 ein canvasbasiertes grafisches Tool für statistische Korrelations- und lineare Regressionsanalysen zwischen zwei Symbolen, das sich per Drag & Drop verschieben und in der Größe anpassen lässt. Wir nutzen ALGLIB für Regressionsberechnungen, dynamische Achsenbeschriftungen, Datenpunkte und ein Statistikfeld, in dem Steigung, Achsenabschnitt, Korrelation und R-Quadrat angezeigt werden. Diese interaktive Visualisierung liefert wertvolle Erkenntnisse für Pair-Trading-Strategien und bietet anpassbare Designs, Rahmen sowie Echtzeit-Aktualisierungen bei neuen Bars.
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA
In diesem Artikel wird die klassische Rasterstrategie untersucht, ihre Automatisierung mit einem Expert Advisor in MQL5 detailliert beschrieben und die ersten Backtest-Ergebnisse analysiert. Wir haben die Notwendigkeit einer hohen Haltekapazität für die Strategie hervorgehoben und Pläne für die Optimierung von Schlüsselparametern wie Abstand, TakeProfit und Losgrößen in zukünftigen Ausgaben skizziert. Die Reihe zielt darauf ab, die Effizienz der Handelsstrategien und die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Marktbedingungen zu verbessern.
MQL5-Integration: Python
Python ist eine bekannte und beliebte Programmiersprache mit vielen Funktionen, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Python ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das auch beim Handel nützlich sein kann. MQL5 ermöglicht es uns, diese leistungsstarke Sprache als Integration zu nutzen, um unsere Ziele effektiv zu erreichen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Python in MQL5 integrieren und verwenden können, nachdem Sie einige grundlegende Informationen über Python gelernt haben.
Verbessern Sie Ihre Handelscharts durch interaktiven GUI's in MQL5 (Teil II): Ein bewegliches GUI (II)
Erschließen Sie das Potenzial der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien und Dienstprogrammen mit unserer ausführlichen Anleitung zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in die grundlegenden Prinzipien der objektorientierten Programmierung und entdecken Sie, wie Sie mit Leichtigkeit und Effizienz einzelne oder mehrere bewegliche GUIs auf demselben Diagramm entwerfen und implementieren können.
Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)
In diesem Artikel werden wir das gesamte Wissen aus dieser Serie in die Praxis umsetzen. Wir werden endlich ein 100%ig automatisiertes und funktionierendes System aufbauen. Aber vorher müssen wir noch ein letztes Detail klären.
Wie man einen nutzerdefinierten Donchian Channel Indikator mit MQL5 erstellt
Es gibt viele technische Hilfsmittel, die zur Visualisierung eines die Kurse umgebenden Kanals verwendet werden können. Eines dieser Hilfsmittel ist der Donchian Channel Indikator. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Donchian Channel Indikator erstellen und wie Sie ihn als nutzerdefinierten Indikator mit EA handeln können.
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.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 1): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Positionsverwaltung
Lernen Sie, wie Sie ein Entwickler-Toolkit für die Verwaltung verschiedener Positionsoperationen mit MQL5 erstellen können. In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie eine Funktionsbibliothek (ex5) erstellen können, die einfache bis fortgeschrittene Positionsverwaltungsoperationen durchführt, einschließlich der automatischen Behandlung und Meldung der verschiedenen Fehler, die bei der Bearbeitung von Positionsverwaltungsaufgaben mit MQL5 auftreten.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 2): Beispiel für den Einsatz in einer Umgebung
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 20): Neues Auftragssystem (III)
Wir arbeiten weiter an der Umsetzung des neuen Auftragssystems. Die Erstellung eines solchen Systems erfordert eine gute Beherrschung von MQL5 sowie ein Verständnis dafür, wie die MetaTrader 5-Plattform tatsächlich funktioniert und welche Ressourcen sie bietet.
MQL5 Market - Ergebnisse für Q2/2013
MQL5 Market, bereits seit 18 Monaten erfolgreich, ist zum größten Platz für Handelsstrategien und technische Indikatoren für Händler geworden. Dort findet man ca. 800 Handels-Anwendungen von 350 Entwicklern aus der ganzen Welt. Viele Händler haben bereits mehr als 100.000 Handelsprogramme gekauft und auf ihre MetaTrader 5 Terminals heruntergeladen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 44): Aufbau eines VWMA Crossover Signal EA in MQL5
In diesem Artikel wird ein VWMA-Crossover-Signal für den MetaTrader 5 vorgestellt, das Händlern helfen soll, potenzielle Aufwärts- und Abwärtsbewegungen zu erkennen, indem es Preisbewegungen mit dem Handelsvolumen kombiniert. Der EA generiert klare Kauf- und Verkaufssignale direkt auf dem Chart, verfügt über ein informatives Panel und lässt sich vollständig an den Nutzer anpassen, was ihn zu einer praktischen Ergänzung Ihrer Handelsstrategie macht.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 26): Der Zukunft entgegen (I)
Heute werden wir unser Auftragssystem auf die nächste Stufe bringen. Aber vorher müssen wir noch einige Probleme lösen. Jetzt haben wir einige Fragen, die sich darauf beziehen, wie wir arbeiten wollen und welche Dinge wir während des Handelstages tun.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 29): Die sprechende Plattform
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MetaTrader 5-Plattform zum Sprechen bringen. Wie wäre es, wenn wir den EA unterhaltsamer gestalten? Der Handel an den Finanzmärkten ist oft zu langweilig und eintönig, aber wir können diesen Job weniger anstrengend machen. Bitte beachten Sie, dass dieses Projekt für Menschen mit Suchtneigung gefährlich sein kann. Aber im Allgemeinen macht es die Dinge einfach weniger langweilig.
Formulierung von dynamischen Multi-Pair EA (Teil 5): Scalping vs. Swing Handelsansätze
Dieser Teil befasst sich mit der Entwicklung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors, der in der Lage ist, sich zwischen den Modi Scalping und Swing Trading anzupassen. Sie deckt die strukturellen und algorithmischen Unterschiede bei der Signalerzeugung, der Handelsausführung und dem Risikomanagement ab und ermöglicht es dem EA, Strategien auf der Grundlage des Marktverhaltens und der Nutzereingaben intelligent zu wechseln.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 22): Neues Auftragssystems (V)
Heute werden wir die Entwicklung des neuen Auftragssystems fortsetzen. Es ist nicht einfach, ein neues System einzuführen, da wir häufig auf Probleme stoßen, die den Prozess erheblich erschweren. Wenn diese Probleme auftreten, müssen wir innehalten und die Richtung, in die wir uns bewegen, neu analysieren.
Wie man ein zyklusbasiertes Handelssystem aufbaut und optimiert (Detrended Price Oscillator – DPO)
Dieser Artikel erklärt, wie man ein Handelssystem mit dem Detrended Price Oscillator (DPO) in MQL5 entwickelt und optimiert. Er umreißt die Kernlogik des Indikators und zeigt, wie er kurzfristige Zyklen erkennt, indem er langfristige Trends herausfiltert. Anhand einer Reihe von Schritt-für-Schritt-Beispielen und einfachen Strategien lernen die Leser, wie man den Code erstellt, Ein- und Ausstiegssignale definiert und Backtests durchführt. Schließlich werden praktische Optimierungsmethoden vorgestellt, um die Leistung zu verbessern und das System an die sich ändernden Marktbedingungen anzupassen.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 63): Markttiefe und deren abstrakte Anforderungsklasse
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit der Markttiefe (Depth of Market, DOM) beginnen. Ich werde auch die Klasse des abstrakten Objekts der Markttiefe und seine Nachkommen erstellen.
Das Preisbewegungsmodell und seine wichtigsten Aspekte. (Teil 3): Berechnung der optimalen Parameter des Börsenhandels
Im Rahmen des vom Autor entwickelten technischen Ansatzes, der auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basiert, werden die Bedingungen für die Eröffnung einer profitablen Position gefunden und die optimalen (gewinnmaximierenden) Take-Profit- und Stop-Loss-Werte berechnet.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 04): Vorhersage des aktuellen Börsenkrachs
In diesem Artikel werde ich versuchen, unser logistisches Modell zu verwenden, um den Börsencrash auf der Grundlage der Fundamentaldaten der US-Wirtschaft vorherzusagen. NETFLIX und APPLE sind die Aktien, auf die wir uns konzentrieren werden, wobei wir die früheren Börsencrashs von 2019 und 2020 nutzen werden, um zu sehen, wie unser Modell in der aktuellen Krise abschneiden wird.
Testen und Optimieren von Strategien für binäre Optionen in MetaTrader 5
In diesem Artikel werde ich Strategien für binäre Optionen in MetaTrader 5 überprüfen und optimieren.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 13): Aufbau eines Kopf-Schulter-Handelsalgorithmus
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.
Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 04): Weiterentwicklung zum Expert Advisor
In meinen früheren Artikeln habe ich erklärt, wie man einen Indikator mit mehreren Unterfenstern erstellt, was bei der Verwendung von nutzerdefinierten Indikatoren interessant wird. Dieses Mal werden wir sehen, wie man mehrere Fenster einem Expert Advisor hinzufügen kann.
Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 3): Hinzufügen von Symbolpräfixen und/oder -suffixen und der Handelszeiten
Mehrere Handelskollegen schickten E-Mails oder äußerten sich dazu, wie man diesen Multi-Currency EA bei Brokern mit Symbolnamen mit Präfixen und/oder Suffixen verwenden kann, und auch dazu, wie man Handelszeitzonen oder Handelszeitsitzungen bei diesem Multi-Currency EA implementiert.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 17): Reduzierung der Dimensionalität
In diesem Teil setzen wir die Diskussion über die Modelle der Künstlichen Intelligenz fort. Wir untersuchen vor allem Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Wir haben bereits einen der Clustering-Algorithmen besprochen. In diesem Artikel stelle ich eine Variante zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Dimensionsreduktion vor.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 50): Soft Actor-Critic (Modelloptimierung)
Im vorigen Artikel haben wir den Algorithmus Soft Actor-Critic (Akteur-Kritiker) implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Hier werden wir das zuvor erstellte Modell optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.