Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor in MQL5 für die Asian Breakout Strategy, indem wir das Hoch und das Tief der Sitzung berechnen und die Trendfilterung mit einem gleitenden Durchschnitt anwenden. Wir implementieren ein dynamisches Objekt-Styling, nutzerdefinierte Zeitangaben und ein robustes Risikomanagement. Schließlich demonstrieren wir Techniken für Backtests und Optimierung zur Verfeinerung des Programms.

Wir werden weiterhin ein System für die Arbeit auf dem FOREX-Markt aufbauen. Um dieses Problem zu lösen, müssen wir zuerst das Laden der Ticks deklarieren, bevor wir die vorherigen Balken laden. Dies löst zwar das Problem, zwingt den Nutzer aber gleichzeitig dazu, sich an eine bestimmte Struktur in der Konfigurationsdatei zu halten, was ich persönlich nicht sehr sinnvoll finde. Der Grund dafür ist, dass wir durch die Entwicklung eines Programms, das für die Analyse und Ausführung der Konfigurationsdatei verantwortlich ist, dem Nutzer die Möglichkeit geben können, die von ihm benötigten Elemente in beliebiger Reihenfolge zu deklarieren.

Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.

Verbessern Sie Ihre Marktanalyse mit dem Candlestick Probability EA in MQL5, einem leichtgewichtigen Tool, das rohe Preisbalken in Echtzeit in instrumentenspezifische Wahrscheinlichkeiten umwandelt. Es klassifiziert Pinbars, Engulfing und Doji-Muster, wenn der Balken schließt, verwendet ATR-fähige Filterung und optionale Ausbruchsbestätigung. Der EA berechnet rohe und volumengewichtete Follow-Through-Prozentsätze, die Ihnen helfen, das typische Ergebnis jedes Musters für bestimmte Symbole und Zeitrahmen zu verstehen. Markierungen auf dem Chart, ein kompaktes Dashboard und interaktive Kippschalter ermöglichen eine einfache Validierung und Fokussierung. Exportieren Sie detaillierte CSV-Protokolle für Offline-Tests. Nutzen Sie es, um Wahrscheinlichkeitsprofile zu entwickeln, Strategien zu optimieren und Mustererkennung in einen messbaren Vorteil zu verwandeln.

Der Alligator-Indikator, der von Bill Williams entwickelt wurde, ist ein vielseitiger Indikator zur Trenderkennung, der klare Signale liefert und häufig mit anderen Indikatoren kombiniert wird. Die MQL5-Assistenten-Klassen und die Assemblierung ermöglichen es uns, eine Vielzahl von Signalen auf der Basis von Mustern zu testen, und so betrachten wir auch diesen Indikator.

Das Marktgeschehen wird von den Kräften zwischen Bullen und Bären bestimmt. Es gibt bestimmte Niveaus, die der Markt aufgrund der auf ihn wirkenden Kräfte einhält. Fibonacci- und VWAP-Levels sind besonders wirkungsvoll, um das Marktverhalten zu beeinflussen. Begleiten Sie mich in diesem Artikel bei der Erforschung einer Strategie, die auf VWAP und Fibonacci-Levels zur Signalgenerierung basiert.

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.

Dieser Artikel ist die Fortsetzung einer Serie, die sich mit der Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 beschäftigt. Hier untersuchen wir, wie die Graphentheorie mit Monoiden und anderen Datenstrukturen bei der Entwicklung einer Ausstiegsstrategie für ein Handelssystem integriert werden kann.

Der gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern in unserer Gemeinschaft weithin bekannt, und doch hat sich der Kern der Strategie seit ihrer Einführung nur wenig verändert. In dieser Diskussion werden wir Ihnen eine leichte Anpassung der ursprünglichen Strategie vorstellen, die darauf abzielt, den in der Handelsstrategie vorhandenen Verzögerung zu minimieren. Alle Fans der ursprünglichen Strategie könnten in Erwägung ziehen, die Strategie entsprechend den Erkenntnissen, die wir heute diskutieren werden, zu überarbeiten. Durch die Verwendung von 2 gleitenden Durchschnitten mit der gleichen Periodenlänge wird die Verzögerung in der Handelsstrategie erheblich reduziert, ohne dass die Grundprinzipien der Strategie verletzt werden.

Als Beobachter und Händler von Preisaktionen habe ich festgestellt, dass sich ein Trend in der Regel in diese Richtung fortsetzt, wenn er von mehreren Zeitrahmen bestätigt wird. Wie lange der Trend anhält, hängt davon ab, welcher Art von Händler Sie sind, ob Sie Positionen langfristig halten oder Scalping betreiben. Die Zeiträume, die Sie für die Bestätigung wählen, spielen eine entscheidende Rolle. In diesem Artikel finden Sie ein schnelles, automatisiertes System, mit dem Sie den Gesamttrend über verschiedene Zeiträume hinweg mit nur einem Mausklick oder regelmäßigen Updates analysieren können.

Jetzt erfolgt die Erstellung an der gleichen Stelle, an der wir die Ticks in Balken umgewandelt haben. Wenn also bei der Konvertierung etwas schief geht, werden wir den Fehler sofort bemerken. Dies liegt daran, dass derselbe Code, der die 1-Minuten-Balken während des schnellen Vorlaufs auf dem Chart platziert, auch für das Positionierungssystem verwendet wird, um die Balken während der normalen Performance zu platzieren. Mit anderen Worten: Der Code, der für diese Aufgabe zuständig ist, wird nirgendwo anders dupliziert. Auf diese Weise erhalten wir ein viel besseres System sowohl für die Instandhaltung als auch für die Verbesserung.

Wir haben bereits eine ganze Reihe von Komponenten entwickelt, die bei der automatischen Optimierung helfen. Bei der Erstellung folgten wir der traditionellen zyklischen Struktur: von der Erstellung eines minimalen funktionierenden Codes bis hin zum Refactoring und dem Erhalt eines verbesserten Codes. Es ist an der Zeit, mit dem Aufräumen unserer Datenbank zu beginnen, die auch eine Schlüsselkomponente in dem von uns geschaffenen System ist.

In diesem Artikel schließen wir die erste Phase der Entwicklung unseres Replay- und Simulationssystems ab. Liebe Leserin, lieber Leser, damit bestätige ich, dass das System ein fortgeschrittenes Niveau erreicht hat und den Weg für die Einführung neuer Funktionen ebnet. Ziel ist es, das System noch weiter zu bereichern und es zu einem leistungsfähigen Instrument für die Forschung und Entwicklung von Marktanalysen zu machen.

Erfahren Sie, wie Sie das letzte Modul in der Bibliothek des History Manager EX5 erstellen, wobei Sie sich auf die Funktionen konzentrieren, die für die Bearbeitung des zuletzt stornierten, schwebenden Auftrags verantwortlich sind. Damit haben Sie die Möglichkeit, wichtige Details zu stornierten offenen Aufträgen mit MQL5 effizient abzurufen und zu speichern.

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.

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Implementierung des Deus EA, der auf den Indikatoren RSI und Gleitender Durchschnitt zur Steuerung des automatisierten Handels basiert.

Wir bestimmen den überkauften und überverkauften Zustand des Marktes nach der Chaostheorie: Wir integrieren die Prinzipien der Chaostheorie, der fraktalen Geometrie und der neuronalen Netze, um Finanzmärkte zu prognostizieren. Die Studie demonstriert die Verwendung des Lyapunov-Exponenten als Maß für die Zufälligkeit des Marktes und die dynamische Anpassung der Handelssignale. Die Methodik umfasst einen Algorithmus zur Erzeugung von fraktalem Rauschen, hyperbolische Tangentenaktivierung und Momentoptimierung.

Obwohl dies der dritte Artikel zu diesem Thema ist, muss ich für diejenigen, die den Unterschied zwischen dem Aktienmarkt und dem Devisenmarkt noch nicht verstanden haben, erklären: Der große Unterschied besteht darin, dass es auf dem Devisenmarkt keine Informationen über einige Punkte gibt, die im Laufe des Handels tatsächlich aufgetreten sind.

In diesem Artikel wird der bestehende Code für das Senden von Nachrichten und Screenshots (screenshot des Terminals) von MQL5 zu Telegram refaktorisiert, indem er in wiederverwendbare, modulare Funktionen aufgeteilt wird. Dadurch wird der Prozess rationalisiert, was eine effizientere Ausführung und eine einfachere Codeverwaltung über mehrere Instanzen hinweg ermöglicht.

Im Einklang mit unserer Vision, das Preisgeschehen zu vereinfachen, freuen wir uns, Ihnen ein weiteres Tool vorstellen zu können, das Ihre Marktanalyse erheblich verbessern und Ihnen helfen kann, gut informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool zeigt wichtige technische Indikatoren an, wie z. B. die Kurse des Vortags, wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus und das Handelsvolumen, und generiert automatisch visuelle Hinweise auf dem Chart.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Indikator „Order Block“ auf der Grundlage des Orderbuchvolumens (Markttiefe) entwickeln und ihn mithilfe von Puffern optimieren können, um die Genauigkeit zu verbessern. Damit ist die aktuelle Phase des Projekts abgeschlossen und die nächste Phase vorbereitet, die die Implementierung einer Risikomanagementklasse und eines Handelsroboters umfasst, der die vom Indikator generierten Signale nutzt.

Der Market Structure Flip Detector Expert Advisor (EA) agiert als Ihr aufmerksamer Partner, der ständig die Veränderungen der Marktstimmung beobachtet. Durch die Verwendung von Average True Range (ATR)-basierten Schwellenwerten erkennt es effektiv Strukturumkehrungen und kennzeichnet jedes höhere Tief und niedrigere Hoch mit klaren Indikatoren. Dank der schnellen Ausführung und der flexiblen API von MQL5 bietet dieses Tool eine Echtzeitanalyse, die die Anzeige für eine optimale Lesbarkeit anpasst und ein Live-Dashboard zur Überwachung der Anzahl und des Timings von Flips bereitstellt. Darüber hinaus sorgen anpassbare Ton- und Push-Benachrichtigungen dafür, dass Sie über kritische Signale informiert bleiben, sodass Sie sehen können, wie einfache Eingaben und Hilfsroutinen Kursbewegungen in umsetzbare Strategien verwandeln können.

Die Daten des Wirtschaftskalenders sind standardmäßig nicht für das Testen mit Expert Advisors im Strategy Tester verfügbar. Wir sehen uns an, wie Datenbanken helfen können, diese Einschränkung zu umgehen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie SQLite-Datenbanken verwendet werden können, um Wirtschaftskalender-Nachrichten zu archivieren, sodass assistentengestützte Expert Advisors diese nutzen können, um Handelssignale zu generieren.

In diesem Artikel erstellen wir einen in MQL5-Telegram integrierten Expert Advisor, der Moving Average Crossover Signale an Telegram sendet. Wir erläutern den Prozess der Erzeugung von Handelssignalen aus gleitenden Durchschnittsübergängen, die Implementierung des erforderlichen Codes in MQL5 und die Sicherstellung der nahtlosen Integration. Das Ergebnis ist ein System, das Handelswarnungen in Echtzeit direkt an Ihren Telegram-Gruppenchat sendet.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Handelsgeschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

In diesem Artikel werden wir den dritten Teil unserer Reise zur Formulierung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors (EA) erkunden und uns dabei speziell auf die Integration von Mean Reversion- und Momentum-Handelsstrategien konzentrieren. Wir werden aufschlüsseln, wie man Kursabweichungen vom Mittelwert (Z-Score) erkennt und darauf reagiert, und wie man das Momentum bei mehreren Devisenpaaren misst, um die Handelsrichtung zu bestimmen.

In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.