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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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 41): Beginn der zweiten Phase (II)
Wenn Ihnen bis zu diesem Punkt alles richtig erschien, bedeutet dies, dass Sie bei der Entwicklung von Anwendungen nicht wirklich an die langfristige Perspektive denken. Im Laufe der Zeit müssen Sie keine neuen Anwendungen mehr programmieren, sondern nur noch dafür sorgen, dass sie zusammenarbeiten. Schauen wir uns also an, wie man den Mauszeiger fertigstellt.
Entwicklung eines Expert Advisors in MQL5 für Ausbrüche nach kalenderbasierten Nachrichtenereignissen
Die Volatilität erreicht ihren Höhepunkt in der Regel in der Nähe von Ereignissen mit hohem Nachrichtenwert, wodurch sich erhebliche Ausbruchschancen ergeben. In diesem Artikel werden wir den Umsetzungsprozess einer kalenderbasierten Ausbruch-Strategie skizzieren. Wir werden alles von der Erstellung einer Klasse zur Interpretation und Speicherung von Kalenderdaten über die Entwicklung realistischer Backtests mit diesen Daten bis hin zur Implementierung von Ausführungscode für den Live-Handel behandeln.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 17): Der TrendLoom EA
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 56): Bill Williams Fraktale
Die Fraktale von Bill Williams sind ein wirkungsvoller Indikator, der leicht übersehen wird, wenn man ihn zum ersten Mal auf einem Kurschart entdeckt. Er wirkt zu ereignisreich und wahrscheinlich nicht prägnant genug. Wir wollen den Vorhang über diesen Indikator lüften, indem wir untersuchen, was seine verschiedenen Muster bewirken könnten, wenn sie mit Vorwärtstests auf allen mit dem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor untersucht werden.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 31): Auswahl der Verlustfunktion
Die Verlustfunktion ist die wichtigste Kennzahl für Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Rückmeldung für den Trainingsprozess liefert, indem sie angibt, wie gut ein bestimmter Satz von Parametern im Vergleich zum beabsichtigten Ziel funktioniert. Wir untersuchen die verschiedenen Formate dieser Funktion in einer nutzerdefinierten MQL5-Assistenten-Klasse.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 3): Das Zone Recovery RSI System für ein dynamisches Handelsmanagement
In diesem Artikel erstellen wir ein Zone Recovery RSI EA System in MQL5, das RSI-Signale verwendet, um Handelsgeschäfte auszulösen und eine Recovery-Strategie, um auf Verluste zu reagieren. Wir implementieren die Klasse „ZoneRecovery“ zur Automatisierung von Handelseinträgen, Erholungslogik und Positionsmanagement. Der Artikel schließt mit Erkenntnissen zu den Backtests, um die Leistung zu optimieren und die Effektivität des EA zu erhöhen.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 32): Erstellung eines Price Action 5 Drives des harmonischen Mustersystems
In diesem Artikel entwickeln wir ein 5-Drives-Mustersystem in MQL5, das steigende und fallende harmonische 5-Drives-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die A-B-C-D-E-F-Musterstruktur klar darzustellen.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 11): Automatisieren der Optimierung (erste Schritte)
Um einen guten EA zu erhalten, müssen wir mehrere gute Parametersätze von Handelsstrategie-Instanzen für ihn auswählen. Dies kann manuell erfolgen, indem die Optimierung für verschiedene Symbole durchgeführt und dann die besten Ergebnisse ausgewählt werden. Aber es ist besser, diese Arbeit an das Programm zu delegieren und sich produktiveren Tätigkeiten zu widmen.
Indikator für die Stärke eines Währungspaares in reinem MQL5
Wir werden einen professionellen Indikator für die Analyse der Währungsstärke in MQL5 entwickeln. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie ein leistungsstarkes Handels-Tool mit einem visuellen Dashboard für MetaTrader 5 entwickeln können. Sie werden lernen, wie Sie die Stärke von Währungspaaren über mehrere Zeitrahmen (H1, H4, D1) berechnen, dynamische Datenaktualisierungen implementieren und eine nutzerfreundliche Oberfläche erstellen können.
Datenwissenschaft und ML (Teil 41): Mustererkennung mit YOLOv8 im Forex und den Aktienmärkten
Die Erkennung von Mustern auf den Finanzmärkten ist eine Herausforderung, denn dazu muss man sehen, was auf dem Chart zu sehen ist, und das ist in MQL5 aufgrund der Bildbeschränkungen schwierig zu bewerkstelligen. In diesem Artikel werden wir ein anständiges Modell in Python besprechen, das uns hilft, mit minimalem Aufwand Muster im Chart zu erkennen.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide
Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier führen wir Monoide als Bereich (Menge) ein, der die Kategorientheorie von anderen Datenklassifizierungsmethoden abhebt, indem er Regeln und ein Identitätselement enthält.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 70): Operatoren der Closed-Form Policy Improvement (CFPI)
In diesem Artikel werden wir uns mit einem Algorithmus vertraut machen, der geschlossene Operatoren zur Verbesserung der Politik verwendet, um die Aktionen des Agenten im Offline-Modus zu optimieren.
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 28): GANs überarbeitet mit einer Anleitung zu Lernraten
Die Lernrate ist eine Schrittgröße in Richtung eines Trainingsziels in den Trainingsprozessen vieler maschineller Lernalgorithmen. Wir untersuchen die Auswirkungen, die die vielen Zeitpläne und Formate auf die Leistung eines Generative Adversarial Network haben können, eine Art neuronales Netz, das wir in einem früheren Artikel untersucht haben.
Wie man ein volumenbasiertes Handelssystem aufbaut und optimiert (Chaikin Money Flow - CMF)
In diesem Artikel werden wir einen volumenbasierten Indikator, den Chaikin Money Flow (CMF), vorstellen, nachdem wir erläutert haben, wie er konstruiert, berechnet und verwendet werden kann. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser ist.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 54): Die Geburt des ersten Moduls
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie wir das erste einer Reihe von wirklich funktionalen Modulen für die Verwendung im Replay-/Simulatorsystem zusammenstellen, die auch für andere Zwecke geeignet sein werden. Die Rede ist vom Mausmodul.
Algorithmus einer chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) (Teil I): Prozesschemie in der Optimierung
Im ersten Teil dieses Artikels werden wir in die Welt der chemischen Reaktionen eintauchen und einen neuen Ansatz zur Optimierung entdecken! Die chemische Reaktionsoptimierung (CRO) nutzt Prinzipien, die sich aus den Gesetzen der Thermodynamik ableiten, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Wir werden die Geheimnisse der Zersetzung, der Synthese und anderer chemischer Prozesse lüften, die die Grundlage für diese innovative Methode bilden.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 38): Den Weg ebnen (II)
Viele Menschen, die sich für MQL5-Programmierer halten, verfügen nicht über die Grundkenntnisse, die ich in diesem Artikel erläutern werde. Viele Menschen halten MQL5 für ein begrenztes Werkzeug, aber der eigentliche Grund ist, dass sie nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen. Wenn Sie also etwas nicht wissen, brauchen Sie sich dafür nicht zu schämen. Es ist besser, sich dafür zu schämen, nicht zu fragen. MetaTrader 5 einfach dazu zu zwingen, die Indikatorduplikation zu deaktivieren, gewährleistet in keiner Weise eine Zwei-Wege-Kommunikation zwischen dem Indikator und dem Expert Advisor. Davon sind wir noch weit entfernt, aber die Tatsache, dass sich der Indikator auf dem Chart nicht dupliziert, stimmt uns zuversichtlich.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 91): Vorhersage durch Frequenzbereiche (Frequency Domain Forecasting, FreDF)
Wir fahren fort mit der Analyse und Vorhersage von Zeitreihen im Frequenzbereich. In diesem Artikel machen wir uns mit einer neuen Methode zur Vorhersage von Daten im Frequenzbereich vertraut, die zu vielen der bisher untersuchten Algorithmen hinzugefügt werden kann.
Algorithmus für eine auf künstlichen Ökosystemen basierende Optimierung (AEO)
Der Artikel befasst sich mit einem metaheuristischen AEO-Algorithmus (Artificial Ecosystem-based Optimization), der Interaktionen zwischen Ökosystemkomponenten simuliert, indem er eine anfängliche Lösungspopulation erstellt und adaptive Aktualisierungsstrategien anwendet, und beschreibt im Detail die Phasen des AEO-Betriebs, einschließlich der Verbrauchs- und Zersetzungsphasen, sowie verschiedene Agentenverhaltensstrategien. Der Artikel stellt die Merkmale und Vorteile dieses Algorithmus vor.
Verwendung von Deep Reinforcement Learning zur Verbesserung des Ilan Expert Advisor
Wir greifen den Ilan Grid Expert Advisor wieder auf und integrieren Q-Learning in MQL5, um eine adaptive Version für MetaTrader 5 zu erstellen. Der Artikel zeigt, wie man Zustandsmerkmale definiert, sie für eine Q-Tabelle diskretisiert, Aktionen mit ε-greedy auswählt und Belohnungen für Mittelwertbildung und Ausgänge gestaltet. Sie implementieren das Speichern/Laden der Q-Tabelle, stellen die Lernparameter ein und testen EURUSD/AUDUSD im Strategy Tester, um die Stabilität und das Drawdown-Risiko zu bewerten.
Statistische Arbitrage durch Mean Reversion im Paarhandel: Den Markt mit Mathematik schlagen
Dieser Artikel beschreibt die Grundlagen der statistischen Arbitrage auf Portfolioebene. Sein Ziel ist es, das Verständnis der Prinzipien der statistischen Arbitrage für Leser ohne tiefgreifende mathematische Kenntnisse zu erleichtern und einen konzeptionellen Rahmen für den Ausgangspunkt vorzuschlagen. Der Artikel enthält einen funktionierenden Expert Advisor, einige Anmerkungen zu seinem einjährigen Backtest und die entsprechenden Backtest-Konfigurationseinstellungen (.ini-Datei) für die Reproduktion des Experiments.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 41): Aufbau eines statistischen Preis-Level EA in MQL5
Die Statistik war schon immer das Herzstück der Finanzanalyse. Laut Definition ist Statistik die Disziplin, die sich mit dem Sammeln, Analysieren, Interpretieren und Darstellen von Daten auf sinnvolle Weise befasst. Stellen Sie sich nun vor, dasselbe Rahmenwerk auf Kerzen anzuwenden – und die rohe Preisbewegung in messbare Erkenntnisse zu verdichten. Wie hilfreich wäre es, für einen bestimmten Zeitraum die zentrale Tendenz, die Streuung und die Verteilung des Marktverhaltens zu kennen? In diesem Artikel stellen wir genau diesen Ansatz vor und zeigen, wie statistische Methoden Kerzendaten in klare, umsetzbare Signale verwandeln können.
Larry Connors‘ Strategien RSI2 Mean-Reversion im Day-Trading
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.
Erweiterte Speicherverwaltung und Optimierungstechniken in MQL5
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.
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 94): Optimierung der Eingabereihenfolge
Wenn wir mit Zeitreihen arbeiten, verwenden wir die Quelldaten immer in ihrer historischen Reihenfolge. Aber ist das die beste Option? Es besteht die Meinung, dass eine Änderung der Reihenfolge der Eingabedaten die Effizienz der trainierten Modelle verbessern wird. In diesem Artikel lade ich Sie ein, sich mit einer der Methoden zur Optimierung der Eingabereihenfolge vertraut zu machen.
Integration von MQL5 in Datenverarbeitungspakete (Teil 2): Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik
In unserer Serie über die Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen befassen wir uns mit der leistungsstarken Kombination aus maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse. Wir werden untersuchen, wie MQL5 nahtlos mit gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen verbunden werden kann, um anspruchsvolle Vorhersagemodelle für Finanzmärkte zu ermöglichen.
African Buffalo Optimierung (ABO)
Der Artikel stellt den Algorithmus der Afrikanische Büffel-Optimierung (ABO) vor, einen metaheuristischen Ansatz, der 2015 auf der Grundlage des einzigartigen Verhaltens dieser Tiere entwickelt wurde. Der Artikel beschreibt im Detail die Phasen der Implementierung des Algorithmus und seine Effizienz bei der Lösung komplexer Probleme, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug im Bereich der Optimierung macht.
Zyklen im Handel
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.
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 8): Entwicklung eines Expert Advisors (I)
In dieser Diskussion werden wir unseren ersten Expert Advisor in MQL5 erstellen, der auf dem Indikator basiert, den wir im vorherigen Artikel erstellt haben. Wir werden alle Funktionen abdecken, die erforderlich sind, um den Prozess zu automatisieren, einschließlich des Risikomanagements. Dies wird den Nutzern in hohem Maße zugute kommen, wenn sie von der manuellen Ausführung von Geschäften zu automatisierten Systemen übergehen.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 3): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Verwaltung schwebenden Aufträge
Lernen Sie, wie Sie eine umfassende EX5-Bibliothek für schwebende Aufträge in Ihrem MQL5-Code oder Ihren Projekten entwickeln und implementieren. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie eine umfangreiche EX5-Bibliothek für die Verwaltung schwebender Aufträge erstellen können, und führt Sie durch den Import und die Implementierung dieser Bibliothek, indem er ein Handels-Panel oder eine grafische Nutzeroberfläche (GUI) erstellt. Das Expert Advisor-Order-Panel ermöglicht es den Nutzern, schwebende Aufträge, die mit einer bestimmten magischen Zahl verknüpft sind, direkt über die grafische Oberfläche im Chartfenster zu öffnen, zu überwachen und zu löschen.
Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram-Expertenberaters (Teil 6): Responsive Inline-Schaltflächen hinzufügen
In diesem Artikel integrieren wir interaktive Inline-Buttons in einen MQL5 Expert Advisor, die eine Echtzeitsteuerung über Telegram ermöglichen. Jeder Tastendruck löst bestimmte Aktionen aus und sendet Antworten an den Nutzer zurück. Außerdem modularisieren wir Funktionen zur effizienten Handhabung von Telegram-Nachrichten und Callback-Abfragen.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 6): Erweitern der Bibliothek der History Management EX5 mit den Funktionen für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag
Lernen Sie, wie Sie ein EX5-Modul mit exportierbaren Funktionen erstellen, die reibungslos Daten für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag abfragen und speichern. In dieser umfassenden Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek von History Management EX5 durch die Entwicklung dedizierter und unterteilter Funktionen erweitern, um wesentliche Eigenschaften des letzten ausgelösten, schwebenden Auftrags abzurufen. Zu diesen Eigenschaften gehören die Auftragsart, die Einrichtungszeit, die Ausführungszeit, die Art der Zuweisung und andere wichtige Details, die für eine effektive Verwaltung und Analyse des Handelsverlaufs ausstehender Aufträge erforderlich sind.
Beispiel einer Kausalitätsnetzwerkanalyse (CNA) und eines Vektor-Autoregressionsmodells zur Vorhersage von Marktereignissen
Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet detaillierte Erklärungen der Schlüsselfunktionen im Handelsalgorithmus und enthält Beispielcode für die Implementierung.
Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 19): In Python implementierte Stufen erstellen
Bisher haben wir die Automatisierung des Starts von sequentiellen Verfahren zur Optimierung von EAs ausschließlich im Standard-Strategietester betrachtet. Was aber, wenn wir zwischen diesen Starts die gewonnenen Daten mit anderen Mitteln bearbeiten wollen? Wir werden versuchen, die Möglichkeit hinzuzufügen, neue Optimierungsstufen zu erstellen, die von in Python geschriebenen Programmen ausgeführt werden.
Neuronale Netze im Handel: Verallgemeinerte 3D-Segmentierung von referenzierten Ausdrücken
Bei der Analyse der Marktsituation unterteilen wir den Markt in einzelne Segmente und ermitteln die wichtigsten Trends. Herkömmliche Analysemethoden konzentrieren sich jedoch oft auf einen Aspekt und schränken so die richtige Wahrnehmung ein. In diesem Artikel lernen wir eine Methode kennen, die die Auswahl mehrerer Objekte ermöglicht, um ein umfassenderes und vielschichtigeres Verständnis der Situation zu gewährleisten.
Neuronale Netze im Handel: Der Contrastive Muster-Transformer (letzter Teil)
Im letzten Artikel dieser Reihe haben wir uns mit dem Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT) beschäftigt, der kontrastives Lernen zur Entdeckung von Schlüsselmustern auf allen Ebenen einsetzt, von grundlegenden Elementen bis hin zu komplexen Strukturen. In diesem Artikel setzen wir die Implementierung von AMCT-Ansätzen mit MQL5 fort.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 1): Engle-Granger- und Johansen-Kointegrationstests
Dieser Artikel soll eine handelsfreundliche, sanfte Einführung in die gebräuchlichsten Kointegrationstests bieten, zusammen mit einem einfachen Leitfaden zum Verständnis ihrer Ergebnisse. Die Engle-Granger- und Johansen-Kointegrationstests können statistisch signifikante Paare oder Gruppen von Vermögenswerten aufzeigen, die eine gemeinsame langfristige Dynamik aufweisen. Der Johansen-Test ist besonders nützlich für Portfolios mit drei oder mehr Vermögenswerten, da er die Stärke der kointegrierenden Vektoren auf einmal berechnet.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 15): Den EA für den realen Handel vorbereiten
Wenn wir uns allmählich einem fertigen EA nähern, müssen wir auf Aspekte achten, die in der Phase des Testens einer Handelsstrategie zweitrangig erscheinen, aber wichtig werden, wenn wir zum echten Handel übergehen.