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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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 35): Support-Vektor-Regression
Die Support-Vektor-Regression ist eine idealistische Methode, um eine Funktion oder „Hyperebene“ zu finden, die die Beziehung zwischen zwei Datensätzen am besten beschreibt. Wir versuchen, dies bei der Zeitreihenprognose innerhalb der nutzerdefinierten Klassen des MQL5-Assistenten auszunutzen.
Quantencomputing und Handel: Ein neuer Ansatz für Preisprognosen
Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 9): Bessere Interaktion mit Nachrichten durch eine dynamische Bildlaufleiste und eine optimierte Anzeige
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.
Datenwissenschaft und ML (Teil 42): Forex-Zeitreihenvorhersage mit ARIMA in Python, alles was Sie wissen müssen
ARIMA, kurz für Auto Regressive Integrated Moving Average, ist ein leistungsfähiges traditionelles Zeitreihenprognosemodell. Mit der Fähigkeit, Spitzen und Schwankungen in Zeitreihendaten zu erkennen, kann dieses Modell genaue Vorhersagen über die nächsten Werte machen. In diesem Artikel werden wir verstehen, was es ist, wie es funktioniert, was Sie damit tun können, wenn es um die Vorhersage der nächsten Preise auf dem Markt mit hoher Genauigkeit und vieles mehr.
Entwicklung eines Replay System (Teil 34): Auftragssystem (III)
In diesem Artikel werden wir die erste Phase der Konstruktion abschließen. Obwohl dieser Teil recht schnell erledigt ist, werde ich auf Details eingehen, die zuvor nicht besprochen wurden. Ich werde einige Punkte erklären, die viele nicht verstehen. Wissen Sie, warum Sie die Umschalttaste oder die Strg-Taste drücken müssen?
Schneller Handelsstrategie-Tester in Python mit Numba
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.
Risikomodell für ein Portfolio unter Verwendung des Kelly-Kriteriums und der Monte-Carlo-Simulation
Seit Jahrzehnten verwenden Händler die Formel des Kelly-Kriteriums, um den optimalen Anteil des Kapitals für eine Investition oder eine Wette zu bestimmen, um das langfristige Wachstum zu maximieren und gleichzeitig das Risiko des Ruins zu minimieren. Das blinde Befolgen des Kelly-Kriteriums auf der Grundlage der Ergebnisse eines einzigen Backtests ist jedoch für einzelne Händler oft gefährlich, da beim Live-Handel der Handelsvorsprung im Laufe der Zeit abnimmt und die vergangene Leistung keine Vorhersage für das zukünftige Ergebnis ist. In diesem Artikel werde ich einen realistischen Ansatz für die Anwendung des Kelly-Kriteriums für die Risikoallokation eines oder mehrerer EAs in MetaTrader 5 vorstellen und dabei die Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulation von Python einbeziehen.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 6): Der Mean Reversion Signal Reaper
Während einige Konzepte auf den ersten Blick einfach erscheinen, kann ihre Umsetzung in der Praxis eine ziemliche Herausforderung darstellen. Im folgenden Artikel nehmen wir Sie mit auf eine Reise durch unseren innovativen Ansatz zur Automatisierung eines Expert Advisor (EA), der den Markt mithilfe einer Mean-Reversion-Strategie fachkundig analysiert. Seien Sie dabei, wenn wir die Feinheiten dieses spannenden Automatisierungsprozesses entschlüsseln.
Datenwissenschaft und ML (Teil 44): Forex OHLC Zeitreihenprognose mit Vektor-Autoregression (VAR)
Entdecken Sie, wie Vektor-Autoregressions-Modelle (VAR) Forex OHLC (Open, High, Low und Close) Zeitreihendaten prognostizieren können. Dieser Artikel befasst sich mit der VAR-Implementierung, dem Modelltraining und der Echtzeitprognose in MetaTrader 5 und hilft Händlern, voneinander abhängige Währungsbewegungen zu analysieren und ihre Handelsstrategien zu verbessern.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 90): Frequenzinterpolation von Zeitreihen (FITS)
Durch die Untersuchung der FEDformer-Methode haben wir die Tür zum Frequenzbereich der Zeitreihendarstellung geöffnet. In diesem neuen Artikel werden wir das begonnene Thema fortsetzen. Wir werden uns mit einer Methode befassen, mit der wir nicht nur eine Analyse durchführen, sondern auch spätere Zustände in einem bestimmten Bereich vorhersagen können.
Neuronale Netze im Handel: Das „Dual-Attention-Based Trend Prediction Model“
Wir setzen die Diskussion über die Verwendung der stückweisen, linearen Darstellung von Zeitreihen fort, die im vorherigen Artikel begonnen wurde. Heute werden wir sehen, wie diese Methode mit anderen Ansätzen der Zeitreihenanalyse kombiniert werden kann, um die Qualität der Vorhersage des Preistrend zu verbessern.
Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil 3): Dreieck der Wechselkurse
Händler sehen sich oft mit Drawdowns aufgrund falscher Signale konfrontiert, während das Warten auf eine Bestätigung zu verpassten Chancen führen kann. In diesem Artikel wird eine dreieckige Handelsstrategie vorgestellt, die den Silberpreis in Dollar (XAGUSD) und Euro (XAGEUR) zusammen mit dem EURUSD-Wechselkurs verwendet, um das Rauschen herauszufiltern. Durch die Nutzung marktübergreifender Beziehungen können Händler versteckte Stimmungen aufdecken und ihre Eingaben in Echtzeit verfeinern.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 24): Analyse-Tool zur Quantifizierung von Preisaktionen
Kerzenmuster bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Marktbewegungen. Einige einzelne Kerzen signalisieren die Fortsetzung des aktuellen Trends, während andere, je nach ihrer Position innerhalb der Kursbewegung, Umkehrungen vorhersagen. In diesem Artikel wird ein EA vorgestellt, der automatisch vier wichtige Kerzen-Formationen identifiziert. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie dieses Tool Ihre Preis-Aktions-Analyse verbessern kann.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 18): Envelopes Trend Bounce Scalping - Kerninfrastruktur und Signalgenerierung (Teil I)
In diesem Artikel bauen wir die Kerninfrastruktur für den Envelopes Trend Bounce Scalping Expert Advisor in MQL5. Wir initialisieren Envelopes und andere Indikatoren für die Signalerzeugung. Wir richten ein Backtest ein, um uns auf die Handelsausführung im nächsten Teil vorzubereiten.
Graphentheorie: Dijkstras Algorithmus angewandt im Handel
Dijkstras Algorithmus, eine klassische Lösung für den kürzesten Weg in der Graphentheorie, kann Handelsstrategien durch die Modellierung von Marktnetzwerken optimieren. Händler können damit die effizientesten Routen in den Kerzen-Chartdaten finden.
Neuronale Netze im Handel: Hierarchische Vektortransformer (Letzter Teil)
Wir fahren fort mit der Untersuchung der Methode der hierarchischen Vektortransformation. In diesem Artikel werden wir die Konstruktion des Modells abschließen. Wir werden es auch anhand echter historischer Daten trainieren und testen.
Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil 3): Dreieck der Wechselkurse
Händler sehen sich oft mit Drawdowns aufgrund falscher Signale konfrontiert, während das Warten auf eine Bestätigung zu verpassten Chancen führen kann. In diesem Artikel wird eine dreieckige Handelsstrategie vorgestellt, die den Silberpreis in Dollar (XAGUSD) und Euro (XAGEUR) zusammen mit dem EURUSD-Wechselkurs verwendet, um das Rauschen herauszufiltern. Durch die Nutzung marktübergreifender Beziehungen können Händler versteckte Stimmungen aufdecken und ihre Eingaben in Echtzeit verfeinern.
Neuronale Netze im Handel: Leichtgewichtige Modelle für die Zeitreihenprognose
Leichtgewichtige Modelle zur Zeitreihenprognose erzielen eine hohe Leistung mit einer minimalen Anzahl von Parametern. Dies wiederum reduziert den Rechenaufwand und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Trotz ihrer Einfachheit erreichen solche Modelle eine mit komplexeren Modellen vergleichbare Prognosequalität.
Portfolio-Optimierung am Devisenmarkt: Synthese von VaR und die Markowitz-Theorie
Wie funktioniert der Portfoliohandel im Forexmarkt? Wie lassen sich die Portfoliotheorie von Markowitz zur Optimierung des Portfolioanteils und das VaR-Modell zur Optimierung des Portfoliorisikos zusammenführen? Wir erstellen einen auf der Portfoliotheorie basierenden Code, der einerseits ein geringes Risiko und andererseits eine akzeptable langfristige Rentabilität gewährleistet.
Einführung in MQL5 (Teil 14): Ein Anfängerleitfaden zur Erstellung nutzerdefinierter Indikatoren (III)
Lernen Sie, einen Harmonic Pattern Indikator in MQL5 unter Verwendung von Chart-Objekten zu erstellen. Entdecken Sie, wie Sie Umkehrpunkte erkennen, Fibonacci-Retracements anwenden und die Mustererkennung automatisieren können.
Entwicklung eins Replay Systems (Teil 49): Die Dinge werden kompliziert (I)
In diesem Artikel werden wir die Dinge ein wenig komplizierter machen. Anhand der in den vorangegangenen Artikeln gezeigten Vorgehensweise werden wir die Vorlagendatei öffnen, damit der Nutzer seine eigene Vorlage verwenden kann. Ich werde jedoch nach und nach Änderungen vornehmen, da ich auch den Indikator verfeinern werde, um die Belastung des MetaTrader 5 zu verringern.
Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 10): Strategisches Goldenes und Todeskreuz (EA)
Wussten Sie, dass die Strategien des Goldenen Kreuzes und des Todeskreuzes, die auf dem Überkreuzen gleitender Durchschnitte basieren, zu den zuverlässigsten Indikatoren für die Erkennung langfristiger Markttrends gehören? Ein Goldenes Kreuz signalisiert einen Aufwärtstrend, wenn der kürzerer gleitender Durchschnitt über den längeren Durchschnitt kreuzt, während ein Todeskreuz einen Abwärtstrend anzeigt, wenn der kürzere Durchschnitt den längeren nach nuten kreuzt. Trotz ihrer Einfachheit und Wirksamkeit führt die manuelle Anwendung dieser Strategien häufig zu verpassten Gelegenheiten oder verzögerten Abschlüssen.
Trendkriterien im Handel
Trends sind ein wichtiger Bestandteil vieler Handelsstrategien. In diesem Artikel werden wir einige der Instrumente zur Ermittlung von Trends und deren Merkmale betrachten. Das Verständnis und die richtige Interpretation von Trends können die Handelseffizienz erheblich verbessern und die Risiken minimieren.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 1): Aufbau eines interaktiven visuellen Handelsassistenten für schwebende Aufträge
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 65): Verwendung von FrAMA-Mustern und des Force Index
Der Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) und der Oszillator Force Index sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Diese beiden Indikatoren ergänzen sich ein wenig, denn der FrAMA ist ein Trendfolgeindikator, während der Force Index ein volumenbasierter Oszillator ist. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial der beiden schnell zu erkunden.
Neuronale Netze im Handel: Räumlich-zeitliches neuronales Netz (STNN)
In diesem Artikel werden wir über die Verwendung von Raum-Zeit-Transformationen zur effektiven Vorhersage bevorstehender Kursbewegungen sprechen. Um die numerische Vorhersagegenauigkeit in STNN zu verbessern, wird ein kontinuierlicher Aufmerksamkeitsmechanismus vorgeschlagen, der es dem Modell ermöglicht, wichtige Aspekte der Daten besser zu berücksichtigen.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 22): Erstellen eines Zone Recovery Systems für den Trendhandel mit Envelopes
In diesem Artikel entwickeln wir ein Zone Recovery System, das mit einer Envelopes-Trend-Handelsstrategie in MQL5 integriert ist. Wir skizzieren die Architektur für die Verwendung von RSI- und Envelopes-Indikatoren, um Handelsgeschäfte auszulösen und Erholungszonen zu verwalten, um Verluste zu mindern. Durch Implementierung und Backtests zeigen wir, wie man ein effektives automatisches Handelssystem für dynamische Märkte aufbaut.
Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 47): Chart Trade Projekt (VI)
Schließlich beginnt unser Indikator Chart Trade mit dem EA zu interagieren, sodass die Informationen interaktiv übertragen werden können. Daher werden wir in diesem Artikel den Indikator verbessern, sodass er funktional genug ist, um zusammen mit jedem EA verwendet zu werden. Dadurch können wir auf den Indikator Chart Trade zugreifen und mit ihm arbeiten, als ob er tatsächlich mit einem EA verbunden wäre. Aber wir werden es auf eine viel interessantere Weise tun als bisher.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 63): Verwenden von Mustern der Kanäle von DeMarker und Envelope
Der DeMarker-Oszillator und der Envelope-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir prüfen daher Muster für Muster, was von Nutzen sein könnte und was möglicherweise zu vermeiden ist. Wir verwenden, wie immer, einen von einem Assistenten erstellten Expert Advisor zusammen mit den Funktionen der Musterverwendung, die in der Signalklasse des Expert Advisors integriert sind.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 19): Envelopes Trend Bounce Scalping - Handelsausführung und Risikomanagement (Teil II)
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 72): Verwendung der Muster von MACD und OBV mit überwachtem Lernen
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar MACD und OBV vorgestellt haben, und untersuchen, wie dieses Paar durch maschinelles Lernen verbessert werden kann. MACD und OBV ergänzen sich in Bezug auf Trend und Volumen. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Exponential-Kernel bei der Dimensionierung seiner Kerne und Kanäle einsetzt. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (IX) – Verwaltung mehrerer Symbole in einem einzigen Chart für den Nachrichtenhandel
Der Handel mit Nachrichten erfordert aufgrund der erhöhten Volatilität häufig die Verwaltung mehrerer Positionen und Symbole in sehr kurzer Zeit. In der heutigen Diskussion gehen wir auf die Herausforderungen des Multi-Symbol-Handels ein, indem wir diese Funktion in unseren News Headline EA integrieren. Seien Sie dabei, wenn wir untersuchen, wie der algorithmische Handel mit MQL5 den Multi-Symbol-Handel effizienter und leistungsfähiger macht.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 14): Adaptive Volumenänderung im Risikomanager
Der zuvor entwickelte Risikomanager enthielt nur grundlegende Funktionen. Versuchen wir, mögliche Wege zu seiner Entwicklung zu betrachten, die es uns ermöglichen, die Handelsergebnisse zu verbessern, ohne die Logik der Handelsstrategien zu beeinträchtigen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 62): Nutzung der Muster von ADX und CCI mit Reinforcement-Learning TRPO
Der ADX-Oszillator und der CCI-Oszillator sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir machen dort weiter, wo wir im letzten Artikel aufgehört haben, indem wir untersuchen, wie das Training in der Praxis und die Aktualisierung unseres entwickelten Modells dank des Verstärkungslernens erfolgen kann. Wir verwenden einen Algorithmus, den wir in dieser Serie noch behandeln werden, die sogenannte Trusted Region Policy Optimization (Optimierung vertrauenswürdiger Regionen). Und wie immer erlaubt uns die Zusammenstellung von Expert Advisors durch den MQL5-Assistenten, unser(e) Modell(e) zum Testen viel schneller und auch so einzurichten, dass es mit verschiedenen Signaltypen verteilt und getestet werden kann.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 56): Anpassen der Module
Obwohl die Module bereits ordnungsgemäß miteinander interagieren, tritt ein Fehler auf, wenn versucht wird, den Mauszeiger im Wiedergabedienst zu verwenden. Wir müssen dies beheben, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Außerdem werden wir ein Problem im Code des Mausindikators beheben. Diese Version wird also endlich stabil und ordentlich poliert sein.
Neuronale Netze im Handel: Szenenspezifische Objekterkennung (HyperDet3D)
Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 47): Verstärkungslernen mit Temporaler Differenz
Temporal Difference ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der Q-Werte auf der Grundlage der Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Belohnungen während des Agententrainings aktualisiert. Sie befasst sich speziell mit der Aktualisierung von Q-Werten, ohne sich um die Verknüpfung von Zustand und Aktion zu kümmern. Daher wollen wir sehen, wie wir dies, wie in früheren Artikeln, in einem mit einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor anwenden können.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 57): Überwachtes Lernen mit gleitendem Durchschnitt und dem stochastischen Oszillator
Der gleitende Durchschnitt und der Stochastik-Oszillator sind sehr gängige Indikatoren, die von manchen Händlern aufgrund ihres verzögerten Charakters nicht oft verwendet werden. In einer dreiteiligen Miniserie, die sich mit den drei wichtigsten Formen des maschinellen Lernens befasst, gehen wir der Frage nach, ob die Voreingenommenheit gegenüber diesen Indikatoren gerechtfertigt ist, oder ob sie vielleicht einen Vorteil haben. Wir führen unsere Untersuchung mit Hilfe eines Assistenten durch, der Expert Advisors zusammenstellt.
Neuronale Netze im Handel: Stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen
Dieser Artikel unterscheidet sich etwas von meinen früheren Veröffentlichungen. In diesem Artikel werden wir über eine alternative Darstellung von Zeitreihen sprechen. Die stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen ist eine Methode zur Annäherung einer Zeitreihe durch lineare Funktionen über kleine Intervalle.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 60): Inferenzlernen (Wasserstein-VAE) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern
Wir schließen unsere Betrachtung der komplementären Paarung von MA und stochastischem Oszillator ab, indem wir untersuchen, welche Rolle das Inferenzlernen in einer Situation nach überwachtem Lernen und Verstärkungslernen spielen kann. Es gibt natürlich eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie man in diesem Fall das Inferenzlernen angehen kann, unser Ansatz ist jedoch die Verwendung von Variationsautokodierern. Wir untersuchen dies in Python, bevor wir unser trainiertes Modell mit ONNX exportieren, um es in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor in MetaTrader zu verwenden.