Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Der Artikel erklärt, wie man ein nützliches Werkzeug zur Analyse wiederkehrender Kursmuster an den Finanzmärkten entwickelt – nach Kalendertag des Monats (1-31), Wochentag (Montag-Sonntag) oder Stunde des Tages (0-23). Der Indikator analysiert historische Daten, berechnet die durchschnittliche Rendite für jeden Zeitraum und zeigt die Ergebnisse als Histogramm mit einer Prognose an. Er enthält anpassbare Parameter: Saisonalitätstyp, Anzahl der analysierten Bars, Anzeige als Prozentsatz oder absolute Werte sowie Chartfarben.

Entwickeln Sie einen MQL5-Expert Advisor, der die Umkehrmuster nach Larry Williams’ Hidden-Smash-Day automatisiert. Er liest bestätigte Signale eines benutzerdefinierten Indikators aus, wendet Kontextfilter an (Supertrend-Ausrichtung und optionale Handelstag-Regeln) und steuert das Risiko mithilfe von Stop-Loss-Modellen, die auf der Smash-Bar-Struktur oder dem ATR sowie einer festen oder risikobasierten Positionsgröße basieren. Das Ergebnis ist ein reproduzierbares Framework, das für Tests und Erweiterungen bereit ist.

Der Artikel zeigt, wie man SQLite (OLTP) mit DuckDB (OLAP) für die Datenverarbeitung im Bereich der statistischen Arbitrage kombinieren kann. Die spaltenorientierte Engine von DuckDB, ASOF JOIN und die Array-Funktionen beschleunigen Kernaufgaben wie die zeitliche Zuordnung von Kursen zu Trades sowie RWEC, wobei bei größeren Eingabedaten im Vergleich zu SQLite Geschwindigkeitssteigerungen von 2- bis 23-fach gemessen wurden. Das ermöglicht einfachere Abfragen und schnellere Analysen, während die Handelsausführung weiterhin in SQLite erfolgt.

In diesem Teil der Reihe Entwicklung des Price-Action-Analyse-Toolkits entwickeln wir einen MQL5-Indikator, der steigende und fallende Keilformationen automatisch in Echtzeit erkennt. Das System überprüft Pivot-Strukturen, validiert die Konvergenz der Begrenzungslinien mathematisch, verhindert überlappende Formationen und überwacht die Bedingungen für Ausbruch und Scheitern mit präziser visueller Rückmeldung. Diese auf einer klaren, objektorientierten Architektur basierende Implementierung wandelt die subjektive Erkennung von Keilformationen in eine strukturierte, zustandsabhängige Analysekomponente um, die darauf ausgelegt ist, eine disziplinierte Price-Action-Analyse zu unterstützen.

Bei Seitwärtsbewegungen des Kurses sehen sich Händler mit übermäßigen Signalen aus mehreren Kreuzungen gleitender Durchschnitte konfrontiert. Heute besprechen wir, wie ALGLIB ungefilterte Kursdaten vorverarbeitet, um gefilterte Crossover-Ebenen bzw. -Darstellungen zu erzeugen, die bei ihrem Auftreten auch Alarme oder Benachrichtigungen auslösen können. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil, um zu erfahren, wie eine mathematische Bibliothek in MQL5-Programmen genutzt werden kann.

Bei Seitwärtsbewegungen des Kurses sehen sich Händler mit übermäßigen Signalen aus mehreren Kreuzungen gleitender Durchschnitte konfrontiert. Heute besprechen wir, wie ALGLIB ungefilterte Kursdaten vorverarbeitet, um gefilterte Crossover-Ebenen bzw. -Darstellungen zu erzeugen, die bei ihrem Auftreten auch Alarme oder Benachrichtigungen auslösen können. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil, um zu erfahren, wie eine mathematische Bibliothek in MQL5-Programmen genutzt werden kann.

Der Artikel diskutiert den Algorithmus der Extremaloptimierung (EO), eine Optimierungsmethode, die vom Bak-Sneppen-Modell der selbstorganisierten Kritikalität inspiriert ist, bei dem Evolution durch die Eliminierung der schlechtesten Komponenten des Systems erfolgt. Die modifizierte Populationsversion des Algorithmus zeigt eine Abkehr von theoretischen Prinzipien zugunsten praktischer Effizienz, was zur Schaffung leistungsfähiger Optimierungswerkzeuge führt.

Viele Menschen neigen dazu, SQL zu unterschätzen oder es gar nicht zu verwenden, weil sie nicht vollständig verstehen, wie es tatsächlich funktioniert. Wenn wir Abfragen an eine SQL-Datenbank richten, suchen wir nicht immer nach einer universellen Antwort; in einigen Fällen benötigen wir eine sehr spezifische und praktische Antwort. Wenn eine Datenbank mit einer geeigneten Struktur und einem geeigneten Datenmodell erstellt wird, kann fast jede Art von Information darin integriert werden.

Dieser Artikel befasst sich mit einem spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie sich Setups, die sich aus Ungleichgewichten in Premium-/Discount-Bereichen (PD-Arrays) ergeben, definieren und nutzen lassen. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die PD-Arrays und Ungleichgewichte als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen optimieren und nutzen möchten. Außerdem wird untersucht, wie sich Premium- und Discount-Zonen korrekt ermitteln und charakterisieren lassen und wie man sie jeweils validieren und nutzen kann, wenn sie unter den entsprechenden Marktbedingungen auftreten, um so die sich aus solchen Szenarien ergebenden Chancen bestmöglich zu nutzen.

In diesem Artikel haben wir DirectX-3D in den MQL5-Viewer für die Binomialverteilung integriert. Damit ermöglichen wir umschaltbare 2D-/3D-Modi mit kameragesteuerter Drehung, Zoom und automatischer Anpassung für eine anschaulichere Analyse. Wir stellen 3D-Histogrammbalken, Bodenebenen und Achsen neben der Kurve der theoretischen Wahrscheinlichkeitsmassfunktion dar und behalten dabei 2D-Elemente wie Statistikpanel, Legenden sowie anpassbare Designs, Farbverläufe und Beschriftungen bei.