Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Händler suchen oft nach Trendwendepunkten, da der Preis das größte Bewegungspotenzial zu Beginn eines neu gebildeten Trends hat. Folglich werden in der technischen Analyse verschiedene Umkehrmuster beschrieben. Doppelspitze/Doppelboden ist einer der bekanntesten und am häufigsten verwendeten. Der Artikel schlägt das Verfahren einer programmgesteuerten Mustererkennung vor. Es wird auch die Rentabilität des Musters anhand von Verlaufsdaten getestet.

Ich bin kein professioneller Programmierer, deshalb ist das Prinzip "vom Einfachen zum Komplexen" bei der Arbeit an Entwicklungen von Handelssystemen für mich von äußerster Wichtigkeit. Was genau heißt "einfach" für mich? Zunächst heißt das die Anschaulichkeit des Erzeugungsprozesses eines Systems und die Logik seiner Funktionsweise. Und es heißt auch möglichst wenig handgeschriebener Code. In diesem Beitrag versuche ich ein Handelssystem auf Grundlage des Matlab-Pakets zu erzeugen und zu testen und anschließend einen Expert Advisor für MetaTrader 5 zu schreiben. Im Testvorgang werden die historischen Daten von MetaTrader 5 eingesetzt.

Wie man einen Handelssignal-Generator auf Grundlage eines angepassten Indikators erzeugt. Wie man einen angepassten Indikator erzeugt Wie man Zugriff auf die Daten des angepassten Indikators bekommt. Warum man die IS_PATTERN_USAGE(0) Struktur und das Modell 0 braucht

Heute werden wir sehen, wie man einen Expert Advisor erstellt, der einfach und sicher im automatischen Modus arbeitet. Im vorigen Artikel haben wir die ersten Schritte besprochen, die jeder verstehen muss, bevor er einen Expert Advisor für den automatischen Handel erstellen kann. Wir haben uns Gedanken über die Konzepte und die Struktur gemacht.

Anfang 2011 haben wir die erste Fassung des MQL5-Assistenten veröffentlicht. Damit hatten die Devisenhändler ein einfaches und verständliches Werkzeug zur automatischen Erzeugung von automatischen Handelssystemen in der Hand. Jeder Anwender von MetaTrader 5 erhielt so die Möglichkeit, ohne MQL5-Programmierkenntnisse sein eigenes Expert-System zu schreiben.

Ist es möglich, das Marktverhalten für einen kurzen zukünftigen Zeitraum vorherzusagen, indem man wiederkehrende Richtungstendenzen von Candlesticks berücksichtigt, die immer zu bestimmten Zeiten während des Tages auftreten? Es ist, wenn ein solches Ereignis wirklich gefunden werden kann. Diese Frage hat sich wohl ein jeder Händler bereits einmal gestellt. Der Zweck dieses Artikels ist es, zu versuchen, das Marktverhalten vorherzusagen, indem man statistisch wiederkehrende Richtungstendenzen von Candlesticks berücksichtigt, die in bestimmten Zeitintervallen auftreten.

Bei diesem Beitrag handelt es sich um die Fortsetzung des Artikels Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 1. Im zweiten Teil geht es um Fragen zur Einbindung unserer Expert-Systeme sowie anderer in MQL5 geschriebener Programme in die Bibliothek der HedgeTerminalApi. Dieser Beitrag widmet sich der Darstellung der Arbeit mit dieser Bibliothek. Mit ihrer Hilfe können Sie Expert-Systeme für den Handel in unterschiedliche Richtungen erstellen und in einer praktischen und einfachen Handelsumgebung arbeiten.

In früheren Artikeln haben wir den stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein neuronales Netzwerk mit der gleichen Lernrate für alle Neuronen innerhalb des Netzwerks zu trainieren. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit adaptiven Lernmethoden zu beschäftigen, die eine Änderung der Lernrate für jedes Neuron ermöglichen. Wir werden auch die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes betrachten.

Der Artikel beschäftigt sich mit Kurslücken (gaps) - signifikante Unterschiede zwischen dem Schlusskurs des vorherigen Balkens und dem Eröffnungskurs des darauf folgenden sowie auf der Prognose der Richtung des Tagesbalkens. Die Anwendung der Funktion GetOpenFileName durch die System-DLL wird ebenfalls besprochen.

Erfolgreiches und komfortables Trading mit der MT4 Plattform ohne detaillierte Marktanalyse - ist das möglich? Kann solches Trading in der Praxis umgesetzt werden? Ich meine, ja. Insbesondere in Bezug auf automatisiertes Trading!

In diesem Artikel fährt der Autor fort, die Leser mit den Lite_EXPERT2.mqh vertraut zu machen mit echten Expert Advisor Umsetzungsbeispielen. Der Artikel befasst sich mit der Idee der Verwendung von schwebenen Pending Ordern und Pending Ordern die von Trade zu Trade dynamisch variieren, die bestimmt werden auf Average True Range (ATR) Indikatorwerte.

In diesem Artikel fährt der Autor fort mit dem Analysieren der Umsetzung von Algorithmen einfachster Handelssysteme und beschreibt einige relevante Einzelheiten der Verwendung von Optimierungsergebnissen. Der Artikel wird nützlich sein für beginnende Trader und EA-Autoren.

Dieser Artikel soll Sie damit vertraut machen, wie Sie von Grund auf einen objektorientierten Expert Advisor konstruieren: und zwar beginnend mit der theoretischen Konzeption bis hin zur praktischen Programmierung eines MQL5-EAs. Ich persönliche vertrete die Einstellung, dass nichts über die Learning-by-Doing-Methode geht. Ich werde Ihnen daher anhand eines praktischen Beispiels vorführen, wie Sie Ihre Ideen ordnen können, um Ihren Forex-Roboter mit einem Code zu versehen. Ich habe außerdem die Absicht, Ihnen einige OO-, also objektorientierte Prinzipien näherzubringen.

In früheren Artikeln dieser Serie haben wir verschiedene Methoden ausprobiert, um einen mehr oder weniger profitablen Grid-Expertenberater zu erstellen. Jetzt werden wir versuchen, die EA-Profitabilität durch Diversifikation zu steigern. Unser oberstes Ziel ist es, einen Jahresgewinn von 100% zu erreichen, wobei der maximale Drawdown des Saldos nicht mehr als 20% beträgt.

Der ursprüngliche Basisartikel hat seine Relevanz nicht verloren. Daher, wenn Sie an diesem Thema interessiert sind, sollten Sie unbedingt den ersten Artikel lesen. Es ist viel Zeit seitdem vergangen, und Visual Studio 2017 verfügt mittlerweile über eine aktualisierte Oberfläche. Auch der MetaTrader 5 hat neue Funktionen erhalten. Der Artikel enthält eine Beschreibung der Phasen der DLL-Projektentwicklung sowie das Einrichten und Interagieren mit dem MetaTrader 5.

Eines der fortschrittlichsten Modelle unter den derzeit existierenden neuronalen Netzen für Sprachen ist vielleicht GPT-3, dessen maximale Variante 175 Milliarden Parameter enthält. Natürlich werden wir ein solches Ungetüm nicht auf unseren Heim-PCs erstellen. Wir können uns jedoch ansehen, welche architektonischen Lösungen bei unserer Arbeit verwendet werden können und wie wir von ihnen profitieren können.

Jeder kennt den Spruch: „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.“ Man kann zig Bücher über Paris oder Venedig lesen, aber die geistigen Vorstellungen vermitteln einem nie dasselbe Gefühl wie ein Spaziergang durch die abendlichen Straßen. Der Vorteil der Veranschaulichung oder der grafischen Darstellung lässt sich auf jeden beliebigen Lebensbereich übertragen, auch auf die Arbeit an den Finanzmärkten, zum Beispiel in Form der Analyse der Kurse anhand von Indikatoren auf Diagrammen sowie natürlich in Form der grafischen Darstellung der Überprüfung von Strategien. Dieser Beitrag beinhaltet Beschreibungen aller grafischen Darstellungsmöglichkeiten des Strategieprüfprogramms von MetaTrader 5.

MetaTrader 5 ist eine Multi-Asset-Plattform. Darüber hinaus unterstützt sie verschiedene Positionsmanagementsysteme. Diese Möglichkeiten bieten deutlich erweiterte Möglichkeiten für die Umsetzung und Formalisierung von Handelsideen. In diesem Artikel werden Methoden zur Handhabung und Bilanzierung von Positionseigenschaften im Hedging-Modus diskutiert. Der Artikel enthält eine abgeleitete Klasse sowie Beispiele, die zeigen, wie man die Eigenschaften einer Hedge-Position abfragt und verarbeitet.

Dies ist der letzte Artikel innerhalb der Serie, der sich mit der Strategie des Umkehrhandels beschäftigt. Hier werden wir versuchen, das Problem zu lösen, das die Instabilität der Testergebnisse in früheren Artikeln verursacht hat. Wir werden auch unseren eigenen Algorithmus für den manuellen Handel in jedem Markt mit der Reverse-Strategie entwickeln und testen.

Dieser Beitrag beschreibt eine Methode zum schnellen visuellen Testen von Handelsideen. Die Methode basiert auf der Kombination aus einem Preisdiagramm, einem Signalindikator und einem Indikator zur Bilanzberechnung. Ich möchte meine Methode zur Suche nach Handelsideen sowie die von mir genutzte Methode zum schnellen Testen dieser Ideen mit Ihnen teilen.

Würden Sie auch sehr gerne einen stündlichen Chart sehen, der zwischen der zweiten und der fünfte Minute Balken öffnet? Wie sieht ein neu entworfener Chart aus, wenn sich die Balkenöffnungszeit jede Minute ändert? Welche Vorteile bietet solch ein Chart beim Trading? Antworten auf diese und einige weitere Fragen werden Sie im vorliegenden Artikel finden.

Der Artikel behandelt die Arbeit mit Kontoereignissen, um wichtige Änderungen in den Kontoeigenschaften zu verfolgen, die den automatisierten Handel beeinflussen. Wir haben bereits im vorherigen Artikel bei der Entwicklung der Kollektion von Kontoobjekten einige Funktionen zur Verfolgung von Kontoereignissen implementiert.

Heute erfahren wir, wie man einen MetaTrader 5 Terminal mit Twitter verbindet, damit Sie die Handelssignale Ihres EAs twittern können . Wir entwickeln ein Soziales Entscheidungsunterstützungssystem in PHP, das auf einem RESTful Webdienst beruht. Diese Idee stammt von einem besonderen Konzept automatischen Handels, dem sog. computergestützten Handel. Wir möchten, dass die kognitiven Fähigkeiten von tatsächlichen Händlern, diese Handelssignale filtern, die sonst von Expert Advisors automatisch auf dem Markt platziert werden würden.

In dem letzten Abschnitt der Serie über die CStrategy Trading Engine, werden wir die parallele Ausführung von verschiedenen Handels-Algorithmen betrachten, das Laden von Strategien über ein XML-File kennenlernen und wir werden ein einfaches Bedienfeld erstellen, mit welchem es möglich ist, die Strategie(n) auszuwählen und auch die Handelsmodi.

Es ist unmöglich, einen wirklich stabilen Algorithmus zu erhalten, wenn wir die Optimierung auf Basis historischer Daten zur Auswahl der Parameter verwenden. Ein stabiler Algorithmus sollte wissen, welche Parameter bei der Arbeit an einem beliebigen Handelsinstrument zu jeder Zeit benötigt werden. Er sollte nicht prognostizieren oder raten, er sollte es mit Sicherheit wissen.

In diesem Artikel lernen wir ein neues Instrument aus unserer Serie kennen: Wir lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage eines der beliebtesten technischen Indikatoren, dem Moving Average Convergence Divergence (MACD), entwickelt.

In diesem Artikel gehe ich auf die Möglichkeiten der Erstellung von individuellen Indikatoren mit Kerzen ein und zeige deren Vor- und Nachteile auf.

In diesem Artikel werden wir die Klasse eines Symbolobjekts anlegen, das das Basisobjekt für die Erstellung der Kollektion der Symbole sein soll. Die Klasse wird es uns ermöglichen, Daten über die benötigten Symbole für ihre weitere Analyse und ihren Vergleich zu erhalten.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, die Bayes'sche Optimierung auf Hyperparameter von tiefen neuronalen Netzen anzuwenden, die durch verschiedene Trainingsvarianten gewonnen werden. Die Klassifikationsqualität eines DNN mit den optimalen Hyperparametern in verschiedenen Trainingsvarianten wird verglichen. Die Tiefe der Effektivität der optimalen DNN-Hyperparameter wurde in Vorwärtstests überprüft. Die möglichen Richtungen zur Verbesserung der Klassifizierungsqualität wurden festgelegt.

Der Artikel betrachtet die Verwendung der technischen Indikatoren beim Programmieren in der MQL4-Sprache.

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.