Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Dieser Artikel ist der praktischen Anwendung des Konzepts der Qualitativaussagenlogik zur Finanzmarktanalyse gewidmet. Wir legen das Beispiel eines Indikators dar, der Signale auf der Grundlage zweier auf dem Envelopes-Indikator fußender unscharfer Regeln erzeugt. Der entwickelte Indikator nutzt verschiedene Indikatorzwischenspeicher: 7 für die Berechnungen, 5 für die Diagrammausgabe und 2 für die Farben.

Zur Entwicklung eines Expert Advisors zur Teilnahme am Automatisierten Trading-Wettbewerb 2010, nehmen wir ein Template eines fertigen Expert Advisors her. Selbst noch unerfahrene MQL5 Programmierer können diese Aufgabe bewältigen, da ja für die Strategien die grundlegenden Klassen, Funktionen und Templates schon entwickelt sind. Daher genügt es, nur ein bisschen Code zur Implementierung Ihres Trading-Konzepts zu schreiben.

Im vorherigen Artikel haben wir die Anwendung der Merill-Muster auf verschiedene Daten erwogen, wie z.B. auf einen Preiswert auf dem Chart eines Währungssymbols und auf Werte von Standard-MetaTrader-5-Indikatoren: ATR, WPR, CCI, RSI, unter anderem. Nun, lassen Sie uns versuchen, einen Strategiebaukasten zu erstellen, der auf Merill-Mustern basiert.

In diesem Artikel werde ich versuchen, eines der wichtigsten Konzepte und Indikatoren zu erläutern, nämlich den Momentum-Indikator, und ich werde erklären, wie man ein Handelssystem mit diesem Momentum-Indikator entwickelt.

Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. Im vorigen Artikel haben wir die Methode des Deep Q-Learning kennengelernt. Bei dieser Methode wird das Modell so trainiert, dass es die bevorstehende Belohnung in Abhängigkeit von der in einer bestimmten Situation durchgeführten Aktion vorhersagt. Dann wird eine Aktion entsprechend der Strategie und der erwarteten Belohnung durchgeführt. Es ist jedoch nicht immer möglich, die Q-Funktion zu approximieren. Manchmal führt die Annäherung nicht zu dem gewünschten Ergebnis. In solchen Fällen werden Näherungsmethoden nicht auf Nutzenfunktionen, sondern auf eine direkte Handlungspolitik (Strategie) angewendet. Eine dieser Methoden ist die Gradientbasierte Optimierung, engl. „Policy Gradient“.

Wir setzen die Entwicklung einer großen plattformübergreifenden Bibliothek fort, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im zehnten Teil haben wir unsere Arbeit an der Bibliothekskompatibilität mit MQL4 fortgesetzt und die Ereignisse der Eröffnung von Positionen und der Aktivierung von offenen Orders definiert. In diesem Artikel werden wir die Ereignisse des Schließens von Positionen definieren und die nicht verwendeten Auftragseigenschaften beseitigen.

Analyse und Beispiele, wie eine Handelsanalyse auf der Plattform MetaTrader5 gemacht, aber von MetaTrader4 ausgeführt wird. In diesem Artikel wird besprochen, wie man einen einfachen Signalgeber in MetaTrader5 entwirft und mehrere Clients verbindet, auch wenn man MetaTrader4 laufen lässt. Sie werden auch herausfinden, wie Sie den Teilnehmern der Automated Trading Championship mit Ihrem realen MetaTrader4-Account folgen können.

Im vorigen Artikel haben wir die Klassen der schwebenden Anfrageobjekte erstellt, die dem allgemeinen Konzept der Bibliotheksobjekte entsprechen. Dieses Mal werden wir uns mit der Klasse befassen, die die Verwaltung von schwebenden Anfrageobjekten ermöglicht.

Wir haben bereits einige Arten von Implementierungen neuronaler Netze besprochen. In den betrachteten Netzwerken werden die gleichen Operationen für jedes Neuron wiederholt. Ein logischer weiterer Schritt ist die Nutzung der parallelen Berechnung, die die moderne Technologie bietet, um den Lernprozess des neuronalen Netzwerks zu beschleunigen. Eine der möglichen Implementierungen wird in diesem Artikel beschrieben.

Dieser Artikel ist ein Muss für alle, die ihre Programmierkarriere verbessern wollen. Diese Artikelserie zielt darauf ab, Sie zum besten Programmierer zu machen, der Sie sein können, unabhängig davon, wie erfahren Sie sind. Die besprochenen Ideen eignen sich sowohl für MQL5-Programmierneulinge als auch für Profis.

Der Artikel widmet sich der Realisierung der Charts ohne verpasste Bars.

Der Artikel betrachtet drei Methoden, die zur Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging eingesetzt werden können, und schätzt deren Effizienz. Die Auswirkungen der Optimierung der Hyperparameter des neuronalen ELM-Netzwerkes und der Nachbearbeitungsparameter werden bewertet.

Dies ist der dritte Artikel über das Konzept der schwebenden Anfragen. Wir werden die Tests von schwebenden Anfragen abschließen, indem wir die Methoden für das Schließen von Positionen, die Entfernung von schwebenden Anfragen und die Änderung der Parameter von Positionen und den Parametern von Pending-Orders erstellen.

Im Artikel wurden Formel und die Berechnungsmethode der Daten angeboten, die im Testerbericht angezeigt werden.

Alle Kategorien, die Trading-Strategien klassifizieren, sind völlig willkürlich. Die folgende Klassifikation soll die grundlegenden Unterschiede zwischen möglichen Ansätzen zum Handel betonen.

Im ersten Teil begannen wir mit dem Erstellen einer großen plattformübergreifenden Bibliothek, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Wir haben das abstrakte Objekt COrder angelegt, das als Basisobjekt für die Speicherung von Daten zu historischen Aufträgen und Deals sowie zu Marktorders und Positionen dient. Jetzt werden wir alle notwendigen Objekte entwickeln, um die Daten der Kontenhistorie in "Collections" (Sammlungen bzw. Listen) zu speichern.

Jeremy Scott, in der MQL5.community besser bekannt unter seinem Pseudonym 'Johnnypasado', hat sich in unserem MQL5 Market einen Namen für sein Produktangebot gemacht. Jeremy hat im Market bereits mehrere Tausend Dollar verdient - und ist weiterhin erfolgreich. Daher haben wir uns diesen zukünftigen Millionär genauer angesehen und von ihm einige Tipps für andere Anbieter im MQL5 Market bekommen.

Der Artikel betrachtet die Perspektive für die Verwendung MQL4, um eine produktive Arbeit im Markt Forex zu leisten.

Der Artikel befasst sich mit der Methodik zur Entwicklung von Handelsalgorithmen, bei der ein konsistenter, wissenschaftlicher Ansatz zur Analyse möglicher Kursmuster und zur Erstellung von Handelsalgorithmen auf der Grundlage dieser Muster verwendet wird. Die Entwicklungsideale werden anhand von Beispielen demonstriert.

In den beiden vorangegangenen Artikeln haben wir die Anwendung von Merrill-Mustern auf verschiedene Datentypen diskutiert. Es wurde eine Anwendung entwickelt, um die vorgestellten Ideen zu testen. In diesem Artikel werden wir die Arbeit mit dem Strategy Builder fortsetzen, um seine Effizienz zu verbessern und neue Funktionen und Fähigkeiten zu implementieren.

Dieser Artikel startet eine neue Serie über das Erstellen der Bibliothek DoEasy zur einfachen und schnellen Programmentwicklung. Im aktuellen Artikel werden wir die Bibliotheksfunktionen für den Zugriff auf und die Arbeit mit den Zeitreihen der Symbole implementieren. Wir werden das Bar-Objekt erstellen, das die Haupt- und erweiterten Zeitreihendaten speichert, und Bar-Objekte in der Zeitreihenliste platzieren, um eine bequeme Suche und Sortierung der Objekte zu ermöglichen.

Der Artikel stellt eine erweiterte Studie über jahreszeitliche Merkmale vor: Autokorrelations-Heatmaps und Streudiagramme. Der Zweck des Artikels ist es zu zeigen, dass das "Marktgedächtnis" saisonaler Natur ist, was durch eine maximale Korrelation von Zuwächsen beliebiger Ordnung ausgedrückt wird.

Sie müssen zugeben, dass es verlockend klingt - Sie werden stolzer Besitzer eines Programms, das für Sie innerhalb von Minuten ein profitables Automatisches Handelssystem (AHS) entwickeln kann. Alles was Sie machen müssen, ist die wünschenswerten Eingaben und die Eingabetaste drücken. Und - hier ist es, Sie testen Ihr AHS und erwarten Sie positive Auszahlungen. Während andere Menschen tausende Stunden investieren, um dieses einzigartige AHS zu entwickeln, das sie "fürstlich bedient", klingt diese Aussage, gelinde gesagt, ziemlich gewagt. Auf der einen Seite sieht dies ein wenig überlebensgroß aus... Allerdings, nach meiner Meinung, kann dieses Problem gelöst werden.

Der Artikel beschreibt die Technologie, die darauf abzielt, die Effektivität jedes automatisierten Handelssystems zu erhöhen. Er bietet eine kurze Erläuterung der Idee, sowie die zugrundeliegenden Grundlagen, Möglichkeiten und Nachteile.

In diesem Artikel werden wir einige Daten im Wert der Magicnummer der Aufträge und Positionen speichern und mit der Umsetzung der schwebenden Anträge beginnen. Um das Konzept zu überprüfen, erstellen wir die erste Testanforderung zur Eröffnung von Marktpositionen, wenn ein Serverfehler auftritt, der ein Warten und das Senden einer wiederholten Anfrage erfordert.

In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im neunten Teil haben wir begonnen, die Bibliotheksklassen für die Arbeit mit MQL4 zu verbessern. Hier werden wir die Bibliothek weiter verbessern, um ihre volle Kompatibilität mit MQL4 zu gewährleisten.

Regeln für ein Handelssystem zu finden und sie in einen Expert Advisor zu programmieren, ist nur die Hälfte der Arbeit. Irgendwie muss man ja auch die Abläufe des Expert Adivsors kontrollieren, während er die Ergebnisse des Handels anhäuft. Dieser Beitrag beschreibt einen Ansatz, der die Leistung eines Expert Advisors durch Erzeugung eines Feedbacks steigert, das die Saldo-Gefällekurve misst.

Der Artikel enthält die Beschreibung einer einfachen HTML-Code Parsing-Bibliothek mit Komponenten von Drittanbietern. Insbesondere werden die Möglichkeiten des Zugriffs auf Daten behandelt, die nicht über GET- und POST-Anfragen abgerufen werden können. Wir werden eine nicht zu umfangreiche Webseite auswählen und versuchen, interessante Daten von dieser Webseite zu laden.

In diesem Artikel werden mehrere Methoden zur Anwendung des Indikators Gleitender Durchschnitt (MA oder Moving Average) vorgestellt. Jede Methode, die eine Kurvenanalyse beinhaltet, wird von Indikatoren begleitet, die die Idee visualisieren. In den meisten Fällen stammen die hier vorgestellten Ideen von den jeweiligen Autoren. Meine einzige Aufgabe bestand darin, sie zusammenzubringen, damit Sie die wichtigsten Ansätze sehen und hoffentlich vernünftigere Handelsentscheidungen treffen können. MQL5-Kenntnisstand - einfach.

Heute werden wir sehen, wie man einen Expert Advisor erstellt, der einfach und sicher im automatischen Modus arbeitet. Am Ende des vorigen Artikels habe ich vorgeschlagen, dass es angebracht wäre, eine manuelle Nutzung des EA zuzulassen, zumindest für eine Weile.

In diesem Artikel werden wir die Idee des Zeichnens von grafischen Objekten auf Charts mit Hilfe von Tastenkombinationen weiterentwickeln. Der Bibliothek wurden neue Werkzeuge hinzugefügt, darunter eine gerade Linie, die durch beliebige Scheitelpunkte gezeichnet wird, und eine Reihe von Rechtecken, die die Auswertung der Umkehrzeit und des Levels ermöglichen. Außerdem zeigt der Artikel die Möglichkeit, den Code zu optimieren, um die Leistung zu verbessern. Das Implementierungsbeispiel wurde umgeschrieben, sodass Shortcuts neben anderen Handelsprogrammen verwendet werden können. Erforderliche Code-Kenntnisse: etwas höher als die eines Anfängers.

Die Märkte brachen innerhalb eines Monats um mehr als 30% ein. Dies scheint der beste Zeitpunkt für die Prüfung von Expertenberatern mit Grid- und Martingal-Basis zu sein. Dieser Artikel ist eine ungeplante Fortsetzung der Serie "Entwicklung eines plattformübergreifenden Grid-EAs". Der aktuelle Markt bietet eine Gelegenheit, einen Stresstest für den Grid-EA zu arrangieren. Lassen Sie uns also diese Gelegenheit nutzen und unseren Expert Advisor testen.

In diesem Artikel werde ich versuchen, die Annahme zu testen, dass jedes System mit auch nur einem kleinen Verständnis des Marktes auf globaler Ebene funktionieren kann. Ich werde keine Theorien oder Muster erfinden, sondern nur bekannte Fakten verwenden und diese Fakten schrittweise in die Sprache der mathematischen Analyse übersetzen.

Lassen Sie uns die PHP-basierte Twitter-Idee aus dem ersten Teil dieses Beitrags nun in Form bringen. Wir setzen die verschiedenen Teile des SDSS zusammen. In Bezug auf die Client-Seite der Systemarchitektur verlassen wir uns auf die neue MQL5-Funktion WebRequest() zum Senden von Handelssignalen per HTTP.