Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.

Seien Sie dabei, wenn wir uns heute der Herausforderung stellen, eine Handelsstrategie rund um das USDJPY-Paar zu entwickeln. Wir handeln Kerzenmuster, die auf dem täglichen Zeitrahmen gebildet werden, weil sie potenziell mehr Kraft hinter sich haben. Unsere anfängliche Strategie war gewinnbringend, was uns ermutigte, die Strategie weiter zu verfeinern und zusätzliche Sicherheitsschichten hinzuzufügen, um das gewonnene Kapital zu schützen.

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA), der die Kumo Breakout-Strategie unter Verwendung des Indikators Ichimoku Kinko Hyo und des Awesome Oscillators automatisiert. Wir gehen durch den Prozess der Initialisierung von Indikator-Handles, der Erkennung von Ausbruchsbedingungen und der Codierung von automatischen Handelsein- und -ausgängen. Zusätzlich implementieren wir Trailing-Stops und die Positionsmanagement-Logik, um die Leistung des EA und seine Anpassungsfähigkeit an die Marktbedingungen zu verbessern.

Die Enhanced Trend Confirmation Technique kombiniert Preisaktionen, Volumenanalysen und maschinelles Lernen, um echte Marktbewegungen zu identifizieren. Für die Handelsvalidierung sind sowohl Preisausbrüche als auch Volumensprünge (50 % über dem Durchschnitt) erforderlich, während ein neuronales LSTM-Netzwerk für zusätzliche Bestätigung sorgt. Das System verwendet eine ATR-basierte Positionsgröße und ein dynamisches Risikomanagement, wodurch es an verschiedene Marktbedingungen angepasst werden kann und gleichzeitig falsche Signale herausfiltert.

Lernen Sie, wie Sie geschlossene Positionen, Aufträge und Deals mit MQL5 abrufen, verarbeiten, klassifizieren, sortieren, analysieren und verwalten können, indem Sie in einer detaillierten Schritt-für-Schritt-Anleitung eine umfangreiche History Management EX5 Library erstellen.

Begleiten Sie uns heute, wenn wir uns der Herausforderung stellen, eine profitable Ausbruchs-Handelsstrategie in MQL5 zu entwickeln. Wir haben das Währungspaar EURUSD ausgewählt und versucht, Kursausbrüche auf dem stündlichen Zeitrahmen zu handeln. Unser System hatte Schwierigkeiten, zwischen falschen Ausbrüchen und dem Beginn eines echten Trends zu unterscheiden. Wir haben unser System mit Filtern überlagert, die unsere Verluste minimieren und gleichzeitig unsere Gewinne erhöhen sollen. Am Ende haben wir unser System erfolgreich profitabel und weniger anfällig für falsche Ausbrüche gemacht.

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.

In diesem Artikel erstellen wir Schaltflächen für die Filter von Währungspaar, Wichtigkeitsstufen, Zeitspannen und eine Abbruchoption, um die Kontrolle über das Dashboard zu verbessern. Diese Tasten sind so programmiert, dass sie dynamisch auf Nutzeraktionen reagieren und eine nahtlose Interaktion ermöglichen. Außerdem automatisieren wir ihr Verhalten, um Änderungen in Echtzeit auf dem Dashboard anzuzeigen. Dies verbessert die allgemeine Funktionsweise, Mobilität und Reaktionsfähigkeit des Panels.

Dieser Artikel erweitert unser Wirtschaftskalender-Dashboard durch die Implementierung von Echtzeit-Nachrichten-Updates, um Marktinformationen aktuell und umsetzbar zu halten. Wir integrieren Techniken zum Abrufen von Live-Daten in MQL5, um Ereignisse auf dem Dashboard kontinuierlich zu aktualisieren und die Reaktionsfähigkeit der Schnittstelle zu verbessern. Dieses Update stellt sicher, dass wir direkt über das Dashboard auf die neuesten Wirtschaftsnachrichten zugreifen können, um unsere Handelsentscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Daten zu optimieren.

Der Awesome Oscillator ist ein weiterer Bill-Williams-Indikator, der zur Messung des Momentums verwendet wird. Es kann mehrere Signale generieren, und deshalb überprüfen wir diese auf der Basis von Mustern, wie in früheren Artikeln, indem wir die MQL5-Assistenten-Klassen und -Assembly nutzen.

In diesem Artikel untersuchen wir das Profitunity System von Bill Williams, indem wir seine Kernkomponenten und seinen einzigartigen Ansatz für den Handel im Marktchaos aufschlüsseln. Wir führen die Leser durch die Implementierung des Systems in MQL5 und konzentrieren uns dabei auf die Automatisierung von Schlüsselindikatoren und Einstiegs-/Ausstiegssignalen. Schließlich testen und optimieren wir die Strategie und geben Einblicke in ihre Leistung in verschiedenen Marktszenarien.

Die „Proximal Policy Optimization“ ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der die „Policy“, oft in Form eines Netzwerks, in sehr kleinen inkrementellen Schritten aktualisiert, um die Stabilität des Modells zu gewährleisten. Wir untersuchen, wie dies in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor von Nutzen sein könnte, wie wir es in früheren Artikeln getan haben.

Im Einklang mit unserer Vision, das Preisgeschehen zu vereinfachen, freuen wir uns, Ihnen ein weiteres Tool vorstellen zu können, das Ihre Marktanalyse erheblich verbessern und Ihnen helfen kann, gut informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool zeigt wichtige technische Indikatoren an, wie z. B. die Kurse des Vortags, wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus und das Handelsvolumen, und generiert automatisch visuelle Hinweise auf dem Chart.

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.

In diesem Artikel implementieren wir Filter in das MQL5-Wirtschaftskalender-Dashboard, um die Anzeige von Nachrichtenereignissen nach Währung, Bedeutung und Zeit zu verfeinern. Wir erstellen zunächst Filterkriterien für jede Kategorie und integrieren diese dann in das Dashboard, um nur relevante Ereignisse anzuzeigen. Schließlich stellen wir sicher, dass jeder Filter dynamisch aktualisiert wird, um Händlern gezielte wirtschaftliche Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern.

Der Alligator-Indikator, der von Bill Williams entwickelt wurde, ist ein vielseitiger Indikator zur Trenderkennung, der klare Signale liefert und häufig mit anderen Indikatoren kombiniert wird. Die MQL5-Assistenten-Klassen und die Assemblierung ermöglichen es uns, eine Vielzahl von Signalen auf der Basis von Mustern zu testen, und so betrachten wir auch diesen Indikator.

Die gleitenden Durchschnitte und der Stochastik-Oszillator können verwendet werden, um trendfolgende Handelssignale zu generieren. Diese Signale werden jedoch erst nach dem Eintreten der Preisaktion beobachtet. Diese den technischen Indikatoren innewohnende Verzögerung können wir mit Hilfe von KI wirksam überwinden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen vollständig autonomen KI-gesteuerten Expert Advisor erstellen, der Ihre bestehenden Handelsstrategien verbessern kann. Selbst die älteste mögliche Handelsstrategie kann verbessert werden.

Der Ichimuko Kinko Hyo ist ein bekannter japanischer Indikator, der als Trenderkennungssystem dient. Wir untersuchen dies, wie schon in früheren ähnlichen Artikeln, Muster für Muster und bewerten auch die Strategien und Testberichte mit Hilfe der MQL5-Assistentenbibliothek Klassen und Assembly.

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine interessante Methode zur Vorhersage von Trajektorien vorstellen, die zur Lösung von Problemen im Bereich der autonomen Fahrzeugbewegungen entwickelt wurde. Die Autoren der Methode haben die besten Elemente verschiedener architektonischer Lösungen kombiniert.

Ein Großteil der bisher untersuchten Modelle basiert auf der Transformer-Architektur. Bei langen Sequenzen können sie jedoch ineffizient sein. In diesem Artikel werden wir uns mit einer alternativen Richtung der Zeitreihenprognose auf der Grundlage von Zustandsraummodellen vertraut machen.

Wir werden einen Indikator erstellen, der auf dem Gann‘schen 9er-Quadrat basiert, das durch Quadrieren von Zeit und Preis gebildet wird. Wir werden den Code vorbereiten und den Indikator in der Plattform in verschiedenen Zeitintervallen testen.

Die meisten modernen Methoden zur multimodalen Zeitreihenprognose verwenden den Ansatz unabhängiger Kanäle. Dabei wird die natürliche Abhängigkeit verschiedener Kanäle derselben Zeitreihe ignoriert. Der intelligente Einsatz zweier Ansätze (unabhängige und gemischte Kanäle) ist der Schlüssel zur Verbesserung der Leistung der Modelle.

Wir beschäftigen uns weiter mit TEMPO. In diesem Artikel werden wir die tatsächliche Wirksamkeit der vorgeschlagenen Ansätze anhand realer historischer Daten bewerten.

Wenn wir die unterschiedlichen Ideen richtig verstehen, können wir mit weniger Aufwand mehr erreichen. In diesem Artikel sehen wir uns an, warum es notwendig ist, eine Vorlage zu konfigurieren, bevor der Dienst mit dem Chart interagieren kann. Und was wäre, wenn wir den Mauszeiger verbessern würden, damit wir mehr damit machen können?

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.

Wir setzen unsere Untersuchung der Chaostheorie auf den Finanzmärkten fort. Dieses Mal werde ich seine Anwendbarkeit auf die Analyse von Währungen und anderen Vermögenswerten untersuchen.

Nach einer Pause in der Entwicklung und Verbesserung des Dienstes für Replay/Simulator nehmen wir die Arbeit daran wieder auf. Da wir nun die Verwendung von Ressourcen wie Terminalglobals aufgegeben haben, müssen wir einige Teile des Systems komplett umstrukturieren. Keine Sorge, dieser Prozess wird im Detail erklärt, sodass jeder die Entwicklung unseres Dienstes verfolgen kann.

In diesem Artikel werden wir uns eine nicht standardisierte Methode zur Erstellung eines Indikators in MQL5 ansehen. Anstatt sich auf einen Trend oder ein Chartmuster zu konzentrieren, wird unser Ziel sein, unsere eigenen Positionen zu verwalten, einschließlich partieller Ein- und Ausstiege. Wir werden ausgiebig Gebrauch von dynamischen Matrizen und einigen Handelsfunktionen machen, die sich auf die Handelshistorie und offene Positionen beziehen, um auf dem Chart anzuzeigen, wo diese Geschäfte getätigt wurden.

Ein Hinweis: Obwohl der Code für einen Dienst in diesem Artikel nicht enthalten ist und erst im nächsten Artikel zur Verfügung gestellt wird, werde ich ihn erläutern, da wir denselben Code als Sprungbrett für unsere eigentliche Entwicklung verwenden werden. Seien Sie also aufmerksam und geduldig. Warten Sie auf den nächsten Artikel, denn jeden Tag wird es interessanter.

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.

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.

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.

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.

Bei der Erforschung verschiedener Modellarchitekturen wird dem Prozess des Modelltrainings oft nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel möchte ich diese Lücke schließen.

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.