Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Telegram-Befehle in MQL5 integrieren können, um das Hinzufügen von Indikatoren in Trading-Charts zu automatisieren. Wir behandeln den Prozess des Parsens von Nutzerbefehlen, deren Ausführung in MQL5 und das Testen des Systems, um einen reibungslosen indikatorbasierten Handel zu gewährleisten.

Heute werden wir die Möglichkeiten der Einbindung mehrerer Strategien in einen Expert Advisor (EA) mit MQL5 untersuchen. Expert Advisors bieten umfassendere Funktionen als nur Indikatoren und Skripte und ermöglichen anspruchsvollere Handelsansätze, die sich an veränderte Marktbedingungen anpassen können. Mehr dazu finden Sie in der Erörterung dieses Artikels.

In diesem Artikel setzen wir die Umsetzung der Ansätze des ATFNet-Modells fort, das die Ergebnisse von 2 Blöcken (Frequenz und Zeit) innerhalb der Zeitreihenprognose adaptiv kombiniert.

Im ersten Teil dieses Artikels werden wir in die Welt der chemischen Reaktionen eintauchen und einen neuen Ansatz zur Optimierung entdecken! Die chemische Reaktionsoptimierung (CRO) nutzt Prinzipien, die sich aus den Gesetzen der Thermodynamik ableiten, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Wir werden die Geheimnisse der Zersetzung, der Synthese und anderer chemischer Prozesse lüften, die die Grundlage für diese innovative Methode bilden.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Handelsgeschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

In diesem Artikel behandeln wir ein wichtiges Thema, das nur wenige Menschen verstehen: Nutzerdefinierte Ereignisse. Gefahren. Vor- und Nachteile dieser Elemente. Dieses Thema ist der Schlüssel für diejenigen, die professionelle Programmierer in MQL5 oder einer anderen Sprache werden wollen. Hier werden wir uns auf MQL5 und MetaTrader 5 konzentrieren.

In diesem Artikel werden wir den Mauszeiger ändern, um die Interaktion mit dem Kontrollindikator zu ermöglichen und einen zuverlässigen und stabilen Betrieb zu gewährleisten.

Der parabolische Stop-and-Reversal (SAR) ist ein Indikator für Trendbestätigungs- und Trendbeendigungspunkte. Da er bei der Erkennung von Trends hinterherhinkt, bestand sein Hauptzweck in der Positionierung von nachlaufenden Stop-Losses für offene Positionen. Wir untersuchen jedoch, ob es tatsächlich als Expert Advisor-Signal verwendet werden kann, dank der nutzerdefinierten Signalklassen der vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors.

Der RSI ist ein beliebter Momentum-Oszillator, der das Tempo und den Umfang der jüngsten Kursveränderungen eines Wertpapiers misst, um über- und unterbewertete Situationen im Kurs des Wertpapiers zu bewerten. Diese Erkenntnisse in Bezug auf Geschwindigkeit und Ausmaß sind der Schlüssel zur Festlegung von Umkehrpunkten. Wir setzen diesen Oszillator in einer anderen nutzerdefinierten Signalklasse ein und untersuchen die Eigenschaften einiger seiner Signale. Wir beginnen jedoch mit dem Abschluss dessen, was wir zuvor über Bollinger-Bänder begonnen haben.

Diskutieren Sie mit uns, wie Sie KI nutzen können, um Ihre Positionsgrößen und Ordermengen zu optimieren und so die Rendite Ihres Portfolios zu maximieren. Wir zeigen Ihnen, wie Sie algorithmisch ein optimales Portfolio ermitteln und Ihr Portfolio an Ihre Renditeerwartungen oder Ihre Risikotoleranz anpassen können. In dieser Diskussion werden wir die SciPy-Bibliothek und die MQL5-Sprache verwenden, um ein optimales und diversifiziertes Portfolio mit allen uns zur Verfügung stehenden Daten zu erstellen.

Dieser MetaTrader 5 Expert Advisor implementiert die Strategie für ein Scalping-OrderFlow mit fortschrittlichem Risikomanagement. Es verwendet mehrere technische Indikatoren, um Handelsmöglichkeiten auf der Grundlage von Ungleichgewichten im Auftragsfluss zu identifizieren. Das Backtesting zeigt die potenzielle Rentabilität, macht aber auch deutlich, dass weitere Optimierungen erforderlich sind, insbesondere beim Risikomanagement und beim Verhältnis der Handelsergebnisse. Es ist für erfahrene Händler geeignet und muss vor dem Live-Einsatz gründlich getestet und verstanden werden.

Die erste Stufe der automatischen Optimierung haben wir bereits umgesetzt. Wir führen die Optimierung für verschiedene Symbole und Zeiträume nach mehreren Kriterien durch und speichern Informationen über die Ergebnisse jedes Durchgangs in der Datenbank. Nun werden wir die besten Gruppen von Parametersätzen aus den in der ersten Stufe gefundenen auswählen.

Die Autoren der FreDF-Methode haben den Vorteil der kombinierten Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich experimentell bestätigt. Die Verwendung von gewichteten Hyperparameter ist jedoch für nicht-stationäre Zeitreihen nicht optimal. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der adaptiven Kombination von Vorhersagen im Frequenz- und Zeitbereich vertraut machen.

In diesem Artikel werden wir uns mit einem der schwierigsten Probleme im Bereich der MQL5-Programmierung befassen: wie man eine Chart-ID korrekt erhält und warum Objekte manchmal nicht im Chart gezeichnet werden. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für didaktische Zwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Wir fahren fort mit der Analyse und Vorhersage von Zeitreihen im Frequenzbereich. In diesem Artikel machen wir uns mit einer neuen Methode zur Vorhersage von Daten im Frequenzbereich vertraut, die zu vielen der bisher untersuchten Algorithmen hinzugefügt werden kann.

Lineare Kernel sind die einfachste Matrix ihrer Art, die beim maschinellen Lernen für lineare Regression und Support Vector Machines verwendet wird. Der Matérn-Kernel hingegen ist eine vielseitigere Version der Radialbasisfunktion, die wir in einem früheren Artikel besprochen haben, und er eignet sich für die Abbildung von Funktionen, die nicht so glatt sind, wie es die RBF annehmen würde. Wir erstellen eine nutzerdefinierte Signalklasse, die beide Kernel für die Vorhersage von Long- und Short-Bedingungen verwendet.

In diesem Artikel werden wir die Reaktionsfähigkeit des Admin Panels verbessern, das wir zuvor erstellt haben. Darüber hinaus werden wir die Bedeutung der schnellen Nachrichtenübermittlung im Zusammenhang mit Handelssignalen untersuchen.

Dieser Expert Advisor mit dem Namen SMOC (steht für Stochastic Model Optimal Control) ist ein einfaches Beispiel für ein fortschrittliches algorithmisches Handelssystem für MetaTrader 5. Es verwendet eine Kombination aus technischen Indikatoren, modellprädiktiver Steuerung und dynamischem Risikomanagement, um Handelsentscheidungen zu treffen. Der EA verfügt über adaptive Parameter, volatilitätsbasierte Positionsgrößen und Trendanalysen, um seine Leistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu optimieren.

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.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Geschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

In dem EA, der hier entwickelt wird, haben wir bereits einen bestimmten Mechanismus zur Kontrolle des Drawdowns. Sie ist jedoch probabilistischer Natur, da sie auf den Ergebnissen von Tests mit historischen Preisdaten beruht. Daher kann der Drawdown manchmal die maximal erwarteten Werte übersteigen (wenn auch mit einer geringen Wahrscheinlichkeit). Versuchen wir, einen Mechanismus hinzuzufügen, der die garantierte Einhaltung der festgelegten Drawdown-Höhe gewährleistet.

Alle Modelle, die wir bisher betrachtet haben, analysieren den Zustand der Umwelt als Zeitfolge. Die Zeitreihen können aber auch in Form von Häufigkeitsmerkmalen dargestellt werden. In diesem Artikel stelle ich Ihnen einen Algorithmus vor, der Frequenzkomponenten einer Zeitsequenz zur Vorhersage zukünftiger Zustände verwendet.

Wir werden das Problem der Chart-ID lösen und gleichzeitig dem Nutzer die Möglichkeit geben, eine persönliche Vorlage für die Analyse und Simulation des gewünschten Assets zu verwenden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich didaktischen Zwecken und sollte in keiner Weise als Anwendung für einen anderen Zweck als das Studium und die Beherrschung der vorgestellten Konzepte betrachtet werden.

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.

Wie wäre es, etwas Neues zu lernen? In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Skripte in Dienste umwandeln können und warum dies sinnvoll ist.

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.

Reinforcement Learning ist neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen eine der drei Hauptrichtungen des maschinellen Lernens. Es geht also um die optimale Steuerung oder das Erlernen der besten langfristigen Strategie, die der Zielfunktion am besten entspricht. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir die mögliche Rolle, die ein MLP für den Lernprozess eines von einem Assistenten zusammengestellten Expertenberaters spielt.

In diesem Artikel wird der bestehende Code für das Senden von Nachrichten und Screenshots (screenshot des Terminals) von MQL5 zu Telegram refaktorisiert, indem er in wiederverwendbare, modulare Funktionen aufgeteilt wird. Dadurch wird der Prozess rationalisiert, was eine effizientere Ausführung und eine einfachere Codeverwaltung über mehrere Instanzen hinweg ermöglicht.

Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet detaillierte Erklärungen der Schlüsselfunktionen im Handelsalgorithmus und enthält Beispielcode für die Implementierung.

Restricted Boltzmann Machines sind eine Form von neuronalen Netzen, die Mitte der 1980er Jahre entwickelt wurde, als Rechenressourcen noch unerschwinglich waren. Zu Beginn stützte es sich auf Gibbs Sampling und kontrastive Divergenz, um die Dimensionalität zu reduzieren oder die verborgenen Wahrscheinlichkeiten/Eigenschaften über die eingegebenen Trainingsdatensätze zu erfassen. Wir untersuchen, wie Backpropagation eine ähnliche Leistung erbringen kann, wenn das RBM Preise für ein prognostizierendes Multi-Layer-Perceptron „embeds“ (einbettet).

Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung der Spieltheorie von John Nash, insbesondere des Gleichgewichts nach Nash, im Handel. Es wird erörtert, wie Händler Python-Skripte und MetaTrader 5 nutzen können, um Marktineffizienzen mit Hilfe der Nash-Prinzipien zu identifizieren und auszunutzen. Der Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Umsetzung dieser Strategien, einschließlich der Verwendung von Hidden-Markov-Modellen (HMM) und statistischer Analysen, um die Handelsleistung zu verbessern.

In diesem Artikel werden wir die Handelsstrategien mit der Parabolic SAR Strategie in MQL5 automatisieren: Erstellung eines effektiven Expertenberaters. Der EA wird auf der Grundlage der vom Parabolic SAR-Indikator identifizierten Trends Trades durchführen.

Denken wir über einen unabhängigen Expert Advisor nach. Zuvor haben wir einen indikatorbasierten Expert Advisor besprochen, der auch mit einem unabhängigen Skript zum Zeichnen der Risiko- und Ertragsgeometrie zusammenarbeitet. Heute werden wir die Architektur eines MQL5 Expert Advisors besprechen, der alle Funktionen in einem Programm integriert.

Die Regularisierung ist eine Form der Bestrafung der Verlustfunktion im Verhältnis zur diskreten Gewichtung, die in den verschiedenen Schichten eines neuronalen Netzes angewendet wird. Wir sehen uns an, welche Bedeutung dies für einige der verschiedenen Regularisierungsformen in Testläufen mit einem vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisor haben kann.