Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

Dieser Artikel ist eine logische Fortsetzung des vorangegangenen Artikels. Er hebt die Fakten hervor, die die im ersten Artikel gezogenen Schlussfolgerungen bestätigen. Diese Fakten wurden in den zehn Jahren nach der Veröffentlichung dieses Artikels beobachtet. Sie konzentrieren sich auf drei festgestellte dynamische Übergangsfunktionen (transient functions), die die Muster der Marktpreisänderungen beschreiben.

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 Website MQL5.com bringt Händler aus der ganzen Welt zusammen. Die Nutzer veröffentlichen Artikel, teilen kostenlose Codes, verkaufen Produkte auf dem Markt, führen Freelance-Aufträge aus und kopieren Handelssignale. Sie können mit ihnen im Forum, in Händler-Chats und in MetaTrader-Kanälen kommunizieren.

Automatische Ermittlung des Broker-Offsets und GMT. Anstatt den Support Ihres Brokers zu fragen, von dem Sie wahrscheinlich eine unzureichende Antwort erhalten werden (wer würde schon bereit sein, eine fehlende Stunde zu erklären), schauen wir einfach selbst, welchen Zeitstempel Ihr Broker den Kursen in den Wochen der Zeitumstellung geben — aber nicht umständlich von Hand, das lassen wir ein Programm machen, wozu haben wir ja schließlich einen PC.

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

Dies ist der erste Artikel einer Serie, die sich mit Umkehrmustern im Rahmen des algorithmischen Handels beschäftigt. Wir werden mit der interessantesten Musterfamilie beginnen, die aus den Mustern Doppel-Top (Hochs) und Doppel-Bottom (Tiefs) hervorgegangen ist.

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.

In diesem Artikel werde ich versuchen, das klassische Konzept der Swap-Handelsmethoden zu erweitern. Ich werde erklären, warum ich zu dem Schluss gekommen bin, dass dieses Konzept besondere Aufmerksamkeit verdient und unbedingt zum Studium empfohlen wird.

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.

Der Artikel stellt ein beliebtes MVC-Muster vor sowie die Möglichkeiten, Vor- und Nachteile seiner Verwendung in MQL-Programmen. Die Idee ist, einen bestehenden Code in drei separate Komponenten aufzuteilen: Model, View (Darstellung) und Controller.

In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse der Signale des MQL5.com Signals-Dienstes mit den Funktionen zur Verwaltung von Signalen erstellen. Außerdem werde ich die Schnappschuss-Objektklasse der Markttiefe (Depth of Market, DOM) verbessern, um das gesamte Kauf- und Verkaufsvolumen im DOM anzuzeigen.

In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse für die Markttiefe aller Symbole erstellen und mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit dem MQL5.com Signals-Dienst beginnen, indem ich die Signal-Objektklasse erstelle.

In diesem Artikel werde ich zwei Klassen erstellen (die Klassenobjekte des DOM-Schnappschusses und die der DOM-Schnappschuss-Reihe) und die Erstellung der DOM-Datenreihe testen.

Ich fahre fort, den Algorithmus mit der minimal notwendigen Funktionalität zu entwickeln und die Ergebnisse zu testen. Die Rentabilität ist recht gering, aber die Artikel demonstrieren das Modell des vollautomatischen profitablen Handels mit völlig unterschiedlichen Instrumenten, die auf grundlegend verschiedenen Märkten gehandelt werden.

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.

In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit der Markttiefe (Depth of Market, DOM) beginnen. Ich werde auch die Klasse des abstrakten Objekts der Markttiefe und seine Nachkommen erstellen.

In diesem Artikel werde ich die Aktualisierung der Tick-Daten in Echtzeit implementieren und die Symbol-Objektklasse für die Arbeit mit Markttiefe (Depth of Market, DOM) vorbereiten (das DOM selbst wird im nächsten Artikel implementiert).

Da ein Programm bei seiner Arbeit verschiedene Symbole verwenden kann, sollte für jedes dieser Symbole eine eigene Liste erstellt werden. In diesem Artikel werde ich solche Listen zu einer Tickdatenkollektion zusammenfassen. In der Tat wird dies eine reguläre Liste sein, die auf der Klasse des dynamischen Arrays von Zeigern auf Instanzen der Klasse CObject und ihrer Nachkommen der Standardbibliothek basiert.

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 werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.

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.

In der kommenden Artikelserie werde ich die Entwicklung von selbstanpassenden Algorithmen unter Berücksichtigung der meisten Marktfaktoren demonstrieren, sowie zeigen, wie man diese Situationen systematisiert, in Logik beschreibt und in seiner Handelsaktivität berücksichtigt. Ich werde mit einem sehr einfachen Algorithmus beginnen, der sich nach und nach die Theorie aneignet und sich zu einem sehr komplexen Projekt entwickelt.

Ab diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung von Bibliotheksfunktionen für die Arbeit mit Preisdaten. Heute erstellen wir eine Objektklasse, die alle Preisdaten speichert, die mit einem weiteren Tick angekommen sind.

Dies ist der nächste Artikel der Serie, in dem ich zeige, wie ich eine komfortable Bibliothek für die manuelle Anwendung von Chart-Grafiken unter Verwendung von Tastaturkürzeln erstellt habe. Zu den verwendeten Werkzeugen gehören gerade Linien und deren Kombinationen. In diesem Teil sehen wir uns an, wie die Zeichenwerkzeuge unter Verwendung der im ersten Teil beschriebenen Funktionen angewendet werden. Die Bibliothek kann mit jedem Expert Advisor oder Indikator verbunden werden, was die Aufgaben im Chart stark vereinfacht. Diese Lösung verwendet KEINE externen Dlls, während alle Befehle mit eingebauten MQL-Tools implementiert werden.

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.

Thomas DeMark Sequential ist gut darin, Gleichgewichtsänderungen in der Preisbewegung anzuzeigen. Dies wird besonders deutlich, wenn wir seine Signale mit einem Pegelindikator, zum Beispiel Murray-Levels, kombinieren. Der Artikel ist vor allem für Anfänger und diejenigen gedacht, die ihren "Gral" noch nicht gefunden haben. Ich werde auch einige Merkmale der Levelbildung zeigen, die ich in anderen Foren nicht gesehen habe. So wird der Artikel wahrscheinlich auch für fortgeschrittene Händler nützlich sein... Anregungen und vernünftige Kritik sind willkommen...

In dem Artikel wird das Erstellen des nutzerdefinierten Indikatorobjekts für die Verwendung in EAs erklärt. Lassen Sie uns die Bibliotheksklassen leicht verbessern und Methoden hinzufügen, um Daten von Indikatorobjekten in EAs zu erhalten.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen die Kriterien, die Sie bei der Auswahl eines Systems oder Signals für die Investition Ihrer Gelder berücksichtigen sollten. Außerdem beschreibe ich die optimale Vorgehensweise bei der Entwicklung von Handelssystemen und zeige auf, wie wichtig diese Angelegenheit im Forex-Handel ist.