Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Wir setzen unsere Bekanntschaft mit dem Mamba4Cast-Framework fort. Heute werden wir uns mit der praktischen Umsetzung der vorgeschlagenen Ansätze befassen. Mamba4Cast wurde nicht für eine lange Anpassungsphase bei jeder neuen Zeitreihe entwickelt, sondern für den sofortigen Einsatz. Dank des Konzepts des Zero-Shot-Forecastings kann das Modell hochwertige Prognosen auf realen Daten ohne zusätzliches Training oder Hyperparameter-Tuning erstellen.

Ein revolutionärer Ansatz für maschinelles Lernen im Handel durch Quantencomputing. Der Artikel demonstriert eine praktische Umsetzung eines adaptiven QRC-Systems mit kontinuierlichem Nachtraining zur Vorhersage von Marktbewegungen in Echtzeit.

In früheren Artikeln haben wir erwähnt, dass wir manchmal einen Wert für die Eigenschaft ZOrder festlegen müssen. Aber warum? Der Grund dafür ist, dass viele Codeteile, die Objekte in einem Chart hinzufügen, einfach keinen Wert für diese Eigenschaft verwenden oder, genauer gesagt, nicht definieren. Es geht mir nicht darum, zu sagen, was Programmierer tun oder lassen sollen und wie sie ihren Code schreiben sollten. Ich bin hier, um Ihnen, lieber Leser, und jedem, der wirklich verstehen will, wie diese Prozesse intern funktionieren, zu zeigen, was tatsächlich hinter den Kulissen passiert.

Der Handel ist durch hohe Anforderungen an die Disziplin beim Risikomanagement gekennzeichnet. Der Artikel präsentiert eine Analyse der Hauptgründe für das Scheitern von Tradern und schlägt eine technische Lösung in Form der Klasse CEnhancedRiskManager für die MQL5-Plattform vor. Er beinhaltet praktische Tests mit einem aggressiven Grid-EA.

Wir kehren zum Thema der Optimierung nach dem Modell einer wissenschaftlichen Gemeinschaft zurück. CoSO sollte nicht als fertige Lösung betrachtet werden, sondern als vielversprechende Forschungsplattform. Bei entsprechender Entwicklung kann CoSO seine Nische in Aufgaben finden, bei denen Anpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit gegenüber Veränderungen wichtig sind und die Rechenzeit nicht kritisch ist.

In diesem Abschnitt betrachten wir die Implementierung der wichtigsten Schnittstellen der Bibliothek für Gaußsche Prozesse in MQL5: IKernel, ILikelihood und IInference. Wir werden auch deren Funktionsweise an synthetischen Daten demonstrieren und Indikatoren für Klassifizierung und Regression implementieren und ihre Funktionsweise im Online-Modus demonstrieren – mit erneutem Training des Modells bei jeder neuen Bar.

Der Artikel konzentriert sich auf die Erstellung eines Handelssystems mit einem echten Quantensimulator anstelle von mathematischen Analogien. Das System verwendet 3 virtuelle Qubits, Quantengatter und Superpositionsprinzipien zur Marktanalyse. Es ist als Handels-EA für MetaTrader 5 in MQL5 implementiert. Die wichtigste Errungenschaft ist der Übergang von der Simulation zu echten Quantenprinzipien der Finanzinformationsverarbeitung.

Geheimnisse der effektiven Optimierung von Handelsstrategien in metaheuristischen Ansätzen. Community of Scientists Optimization ist ein neuer populationsbasierter Algorithmus, der von den Mechanismen der wissenschaftlichen Gemeinschaft inspiriert ist. Im Gegensatz zu traditionellen, von der Natur inspirierten Metaphern modelliert CoSO einzigartige Aspekte menschlicher wissenschaftlicher Tätigkeit: das Veröffentlichen von Ergebnissen in Fachzeitschriften, das Konkurrieren um Fördermittel und das Bilden von Forschungsteams.

Im heutigen Artikel werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, mit den Bibliotheksfunktionen FileSave und FileLoad zu arbeiten. Obwohl viele Leute sie aufgrund bestimmter Einschränkungen oder Schwierigkeiten, die sie in spezifischen Szenarien verursachen, für nur begrenzt nutzbar halten, kann uns ein korrektes Verständnis der Funktionsweise dieser beiden Funktionen an manchen Stellen viel Aufwand ersparen. Sie sind auch eine hervorragende Möglichkeit, mit Protokolldateien zu arbeiten.

Der Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Erstellung von Handelssystemen auf der Grundlage quantenmechanischer Prinzipien und künstlicher Intelligenz vor. Der Autor beschreibt die Entwicklung eines einzigartigen neuronalen Netzes, das über klassisches maschinelles Lernen hinausgeht, indem es Quantenmechanik mit modernen KI-Architekturen kombiniert.

Der Artikel betrachtet einfache Optionsstrategien und deren Implementierung in MQL5. Wir werden einen grundlegenden EA entwickeln, der modernisiert und komplexer gestaltet wird.

Eine technische Geschichte der MQL-Entwicklung: von den begrenzten Sprachen MQL und MQL II über das prozedurale MQL4 bis hin zum objektorientierten MQL5 mit nativer Kompilierung, umfangreichen APIs und einer vollwertigen Entwicklungsumgebung. Wir zeigen hier die wichtigsten Fähigkeiten der Sprache und ihre Integrationen mit Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, Datenbanken, DirectX, dem agentenbasierten KI-Assistenten und dem Model Context Protocol (MCP), das KI-Systeme mit dem Terminal, MetaEditor, Marktdaten, Handelsoperationen und Entwicklungstools verbindet. Dieser Artikel untersucht Archivmaterialien zu den Ursprüngen von MetaQuotes und MetaTrader, den Start von MQL4.COM und MQL5.COM, die Wettbewerbe, Algo Forge und deren Auswirkungen auf das Ökosystem.

In diesem Artikel stellen wir das Mamba4Cast-Framework vor und betrachten eine seiner Schlüsselkomponenten genauer: die zeitstempelbasierte Positionskodierung. Der Artikel zeigt, wie das Time-Embedding unter Berücksichtigung der Kalenderstruktur der Daten gebildet wird.

Der Artikel erörtert die Anpassung und praktische Implementierung des ACEFormer-Frameworks mittels MQL5 im algorithmischen Handel. Er präsentiert wichtige architektonische Entscheidungen, Trainingsmerkmale und Testergebnisse des Modells auf realen Daten.

In diesem Artikel schaffen wir die Grundlage für die Themen der nächsten Veröffentlichung. Wir werden uns auch ansehen, wie sich ein OBJ_LABEL-Objekt zum Bearbeiten und Verschieben vollständig interaktiv machen lässt. Mit anderen Worten: Wir können sowohl den Text als auch die Position des OBJ_LABEL-Objekts ändern, ohne das Dialogfenster „Objekteigenschaften“ zu öffnen.

Wir laden Sie ein, die ACEFormer-Architektur zu erkunden – eine moderne Lösung, die die Effektivität probabilistischer Aufmerksamkeit mit adaptiver Zeitreihenzerlegung kombiniert. Dieser Artikel richtet sich an alle, die ein Gleichgewicht zwischen Berechnungseffizienz und Prognosegenauigkeit auf den Finanzmärkten suchen.

Wenn Sie mehrere Strategien parallel ausführen, möchten Sie möglicherweise regelmäßig alle offenen Positionen schließen und die Strategien erneut starten. Der bestehende Code erlaubt es, dieses Verhalten nur durch manuelles Eingreifen umzusetzen. Versuchen wir, diesen Teil zu automatisieren.

Im heutigen Artikel werden wir sehen, wie eine einfache Codeänderung, die ein Neuron etwas spezialisierter macht, die Trainingsphase erheblich beschleunigen kann. Schließlich arbeitet ein Neuron oder ein neuronales Netz – wie wir später sehen werden – deutlich schneller, sobald es trainiert wurde. Wir werden auch ein Problem diskutieren, das existiert, aber selten erwähnt wird.

Wir setzen die Implementierung des DA-CG-LSTM-Frameworks fort, das innovative Methoden für die Zeitreihenanalyse und -prognose bietet. Die Verwendung von CG-LSTM und eines dualen Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht eine genauere Erkennung sowohl langfristiger als auch kurzfristiger Abhängigkeiten in Daten, was besonders für die Arbeit mit Finanzmärkten nützlich ist.

Dies ist vielleicht der bisher unterhaltsamste Artikel. Der Grund dafür ist, dass wir hier ein bereits in MetaTrader 5 verfügbares Objekt modifizieren werden, um ein anderes zu erstellen, das ursprünglich nicht auf der Plattform vorhanden ist. Natürlich mag das, was wir uns hier ansehen werden, ein wenig verrückt erscheinen, aber es funktioniert und erfüllt einen interessanten Zweck.

In diesem Artikel zeige ich, wie man einen Indikator verwendet, um offene Positionen auf dem Handelsserver auf die einfachste und praktischste Weise zu verfolgen. Ich mache dies Schritt für Schritt, um zu zeigen, dass man nicht unbedingt all dies in einen Expert Advisor verschieben muss. Viele von Ihnen haben sich wahrscheinlich aus dem einen oder anderen Grund daran gewöhnt, dies zu tun. Tatsächlich ist das nicht wirklich gerechtfertigt, denn im Laufe der Entwicklung dieser Implementierung wird deutlich werden, dass man für diesen Zweck verschiedene Arten von Indikatoren erstellen oder implementieren kann.

Dieser Artikel stellt den DA-CG-LSTM-Algorithmus vor, der neue Ansätze für die Zeitreihenanalyse und -prognose bietet. Er erklärt, wie innovative Aufmerksamkeitsmechanismen und Modellflexibilität die Prognosegenauigkeit verbessern können.

Das Framework von Actor–Director–Critic ist eine Weiterentwicklung der klassischen Agenten-Lernarchitektur. Der Artikel präsentiert praktische Erfahrungen mit seiner Implementierung und Anpassung an die Bedingungen der Finanzmärkte.

Dieser Artikel gehört zur Kategorie der Materialien, bei denen das bloße Durchsehen und Studieren des Codes definitiv nicht ausreicht, um die beteiligten Prozesse zu verstehen. Tatsächlich müssen Sie eine ausführbare Anwendung erstellen und diese auf einem beliebigen Chart ausführen. Dies geschieht, damit Sie kleine Details verstehen können, die ansonsten überaus schwer zu erfassen wären, wie etwa die gleichzeitige Verwendung von Tastatur und Maus zur Erstellung bestimmter Elemente.

Wir laden Sie ein, das Framework Akteur-Direktor-Kritiker zu erkunden, das hierarchisches Lernen und eine Multi-Komponenten-Architektur zur Erstellung adaptiver Handelsstrategien kombiniert. In diesem Artikel betrachten wir detailliert, wie der Einsatz des Direktors zur Klassifizierung der Aktionen des Akteurs dazu beiträgt, Handelsentscheidungen effektiv zu optimieren und die Robustheit von Modellen unter Finanzmarktbedingungen zu verbessern.

Der Artikel erörtert die praktische Implementierung des HiSSD-Frameworks bei algorithmischen Handelsaufgaben. Er erklärt, wie die Skill-Hierarchie und die adaptive Architektur genutzt werden können, um stabile Handelsstrategien aufzubauen.

Der Artikel bietet eine detaillierte Anleitung zur Erstellung des innovativen Indikators 3DBarCustomSymbol.mq5, der benutzerdefinierte Symbole in MetaTrader 5 generiert, die Kurs, Zeit, Volumen und Volatilität in einer einzigen dreidimensionalen Darstellung kombinieren. Die mathematischen Grundlagen, die Systemarchitektur, praktische Aspekte der Implementierung und die Anwendung in Handelsstrategien werden behandelt.