Diskussion zum Artikel "Selbstoptimierende Expert Advisor in MQL5 (Teil 4): Dynamische Positionsgrößen"

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Neuer Artikel Selbstoptimierende Expert Advisor in MQL5 (Teil 4): Dynamische Positionsgrößen :

Der erfolgreiche Einsatz des algorithmischen Handels erfordert kontinuierliches, interdisziplinäres Lernen. Die unendlichen Möglichkeiten können jedoch jahrelange Bemühungen verschlingen, ohne greifbare Ergebnisse zu liefern. Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir einen Rahmen vor, der die Komplexität schrittweise einführt und es den Händlern ermöglicht, ihre Strategien iterativ zu verfeinern, anstatt sich für unbestimmte Zeit auf ungewisse Ergebnisse festzulegen.

Abb. 1: Ein Bild unserer Bollinger Band Strategie in Aktion

Unsere Handelsstrategie basiert auf den von John Bollinger vorgeschlagenen Handelssignalen. Die ursprünglichen Regeln der Strategie sind erfüllt, wenn wir verkaufen, wenn die Kurse das obere Bollinger Band durchbrechen, und wir kaufen, wenn die Kurse unter das untere Band fallen.

Im Allgemeinen können wir diese Regeln auch als unsere Ausstiegsbedingungen verwenden. Das bedeutet, dass wir, sobald die Kurse über dem obersten Band liegen, alle offenen Kaufgeschäfte schließen und zusätzlich unsere Verkaufsgeschäfte eröffnen werden. Diese Regelwerke reichen aus, um ein selbstverwaltendes System zu schaffen, das selbständig weiß, wann es seine Positionen öffnen und schließen muss. 

Wir werden unsere Handelsstrategie für das GBPUSD-Paar vom 1. Januar 2022 bis zum 30. Dezember 2024 auf dem Zeitrahmen M15 testen. 

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana