Diskussion zum Artikel "Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 7): Vorbereitung auf Strategietests mit der ressourcenbasierten Analyse von Nachrichtenereignissen"

 

Neuer Artikel Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 7): Vorbereitung auf Strategietests mit der ressourcenbasierten Analyse von Nachrichtenereignissen :

In diesem Artikel bereiten wir unser MQL5-Handelssystem für Strategietests vor, indem wir Wirtschaftskalenderdaten als Ressource für nicht-live Analysen einbinden. Wir implementieren das Laden von Ereignissen und die Filterung nach Zeit, Währung und Auswirkung und validieren sie dann im Strategy Tester. Dies ermöglicht effektive Backtests von nachrichtengesteuerten Strategien.

Die Integration statischer Daten ist für diejenigen, die robuste Strategien entwickeln und testen wollen, von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Umgebungen wie MQL5, in denen historische wirtschaftliche Ereignisdaten nicht über lange Zeiträume gespeichert werden. Im Gegensatz zum Live-Handel, bei dem die Plattform Echtzeit-Nachrichten abrufen kann, hat der Strategietester keinen Zugang zu solchen dynamischen Updates. Es speichert keine umfangreichen Archive vergangener Ereignisse, sodass wir keine native Lösung für Backtests nachrichtenorientierter Ansätze haben. Indem wir diese Daten aus externen Quellen herunterladen und selbst organisieren - sei es in Form von Dateien, Datenbanken oder eingebetteten Ressourcen - erhalten wir die Kontrolle über einen konsistenten Datensatz, der in mehreren Tests wiederverwendet werden kann, um sicherzustellen, dass unsere Strategien jedes Mal die gleichen Bedingungen vorfinden.

Neben der Überwindung von Plattformbeschränkungen bietet die Integration statischer Daten eine Flexibilität, die Live-Feeds nicht bieten können. Der Wirtschaftskalender enthält, wie wir bereits in den Vorgängerversionen gesehen haben, oft wichtige Details wie Daten, Zeiten, Währungen und Auswirkungen, die jedoch nicht immer in einem für die algorithmische Analyse über lange Zeiträume geeigneten Format gespeichert sind. Indem wir diese Informationen manuell strukturieren, können wir sie auf unsere Bedürfnisse zuschneiden - z. B. nach bestimmten Währungen oder wichtigen Ereignissen filtern - und erhalten so tiefere Einblicke in die Art und Weise, wie Nachrichten das Marktverhalten beeinflussen, ohne auf die Verfügbarkeit in Echtzeit angewiesen zu sein.

Darüber hinaus wird dieser Ansatz die Effizienz und Unabhängigkeit erhöhen. Die Erfassung und Speicherung statischer Daten im Vorfeld bedeutet, dass wir während der Tests nicht an die Internetverbindung oder an Dienste von Drittanbietern gebunden sind, wodurch die Variablen, die die Ergebnisse verfälschen könnten, reduziert werden. Außerdem können wir damit seltene oder spezifische Szenarien simulieren, wie z. B. wichtige wirtschaftliche Ankündigungen, indem wir Datensätze kuratieren, die sich über Jahre erstrecken oder sich auf Schlüsselmomente konzentrieren, was mit Live-Systemen oder begrenztem Plattformspeicher nicht so einfach möglich ist. Letztendlich überbrückt die statische Datenintegration die Lücke zwischen den Erkenntnissen aus dem Live-Handel und der Präzision der Backtests und schafft so eine solide Grundlage für die Strategieentwicklung.

Die Datenspeicherung ist ein wichtiger Aspekt, und MQL5 bietet eine breite Palette an Variabilität, von Textformaten (txt), kommagetrennte Werte (CSV), American National Standards Institute (ANSI), Binary (bin), Unicode und auch Datenbankorganisationen wie unten.

EINIGE MQL5-DATEIFORMATE

Wir werden nicht das einfachste, sondern das bequemste Format verwenden, nämlich das CSV-Format. Auf diese Weise haben wir die Daten bei uns und müssen nicht stundenlang auf den Backtest unserer Strategie warten, was uns viel Zeit und Energie spart. Los geht's.


Autor: Allan Munene Mutiiria