Diskussion zum Artikel "Vom Neuling zum Experten: Autogeometrisches Analysesystem"

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Neuer Artikel Vom Neuling zum Experten: Autogeometrisches Analysesystem :

Geometrische Muster bieten Händlern eine prägnante Methode zur Interpretation von Kursbewegungen. Viele Analysten zeichnen Trendlinien, Rechtecke und andere Formen mit der Hand und treffen ihre Handelsentscheidungen dann auf der Grundlage der von ihnen gesehenen Formationen. In diesem Artikel untersuchen wir eine automatisierte Alternative: die Nutzung von MQL5 zur Erkennung und Analyse der gängigsten geometrischen Muster. Wir schlüsseln die Methodik auf, erörtern Details der Implementierung und zeigen auf, wie die automatische Mustererkennung die Markteinblicke eines Händlers schärfen kann.

Die heutige Diskussion zielt darauf ab, die Herausforderung der Analyse von Kerzenmuster mit geometrischen Ansätzen anzugehen. In unserem kürzlich erschienenen Artikel From Novice to Expert: Programmierung von Candlesticks haben wir uns auf die Identifizierung einfacher Kerzenmuster konzentriert, die in der Regel aus nur wenigen Kerzen bestehen. Bei der Arbeit mit größeren Sequenzen von Kerzen wird die Mustererkennung jedoch komplexer, da die Konsistenz bei langen Serien tendenziell abnimmt.

Eine klare Erkenntnis ist jedoch, dass wir in den Daten immer noch die wichtigen Hochs und Tiefs erkennen können. Die Verknüpfung dieser Punkte kann uns helfen, Trends besser zu erkennen.

Als wir zum ersten Mal mit dem Devisenhandel in Berührung kamen, wurde in vielen Lehrbüchern die Idee von Dreiecksformationen und anderen geometrischen Mustern in der Marktpreisentwicklung vorgestellt. Und in der Tat ist die Geometrie auf den Märkten präsent - sie kann eine vereinfachte und visuelle Zusammenfassung dessen bieten, was der Markt tut.

Die meisten Händler sind daran gewöhnt, diese Formen manuell zu erkennen, indem sie Trendlinien zeichnen oder geometrische Objekte auf Charts platzieren. Heute wollen wir einen Schritt weiter gehen, indem wir MQL5 einsetzen, um diesen Prozess zu automatisieren, sodass manuelle Eingriffe überflüssig werden und eine schnellere und einheitlichere Analyse möglich ist.


Autor: Clemence Benjamin

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