Diskussion zum Artikel "Einführung in MQL5 (Teil 30): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (IV)"
Ich mag Ihre WebRequest-Serie. Darf ich fragen, wie man sie für Backtesting und Live-Trading verwendet? Mit benutzerdefinierten Symbolen?
Jiang Huang benutzerdefinierten Symbolen?
Ich danke Ihnen. Halten Sie Ausschau nach dem nächsten Artikel
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Neuer Artikel Einführung in MQL5 (Teil 30): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (IV) :
Wir beginnen damit, alle Öffnungszeiten der vielen Kerzen in einem einzigen Array zusammenzufassen. Zuvor wurde beim Abrufen und Bereinigen der Daten aus der API-Antwort die Öffnungszeit jeder Kerze separat gespeichert. Um den Zugriff und die Verarbeitung zu erleichtern, werden sie nun in einem einzigen strukturierten Array zusammengefasst, anstatt sie getrennt zu halten. Wir erzeugen eine korrekte Zeitstempelfolge, die der Reihenfolge der Kerzen entspricht, indem wir alle Öffnungszeiten in einem einzigen Array speichern. Die Arbeit mit zeitbasierten Berechnungen, wie z. B. das Erkennen von Mustern, das Berechnen der Intervalle zwischen Kerzen, der Vergleich von Daten oder das Koordinieren der Zeiten mit anderen Kerzenelementen wie dem Eröffnungs-, Hoch-, Tief- oder Schlusskurs, wird dadurch erheblich vereinfacht.
Jeder Teil des Arrays hat seinen eigenen Index für die Anordnung der Elemente einer bestimmten Kerze. Der Index 0 enthält beispielsweise die Eröffnungszeit der ersten Kerze, der Index 1 die Eröffnungszeit der zweiten Kerze und so weiter. Wenn Sie das Array ausdrucken, nachdem alles gespeichert wurde, können Sie visuell überprüfen, ob die Zeiten korrekt gruppiert und angeordnet sind. Mit diesem einfachen, aber entscheidenden Schritt wird die Grundlage für die Sortierung der übrigen Kerzendaten gelegt. Die Eröffnungskurse, die Höchst- und Tiefstkurse, die Schlusskurse und die Volumina folgen alle dem gleichen Muster, das den Eröffnungszeiten folgt. Wenn Sie mit mehr Kerzen oder anspruchsvolleren Techniken arbeiten, lassen sich Ihre MQL5-Skripte leichter skalieren, Ihr Code wird verständlicher und Ihre Analysen werden durch die Gruppierung vergleichbarer Daten übersichtlicher.
Erinnern Sie sich daran, dass wir die Antwort des Servers in ein String-Array für Tageskerzen unterteilt und im vorherigen Teil alle unnötigen Zeichen entfernt haben? Das Komma wurde als Trennzeichen verwendet, um die Daten jeder Kerze in verschiedene Elemente zu unterteilen. Wir haben allerdings noch nicht angegeben, welcher Ort innerhalb jedes Split-Arrays mit der Öffnungszeit übereinstimmt. Bevor wir irgendetwas gruppieren, müssen wir das erst einmal feststellen.
Autor: ALGOYIN LTD