Clemence Benjamin / Profil

Bei Seitwärtsbewegungen des Kurses sehen sich Händler mit übermäßigen Signalen aus mehreren Kreuzungen gleitender Durchschnitte konfrontiert. Heute besprechen wir, wie ALGLIB ungefilterte Kursdaten vorverarbeitet, um gefilterte Crossover-Ebenen bzw. -Darstellungen zu erzeugen, die bei ihrem Auftreten auch Alarme oder Benachrichtigungen auslösen können. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil, um zu erfahren, wie eine mathematische Bibliothek in MQL5-Programmen genutzt werden kann.

Lassen Sie uns besprechen, wie wir unsere Expert Advisors mithilfe von Text-to-Speech-Technologie sprachfähig machen können, indem wir Python und MQL5 kombinieren. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, verfügen Sie über ein funktionierendes Beispiel für einen EA, der dynamische Marktinformationen ausgibt. Sie werden den Einsatz von TTS und der WebRequest-Funktion beherrschen und lernen, wie sich Python-Bibliotheken in die Sprache MQL5 integrieren lassen, um ein wirklich sprachunterstütztes Trading-Tool zu entwickeln.

Der Artikel erweitert eine liquiditätsbasierte Strategie um einen einfachen Trendfilter: Liquiditätszonen sollen nur in Richtung des EMA(50) gehandelt werden. Darin werden Filterregeln erläutert, die wiederverwendbare Klasse „TrendFilter.mqh“ sowie die EA-Integration in MQL5 vorgestellt und Tests mit und ohne Filter miteinander verglichen. Die Leser profitieren von einer klaren Trendorientierung, weniger übermäßigen Handelsaktivitäten in Gegentrendphasen und einsatzbereiten Quelldateien.

Wir setzen das Konzept des EMA-50-Retests in einen verhaltensgesteuerten Expert Advisor für den Intraday-Handel um. Die Studie formalisiert Trendrichtung, EMA-Interaktionen (Pierce-and-Close), Reaktionsbestätigungen und optionale Filter und implementiert diese anschließend in MQL5 mithilfe modularer Funktionen und ressourcensicherer Handles. Durch visuelle Tests im Strategy Tester wird die Richtigkeit der Signale überprüft. Das Ergebnis ist eine übersichtliche Vorlage für die Codierung diskretionär gehandelter Abpraller.

In diesem Artikel befassen wir uns mit den Dateiverarbeitungsklassen der MQL5-Standardbibliothek, um ein robustes Reporting-Modul zu entwickeln, das automatisch Excel-kompatible CSV-Dateien generiert. Dabei unterscheiden wir klar zwischen manuell ausgeführten Trades und algorithmisch ausgeführten Orders und schaffen damit die Grundlage für ein zuverlässiges, auditierbares Trade-Reporting.

Dieser Artikel befasst sich mit einer auf Barrierefreiheit ausgerichteten Erweiterung, die über die standardmäßigen Terminal-Warnmeldungen hinausgeht und mithilfe der MQL5-Ressourcenverwaltung kontextbezogenes Sprachfeedback bereitstellt. Anstelle von allgemeinen Signaltönen vermittelt der Indikator, was geschehen ist und warum, sodass Trader die Marktgeschehnisse nachvollziehen können, ohne sich ausschließlich auf visuelle Beobachtungen verlassen zu müssen. Dieser Ansatz ist besonders für sehbehinderte Trader von großem Nutzen, kommt aber auch vielbeschäftigten Nutzern oder Nutzern, die mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen und eine freihändige Bedienung bevorzugen.

In diesem Artikel zeigen wir, wie man mithilfe von CCanvas aus der MQL5-Standardbibliothek ein Tool zur Visualisierung von Positionsdaten erstellt. Dieses Projekt vertieft Ihre Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheksmodulen und bietet Händlern gleichzeitig ein praktisches Werkzeug, um offene Positionen direkt in einem Live-Chart zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um mehr zu erfahren.

Erfahren Sie, wie Sie Ihrer Android-App mit dem OAuth-2.0-Autorisierungscodefluss die Funktion „Sign in with MQL5“ hinzufügen. Die Anleitung behandelt die App-Registrierung, Endpunkte, Redirect URI, Custom Tabs, Deep-Link-Handling und ein PHP-Backend, das den Code für ein Access-Token über HTTPS austauscht. Sie werden echte MQL5-Nutzer authentifizieren und auf Profildaten wie Rang und Ruf zugreifen.

Liquiditätszonen werden üblicherweise gehandelt, indem man darauf wartet, dass der Kurs zurückkehrt und die Zone von Interesse erneut testet, oft durch die Platzierung von Pending Orders innerhalb dieser Bereiche. In diesem Artikel setzen wir MQL5 ein, um dieses Konzept praktisch umzusetzen. Wir zeigen, wie solche Zonen programmatisch identifiziert werden können und wie das Risikomanagement systematisch angewendet werden kann. Nehmen Sie an der Diskussion teil, in der wir sowohl die Logik hinter dem liquiditätsbasierten Handel als auch seine praktische Umsetzung untersuchen.

Das Ausmaß der Liquiditätszonen und das Ausmaß der Ausbruchsbewegung sind Schlüsselvariablen, die die Wahrscheinlichkeit eines Retests erheblich beeinflussen. In diesem Beitrag zeigen wir den vollständigen Entwicklungsprozess eines Indikators, der diese Verhältnisse berücksichtigt.

Heute decken wir die oft übersehene statistische Grundlage hinter den Handelsstrategien für Angebot und Nachfrage auf. Durch die Kombination von MQL5 mit Python über einen Jupyter-Notebook-Workflow führen wir eine strukturierte, datengesteuerte Untersuchung durch, die darauf abzielt, visuelle Marktannahmen in messbare Erkenntnisse zu verwandeln. Dieser Artikel behandelt den gesamten Forschungsprozess, einschließlich der Datenerfassung, der Python-basierten statistischen Analyse, des Algorithmusentwurfs, der Tests und der endgültigen Schlussfolgerungen. Um die Methodik und die Ergebnisse im Detail nachzuvollziehen, lesen Sie den vollständigen Artikel.