Der Artikel erklärt detailliert die Idee hinter dem Hurst-Exponenten, sowie die Bedeutung der Werte und den Algorithmus der Berechnung. Eine Reihe von Teilen des Finanzmarktes werden analysiert, und die Methode zur Umsetzung der Fraktalanalyse mit dem MetaTrader 5 wird beschrieben.
Im Artikel wird die grundlegende Funktional einer Scalping-Markttiefe erstellt. Es wird ein Ticks-Chart aufgrund der graphischen Bibliothek CGraphic erstellt und es wird mit einer Anfragen-Tabelle integriert. Mit Hilfe der beschriebenen Markttiefe kann man einen mächtigen Helfer für einen kurzfristigen Handel erstellen.
Der Artikel befasst sich mit der Verwendung von CFTC Daten (Open Interest) in MetaTrader. Der Artikel beschreibt das geplante META COT Projekt in Einzelheiten, zeigt wie die erforderlichen Informationen geladen und verarbeitet werden. Der in dem Projekt inbegriffene Expert Advisor wird uns helfen die Effektivität des in dem Artikel vorgestellten Konzepts zu analysieren. Abschließend werden wir einige Schlussfolgerungen ziehen und nützliche Anregungen bieten.
In diesem Artikel werden wir die WinHttp.dll verwenden, um einen Websocket-Client für MetaTrader 5-Programme zu erstellen. Der Client wird letztendlich als Klasse implementiert und auch gegen die Binary.com Websocket API getestet.
Wie kann man mehr Kerzenmuster als üblich finden? Hinter der Einfachheit von Kerzenmustern verbirgt sich auch ein schwerwiegender Nachteil, der durch die Nutzung der erheblich erweiterten Möglichkeiten moderner Handelsautomatisierungs-Tools beseitigt werden kann.
Kurzbeschreibung. In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Skripting des MetraTrader 5-Terminals durch die Integration von MQL5 mit AutoIt. Es wird gezeigt, wie man verschiedene Aufgaben durch Manipulation der Benutzeroberfläche des Terminals automatisieren kann, und es wird eine Klasse vorgestellt, die die AutoItX-Bibliothek verwendet.
Der Marktpreis wird aus einer stabilen Balance zwischen Angebot und Nachfrage geformt, die ihrerseits von diversen wirtschaftlichen, politischen und psychologischen Faktoren abhängen. Unterschiede in der Natur und den Ursachen der Auswirkungen dieser Faktoren machen es schwierig, alle Komponenten direkt zu betrachten. Dieser Beitrag beschreibt einen Versuch, den Marktpreis basierend auf einem ausgearbeiteten Regressionsmodell zu prognostizieren.
In diesem Artikel möchte ich das bekannte Bernoulli-Schema beleuchten und zeigen, wie es zur Beschreibung von handelsbezogenen Datenfeldern verwendet werden kann. All dies wird dann verwendet, um ein sich selbst anpassendes Handelssystem zu erstellen. Wir werden auch nach einem allgemeineren Algorithmus suchen, dessen Spezialfall die Bernoulli-Formel ist, und eine Anwendung für sie finden.
Für die Entwicklung von Integrationen mit MQL steht ein Python-Paket zur Verfügung, das eine Fülle von Möglichkeiten wie Datenexploration, Erstellung und Nutzung von maschinellen Lernmodellen ermöglicht. Die eingebaute Python-Integration in MQL5 ermöglicht die Erstellung verschiedener Lösungen, von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep-Learning-Modellen. Werfen wir einen Blick darauf, wie man eine Entwicklungsumgebung einrichtet und vorbereitet und wie man einige der Bibliotheken für maschinelles Lernen verwendet.
Random Forest (RF) mit dem Einsatz von Bagging ist eine der leistungsfähigsten maschinellen Lernmethoden, die dem Gradienten-Boosting etwas unterlegen ist. Dieser Artikel versucht, ein selbstlernendes Handelssystem zu entwickeln, das Entscheidungen basierend auf den Erfahrungen aus der Interaktion mit dem Markt trifft.
Der Artikel demonstriert die Entwicklung des ZigZag-Indikators gemäß der im Artikel "Wie man eine Anforderungsspezifikation bei der Bestellung eines Indikators erstellt" beschriebenen Beispiele. Der Indikator wird durch Extrema gebildet, die mit Hilfe eines Oszillators definiert werden. Es besteht die Möglichkeit, einen von fünf Oszillatoren zu verwenden: WPR, CCI, Chaikin, RSI oder die Stochastik.
Der Signale-Service entwickelt sich mit Riesenschritten. Wenn man eigenes Geld einem Signalanbieter anvertraut, möchte man das Verlustrisiko minimieren. Wie kommt man in diesem Wald von Handelssignalen zurecht? Wie findet man ein profitables Signal? In diesem Artikel wird vorgeschlagen, ein Tool für die visuelle Analyse der Handelshistorie von Signalen auf dem Chart eines Finanzinstruments zu erstellen.
In diesem Artikel schließen wir die Beschreibung unseres Konzepts zum Aufbau der Fensterschnittstelle von MQL-Programmen unter Verwendung der Strukturen von MQL ab. Ein spezialisierter grafischer Editor erlaubt es, das Layout, das aus den Basisklassen der GUI-Elemente besteht, interaktiv zu erstellen und es dann in die MQL-Beschreibung zu exportieren, um es in Ihrem MQL-Projekt zu verwenden. Hier stellen wir das interne Design des Editors und ein Benutzerhandbuch vor. Die Quellcodes sind beigefügt.
Es gibt derzeit ausreichend viele Möglichkeiten für die bequeme Remote-Überwachung eines Handelskontos: mobile Terminals, Push-Benachrichtigungen, Arbeiten mit ICQ. Doch all das erfordert eine Internetverbindung. Dieser Beitrag beschreibt die Erstellung eines Expert Advisors, der es Ihnen ermöglicht, mithilfe von Anrufen und SMS mit Ihrem Handelsterminal in Verbindung zu bleiben, auch wenn keine mobile Internetverbindung verfügbar ist.
Sockets… Was in unserer IT-Welt könnte ohne sie auskommen? Seit 1982 und bis heute kaum verändert arbeiten sie ununterbrochen jede Sekunde für uns. Dies ist die Grundlage des Netzwerks, die Nervenenden der Matrix, in der wir alle Leben.
Im vorherigen Teil haben wir die Implementierung des MySQL-Konnektors besprochen. In diesem Artikel wenden wir uns seiner Anwendung durch die Implementierung eines Dienstes zum Sammeln von Signaleigenschaften und des Programms zum Anzeigen ihrer Änderungen im Laufe der Zeit. Das implementierte Beispiel ist praktisch sinnvoll, wenn Nutzer Änderungen an Eigenschaften beobachten müssen, die auf der Webseite des Signals nicht angezeigt werden.