Omega J Msigwa / Profil

This article presents a compact MQL5 utility layer for routine trade operations. It includes position existence checkers, position counters, bulk close helpers, and functions to retrieve the most recent or oldest position by symbol, magic, or type. A simple SMA crossover Expert Advisor demonstrates integration. The result is cleaner EAs, fewer inconsistencies across projects, and faster maintenance.

This article presents a MetaTrader 5–compatible backtesting workflow that scales across symbols and timeframes. We use HistoryManager to parallelize data collection, synchronize bars and ticks from all timeframes, and run symbol‑isolated OnTick handlers in threads. You will learn how modelling modes affect speed/accuracy, when to rely on terminal data, how to reduce I/O with event‑driven updates, and how to assemble a complete multicurrency trading robot.

Von ChatGPT über Gemini bis hin zu zahlreichen KI-Tools zur Text-, Bild- und Videogenerierung – Transformer haben die KI-Welt tiefgreifend verändert. Aber sind sie auch auf den Finanzbereich (Handel) anwendbar? Finden wir es heraus.

In diesem faszinierenden Artikel bauen wir unseren allerersten Handelsroboter im Simulator auf und führen eine Strategietest-Aktion durch, die der Funktionsweise des MetaTrader 5-Strategietesters ähnelt. Anschließend vergleichen wir die Ergebnisse einer nutzerdefinierten Simulation mit unserem bevorzugten Terminal.

In diesem Artikel stellen wir Python-MetaTrader 5-ähnliche Wege vor, um Handelsoperationen wie das Öffnen, Schließen und Ändern von Aufträgen im Simulator zu handhaben. Um sicherzustellen, dass sich die Simulation wie MetaTrader 5 verhält, ist eine strenge Validierungsschicht für Handelsanfragen implementiert, die die Parameter des Symbolhandels und die typischen Brokerage-Einschränkungen berücksichtigt.

In diesem Artikel stellen wir Funktionen vor, die denen des Moduls Python-MetaTrader 5 ähneln und einen Simulator mit einer vertrauten Schnittstelle und einer eigenen Art der internen Handhabung von Balken und Ticks bieten.

Dieser Artikel zeigt, wie man komplexe MQL5-Datei-Operationen vereinfachen kann, indem man eine Schnittstelle im Python-Stil für müheloses Lesen und Schreiben erstellt. Es wird erklärt, wie man die intuitiven Dateiverarbeitungsmuster von Python durch nutzerdefinierte Funktionen und Klassen nachbilden kann. Das Ergebnis ist ein sauberer, zuverlässiger Ansatz für MQL5-Datei-E/A.

In diesem Artikel werden wir versuchen, den Markt mit einem soliden Modell für Zeitreihenprognosen namens DeepAR vorherzusagen. Ein Modell, das eine Kombination aus tiefen neuronalen Netzen und autoregressiven Eigenschaften darstellt, die in Modellen wie ARIMA und Vector Autoregressive (VAR) zu finden sind.

Die Integration des Logging-Moduls von Python in MQL5 ermöglicht Händlern einen systematischen Logging-Ansatz, der die Überwachung, Fehlersuche und Dokumentation von Handelsaktivitäten vereinfacht. Dieser Artikel erläutert den Anpassungsprozess und bietet Händlern ein leistungsfähiges Werkzeug, um Klarheit und Organisation bei der Entwicklung von Handelssoftware zu erhalten.

Im Gegensatz zu MQL5 bietet die Programmiersprache Python Kontrolle und Flexibilität, wenn es um den Umgang mit und die Manipulation von Zeit geht. In diesem Artikel werden wir ähnliche Module zur besseren Handhabung von Datum und Uhrzeit in MQL5 wie in Python implementieren.

The MetaTrader 5 module offered in Python provides a convenient way of opening trades in the MetaTrader 5 app using Python, but it has a huge problem, it doesn't have the strategy tester capability present in the MetaTrader 5 app, In this article series, we will build a framework for back testing your trading strategies in Python environments.

Das Schedule-Modul in Python bietet eine einfache Möglichkeit, wiederkehrende Aufgaben zu planen. Während MQL5 kein eingebautes Äquivalent hat, werden wir in diesem Artikel eine ähnliche Bibliothek implementieren, um die Einrichtung von zeitgesteuerten Ereignissen in MetaTrader 5 zu erleichtern.

N-BEATS ist ein revolutionäres Deep-Learning-Modell, das für die Prognose von Zeitreihen entwickelt wurde. Es wurde veröffentlicht, um die klassischen Modelle für Zeitreihenprognosen wie ARIMA, PROPHET, VAR usw. zu übertreffen. In diesem Artikel werden wir dieses Modell erörtern und es für die Vorhersage des Aktienmarktes verwenden.

In diesem Artikel implementieren wir ein Modul, das den in Python angebotenen Anfragen ähnelt, um das Senden und Empfangen von Web-Anfragen in MetaTrader 5 mit MQL5 zu erleichtern.

Das Modul sqlite3 in Python bietet einen unkomplizierten Ansatz für die Arbeit mit SQLite-Datenbanken, es ist schnell und bequem. In diesem Artikel werden wir ein ähnliches Modul auf den integrierten MQL5-Funktionen für die Arbeit mit Datenbanken aufbauen, um die Arbeit mit SQLite3-Datenbanken in MQL5 wie in Python zu erleichtern.

Das von Facebook entwickelte Modell Prophet ist ein robustes Zeitreihen-Prognoseinstrument, das Trends, Saisonalität und Feiertagseffekte mit minimalem manuellem Aufwand erfassen kann. Sie wurde in großem Umfang für die Bedarfsprognose und die Unternehmensplanung eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir die Effektivität von Prophet bei der Vorhersage der Volatilität von Deviseninstrumenten und zeigen, wie es über die traditionellen Geschäftsanwendungen hinaus eingesetzt werden kann.

Ähnlich wie Telegram ist Discord in der Lage, Informationen und Nachrichten im JSON-Format über seine Kommunikations-APIs zu empfangen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Sie Discord-APIs verwenden können, um Handelssignale und Updates von MetaTrader 5 an Ihre Discord-Handelsgemeinschaft zu senden.

Entdecken Sie, wie Vektor-Autoregressions-Modelle (VAR) Forex OHLC (Open, High, Low und Close) Zeitreihendaten prognostizieren können. Dieser Artikel befasst sich mit der VAR-Implementierung, dem Modelltraining und der Echtzeitprognose in MetaTrader 5 und hilft Händlern, voneinander abhängige Währungsbewegungen zu analysieren und ihre Handelsstrategien zu verbessern.

Haben Sie sich jemals das Horoskop angesehen und das seltsame Gefühl gehabt, dass sich unter der Oberfläche ein Muster verbirgt? Ein Geheimcode, der Ihnen verrät, wohin sich die Preise entwickeln werden, wenn Sie ihn nur knacken könnten? Darf ich vorstellen: LGMM, Erkennen verborgener Muster im Markt. Ein maschinelles Lernmodell, das dabei hilft, diese verborgenen Muster im Markt zu erkennen.

ARIMA, kurz für Auto Regressive Integrated Moving Average, ist ein leistungsfähiges traditionelles Zeitreihenprognosemodell. Mit der Fähigkeit, Spitzen und Schwankungen in Zeitreihendaten zu erkennen, kann dieses Modell genaue Vorhersagen über die nächsten Werte machen. In diesem Artikel werden wir verstehen, was es ist, wie es funktioniert, was Sie damit tun können, wenn es um die Vorhersage der nächsten Preise auf dem Markt mit hoher Genauigkeit und vieles mehr.