Der Artikel beschreibt den Versuch, Theorie und Praxis im algorithmischen Handelsbereich zu verbinden. Die meisten Diskussionen über das Erstellen von Handelssystemen stehen im Zusammenhang mit der Verwendung historischer Bars und verschiedener darauf angewandter Indikatoren. Dies ist das am besten abgedeckte Feld und deshalb werden wir es nicht berücksichtigen. Bars sind künstliches Konstrukte, versuchen wir näher an die ursprünglichen Daten zu kommen - den Preis-Ticks.
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Die meisten Personen, die Codes in Java anlegen, kennen bestimmt die automatisch generierte Dokumentation, die zusammen mit JavaDocs erstellt werden kann. Hierbei geht es um die Ergänzung des Codes durch Anmerkungen auf semi-strukturierte Weise, die dann in eine leicht zu navigierende Hilfe-Datei extrahiert werden können. In der C++ Welt gibt es ebenfalls einige automatische Dokumentations-Generatoren, von denen SandCastle und Doxygen von Microsoft die beiden Spitzenreiter sind. Dieser Beitrag beschreibt die Verwendung von Doxygen zur Erzeugung einer HTML Hilfe-Datei auf Basis strukturierter Anmerkungen im MQL5-Code. Der Versuch hat prima funktioniert und ich glaube, dass die Hilfs-Dokumentation, die Doxygen aus dem MQL5-Code liefert ganz erheblichen Mehrwert mit sich bringt.
In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor für die automatisierte Berechnung der Losgrößen bei der Eröffnung auf Basis von Risikowerten. Auch der Expert Advisor kann TakeProfit mit dem gewählten Verhältnis zu StopLoss automatisch platzieren. Das heißt, er kann einen TakeProfit basierend auf einem beliebigen Verhältnis berechnen, z.B. 3 zu 1, 4 zu 1 oder einem anderen ausgewählten Wert.
Es gibt mehrere, unterschiedliche Ansätze zur Marktanalyse und -forschung. Die wichtigsten sind technische und fundamentale Analysen. In der technischen Analyse sammeln, verarbeiten und analysieren Händler numerische Daten und marktrelevante Parameter, einschließlich Preise, Volumina usw. In der Fundamentalanalyse analysieren Händler Ereignisse und Nachrichten, die die Märkte direkt oder indirekt betreffen. Der Artikel beschäftigt sich mit Messmethoden zur Preisgeschwindigkeit und untersucht darauf aufbauend Handelsstrategien.
Eine umfassende Datenverarbeitung erfordert umfangreiche Werkzeuge und geht oft über den Sandkasten (Sandbox) einer einzigen Anwendung hinaus. Für die Verarbeitung und Analyse von Daten, Statistiken und maschinellem Lernen werden spezielle Programmiersprachen verwendet. Eine der führenden Programmiersprachen für die Datenverarbeitung ist Python. Der Artikel enthält eine Beschreibung, wie man MetaTrader 5 und Python über Sockets verbindet und wie man Kurse über die Terminal-API erhält.
Der Anwendungsbereich der Fraktionalen Differenziation ist breit genug. Beispielsweise wird in der Regel eine differenzierte Zeitreihe in maschinelle Lernalgorithmen eingegeben. Das Problem ist, dass es notwendig ist, neue Daten entsprechend der verfügbaren Historie anzuzeigen, die das Modell des maschinellen Lernens erkennen kann. In diesem Artikel werden wir einen originellen Ansatz zur Differenzierung von Zeitreihen betrachten. Der Artikel enthält zusätzlich ein Beispiel für ein selbstoptimierendes Handelssystem, das auf einer erhaltenen differenzierten Reihe basiert.
14 patterns selected from a large variety of existing candlestick formations.
Im vorherigen Artikel haben wir 14 Muster analysiert, die aus einer Vielzahl von bestehenden Kerzenformationen ausgewählt wurden. Es ist unmöglich, alle Muster einzeln zu analysieren, deshalb wurde eine andere Lösung gefunden. Das neue System sucht und testet neue Kerzenmuster basierend auf bekannten den Kerzentypen.
In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Wir verfügen bereits über Sammlungen historischer Orders und Deals, Market Orders und Positionen sowie über die Klasse zur komfortablen Auswahl und Sortierung der Aufträge. In diesem Teil werden wir die Entwicklung des Basisobjekts fortsetzen und die Engine Library lehren, Handelsereignisse auf dem Konto zu verfolgen.
