Artikel zum Programmieren in MQL5

In diesem Artikel geht es um die Klasse C_ChartFloatingRAD. Das ist es, was Chart Trade ausmacht. Doch damit ist die Erklärung noch nicht zu Ende. Wir werden sie im nächsten Artikel vervollständigen, da der Inhalt dieses Artikels recht umfangreich ist und ein tiefes Verständnis erfordert. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Der Artikel befasst sich mit dem Algorithmus der atomare Orbitalsuche (AOS), der die Konzepte des atomaren Orbitalmodells nutzt, um die Suche nach Lösungen zu simulieren. Der Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Dynamik von Wechselwirkungen im Atom. In dem Artikel werden die mathematischen Aspekte von AOS im Detail erörtert, einschließlich der Aktualisierung der Positionen der Lösungsvorschläge und der Mechanismen der Energieaufnahme und -abgabe. AOS eröffnet neue Horizonte für die Anwendung von Quantenprinzipien auf Computerprobleme, indem es einen innovativen Ansatz zur Optimierung bietet.

In diesem Artikel werden wir den letzten Code, der in dieser Serie über Chart Trade gezeigt wurde, ändern. Diese Änderungen sind notwendig, um den Code an das aktuelle Wiedergabe-/Simulationssystemmodell anzupassen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Welcher Zusammenhang besteht zwischen Wetter und Devisen? In der klassischen Wirtschaftstheorie wurde der Einfluss von Faktoren wie dem Wetter auf das Marktverhalten lange Zeit ignoriert. Aber alles hat sich geändert. Versuchen wir, Zusammenhänge zwischen den Witterungsbedingungen und der Stellung der Agrarwährungen auf dem Markt zu finden.

In diesem Artikel werden gerichtete Diffusionsmodelle diskutiert, die datenabhängiges anisotropes und gerichtetes Rauschen in einem Vorwärtsdiffusionsprozess ausnutzen, um aussagekräftige Graphendarstellungen zu erfassen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Indikator erstellen, der die Abschwächung von Orderblöcken erkennt, zeichnet und Alarm schlägt. Wir werden auch einen detaillierten Blick darauf werfen, wie man diese Blöcke auf dem Chart identifiziert, genaue Alarme setzt und ihre Position mit Hilfe von Rechtecken visualisiert, um die Preisaktion besser zu verstehen. Dieser Indikator ist ein wichtiges Instrument für Händler, die den Smart Money Concepts und der Inner Circle Trader-Methode folgen.

In diesem Artikel werden wir die verbleibenden Optimierungsmethoden aus der ALGLIB-Bibliothek weiter untersuchen, mit besonderem Augenmerk auf deren Prüfung auf komplexe mehrdimensionale Funktionen. So können wir nicht nur die Effizienz der einzelnen Algorithmen bewerten, sondern auch ihre Stärken und Schwächen unter verschiedenen Bedingungen ermitteln.

In diesem Artikel werden wir einen Indikator erstellen, der Handelsstatistiken auf einem Dashboard nach Konto, Symbolen und Handelsstrategien anzeigt. Wir werden den Code anhand von Beispielen aus der Dokumentation und dem Artikel über die Arbeit mit Datenbanken implementieren.

Wir laden Sie ein, sich mit der NAFS-Methode (Node-Adaptive Feature Smoothing) vertraut zu machen, einem nicht-parametrischen Ansatz zur Erstellung von Knotenrepräsentationen, der kein Parametertraining erfordert. NAFS extrahiert Merkmale jedes Knotens anhand seiner Nachbarn und kombiniert diese Merkmale dann adaptiv, um eine endgültige Darstellung zu erstellen.

Im letzten Artikel dieser Reihe haben wir uns mit dem Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT) beschäftigt, der kontrastives Lernen zur Entdeckung von Schlüsselmustern auf allen Ebenen einsetzt, von grundlegenden Elementen bis hin zu komplexen Strukturen. In diesem Artikel setzen wir die Implementierung von AMCT-Ansätzen mit MQL5 fort.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek für MQL5 vertraut machen. Der Artikel enthält einfache und anschauliche Beispiele für die Verwendung von ALGLIB zur Lösung von Optimierungsproblemen, die das Erlernen der Methoden so einfach wie möglich machen. Wir werden uns die Verbindung von Algorithmen wie BLEIC, L-BFGS und NS im Detail ansehen und sie zur Lösung eines einfachen Testproblems verwenden.

Bisher haben wir die Automatisierung des Starts von sequentiellen Verfahren zur Optimierung von EAs ausschließlich im Standard-Strategietester betrachtet. Was aber, wenn wir zwischen diesen Starts die gewonnenen Daten mit anderen Mitteln bearbeiten wollen? Wir werden versuchen, die Möglichkeit hinzuzufügen, neue Optimierungsstufen zu erstellen, die von in Python geschriebenen Programmen ausgeführt werden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was eine Union ist. Hier werden wir anhand von Experimenten die ersten Konstruktionen analysieren, in denen Union verwendet werden kann. Was hier gezeigt wird, ist jedoch nur ein Kernstück einer Reihe von Konzepten und Informationen, die in späteren Artikeln behandelt werden. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie Informationen in Echtzeit zwischen dem Indikator und dem Dienst übertragen werden können, und wir werden auch verstehen, warum bei der Änderung des Zeitrahmens Probleme auftreten können und wie man sie lösen kann. Als Bonus erhalten Sie Zugang zur neuesten Version der Wiedergabe-/Simulations-App.

Der Contrastive Transformer wurde entwickelt, um Märkte sowohl auf der Ebene einzelner Kerzen als auch auf der Basis ganzer Muster zu analysieren. Dies trägt dazu bei, die Qualität der Modellierung von Markttrends zu verbessern. Darüber hinaus fördert der Einsatz des kontrastiven Lernens zum Abgleich der Darstellungen von Kerzen und Mustern die Selbstregulierung und verbessert die Genauigkeit der Prognosen.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir etwas sehr Ähnliches wie in Sprachen wie C, C++ und Java implementieren können. Ich spreche von der Übergabe einer praktisch unendlichen Anzahl von Parametern innerhalb einer Funktion oder Prozedur. Auch wenn dies ein ziemlich fortgeschrittenes Thema zu sein scheint, kann das, was hier gezeigt wird, meiner Meinung nach von jedem, der die vorherigen Konzepte verstanden hat, leicht umgesetzt werden. Vorausgesetzt, sie wurden wirklich richtig verstanden.

Was wir heute schaffen, wird schwer zu verstehen sein. Deshalb werde ich in diesem Artikel nur über die Anfangsphase sprechen. Bitte lesen Sie diesen Artikel aufmerksam, er ist eine wichtige Voraussetzung, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Der Zweck dieses Materials ist rein didaktisch, da wir nur die vorgestellten Konzepte studieren und beherrschen werden, ohne praktische Anwendung.

Selbstüberwachtes Lernen kann ein effektives Mittel sein, um große Mengen ungekennzeichneter Daten zu analysieren. Die Effizienz wird durch die Anpassung der Modelle an die spezifischen Merkmale der Finanzmärkte gewährleistet, was zur Verbesserung der Wirksamkeit der traditionellen Methoden beiträgt. In diesem Artikel wird ein alternativer Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt, der die relativen Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen den Eingaben berücksichtigt.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man das, was im vorigen Artikel über unseren Wiedergabe-/Simulationsdienst gezeigt wurde, implementiert. Wie bei vielen anderen Dingen im Leben sind auch hier Probleme vorprogrammiert. Und dieser Fall war keine Ausnahme. In diesem Artikel werden wir die Dinge weiter verbessern. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man mit Arrays in MQL5 arbeitet, einschließlich der Übergabe von Informationen zwischen Funktionen und Prozeduren unter Verwendung von Arrays. Der Zweck ist, Sie auf das vorzubereiten, was in den zukünftigen Materialien der Reihe gezeigt und erklärt werden wird. Daher empfehle ich Ihnen dringend, die in diesem Artikel enthaltenen Informationen sorgfältig zu studieren.

Wenn wir Modelle zur Analyse der Marktsituation verwenden, konzentrieren wir uns hauptsächlich auf Kerzen. Es ist doch seit langem bekannt, dass Kerzen-Muster bei der Vorhersage künftiger Kursbewegungen helfen können. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode vertraut machen, die es uns ermöglicht, diese beiden Ansätze zu integrieren.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Funktion CustomBookAdd richtig und effektiv nutzen können. Trotz ihrer scheinbaren Einfachheit hat sie viele Nuancen. So können Sie dem Mauszeiger beispielsweise mitteilen, ob ein nutzerdefiniertes Symbol gerade versteigert oder gehandelt wird oder ob der Markt geschlossen ist. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was ein dynamisches Array und ein statisches Array sind. Gibt es einen Unterschied zwischen der Verwendung des einen oder des anderen? Oder ist es doch dasselbe? Wann sollten Sie den einen und wann den anderen Typ verwenden? Und was ist mit konstanten Arrays? Wir werden versuchen zu verstehen, wofür sie gedacht sind, und die Risiken berücksichtigen, die entstehen, wenn nicht alle Werte im Array initialisiert werden.

In diesem Artikel wird eine Methode zur Analyse komplexer multimodaler Interaktionen und zum Verstehen von Merkmalen erörtert.

Wir schließen unsere Betrachtung der komplementären Paarung von MA und stochastischem Oszillator ab, indem wir untersuchen, welche Rolle das Inferenzlernen in einer Situation nach überwachtem Lernen und Verstärkungslernen spielen kann. Es gibt natürlich eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie man in diesem Fall das Inferenzlernen angehen kann, unser Ansatz ist jedoch die Verwendung von Variationsautokodierern. Wir untersuchen dies in Python, bevor wir unser trainiertes Modell mit ONNX exportieren, um es in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor in MetaTrader zu verwenden.

Dieser Artikel beschreibt den Aufbau eines adaptiven Expert Advisors (MarketRegimeEA) unter Verwendung des Regime-Detektors aus Teil 1. Er wechselt automatisch die Handelsstrategien und Risikoparameter für steigende, volatile oder Seitwärtsmärkte. Praktische Optimierung, Handhabung von Übergängen und ein Indikator für mehrere Zeitrahmen sind enthalten.

Kerzenmuster helfen Händlern, die Marktpsychologie zu verstehen und Trends auf den Finanzmärkten zu erkennen. Sie ermöglichen fundiertere Handelsentscheidungen, die zu besseren Ergebnissen führen können. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man Kerzenmuster mit KI-Modellen nutzen kann, um eine optimale Handelsperformance zu erzielen.

Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer nutzerdefinierten, dynamisch gelinkten Bibliothek, die asynchrone Websocket-Client-Verbindungen für MetaTrader-Programme ermöglicht.

Dieser Artikel beschreibt die Erstellung eines MQL5-Systems zur Erkennung von Marktregimen unter Verwendung statistischer Methoden wie Autokorrelation und Volatilität. Es enthält Code für Klassen zur Klassifizierung von Trend-, Spannen- und Volatilitätsbedingungen sowie einen nutzerdefinierten Indikator.

Die Finanzmärkte sind nicht vollkommen ausgeglichen. Einige Märkte steigen, andere fallen, und wieder andere zeigen ein gewisses Schwankungsverhalten, das auf Unsicherheit in beide Richtungen hindeutet. Diese unausgewogenen Informationen können beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen irreführend sein, da sich die Märkte häufig ändern. In diesem Artikel werden wir verschiedene Möglichkeiten erörtern, dieses Problem zu lösen.

In diesem Artikel erforschen wir dynamische MQL5-Grafikschnittstellen, die bikubische Interpolation für hochwertige Bildskalierung auf Handelscharts verwenden. Wir stellen flexible Positionierungsoptionen vor, die eine dynamische Zentrierung oder Eckverankerung mit nutzerdefinierten Versätzen ermöglichen.

Die Strategien des Opening Range Breakout (ORB) basieren auf der Idee, dass die erste Handelsspanne, die sich kurz nach der Markteröffnung bildet, wichtige Preisniveaus widerspiegelt, bei denen sich Käufer und Verkäufer auf einen Wert einigen. Durch die Identifizierung von Ausbrüchen über oder unter einer bestimmten Spanne können Händler von der Dynamik profitieren, die oft folgt, wenn die Marktrichtung klarer wird. In diesem Artikel werden wir drei ORB-Strategien untersuchen, die von der Concretum Group übernommen wurden.

In diesem Artikel automatisieren wir die Midnight Range Breakout mit Break of Structure Strategie in MQL5, indem wir den Code für die Breakout-Erkennung und die Handelsausführung detailliert beschreiben. Wir definieren präzise Risikoparameter für Einstieg, Stopp und Gewinn. Backtests und Optimierung sind für den praktischen Handel enthalten.

Heute machen wir uns die Möglichkeiten von MQL5 zunutze, um externe Ressourcen - wie Bilder im BMP-Format - zu nutzen und eine einzigartig gestaltete Nutzeroberfläche für das Trading Administrator Panel zu erstellen. Die hier gezeigte Strategie ist besonders nützlich, wenn mehrere Ressourcen, einschließlich Bilder, Töne und mehr, für eine rationelle Verteilung zusammengefasst werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie, wie diese Funktionen implementiert werden, um eine moderne und visuell ansprechende Oberfläche für unser New_Admin_Panel EA zu schaffen.

Dieses Thema konzentriert sich auf die Einbindung eines trainierten KI-Modells (z. B. eines Verstärkungslernmodells wie LSTM oder eines auf maschinellem Lernen basierenden Prognosemodells) in eine bestehende MQL5-Handelsstrategie.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Automatisierung des harmonischen Cypher-Musters in MQL5 und erläutern seine Erkennung und Visualisierung auf MetaTrader 5-Charts. Wir implementieren einen Expert Advisor, der Umkehrpunkte identifiziert, Fibonacci-basierte Muster validiert und Handelsgeschäfte mit klaren grafischen Kommentaren ausführt. Der Artikel schließt mit einer Anleitung zu den Backtests und zur Optimierung des Programms für einen effektiven Handel.

In diesem Artikel machen wir den ersten Schritt in die MQL5-Programmierung, auch für absolute Anfänger. Wir zeigen Ihnen, wie Sie bekannte Kerzenmuster in einen voll funktionsfähigen nutzerdefinierten Indikator verwandeln können. Kerzenmuster sind wertvoll, da sie reale Kursbewegungen widerspiegeln und Marktverschiebungen signalisieren. Anstatt die Charts manuell zu scannen - ein Ansatz, der fehleranfällig und ineffizient ist - werden wir besprechen, wie Sie den Prozess mit einem Indikator automatisieren können, der Muster für Sie identifiziert und kennzeichnet. Auf dem Weg dorthin werden wir uns mit Schlüsselkonzepten wie Indexierung, Zeitreihen, Average True Range (für Genauigkeit bei schwankender Marktvolatilität) und der Entwicklung einer nutzerdefinierten, wiederverwendbaren Bibliothek von Kerzen-Mustern für den Einsatz in zukünftigen Projekten beschäftigen.

Portfolio-Diversifizierung und -Optimierung sorgt für eine strategische Streuung der Anlagen auf mehrere Vermögenswerte, um das Risiko zu minimieren und gleichzeitig die ideale Mischung von Vermögenswerten auszuwählen, um die Renditen auf der Grundlage risikobereinigter Performance-Kennzahlen zu maximieren.

Der Market Structure Flip Detector Expert Advisor (EA) agiert als Ihr aufmerksamer Partner, der ständig die Veränderungen der Marktstimmung beobachtet. Durch die Verwendung von Average True Range (ATR)-basierten Schwellenwerten erkennt es effektiv Strukturumkehrungen und kennzeichnet jedes höhere Tief und niedrigere Hoch mit klaren Indikatoren. Dank der schnellen Ausführung und der flexiblen API von MQL5 bietet dieses Tool eine Echtzeitanalyse, die die Anzeige für eine optimale Lesbarkeit anpasst und ein Live-Dashboard zur Überwachung der Anzahl und des Timings von Flips bereitstellt. Darüber hinaus sorgen anpassbare Ton- und Push-Benachrichtigungen dafür, dass Sie über kritische Signale informiert bleiben, sodass Sie sehen können, wie einfache Eingaben und Hilfsroutinen Kursbewegungen in umsetzbare Strategien verwandeln können.

Hochwahrscheinliche Setups sind in unserer Trading-Community gut bekannt, aber leider sind sie nicht gut definiert. In diesem Artikel wollen wir einen empirischen und algorithmischen Weg finden, um genau zu definieren, was ein Hochwahrscheinlichkeits-Setup ist, und um diese zu identifizieren und auszunutzen. Durch die Verwendung von Gradient Boosting Trees haben wir gezeigt, wie der Leser die Leistung einer beliebigen Handelsstrategie verbessern und unserem Computer die genaue Aufgabe auf sinnvollere und explizitere Weise mitteilen kann.