Artikel zum Programmieren in MQL5

Die effektive Identifizierung und Erhaltung der lokalen Struktur von Marktdaten unter verrauschten Bedingungen ist eine wichtige Aufgabe im Handel. Die Verwendung des Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit hat vielversprechende Ergebnisse bei der Verarbeitung solcher Daten gezeigt; der klassische Ansatz berücksichtigt jedoch nicht die lokalen Merkmale der zugrunde liegenden Struktur. In diesem Artikel stelle ich einen Algorithmus vor, der diese strukturellen Abhängigkeiten berücksichtigen kann.

Gibt es auf dem Devisenmarkt wiederkehrende Muster und Regelmäßigkeiten? Ich beschloss, mein eigenes System zur Musteranalyse mit Python und MetaTrader 5 zu entwickeln. Eine Art Symbiose aus Mathematik und Programmierung zur Eroberung des Forex.

Der Artikel stellt den Künstlichen Duschalgorithmus (ASHA) vor, eine neue metaheuristische Methode, die für die Lösung allgemeiner Optimierungsprobleme entwickelt wurde. Auf der Grundlage der Simulation von Wasserfluss- und Akkumulationsprozessen konstruiert dieser Algorithmus das Konzept eines idealen Feldes, in dem jede Einheit der Ressource (Wasser) aufgerufen ist, eine optimale Lösung zu finden. Wir werden herausfinden, wie ASHA Fließ- und Akkumulationsprinzipien anpasst, um Ressourcen in einem Suchraum effizient zuzuweisen, und seine Implementierung und Testergebnisse sehen.

Dies ist sicherlich die schwierigste Frage, die sich rein theoretisch erklären lässt. Deshalb müssen Sie alles üben, was wir hier besprechen werden. Dies mag auf den ersten Blick einfach erscheinen, aber das Thema Operatoren kann nur in der Praxis in Verbindung mit ständiger Weiterbildung verstanden werden.

In diesem Artikel werden wir ein Arbitrationssystem erstellen, das in den Augen der Broker legal bleibt, Tausende von synthetischen Preisen auf dem Forex-Markt erstellt, sie analysiert und erfolgreich mit Gewinn handelt.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der Implementierung des ACMO-Algorithmus (Atmospheric Cloud Model Optimization) beschäftigen. Wir werden insbesondere zwei Schlüsselaspekte erörtern: die Bewegung von Wolken in Tiefdruckgebiete und die Regensimulation, einschließlich der Initialisierung von Tröpfchen und ihrer Verteilung auf die Wolken. Wir werden uns auch mit anderen Methoden befassen, die eine wichtige Rolle bei der Verwaltung des Zustands von Wolken und der Gewährleistung ihrer Interaktion mit der Umwelt spielen.

In diesem Artikel werden wir uns mit den grundlegenden Konzepten der FOR-Anweisung befassen. Es ist sehr wichtig, dass Sie alles verstehen, was hier gezeigt wird. Im Gegensatz zu den anderen Anweisungen, über die wir bisher gesprochen haben, hat die FOR-Anweisung einige Eigenheiten, die sie schnell sehr komplex machen. Lassen Sie also nicht zu, dass sich solche Dinge ansammeln. Beginnen Sie so bald wie möglich mit dem Lernen und Üben.

„Depth of Market“ ist zweifellos ein sehr wichtiges Element für die Ausführung von schnellen Handelsgeschäften, insbesondere bei den Algorithmen des Hochfrequenzhandels (HFT). In dieser Artikelserie werden wir uns mit dieser Art von Handelsereignissen befassen, die über einen Broker für viele handelbare Symbole erworben werden können. Wir beginnen mit einem Indikator, bei dem Sie die Farbpalette, die Position und die Größe des direkt im Chart angezeigten Histogramms anpassen können. Wir werden uns auch ansehen, wie man BookEvent-Ereignisse erzeugt, um den Indikator unter bestimmten Bedingungen zu testen. Weitere mögliche Themen für zukünftige Artikel sind die Speicherung von Preisverteilungsdaten und deren Verwendung in einem Strategietester.

In diesem Artikel werden wir lernen, wie man SWITCH in ihrer einfachsten und grundlegendsten Form verwendet. 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.

Fahren wir fort, die Schritte zu automatisieren, die wir zuvor manuell durchgeführt haben. Diesmal kehren wir zur Automatisierung der zweiten Phase zurück, d. h. zur Auswahl der optimalen Gruppe von Einzelinstanzen von Handelsstrategien, und ergänzen sie durch die Möglichkeit, die Ergebnisse der Instanzen in dem Vorwärtszeitraum zu berücksichtigen.

Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie das Mauszeigerproblem bei der Verwendung in Verbindung mit einer Wiedergabe-/Simulationsanwendung implementiert und gelöst werden kann. 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 wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.

In diesem Artikel geht es um Algorithmen für die Verwendung von Aufmerksamkeitsmethoden zur Lösung von Problemen bei der Erkennung von Objekten in einer Punktwolke. Die Erkennung von Objekten in Punktwolken ist für viele reale Anwendungen wichtig.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie zwei Fehler im Code behoben werden können. Ich werde jedoch versuchen, sie so zu erklären, dass Sie als Programmieranfänger verstehen, dass die Dinge nicht immer so laufen, wie Sie es erwarten. Wie auch immer, dies ist eine Gelegenheit, zu lernen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Dieser Antrag sollte keinesfalls als endgültiges Dokument betrachtet werden, das lediglich der Erkundung der vorgestellten Konzepte dient.

Der Artikel stellt die ursprüngliche Version des Algorithmus zur Optimierung der bakteriellen Chemotaxis (BCO) und seine modifizierte Version vor. Wir werden uns alle Unterschiede genauer ansehen, mit besonderem Augenmerk auf die neue Version von BCOm, die den Mechanismus der bakteriellen Bewegung vereinfacht, die Abhängigkeit von der Positionsgeschichte verringert und einfachere mathematische Verfahren verwendet als die rechenintensive Originalversion. Wir werden auch die Tests durchführen und die Ergebnisse zusammenfassen.

Der Artikel ist dem metaheuristischen Algorithmus der Optimierung des Atmosphärenwolkenmodells (ACMO) gewidmet, der das Verhalten von Wolken simuliert, um Optimierungsprobleme zu lösen. Der Algorithmus nutzt die Prinzipien der Wolkenerzeugung, -bewegung und -ausbreitung und passt sich den „Wetterbedingungen“ im Lösungsraum an. Der Artikel zeigt, wie die meteorologische Simulation des Algorithmus optimale Lösungen in einem komplexen Möglichkeitsraum findet, und beschreibt detailliert die Phasen des ACMO-Betriebs, einschließlich der Vorbereitung des „Himmels“, der Wolkenentstehung, der Wolkenbewegung und der Regenkonzentration.

In diesem Artikel werden wir endlich die Probleme mit der Simulation von Ticks auf einem einminütigen Balken lösen, sodass sie mit echten Ticks koexistieren können. Dies wird uns helfen, Probleme in der Zukunft zu vermeiden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus einer Punktwolke. In diesem Artikel werden wir uns mit den Mechanismen zur Steigerung der Effizienz der PointNet-Methode vertraut machen.

In diesem Artikel wird das Potenzial des Value-at-Risk (VaR)-Modells für die Optimierung von Portfolios in mehreren Währungen untersucht. Mit Hilfe von Python und der Funktionalität von MetaTrader 5 demonstrieren wir, wie man eine VaR-Analyse für eine effiziente Kapitalallokation und Positionsverwaltung implementiert. Von den theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung behandelt der Artikel alle Aspekte der Anwendung eines der robustesten Risikoberechnungssysteme - VaR - im algorithmischen Handel.

Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.

In diesem Artikel beschreibe ich, wie man ein einfaches Panel erstellt, um die Einstellungen des Indikators direkt im Chart zu ändern, und welche Änderungen am Indikator vorgenommen werden müssen, um das Panel zu verbinden. Dieser Artikel richtet sich an MQL5-Anfänger.

Im heutigen Artikel werden wir eine Kompilierungsdirektive besprechen, die in verschiedenen Codes, die in MQL5 zu finden sind, häufig verwendet wird. Obwohl diese Direktive hier nur oberflächlich erklärt wird, ist es wichtig, dass Sie sich mit ihrer Verwendung vertraut machen, da sie bald unverzichtbar sein wird, wenn Sie sich auf höheren Ebenen der Programmierung bewegen. 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.

Die direkte Analyse von Punktwolken vermeidet unnötiges Datenwachstum und verbessert die Leistung von Modellen bei Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben. Solche Ansätze zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit gegenüber Störungen in den Originaldaten.

Derzeit verwendet unser EA die Datenbank, um Initialisierungs-Strings für einzelne Instanzen von Handelsstrategien zu erhalten. Die Datenbank ist jedoch recht groß und enthält viele Informationen, die für den eigentlichen EA-Betrieb nicht benötigt werden. Versuchen wir, die Funktionalität des EA ohne eine obligatorische Verbindung zur Datenbank zu gewährleisten.

Wir werden die Erstellung und Aktualisierung von Charts für den USD-Index (USDX) und den EUR-Index (EURX) anhand eines MetaTrader 5-Dienstes als Beispiel betrachten. Beim Starten des Dienstes wird geprüft, ob das gewünschte synthetische Instrument vorhanden ist, es wird gegebenenfalls erstellt und im Fenster Market Watch platziert. Die Minuten- und Tick-Historie des synthetischen Instruments wird anschließend erstellt, gefolgt von dem Chart des erstellten Instruments.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie man die Anweisungen RETURN, BREAK und CONTINUE in einer Schleife verwendet. Für die Arbeit mit komplexeren Anwendungen ist es sehr wichtig zu verstehen, was die einzelnen Anweisungen im Ablauf der Schleifenausführung bewirken. 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.

Dieser Artikel befasst sich mit den wichtigsten Operatoren, die zur Änderung des Programmablaufs verwendet werden: bedingte Anweisungen, Schleifen und Switch-Anweisungen. Die Verwendung dieser Operatoren ermöglicht es den von uns erstellten Funktionen, sich „intelligenter“ zu verhalten.

In diesem Artikel beginnen wir damit, etwas Einfaches und Bescheidenes zu bauen: ein Neuron. Wir werden es mit einer sehr kleinen Menge an MQL5-Code programmieren. Das Neuron hat in meinen Tests hervorragend funktioniert. Gehen wir in dieser Artikelserie über neuronale Netze ein wenig zurück, um zu verstehen, wovon ich spreche.

Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.

In diesem Artikel entwickeln wir einen Rapid-Fire Trading Expert Advisor in MQL5, der die Indikatoren Parabolic SAR und Simple Moving Average (SMA) nutzt, um eine reaktionsfähige Handelsstrategie zu erstellen. Wir gehen detailliert auf die Umsetzung der Strategie ein, einschließlich der Verwendung von Indikatoren, der Signalerzeugung sowie des Test- und Optimierungsprozesses.

Wir laden Sie ein, die Methode Hierarchical Vector Transformer (HiVT) kennenzulernen, die für die schnelle und genaue Vorhersage von multimodalen Zeitreihen entwickelt wurde.

Wir fahren fort mit der Untersuchung der Methode der hierarchischen Vektortransformation. In diesem Artikel werden wir die Konstruktion des Modells abschließen. Wir werden es auch anhand echter historischer Daten trainieren und testen.

In diesem Artikel werden wir einen praktischen und sehr visuellen Blick auf die erste Schleifenanweisung werfen. Viele Anfänger fühlen sich zwar eingeschüchtert, wenn sie mit der Aufgabe konfrontiert werden, Schleifen zu erstellen, aber das Wissen, wie man es richtig und sicher macht, kann nur mit Erfahrung und Übung erworben werden. Aber wer weiß, vielleicht kann ich Ihren Ärger und Ihr Leid verringern, indem ich Ihnen die wichtigsten Probleme und Vorsichtsmaßnahmen aufzeige, die Sie bei der Verwendung von Schleifen in Ihrem Code beachten müssen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Problem eines Übermaßes an Ticks, der die Anwendungsleistung bei der Verwendung echter Daten beeinträchtigen kann. Dieses Übermaß beeinträchtigt häufig das korrekte Timing, das erforderlich ist, um einen einminütigen Balken im entsprechenden Fenster zu erstellen.

In diesem Artikel geht es um die Arbeit mit dem Operator IF und seinem Pendant ELSE. Diese Anweisung ist die wichtigste und aussagekräftigste, die es in jeder Programmiersprache gibt. Trotz ihrer einfachen Handhabung kann sie jedoch manchmal verwirrend sein, wenn man keine Erfahrung mit ihrer Verwendung und den damit verbundenen Konzepten hat. 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 mit Änderungen befassen, die einen effizienteren und sichereren Betrieb des Replay-/Simulationssystems ermöglichen. Ich möchte auch nicht die Aufmerksamkeit derjenigen vernachlässigen, die das Beste durch die Verwendung von Klassen machen wollen. Darüber hinaus werden wir ein spezielles Problem in MQL5 betrachten, das die Codeleistung bei der Arbeit mit Klassen verringert, und erklären, wie man es lösen kann.

Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung mehrerer Ensemble-Klassifikatoren in MQL5 vor und erörtern ihre Wirksamkeit in verschiedenen Situationen.

Wenn sich das Jahr dem Ende zuneigt, denken langfristige Händler oft über die Geschichte des Marktes nach, um sein Verhalten und seine Trends zu analysieren und potenzielle zukünftige Bewegungen zu prognostizieren. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) zur langfristigen Überwachung des Einstiegs mit MQL5. Ziel ist es, das Problem verpasster langfristiger Handelsmöglichkeiten zu lösen, das durch manuellen Handel und das Fehlen automatischer Überwachungssysteme verursacht wird. Wir werden eines der am häufigsten gehandelten Paare als Beispiel verwenden, um eine Strategie zu entwickeln und unsere Lösung effektiv zu gestalten.

Während einige Konzepte auf den ersten Blick einfach erscheinen, kann ihre Umsetzung in der Praxis eine ziemliche Herausforderung darstellen. Im folgenden Artikel nehmen wir Sie mit auf eine Reise durch unseren innovativen Ansatz zur Automatisierung eines Expert Advisor (EA), der den Markt mithilfe einer Mean-Reversion-Strategie fachkundig analysiert. Seien Sie dabei, wenn wir die Feinheiten dieses spannenden Automatisierungsprozesses entschlüsseln.