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Nutze neue Möglichkeiten der Plattform MetaTrader 5

Artikel zum Programmieren in MQL5

Artikel "Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 60): Listen von Serien mit Symbol-Tickdaten" veröffentlicht.

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 60): Listen von Serien mit Symbol-Tickdaten

In diesem Artikel werde ich eine Liste zur Speicherung von Tickdaten eines einzelnen Symbols erstellen und deren Erstellung und Abruf der benötigten Daten in einem EA überprüfen. Tickdatenlisten, die für jedes verwendete Symbol individuell sind, werden weiterhin eine Kollektion von Tickdaten darstellen.

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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen

In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.

Artikel "Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung" veröffentlicht.

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung

Es ist unmöglich, einen wirklich stabilen Algorithmus zu erhalten, wenn wir die Optimierung auf Basis historischer Daten zur Auswahl der Parameter verwenden. Ein stabiler Algorithmus sollte wissen, welche Parameter bei der Arbeit an einem beliebigen Handelsinstrument zu jeder Zeit benötigt werden. Er sollte nicht prognostizieren oder raten, er sollte es mit Sicherheit wissen.

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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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Artikel "Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder" veröffentlicht.

Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder

Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.

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Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

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Bildung von Kursreihenmittelwerten für Zwischenberechnungen ohne zusätzliche Puffer

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In diesem Beitrag geht es sowohl um traditionelle als auch um neuartige Mittelwertbildungsalgorithmen verpackt in einfachste Klassen mit jeweils nur einer Datenart. Sie sind zur universellen Verwendung bei nahezu jeder Indikatorentwicklung gedacht. Ich hoffe, dass die vorgeschlagenen Klassen sich als gute Alternative zu den „unhandlichen“ Aufrufen benutzerdefinierter und technischer Indikatoren erweisen werden.

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Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen

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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention

Wir haben zuvor den Mechanismus der Self-Attention (Selbstaufmerksamkeit) in neuronalen Netzen besprochen. In der Praxis verwenden moderne neuronale Netzwerkarchitekturen mehrere parallele Self-Attention-Threads, um verschiedene Abhängigkeiten zwischen den Elementen einer Sequenz zu finden. Betrachten wir die Implementierung eines solchen Ansatzes und bewerten seine Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Netzwerks.

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Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil I): Finden eines Grundmusters

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil I): Finden eines Grundmusters

In der kommenden Artikelserie werde ich die Entwicklung von selbstanpassenden Algorithmen unter Berücksichtigung der meisten Marktfaktoren demonstrieren, sowie zeigen, wie man diese Situationen systematisiert, in Logik beschreibt und in seiner Handelsaktivität berücksichtigt. Ich werde mit einem sehr einfachen Algorithmus beginnen, der sich nach und nach die Theorie aneignet und sich zu einem sehr komplexen Projekt entwickelt.

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit

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Wir haben schon einen langen Weg hinter uns und der Code in unserer Bibliothek wird immer umfangreicher. Das macht es schwierig, den Überblick über alle Verbindungen und Abhängigkeiten zu behalten. Daher schlage ich vor, eine Dokumentation für den früher erstellten Code zu erstellen und diese mit jedem neuen Schritt zu aktualisieren. Eine gut vorbereitete Dokumentation wird uns helfen, die Integrität unserer Arbeit zu erkennen.

Artikel "Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil III): Neue Horizonte" veröffentlicht.

Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil III): Neue Horizonte

Dieser Artikel bietet eine Fortsetzung des Brute-Force-Themas und führt neue Möglichkeiten der Marktanalyse in den Programmalgorithmus ein, wodurch die Geschwindigkeit der Analyse beschleunigt und die Qualität der Ergebnisse verbessert wird. Neue Ergänzungen ermöglichen die qualitativ hochwertigste Ansicht von globalen Mustern innerhalb dieses Ansatzes.

Artikel "Über das Finden von zeitlicher Mustern im Devisenmarkt mit dem CatBoost-Algorithmus" veröffentlicht.

Über das Finden von zeitlicher Mustern im Devisenmarkt mit dem CatBoost-Algorithmus

Der Artikel befasst sich mit dem Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Zeitfiltern und diskutiert die Effektivität dieses Ansatzes. Der menschliche Faktor kann nun eliminiert werden, indem das Modell einfach angewiesen wird, zu einer bestimmten Stunde an einem bestimmten Wochentag zu handeln. Die Mustersuche kann durch einen separaten Algorithmus bereitgestellt werden.

Artikel "Der Markt und die Physik seiner globalen Muster" veröffentlicht.

Der Markt und die Physik seiner globalen Muster

In diesem Artikel werde ich versuchen, die Annahme zu testen, dass jedes System mit auch nur einem kleinen Verständnis des Marktes auf globaler Ebene funktionieren kann. Ich werde keine Theorien oder Muster erfinden, sondern nur bekannte Fakten verwenden und diese Fakten schrittweise in die Sprache der mathematischen Analyse übersetzen.

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Bildung von Kursreihenmittelwerten für Zwischenberechnungen ohne zusätzliche Puffer

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Verwendung von Tabellenkalkulationen zur Erstellung von Handelsstrategien

Verwendung von Tabellenkalkulationen zur Erstellung von Handelsstrategien

Der Artikel beschreibt die grundlegenden Prinzipien und Methoden, die es Ihnen ermöglichen, jede Strategie mithilfe von Tabellenkalkulationen (Excel, Calc, Google) zu analysieren. Die erzielten Ergebnisse werden mit dem MetaTrader 5-Tester verglichen.

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Handelsoperationen in MQL5 - Nichts leichter als das

Handelsoperationen in MQL5 - Nichts leichter als das

Kaum ein Händler dürfte nicht auf dem Markt aktiv sein, um Geld zu verdienen, obwohl ein sich gewisser Teil vielleicht auch an der Teilnahme am Handelsgeschehen selbst erfreut. Aber Freude daran vermittelt nicht nur der manuelle Handel. Die Entwicklung automatischer Handelssysteme kann genauso begeisternd sein. Die Erstellung eines automatischen Expert-Systems für den Handel kann ein ebenso fesselndes Erlebnis sein, wie einen Krimi zu lesen.

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Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks" veröffentlicht.

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks

Ab diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung von Bibliotheksfunktionen für die Arbeit mit Preisdaten. Heute erstellen wir eine Objektklasse, die alle Preisdaten speichert, die mit einem weiteren Tick angekommen sind.

Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 8): Attention-Mechanismen" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 8): Attention-Mechanismen

In früheren Artikeln haben wir bereits verschiedene Möglichkeiten zur Organisation neuronaler Netze getestet. Wir haben auch Convolutional Networks (Faltungsnetze) besprochen, die aus Bildverarbeitungsalgorithmen entlehnt sind. In diesem Artikel schlage ich vor, sich den Attention-Mechanismen (Aufmerksamkeitsmechanismus) zuzuwenden, deren Erscheinen der Entwicklung von Sprachmodellen den Anstoß gab.

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Verwendung von Tabellenkalkulationen zur Erstellung von Handelsstrategien

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Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren" veröffentlicht.

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren

Zum Abschluss des Themas Arbeit mit Zeitreihen organisieren wir das Speichern, Suchen und Sortieren von Daten, die in Indikatorpuffern gespeichert sind, was die weitere Durchführung der Analyse auf der Grundlage von Werten der Indikatoren ermöglicht, die auf der Basis der Bibliothek in Programmen zu erstellen sind. Das allgemeine Konzept aller Kollektionsklassen der Bibliothek ermöglicht es, die benötigten Daten in der entsprechenden Kollektion leicht zu finden. Dementsprechend wird das Gleiche in der heute erstellten Klasse möglich sein.

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Wie kann man $1.000.000 durch algorithmischen Handel verdienen? Nutzen Sie die Dienste von MQL5.com!

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Alle Händler gehen auf den Markt mit dem Ziel, ihre erste Million Dollar zu verdienen. Wie kann man das ohne übermäßiges Risiko und großem Startkapital erreichen? Die Dienstleistungen von MQL5.com bieten diese Möglichkeit für Entwickler und Händler aus der ganzen Welt.

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Artikel "Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil II): Immersion" veröffentlicht.

Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil II): Immersion

In diesem Artikel werden wir die Diskussion über den Brute-Force-Ansatz fortsetzen. Ich werde versuchen, das Muster anhand der neuen, verbesserten Version meiner Anwendung besser zu erklären. Ich werde auch versuchen, den Unterschied in der Stabilität mit verschiedenen Zeitintervallen und Zeitrahmen zu finden.

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Artikel "Ein manuelles Chart- und Handelswerkzeug (Teil II). Werkzeuge zum Zeichnen von Chart-Grafiken" veröffentlicht.

Ein manuelles Chart- und Handelswerkzeug (Teil II). Werkzeuge zum Zeichnen von Chart-Grafiken

Dies ist der nächste Artikel der Serie, in dem ich zeige, wie ich eine komfortable Bibliothek für die manuelle Anwendung von Chart-Grafiken unter Verwendung von Tastaturkürzeln erstellt habe. Zu den verwendeten Werkzeugen gehören gerade Linien und deren Kombinationen. In diesem Teil sehen wir uns an, wie die Zeichenwerkzeuge unter Verwendung der im ersten Teil beschriebenen Funktionen angewendet werden. Die Bibliothek kann mit jedem Expert Advisor oder Indikator verbunden werden, was die Aufgaben im Chart stark vereinfacht. Diese Lösung verwendet KEINE externen Dlls, während alle Befehle mit eingebauten MQL-Tools implementiert werden.

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Analysieren von Charts mit den Level von DeMark Sequential und Murray-Gann

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Thomas DeMark Sequential ist gut darin, Gleichgewichtsänderungen in der Preisbewegung anzuzeigen. Dies wird besonders deutlich, wenn wir seine Signale mit einem Pegelindikator, zum Beispiel Murray-Levels, kombinieren. Der Artikel ist vor allem für Anfänger und diejenigen gedacht, die ihren "Gral" noch nicht gefunden haben. Ich werde auch einige Merkmale der Levelbildung zeigen, die ich in anderen Foren nicht gesehen habe. So wird der Artikel wahrscheinlich auch für fortgeschrittene Händler nützlich sein... Anregungen und vernünftige Kritik sind willkommen...

Artikel "Websockets für MetaTrader 5" veröffentlicht.

Websockets für MetaTrader 5

Vor der Einführung der Netzwerkfunktionen, die mit der aktualisierten MQL5-API zur Verfügung gestellt wurde, waren MetaTrader-Programme in ihrer Fähigkeit beschränkt, sich mit Websocket-basierten Diensten zu verbinden und eine Schnittstelle zu bilden. Aber natürlich hat sich das alles geändert. In diesem Artikel werden wir die Implementierung einer Websocket-Bibliothek in reinem MQL5 untersuchen. Eine kurze Beschreibung des Websocket-Protokolls wird zusammen mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Verwendung der resultierenden Bibliothek gegeben.

Artikel "Wie kann man $1.000.000 durch algorithmischen Handel verdienen? Nutzen Sie die Dienste von MQL5.com!" veröffentlicht.

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Alle Händler gehen auf den Markt mit dem Ziel, ihre erste Million Dollar zu verdienen. Wie kann man das ohne übermäßiges Risiko und großem Startkapital erreichen? Die Dienstleistungen von MQL5.com bieten diese Möglichkeit für Entwickler und Händler aus der ganzen Welt.

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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 7): Adaptive Optimierungsverfahren" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 7): Adaptive Optimierungsverfahren

In früheren Artikeln haben wir den stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein neuronales Netzwerk mit der gleichen Lernrate für alle Neuronen innerhalb des Netzwerks zu trainieren. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit adaptiven Lernmethoden zu beschäftigen, die eine Änderung der Lernrate für jedes Neuron ermöglichen. Wir werden auch die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes betrachten.

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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

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Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

Artikel "Analysieren von Charts mit den Level von DeMark Sequential und Murray-Gann" veröffentlicht.

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Thomas DeMark Sequential ist gut darin, Gleichgewichtsänderungen in der Preisbewegung anzuzeigen. Dies wird besonders deutlich, wenn wir seine Signale mit einem Pegelindikator, zum Beispiel Murray-Levels, kombinieren. Der Artikel ist vor allem für Anfänger und diejenigen gedacht, die ihren "Gral" noch nicht gefunden haben. Ich werde auch einige Merkmale der Levelbildung zeigen, die ich in anderen Foren nicht gesehen habe. So wird der Artikel wahrscheinlich auch für fortgeschrittene Händler nützlich sein... Anregungen und vernünftige Kritik sind willkommen...

Artikel "Gradient Boosting beim transduktiven und aktiven maschinellen Lernen" veröffentlicht.

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In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.

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In diesem Artikel werden wir die schrittweise Implementierung eines Handelssystems analysieren, das auf der Programmierung von tiefen neuronalen Netzen in Python basiert. Dies wird unter Verwendung der von Google entwickelten TensorFlow-Bibliothek für maschinelles Lernen durchgeführt. Außerdem werden wir die Keras-Bibliothek zur Beschreibung von neuronalen Netzen verwenden.

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