Wir werden die Grundlagen von Gauß-Prozessen (GP) als probabilistisches Modell des maschinellen Lernens behandeln und deren Anwendung auf Regressionsprobleme anhand synthetischer Daten veranschaulichen.
Sie haben wahrscheinlich schon einmal von Zeigern gehört, wenn es um das Programmieren geht. Aber wussten Sie, dass wir Zeiger auch hier in MQL5 verwenden können? Das muss natürlich so geschehen, dass wir die Kontrolle behalten und seltsames Programmverhalten während der Ausführung vermeiden. Da es sich jedoch um eine sehr spezifische Funktion handelt, die auf bestimmte Aufgaben ausgerichtet ist, hört man selten, dass wir dieses Sprachkonstrukt auch hier in MQL5 nutzen können.
Der Artikel versucht, Finanzzeitreihen unter dem Gesichtspunkt selbstähnlicher fraktaler Strukturen zu untersuchen. Da es zahlreiche Analogien gibt, die die Möglichkeit bestätigen, Marktkurse als selbstähnliche Fraktale zu betrachten, können wir uns Gedanken über die Prognosehorizonte solcher Strukturen machen.
Die Zeitlückenanalyse hilft Händlern dabei, potenzielle Wendepunkte am Markt zu erkennen. Der Artikel befasst sich damit, was eine Zeitlücke ist, wie man sie interpretiert und wie sie genutzt werden kann, um starken Volumenzustrom in den Markt zu erkennen.
Was wäre, wenn sich ein Optimierungsalgorithmus an seine bisherigen Durchläufe erinnern und diese Erinnerungen nutzen könnte, um bessere Lösungen zu finden? Genau das macht die BSA – sie schafft einen Ausgleich zwischen dem Entdecken von Neuem und dem Zurückgreifen auf das Bewährte. In diesem Artikel lüften wir die Geheimnisse des Algorithmus. Eine einfache Idee, wenige Parameter und ein zuverlässiges Ergebnis.
In diesem Artikel befassen wir uns mit konformen Vorhersagen und der MAPIE-Bibliothek, die diese implementiert. Dieser Ansatz gehört zu den modernsten im Bereich des maschinellen Lernens und ermöglicht es uns, uns auf das Risikomanagement für bestehende, vielfältige Modelle des maschinellen Lernens zu konzentrieren. Konforme Vorhersagen sind an sich kein Verfahren zur Erkennung von Mustern in Daten. Sie geben lediglich das Konfidenzniveau bestehender Modelle bei der Vorhersage konkreter Beispiele an und ermöglichen die Filterung zuverlässiger Vorhersagen.
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.
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.
Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
Entwicklung eines Python-Systems zur Wechselkursanalyse auf Basis der Kaufkraftparität (KKP). Der Autor entwickelte einen Algorithmus mit fünf Methoden zur Berechnung fairer Wechselkurse auf Basis von IWF-Daten. Ein praktischer Leitfaden zur fundamentalen Währungsanalyse, zur Auswertung wirtschaftlicher Daten und zur Integration in Handelssysteme. Der vollständige Code ist als Open Source verfügbar.
Der Artikel untersucht die Qualität eines saisonalen Handelsansatzes auf Tagesbasis, sowohl für einzelne Instrumente als auch für Spreads. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung wiederkehrender monatlicher Zyklen und deren Anwendungsmöglichkeiten im Handel im laufenden Jahr gelegt.
In diesem Artikel befassen wir uns näher mit dem DEA-Algorithmus, einem metaheuristischen Optimierungsverfahren, das von der einzigartigen Fähigkeit der Delfine inspiriert ist, Beute mithilfe der Echoortung aufzuspüren. Von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in MQL5, von der Analyse bis zum Vergleich mit klassischen Algorithmen werden wir eingehend untersuchen, warum diese relativ neue Methode einen Platz im Werkzeugkasten von Forschern verdient, die sich mit Optimierungsproblemen befassen.
Die Daten des Internationalen Währungsfonds in Python abrufen: Auswertung von IWF-Daten zur Verwendung in makroökonomischen Währungsstrategien. Inwiefern kann die Makroökonomie einem normalen wie auch einem algorithmischen Trader helfen?
Erfahren Sie, wie der „Boom & Crash Interceptor EA“ Ihre Charts in ein proaktives Warnsystem verwandelt – indem er explosive Kursbewegungen durch blitzschnelle Scans, Prüfungen auf Volatilitätsschübe, Trendbestätigungen und Pivot-Zone-Filter erkennt. Mit den klar erkennbaren Pfeilen, grün für „Boom“ und rot für „Crash“, die Sie bei jeder Entscheidung leiten, filtert dieses Tool das Marktrauschen heraus und ermöglicht es Ihnen, von Kurssprüngen zu profitieren wie nie zuvor. Tauchen Sie ein und erfahren Sie, wie es funktioniert und warum es zu Ihrem nächsten entscheidenden Vorteil werden kann.
Eagle Strategy ist ein Algorithmus, der die zweistufige Jagdstrategie des Adlers nachahmt: eine globale Suche mittels Levy-Flügen unter Verwendung der Mantegna-Methode, abwechselnd mit intensiver lokaler Ausnutzung unter Verwendung des Firefly-Algorithmus – ein mathematisch fundierter Ansatz zum Ausgleich von Erkundung und Ausnutzung sowie ein bioinspiriertes Konzept, das zwei Naturphänomene in einem einzigen Algorithmus vereint.
Im vorherigen Artikel haben wir die notwendige Einführung in SQL abgeschlossen. Und meiner Meinung nach haben wir klar dargelegt, was wir über SQL zeigen und erklären wollten. Dies geschah, damit sich jeder, der sich das derzeit im Aufbau befindliche Markt-Replay-/Simulationssystem ansieht, zumindest ein Bild davon machen kann, was dort vor sich geht. Der Punkt ist, dass es keinen Sinn ergibt, Funktionen selbst zu programmieren, die SQL bereits perfekt übernimmt.
Die Auswertung der Bilanzdaten der Zentralbanken vermittelt ein Bild der globalen Liquidität am Devisenmarkt und der Leitwährungen. Wir fassen Daten der Fed, der EZB, der BOJ und der PBoC zu einem zusammengesetzten Index zusammen und nutzen maschinelles Lernen, um verborgene Muster aufzudecken. Dieser Ansatz wandelt Rohdaten durch die Kombination von Fundamentalanalyse und technischer Analyse in konkrete Handelssignale um.
Die biogeografische Optimierung (BBO) ist ein elegantes Verfahren zur globalen Optimierung, das von den natürlichen Prozessen der Artenmigration zwischen Inseln eines Archipels inspiriert ist. Der Algorithmus basiert auf einer einfachen, aber wirkungsvollen Idee: Hochwertige Lösungen geben ihre Eigenschaften aktiv weiter, während minderwertige Lösungen aktiv neue Merkmale übernehmen, wodurch ein natürlicher Informationsfluss von den besten zu den schlechtesten Lösungen entsteht. Ein einzigartiger adaptiver Mutationsoperator sorgt für ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen Exploration und Exploitation. BBO zeigt bei einer Vielzahl von Aufgaben eine hohe Effizienz.
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.
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.
Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.
MQL5.community - Benutzer-Memo
Sie haben sich gerade angemeldet und haben wahrscheinlich jetzt eine Menge Fragen wie z.B. "Wie füge ich ein Bild in meine Nachricht ein?" "Wie formatiere ich meinen MQL5 Quellcode?" "Wo werden meine persönlichen Nachrichten abgelegt?" Und noch vieles mehr. In diesem Beitrag haben wir für Sie einige praktische Tipps zusammengestellt, die Ihnen helfen, sich in der MQL5.community zurechtzufinden und all ihre vorhandenen Features optimal zu nutzen.
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.
Versuchen wir doch einmal, CFTC-Daten auszuwerten, COT- und TFF-Berichte über Python herunterzuladen, all dies mit den Kursdaten von MetaTrader 5 und einem KI-Modell zu verknüpfen und Prognosen zu erstellen. Was sind COT-Berichte auf dem Devisenmarkt? Wie nutzt man COT- und TFF-Berichte für Prognosen?
In diesem Artikel werden wir sehen, wie man eine Datenbank visualisiert und daraus ihre Struktur versteht. Dies geschieht durch die Analyse ihrer internen Struktur. Auch wenn dies auf den ersten Blick unnötig erscheinen mag, ist es durchaus gerechtfertigt, wenn wir wirklich Datenbankadministratoren werden wollen. Schließlich verdienen manche Menschen ihren Lebensunterhalt damit, Datenbanken zu pflegen und zu entwerfen.
Der Artikel befasst sich mit einem der interessantesten gradientenfreien Optimierungsalgorithmen, der lernt, die Geometrie der Zielfunktion zu verstehen. Wir werden uns auf die klassische Implementierung von CMA-ES konzentrieren, mit einer kleinen Änderung: Die Normalverteilung wird durch die Potenzgesetzverteilung ersetzt. Wir werden sowohl die mathematischen Grundlagen des Algorithmus als auch dessen praktische Umsetzung eingehend untersuchen und prüfen, in welchen Fällen CMA-ES unübertroffen ist und in welchen Fällen es vermieden werden sollte.
Wenn Text in einem Chart angezeigt werden soll, können wir die Funktion „Comment()“ verwenden. Aber ihre Möglichkeiten sind recht begrenzt. Daher werden wir in diesem Artikel eine eigene Komponente erstellen – ein Dialogfenster über die gesamte Chartfläche, das mehrzeiligen Text mit flexiblen Schriftarteneinstellungen und Scroll-Unterstützung anzeigen kann.
Anpassung des klassischen CAPM-Modells für den Forexmarkt in MQL5. Der Indikator berechnet die erwartete Rendite und die Risikoprämie auf der Grundlage der historischen Volatilität. Die Indikatoren steigen an Hochs und Tiefs an und spiegeln damit die grundlegenden Prinzipien der Preisbildung wider. Praktische Anwendung von Contra-Trend- und Trendfolgestrategien unter Berücksichtigung der Dynamik des Risiko-Ertrags-Verhältnisses in Echtzeit. Der Artikel behandelt mathematische Grundlagen und die technische Umsetzung.
Dieser Artikel befasst sich mit dem Grey-Modell, einem vielversprechenden Instrument, das die Möglichkeiten von Händlern erweitern kann. Wir werden uns einige Möglichkeiten ansehen, wie dieses Modell auf die technische Analyse angewendet und zur Entwicklung von Handelsstrategien genutzt werden kann.
Dieser Artikel zeigt, wie man einen benutzerdefinierten MT5-Indikator erstellt, der die gesamte Trade-Historie verarbeitet und den Anfangssaldo, Kontosaldo, Kontoeigenkapital und dem laufenden Gewinn/Verlust als kontinuierliche Kurven darstellt. Der Indikator wird pro Bar aktualisiert, aggregiert Positionen über Symbole hinweg und vermeidet externe Abhängigkeiten durch lokales Caching. Nutzen Sie es, um Abweichungen zwischen Kontoeigenkapital (equity) und -saldo (balance), realisierten gegenüber nicht realisierten Ergebnissen sowie den Zeitpunkt des Risikoeinsatzes zu überprüfen.
Liquiditätszonen werden üblicherweise gehandelt, indem man darauf wartet, dass der Kurs zurückkehrt und die Zone von Interesse erneut testet, oft durch die Platzierung von Pending Orders innerhalb dieser Bereiche. In diesem Artikel setzen wir MQL5 ein, um dieses Konzept praktisch umzusetzen. Wir zeigen, wie solche Zonen programmatisch identifiziert werden können und wie das Risikomanagement systematisch angewendet werden kann. Nehmen Sie an der Diskussion teil, in der wir sowohl die Logik hinter dem liquiditätsbasierten Handel als auch seine praktische Umsetzung untersuchen.
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.
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.
Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
Das MetaTrader-5-Modul für Python ermöglicht es, Trades bequem über Python in der MetaTrader-5-Anwendung zu eröffnen. Es hat jedoch einen großen Nachteil: Die im MetaTrader-5-Terminal verfügbare Funktion des Strategietesters fehlt. In dieser Artikelserie werden wir ein Framework für das Backtesting Ihrer Handelsstrategien in Python-Umgebungen aufbauen.
Wir erstellen eine praktische Brücke zwischen MetaTrader 5 und Binance: Wir holen 30-Minuten-Klines mit WebRequest, extrahieren OHLC/Zeitwerte aus JSON und bestätigen ein bullisches Engulfing-Muster, indem wir nur geschlossene Kerzen verwenden. Dann setzen wir die Zeichenkette für die Abfrage zusammen, berechnen die HMAC-SHA256-Signatur, fügen X-MBX-APIKEY hinzu und übermitteln authentifizierte Orders. Sie erhalten einen klaren, durchgängigen EA-Workflow von der Datenerfassung bis zur Orderausführung.
Aufbauend auf dem vorangegangenen Artikel, in dem das Modul zur Klassifizierung des Marktzustands vorgestellt wurde, konzentriert sich dieser Teil auf die Implementierung der Kernlogik zur Identifizierung und Bewertung von Kompressionszonen. Vorgestellt wird ein MQL5-System zur Erkennung von Range-Kontraktionen und zur Einstufung ihres Reifegrads, das Marktkompression ausschließlich anhand des Kursverlaufs analysiert.
In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit MQL5 authentifizierte Anfragen an die Binance-API senden, um Ihren Kontostand für alle Assets abzurufen. Erfahren Sie, wie Sie Ihren API-Schlüssel, die Serverzeit und die Signatur verwenden, um sicher auf Kontodaten zuzugreifen, und wie Sie die Antwort zur späteren Verwendung in einer Datei speichern können.
In diesem Artikel wird ein Modul zur Klassifizierung von Marktzuständen für MQL5 entwickelt, das das Preisverhalten anhand abgeschlossener Preisdaten interpretiert. Durch die Analyse von Volatilitätskontraktion, -expansion und struktureller Konsistenz klassifiziert das Tool die Marktbedingungen als Kompression, Transition, Expansion oder Trend und bietet so einen klaren kontextuellen Rahmen für die Price-Action-Analyse.
In diesem Artikel wird das MQL5-Canvas-Dashboard mit fortschrittlichen visuellen Effekten erweitert, einschließlich Unschärfegradienten für Nebelüberlagerungen, Schattenrendering für den Header und Antialiasing für glattere Linien und Kurven. Wir fügen dem Textfeld ein sanftes Mausrad-Scrolling hinzu, das die Zoom-Skalierung des Charts nicht beeinträchtigt – eine klare technische Verbesserung.
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.
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.
Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
Breadth First Search (BFS) verwendet Level-Order-Traversierung, um die Marktstruktur als einen gerichteten Graphen von Swings zu modellieren, der sich im Zeitverlauf entwickelt. Durch die schichtweise Analyse historischer Bars oder Sitzungen priorisiert BFS das jüngste Kursverhalten und berücksichtigt gleichzeitig die historische Marktprägung.
Das Ausmaß der Liquiditätszonen und das Ausmaß der Ausbruchsbewegung sind Schlüsselvariablen, die die Wahrscheinlichkeit eines Retests erheblich beeinflussen. In diesem Beitrag zeigen wir den vollständigen Entwicklungsprozess eines Indikators, der diese Verhältnisse berücksichtigt.
In diesem Artikel entwickeln wir ein Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) Handelssystem in MQL5, das Channel-Indikatoren für Umkehrsignale verwendet und trendfolgende Einstiege mit Hedging-Unterstützung für Long- und Short-Positionen ermöglicht. Wir integrieren Risikomanagement-Funktionen wie automatische Berechnung der Lot-Größen auf der Basis von Kontoeigenkapital (equity) oder Kontostand (balance), feste oder dynamische Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus unter Verwendung von ATR-Multiplikatoren und Positionslimits.
In diesem Teil werden wir uns auf die Entwicklung einer intelligenten Ausführungsschicht konzentrieren, die die Spread-Bedingungen in Echtzeit über mehrere Symbole hinweg kontinuierlich überwacht und auswertet. Der EA passt seine Symbolauswahl dynamisch an, indem er den Handel auf der Grundlage der Spread-Effizienz und nicht nach festen Regeln aktiviert oder deaktiviert. Dieser Ansatz ermöglicht es Hochfrequenz-Multi-Pair-Systemen, kostengünstige Symbole zu priorisieren.
Heute decken wir die oft übersehene statistische Grundlage hinter den Handelsstrategien für Angebot und Nachfrage auf. Durch die Kombination von MQL5 mit Python über einen Jupyter-Notebook-Workflow führen wir eine strukturierte, datengesteuerte Untersuchung durch, die darauf abzielt, visuelle Marktannahmen in messbare Erkenntnisse zu verwandeln. Dieser Artikel behandelt den gesamten Forschungsprozess, einschließlich der Datenerfassung, der Python-basierten statistischen Analyse, des Algorithmusentwurfs, der Tests und der endgültigen Schlussfolgerungen. Um die Methodik und die Ergebnisse im Detail nachzuvollziehen, lesen Sie den vollständigen Artikel.
In diesem Artikel erstellen wir einen vielseitigen RSI-Indikator in MQL5, der mehrere Varianten, Datenquellen und Glättungsmethoden für eine verbesserte Analyse unterstützt. Wir fügen Farbwechsel für farbliche Darstellungen, dynamische Grenzen für überkaufte/überverkaufte Zonen und Benachrichtigungen für Trendwarnungen hinzu. Es unterstützt mehrere Zeitrahmen mit Interpolation und bietet uns ein anpassbares RSI-Tool für verschiedene Strategien.
Erfahren Sie, wie Sie Ihrer Android-App mit dem OAuth-2.0-Autorisierungscodefluss die Funktion „Sign in with MQL5“ hinzufügen. Die Anleitung behandelt die App-Registrierung, Endpunkte, Redirect URI, Custom Tabs, Deep-Link-Handling und ein PHP-Backend, das den Code für ein Access-Token über HTTPS austauscht. Sie werden echte MQL5-Nutzer authentifizieren und auf Profildaten wie Rang und Ruf zugreifen.
Eine empirische Studie von Larry Williams' kurzfristigen Handelsmustern, die zeigt, wie klassische Setups in MQL5 automatisiert, an realen Marktdaten getestet und auf Konsistenz, Rentabilität und praktischen Handelswert bewertet werden können.
In diesem Artikel verbessern wir das Canvas-basierte Kurs-Dashboard in MQL5, indem wir ein pixelgenaues, scrollbares Textpanel für Bedienhinweise hinzufügen und die Einschränkungen des nativen Scrollens mithilfe von benutzerdefiniertem Anti-Aliasing sowie einer abgerundeten, sich bei Hover verbreiternden Scrollleiste umgehen. Das Textpanel unterstützt themenabhängige Hintergründe mit einstellbarer Transparenz, dynamischen Zeilenumbruch für Inhalte wie Anleitungen und Kontaktinformationen sowie eine interaktive Navigation über Schaltflächen zum Hoch- und Herunterscrollen, Ziehen von Schiebereglern und Scrollen mit dem Mausrad innerhalb des Textpanels.
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.
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.
Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
In dieser Diskussion knüpfen wir an den zuvor entwickelten Multi-Signal-Expert Advisor an, mit dem Ziel, verfügbare Optimierungsmethoden zu erforschen und anzuwenden. Ziel ist es, festzustellen, ob die Handelsleistung des EA durch systematische Optimierung auf Basis historischer Daten sinnvoll verbessert werden kann.
So erstellen Sie in MQL5 für MetaTrader 5 einen Supertrend ohne Repainting von Grund auf. Wir verwenden ein iATR-Handle und CopyBuffer für die Volatilität, binden Puffer mit SetIndexBuffer und konfigurieren Plots (DRAWCOLORCANDLES plus zwei Linienbänder) über PlotIndexSetInteger. Die Logik wird nur bei geschlossenen Kerzen mit EMPTY_VALUE aktualisiert, um inaktive Bänder zu unterdrücken, wobei die Eingabeparameter atrPeriod und atrMultiplier für den Nutzer verfügbar gemacht werden. Sie erhalten ein sauberes, EA-fähiges Overlay mit dokumentierten Puffern für Strategien und Signale.
In diesem Artikel entwickeln wir in MQL5 ein Canvas-basiertes Kurs-Dashboard auf Basis der CCanvas-Klasse. Es erstellt interaktive Panels zur Visualisierung jüngster Kursverläufe und Kontostatistiken und unterstützt Hintergrundbilder, Nebeleffekte sowie Farbverlaufsfüllungen. Das System unterstützt das Verschieben und die Größenänderung per Mausereignisbehandlung sowie das Umschalten zwischen einem dunklen und einem hellen Design mit dynamischen Farbanpassungen sowie Bedienelemente zum Minimieren und Maximieren für eine effiziente Verwaltung des Charts.