Artikel zum Programmieren in MQL5

In diesem Artikel entwickeln wir das Handelssystem der Candle Range Theory (CRT, Theorie des Kerzenbereichs) in MQL5, das Akkumulationsbereiche auf einem bestimmten Zeitrahmen identifiziert, Durchbrüche mit Manipulationstiefenfilterung erkennt und Umkehrungen für Einstiegsgeschäfte in der Distributionsphase bestätigt. Das System unterstützt dynamische oder statische Stop-Loss- und Take-Profit-Berechnungen auf der Grundlage von Risiko-Ertrags-Verhältnissen, optionale Trailing-Stops und Positionslimits pro Richtung für ein kontrolliertes Risikomanagement.

Dieser Artikel zeigt, wie man mit MetaTrader 5 automatisch potenziell profitable Handelsstrategien identifizieren kann. White-Box-Lösungen, die auf unüberwachter Matrixfaktorisierung beruhen, sind schneller zu konfigurieren, leichter zu interpretieren und bieten eine klare Anleitung, welche Strategien beibehalten werden sollen. Black-Box-Lösungen sind zwar zeitaufwändiger, eignen sich aber besser für komplexe Marktbedingungen, die mit White-Box-Ansätzen nicht erfasst werden können. Diskutieren Sie mit uns, wie unsere Handelsstrategien uns helfen können, unter allen Umständen profitable Strategien zu identifizieren.

Das unermüdliche Bestreben, Marktrhythmen zu entschlüsseln, hat Händler und quantitative Analysten dazu veranlasst, unzählige mathematische Modelle zu entwickeln. In diesem Artikel wird der Flower Volatility Index (FVI) vorgestellt, ein neuartiger Ansatz, der die mathematische Eleganz der Rosenkurven in ein funktionales Handelsinstrument verwandelt. Mit dieser Arbeit haben wir gezeigt, wie mathematische Modelle in praktische Handelsmechanismen umgewandelt werden können, die sowohl die Analyse als auch die Entscheidungsfindung unter realen Marktbedingungen unterstützen.

In Teil 6 unserer Serie über das KI-Handelssystem MQL5 entwickeln wir den in ChatGPT integrierten Expert Advisor weiter, indem wir eine Chat-Löschfunktion durch interaktive Löschschaltflächen in der Seitenleiste, kleine/große Verlaufs-Popups und ein neues Such-Popup einführen, die es Händlern ermöglichen, anhaltende Unterhaltungen effizient zu verwalten und zu organisieren, während die verschlüsselte Speicherung und die KI-gesteuerten Signale aus den Chartdaten erhalten bleiben.

Die Generierung neuer Indikatoren aus vorhandenen Indikatoren bietet eine leistungsstarke Möglichkeit zur Verbesserung der Handelsanalyse. Durch die Definition einer mathematischen Funktion, die die Ergebnisse bestehender Indikatoren integriert, können Händler hybride Indikatoren erstellen, die mehrere Signale in einem einzigen, effizienten Instrument zusammenfassen. In diesem Artikel wird ein neuer Indikator vorgestellt, der aus drei Oszillatoren besteht und eine modifizierte Version der Pearson-Korrelationsfunktion verwendet, die wir Pseudo-Pearson-Korrelation (PPC) nennen. Der PPC-Indikator zielt darauf ab, die dynamische Beziehung zwischen Oszillatoren zu quantifizieren und sie in einer praktischen Handelsstrategie anzuwenden.

Dieser Artikel richtet sich an algorithmische Händler, quantitative Analysten und MQL5-Entwickler, die ihr Verständnis für die Erkennung von Kerzenmustern durch praktische Umsetzung verbessern möchten. Es bietet eine eingehende Untersuchung des CandlePatternSearch.mq5 Expert Advisor – ein komplettes Framework zur Erkennung, Visualisierung und Überwachung klassischer Kerzenmuster in MetaTrader 5. Neben einer Zeile-für-Zeile-Überprüfung des Codes erörtert der Artikel die Architektur, die Logik zur Mustererkennung, die Integration in die grafische Nutzeroberfläche und die Warnmechanismen und zeigt, wie die traditionelle Preis-Aktions-Analyse effizient automatisiert werden kann.

In Teil 5 unserer Serie über das KI-Handelssystem MQL5 verbessern wir den in ChatGPT integrierten Expert Advisor, indem wir eine ausklappbare Seitenleiste einführen, die Navigation mit kleinen und großen Verlaufs-Popups für eine nahtlose Chat-Auswahl verbessern und gleichzeitig die Handhabung von mehrzeiligen Eingaben, die dauerhafte verschlüsselte Chat-Speicherung und die KI-gesteuerte Erzeugung von Handelssignalen aus Chartdaten beibehalten.

In diesem Teil konzentrieren wir uns darauf, wie man Echtzeit-Markt-Feedback – z. B. Live-Handelsergebnisse, Volatilitätsänderungen und Liquiditätsverschiebungen – mit adaptivem Modelllernen zusammenführt, um ein reaktionsfähiges und selbstverbesserndes Handelssystem zu erhalten.

Alle algorithmischen Handelsstrategien sind, unabhängig von ihrer Komplexität, schwierig einzurichten und zu pflegen – eine Herausforderung für Anfänger und Experten gleichermaßen. In diesem Artikel wird ein Ensemble-Rahmenwerk vorgestellt, in dem überwachte Modelle und menschliche Intuition zusammenarbeiten, um ihre gemeinsamen Einschränkungen zu überwinden. Indem wir eine Kanalstrategie mit gleitendem Durchschnitt mit einem Ridge-Regressionsmodell für dieselben Indikatoren abgleichen, erreichen wir eine zentralisierte Kontrolle, eine schnellere Selbstkorrektur und die Rentabilität von ansonsten unrentablen Systemen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein MQL5-Strategie-Trackersystem, das das Kreuzen von gleitenden Durchschnitte erkennt, die von einem langfristigen MA gefiltert werden, Handelsgeschäfte mit konfigurierbaren TP-Levels und SL in Punkten simuliert oder ausführt und Ergebnisse wie TP/SL-Treffer zur Leistungsanalyse überwacht.

In diesem Artikel wird die Methode der Triple Sine Mean Reversion vorgestellt, eine Handelsstrategie, die auf einem neuen mathematischen Indikator basiert – dem Triple Sine Oscillator (TSO). Der TSO ist von der kubischen Sinusfunktion abgeleitet, die zwischen -1 und +1 oszilliert und sich daher zur Erkennung überkaufter und überverkaufter Marktbedingungen eignet. Insgesamt zeigt die Studie, wie mathematische Funktionen in praktische Handelsinstrumente umgewandelt werden können.

Vielen Händlern fällt es schwer, echte Umkehrungen zu erkennen. Dieser Artikel stellt einen EA vor, der RVGI, CCI (±100) und einen SMA-Trendfilter kombiniert, um ein einziges klares Umkehrsignal zu erzeugen. Der EA enthält ein On-Chart-Panel, konfigurierbare Warnungen und die vollständige Quelldatei zum sofortigen Herunterladen und Testen.

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 Expert Advisor für den Fibonacci-Retracement-Handel auf, indem wir entweder Tageskerzenbereiche oder Lookback-Arrays verwenden, um nutzerdefinierte Niveaus wie 50 % und 61,8 % für den Einstieg zu berechnen und Auf- oder Abwärts-Konstellationen auf der Grundlage des Schlusskurses im Vergleich zum Eröffnungskurs zu bestimmen. Das System löst Käufe oder Verkäufe beim Überschreiten von Kursniveaus aus, mit maximalen Abschlüssen pro Niveau, optionaler Schließung bei neuen Fib-Kalks, punktbasierten Trailing-Stops nach einer Mindestgewinnschwelle und SL/TP-Puffern als Prozentsätze der Spanne.

Nehmen Sie an unserer Diskussion teil, in der wir nach weiteren Verbesserungen für unsere Strategie des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten suchen, um die Verzögerung in unserer Handelsstrategie durch den Einsatz unserer Kompetenzen im Bereich Data Science auf ein zuverlässigeres Niveau zu reduzieren. Es ist eine gut untersuchte Tatsache, dass die Projektion Ihrer Daten in höhere Dimensionen manchmal die Leistung Ihrer Machine-Learning-Modelle verbessern kann. Wir zeigen Ihnen, was dies für Sie als Händler konkret bedeutet, und veranschaulichen, wie Sie dieses leistungsstarke Prinzip mit Ihrem MetaTrader 5-Terminal für sich nutzen können.

Wir setzen unsere neue Serie zur Marktpositionierung fort, in der wir bestimmte Vermögenswerte mit spezifischen Handelsrichtungen in überschaubaren Testfenstern untersuchen. Wir begannen mit der Betrachtung der Aktie von Nvidia Corp. im letzten Artikel, in dem wir 5 Signalmuster aus der komplementären Paarung von RSI und DeMarker-Oszillator behandelten. In diesem Artikel befassen wir uns mit den verbleibenden 5 Mustern und gehen auch auf die Optionen mit mehreren Mustern ein, die nicht nur ungebundene Kombinationen aller zehn Muster, sondern auch spezielle Kombinationen von nur einem Paar umfassen.

In diesem Artikel werden zwei zusätzliche Bewertungskriterien für die Auswahl von Aktienkörben beschrieben, die im Rahmen der Strategien von der Rückkehr zum Mittelwert gehandelt werden sollen, genauer gesagt im Rahmen der kointegrationsbasierten statistischen Arbitrage. Er ergänzt einen früheren Artikel, in dem die Liquidität und die Stärke der Kointegrationsvektoren sowie die strategischen Kriterien des Zeitrahmens und des Rückblickzeitraums vorgestellt wurden, durch die Einbeziehung der Stabilität der Kointegrationsvektoren und der Zeit bis zur Rückkehr zum Mittelwert (Halbwertszeit). Der Artikel enthält die kommentierten Ergebnisse eines Backtests, bei dem die neuen Filter angewandt wurden, und die für die Reproduktion erforderlichen Dateien werden ebenfalls bereitgestellt.

Wir beginnen eine neue Artikelserie, die auf unseren früheren Bemühungen aufbaut, die wir in der MQL5-Assistentenserie dargelegt haben, indem wir sie weiterführen und unseren Ansatz zum systematischen Handel und zum Testen von Strategien verstärken. In dieser neuen Serie werden wir uns auf Expert Advisors konzentrieren, die so kodiert sind, dass sie nur eine einzige Art von Position halten - in erster Linie Kaufpositionen. Die Konzentration auf nur einen Markttrend kann die Analyse vereinfachen, die Komplexität der Strategie verringern und einige wichtige Erkenntnisse zutage fördern, vor allem, wenn man nicht nur mit Devisen handelt. In unserer Serie werden wir daher untersuchen, ob dies auch bei Aktien und anderen Nicht-Devisenwerten wirksam ist, wo Nur-Kauf-Systeme in der Regel gut mit Smart-Money- oder institutionellen Strategien korrelieren.

Sequentielles Bootstrapping gestaltet das Bootstrap-Sampling für maschinelles Lernen im Finanzbereich neu, indem es zeitlich überlappende Kennzeichnungen aktiv vermeidet und so unabhängigere Trainingsstichproben, schärfere Unsicherheitsschätzungen und robustere Handelsmodelle erzeugt. Dieser praktische Leitfaden erklärt die Intuition, zeigt den Algorithmus Schritt für Schritt, bietet optimierte Codemuster für große Datensätze und demonstriert messbare Leistungssteigerungen durch Simulationen und echte Backtests.

Im zweiten Teil der Serie diskutieren wir die Eigenschaften bivariater archimedischer Copulae und ihre Implementierung in MQL5. Wir untersuchen auch die Anwendung von Copulae bei der Entwicklung einer einfachen Paarhandelsstrategie.

Entdecken Sie, wie Sie eine kritische Schwachstelle beim maschinellen Lernen im Finanzbereich beheben können, die zu einer Überanpassung der Modelle und einer schlechten Live-Performance führt – die Gleichzeitigkeit der Kennzeichen. Bei der Verwendung der Triple-Barrier-Methode überschneiden sich die Trainingskennzeichen zeitlich, wodurch die zentrale IID-Annahme der meisten ML-Algorithmen verletzt wird. Dieser Artikel bietet eine praktische Lösung in Form einer Stichprobengewichtung. Sie werden lernen, wie man die zeitliche Überlappung zwischen Handelssignalen quantifiziert, Stichprobengewichte berechnet, die die einzigartigen Informationen jeder Beobachtung widerspiegeln, und diese Gewichte in Scikit-Learn implementiert, um robustere Klassifikatoren zu erstellen. Das Erlernen dieser grundlegenden Techniken wird Ihre Handelsmodelle robuster, zuverlässiger und profitabler machen.

Dieser Artikel hilft neuen Community-Mitgliedern, ihre eigenen Kerzenmuster zu suchen und zu entdecken. Die Beschreibung dieser Muster kann entmutigend sein, da sie eine manuelle Suche und kreative Identifizierung von Verbesserungen erfordert. Hier stellen wir die Engulfing-Kerzen vor und zeigen, wie es für profitablere Handelsanwendungen verbessert werden kann.

Dies ist ein EA, der auf einem hohen Zeitrahmen basiert und langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage von Analysen auf einem höheren Zeitrahmen von W1, D1 und MN vornimmt. Dieser Artikel befasst sich ausführlich mit einem EA, der speziell für langfristige Händler entwickelt wurde, die geduldig genug sind, um ihre Positionen während turbulenter Kursbewegungen im unteren Zeitrahmen zu halten, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern, bis die Take-Profit-Ziele erreicht sind.

Dieser Teil befasst sich mit der Entwicklung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors, der in der Lage ist, sich zwischen den Modi Scalping und Swing Trading anzupassen. Sie deckt die strukturellen und algorithmischen Unterschiede bei der Signalerzeugung, der Handelsausführung und dem Risikomanagement ab und ermöglicht es dem EA, Strategien auf der Grundlage des Marktverhaltens und der Nutzereingaben intelligent zu wechseln.

In dieser Diskussion konzentrieren wir uns auf die Frage, wie wir die gläserne Decke durchbrechen können, die uns die klassischen Techniken des maschinellen Lernens im Finanzbereich auferlegen. Es scheint, dass die größte Einschränkung für den Wert, den wir aus statistischen Modellen ziehen können, nicht in den Modellen selbst liegt – weder in den Daten noch in der Komplexität der Algorithmen – sondern vielmehr in der Methodik, mit der wir sie anwenden. Mit anderen Worten: Der wahre Engpass kann darin liegen, wie wir das Modell einsetzen, und nicht in der eigentlichen Fähigkeit des Modells.

In diesem Artikel zeigen wir, wie das faszinierende mathematische Konzept der Butterfly-Kurve in ein praktisches Handelsinstrument umgewandelt werden kann. Wir haben den Butterfly-Oszillator konstruiert und um ihn herum eine grundlegende Handelsstrategie entwickelt. Die Strategie kombiniert effektiv die einzigartigen zyklischen Signale des Oszillators mit der traditionellen Trendbestätigung durch gleitende Durchschnitte und schafft so einen systematischen Ansatz zur Identifizierung potenzieller Einstiege in den Markt.

In dieser Diskussion werden wir einen Expert Advisor entwickeln, der die Klassen CTrade und CStdDevChannel verwendet und dabei mehrere Filter zur Verbesserung der Rentabilität anwendet. In dieser Phase wird unsere vorherige Diskussion in die Praxis umgesetzt. Außerdem werde ich einen weiteren einfachen Ansatz vorstellen, der Ihnen helfen soll, die MQL5-Standardbibliothek und die ihr zugrunde liegende Codebasis besser zu verstehen. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um diese Konzepte in der Praxis zu erkunden.

Lernen Sie, wie man einen interaktiven MQL5 Expert Advisor mit einem Kontrollfeld auf dem Chart erstellt. Sie wissen, wie man risikobasierte Losgrößen berechnet und Handelsgeschäfte direkt vom Chart aus tätigt.

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5 Expert Advisor für den Handel von einer Rückkehr zum Mittelwert, der statistischen Momente wie Mittelwert, Varianz, Schiefe, Kurtosis und dem Jarque-Bera-Test über einen bestimmten Zeitraum, um nicht-normale Verteilungen zu identifizieren und Kauf- bzw.Verkaufssignale auf der Grundlage von Konfidenzintervallen mit adaptiven Schwellenwerten zu erzeugen.

Vereinfachen Sie Ihre MetaTrader 5 Charts mit dem Multi Indicator Handler EA. Dieses interaktive Dashboard fasst Trend-, Momentum- und Volatilitätsindikatoren in einem Echtzeit-Panel zusammen. Wechseln Sie im Handumdrehen zwischen den Profilen und konzentrieren Sie sich auf die Analyse, die Sie am meisten benötigen. Mit den Ein-Klick-Steuerelementen zum Ausblenden/Einblenden können Sie sich auf die Kursentwicklung konzentrieren. Lesen Sie weiter, um Schritt für Schritt zu erfahren, wie Sie es in MQL5 selbst erstellen und anpassen können.

Lernen Sie, wie man ein sauberes und professionelles On-Chart-Kontrollpanel in MQL5 für einen Risk-Based Trade Placement Expert Advisor erstellt. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung erklärt, wie man eine funktionale GUI entwirft, die es Händlern ermöglicht, Handelsparameter einzugeben, die Losgröße zu berechnen und die automatische Auftragserteilung vorzubereiten.

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 EA, der versteckte RSI-Divergenzen über Umkehrpunkte mit Stärke, Balkenbereiche, Toleranz und Steigungswinkel-Filter für Preis und RSI-Linien erkennt. Es führt Kauf-/Verkaufstransaktionen auf validierte Signale mit festen Lots, SL/TP in Pips und optionalen Trailing-Stops zur Risikokontrolle aus.

In diesem Artikel wird der „Multi-Timeframe Harmony Index“ vorgestellt – ein fortschrittlicher Expert Advisor für MetaTrader 5, der einen gewichteten Bias aus mehreren Timeframes berechnet, die Messwerte mithilfe des EMA glättet und die Ergebnisse in einem übersichtlichen Dashboard anzeigt. Es umfasst anpassbare Warnungen und automatische Kauf-/Verkaufssignale bei Überschreiten von Schwellenwerten für starke Verzerrungen. Geeignet für Händler, die Multi-Timeframe-Analysen nutzen, um ihre Einstiege an der allgemeinen Marktstruktur auszurichten.

Lernen Sie, wie man einen Smart Trade Manager Expert Advisor in MQL5 erstellt, der das Handelsmanagement mit Break-Even-, Trailing-Stop- und Partial-Close-Funktionen automatisiert. Ein praktischer, schrittweiser Leitfaden für Händler, die durch Automatisierung Zeit sparen und die Konsistenz verbessern wollen.

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 EA, der regelmäßige RSI-Divergenzen anhand von Umkehrpunkten mit Stärke, Balken-Limits und Toleranzprüfungen erkennt. Er führt Handelsgeschäfte auf Auf- oder Abwärtssignale mit festen Losgröße, SL/TP in Pips und optionalen Trailing Stops aus. Zu den visuellen Elementen gehören farbige Linien in den Charts und beschriftete Schwankungen für einen besseren Einblick in die Strategie.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man die Implementierung einer gemeinsamen strukturellen Codebasis angehen kann. Ziel ist es, den Programmieraufwand zu verringern und das volle Potenzial der Programmiersprache selbst – in diesem Fall MQL5 – zu nutzen.

In diesem Artikel setzen wir die Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 fort, indem wir Kerzendaten aus einer externen Quelle abrufen. Wir konzentrieren uns auf die Aufteilung der Serverantwort, die Bereinigung der Daten und die Extraktion wesentlicher Elemente wie Eröffnungszeit und OHLC-Werte für mehrere Tageskerzen, um die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man strukturellen Code überladen kann. Ich weiß, dass es anfangs schwierig sein kann, das zu verstehen, vor allem, wenn man es zum ersten Mal sieht. Es ist sehr wichtig, dass Sie diese Konzepte erfassen und gut verstehen, bevor Sie versuchen, sich in komplexere und umfangreichere Themen zu vertiefen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von APIs und der Funktion WebRequest in MQL5 Preisdaten von externen Plattformen abrufen und extrahieren können. Sie lernen, wie URLs strukturiert sind, wie API-Antworten formatiert werden, wie man Serverdaten in lesbare Strings umwandelt und wie man bestimmte Werte aus JSON-Antworten identifiziert und extrahiert.

Der neue proprietäre Optimierungsalgorithmus NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) kombiniert die Prinzipien der Schwarmintelligenz mit neuronaler Steuerung. NOA2 kombiniert die Mechanik eines Neuroboidenschwarms mit einem adaptiven neuronalen System, das es den Agenten ermöglicht, ihr Verhalten selbst zu korrigieren, während sie nach dem Optimum suchen. Der Algorithmus wird derzeit aktiv weiterentwickelt und zeigt sein Potenzial für die Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie auf einfache Weise einen operativen Ansatz für das Einfärben von Kerzen erstellen und umsetzen können. Dieses Konzept wird von den Händlern sehr geschätzt. Bei der Umsetzung muss darauf geachtet werden, dass die Balken oder Kerzen ihr ursprüngliches Aussehen behalten und das Lesen von Kerze zu Kerze nicht behindern.

In diesem Artikel wird ein Ansatz zur Erstellung von Handelsstrategien für Gold mithilfe von maschinellem Lernen vorgestellt. Betrachtet man den vorgeschlagenen Ansatz zur Analyse und Prognose von Zeitreihen aus verschiedenen Blickwinkeln, so lassen sich seine Vor- und Nachteile im Vergleich zu anderen Methoden zur Erstellung von Handelssystemen, die ausschließlich auf der Analyse und Prognose von Finanzzeitreihen beruhen, feststellen.