Artikel zum Programmieren in MQL5

Eine große Herausforderung ist die Verwaltung mehrerer Chartfenster desselben Paares, in denen das gleiche Programm mit unterschiedlichen Funktionen läuft. Lassen Sie uns besprechen, wie Sie mehrere Integrationen in einem Hauptprogramm zusammenfassen können. Darüber hinaus werden wir Einblicke in die Konfiguration des Programms für den Druck in ein Journal und die Kommentierung der erfolgreichen Signalübertragung auf der Chartschnittstelle geben. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel, der eine Fortsetzung der Artikelserie ist.

Im vorigen Artikel haben wir ein einfaches RNN besprochen, das trotz seiner Unfähigkeit, langfristige Abhängigkeiten in den Daten zu verstehen, in der Lage war, eine profitable Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel werden sowohl das Long-Short Term Memory (LSTM) als auch die Gated Recurrent Unit (GRU) behandelt. Diese beiden wurden eingeführt, um die Unzulänglichkeiten eines einfachen RNN zu überwinden und es zu überlisten.

Entdecken Sie, wie Sie MQL5 nutzen können, um den S&P 500 mit Präzision zu prognostizieren, indem Sie die klassische technische Analyse für zusätzliche Stabilität einbeziehen und Algorithmen mit bewährten Prinzipien für robuste Markteinblicke kombinieren.

Smart Money Concept (Break Of Structure) in Verbindung mit dem RSI-Indikator, um fundierte automatisierte Handelsentscheidungen auf der Grundlage der Marktstruktur zu treffen.

In diesem Artikel werden verschiedene Möglichkeiten untersucht, wie Eigenvektoren und Eigenwerte in der explorativen Datenanalyse eingesetzt werden können, um einzigartige Beziehungen in den Daten aufzudecken.

Der Anstellwinkel oder engl. „Angle of Attack“ ist eine oft zitierte Kennzahl, deren Steilheit stark mit der Stärke eines vorherrschenden Trends korreliert. Wir sehen uns an, wie es allgemein verwendet und verstanden wird, und untersuchen, ob es Änderungen gibt, die in der Art und Weise, wie es gemessen wird, zum Nutzen eines Handelssystems, das es verwendet, eingeführt werden könnten.

In diesem Artikel werden wir die Sentiment-Analyse und ONNX-Modelle mit Python vorstellen, die in einem EA verwendet werden können. Ein Skript führt ein trainiertes ONNX-Modell aus TensorFlow für Deep Learning-Vorhersagen aus, während ein anderes Nachrichtenschlagzeilen abruft und die Stimmung mithilfe von KI quantifiziert.

Der Hurst-Exponent ist ein Maß dafür, wie stark eine Zeitreihe auf lange Sicht autokorreliert. Es wird davon ausgegangen, dass sie die langfristigen Eigenschaften einer Zeitreihe erfasst und daher in der Zeitreihenanalyse auch außerhalb von wirtschaftlichen/finanziellen Zeitreihen eine gewisse Bedeutung hat. Wir konzentrieren uns jedoch auf den potenziellen Nutzen für Händler, indem wir untersuchen, wie diese Metrik mit gleitenden Durchschnitten gepaart werden kann, um ein potenziell robustes Signal zu bilden.

Der Artikel beschreibt detailliert, wie die Erstellung eines Expert Advisors (EA) auf der Grundlage des Handelsalgorithmus umgesetzt werden kann. Dies hilft, das System im MQL5 zu automatisieren und die Kontrolle über den Daily Drawdown zu übernehmen.

Zuvor haben wir die Auswahl einer Gruppe von Handelsstrategie-Instanzen mit dem Ziel, die Ergebnisse ihrer gemeinsamen Operation zu verbessern, nur für den gleichen Zeitraum bewertet, in dem die Optimierung der einzelnen Instanzen durchgeführt wurde. Mal sehen, was in der Vorwärtsperiode passiert.

Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der BSA-Individuen, einschließlich des Wechsels zwischen Flucht-, Wachsamkeits- und Futtersuchverhalten, machen diesen Algorithmus vielschichtig. Es nutzt die Prinzipien der Vogelschwärme, der Kommunikation, der Anpassungsfähigkeit, des Führens und Folgens, um effizient optimale Lösungen zu finden.

Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA) ist ein metaheuristischer Algorithmus, der durch das Verhalten und die Jagdstrategien von Buckelwalen inspiriert wurde. Die Hauptidee von WOA ist die Nachahmung der so genannten Fressmethode „Blasennetz“, bei der Wale Blasen um ihre Beute herum erzeugen und sie dann in einer spiralförmigen Bewegung angreifen.

Der Artikel zeigt, dass es zu Fehlregressionen kommt, wenn versucht wird, die Regressionsanalyse mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation auf nicht-stationäre Prozesse anzuwenden.

Stellen Sie sich vor, dass Sie Daten verwenden können, die nicht im MetaTrader zu finden sind, sondern nur von Indikatoren der Preisanalyse und der technischen Analyse stammen. Stellen Sie sich nun vor, dass Sie auf Daten zugreifen können, die Ihre Handelskraft um ein Vielfaches erhöhen. Sie können die Leistung der MetaTrader-Software vervielfachen, wenn Sie den Output anderer Software, Makro-Analysemethoden und hochentwickelte Tools über die ​API-Daten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie APIs nutzen können und stellen Ihnen nützliche und wertvolle API-Datendienste vor.

Wie bereits im theoretischen Teil erläutert, müssen wir bei der Arbeit mit neuronalen Netzen lineare Regressionen und Ableitungen verwenden. Warum? Der Grund dafür ist, dass die lineare Regression eine der einfachsten Formeln ist, die es gibt. Im Grunde genommen ist die lineare Regression nur eine affine Funktion. Wenn wir über neuronale Netze sprechen, sind wir jedoch nicht an den Auswirkungen der direkten linearen Regression interessiert. Wir interessieren uns für die Gleichung, die diese Linie erzeugt. Wir sind nicht so sehr an der erstellten Linie interessiert. Kennen Sie die wichtigste Gleichung, die wir verstehen müssen? Wenn nicht, empfehle ich, diesen Artikel zu lesen, um ihn zu verstehen.

In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte bei der Erstellung und Implementierung einer grafischen Nutzeroberfläche (GUI) mit MetaQuotes Language 5 (MQL5) erläutert. Nutzerdefinierte Utility-Panels verbessern die Nutzerinteraktion beim Handel, indem sie gängige Aufgaben vereinfachen und wichtige Handelsinformationen visualisieren. Durch die Erstellung nutzerdefinierter Panels können Händler ihre Arbeitsabläufe straffen und bei Handelsgeschäften Zeit sparen.

Strategien, die auf mehreren Zeitrahmen (Multi-Timeframe) basieren, können aufgrund der in den Assembly-Klassen verwendeten MQL5-Code-Architektur standardmäßig nicht in den vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden. In einer Fallstudie mit dem quadratischen gleitenden Durchschnitt untersuchen wir, wie sich diese Einschränkung bei Strategien, die mehrere Zeitrahmen nutzen wollen, umgehen lässt.

In diesem Artikel wenden wir einen relativ komplexen Algorithmus eines neuronalen Netzes aus dem Jahr 2023 namens PatchTST zur Vorhersage der Kursentwicklung der nächsten 24 Stunden an. Wir werden das offizielle Repository verwenden, geringfügige Änderungen vornehmen, ein Modell für EURUSD trainieren und es zur Erstellung von Zukunftsprognosen sowohl in Python als auch in MQL5 anwenden.

Rekurrente neuronale Netze (RNNs) zeichnen sich dadurch aus, dass sie Informationen aus der Vergangenheit nutzen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Ihre bemerkenswerten Vorhersagefähigkeiten wurden in verschiedenen Bereichen mit großem Erfolg eingesetzt. In diesem Artikel werden wir RNN-Modelle zur Vorhersage von Trends auf dem Devisenmarkt einsetzen und ihr Potenzial zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit beim Devisenhandel aufzeigen.

In diesem Artikel wird die klassische Kreuzungsstrategie von gleitenden Durchschnitten erneut untersucht, um ihre aktuelle Wirksamkeit zu bewerten. Angesichts der langen Zeit, die seit ihrer Einführung vergangen ist, untersuchen wir die potenziellen Verbesserungen, die KI für diese traditionelle Handelsstrategie bringen kann. Durch den Einsatz von KI-Techniken wollen wir fortschrittliche Vorhersagefähigkeiten nutzen, um Einstiegs- und Ausstiegspunkte für den Handel zu optimieren, sich an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen und die Gesamtperformance im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen zu verbessern.

Der Artikel befasst sich mit dem Boids Algorithmus, der auf einzigartigen Beispielen für das Verhalten von Tierschwärmen basiert. Der Boids-Algorithmus wiederum dient als Grundlage für die Schaffung einer ganzen Klasse von Algorithmen, die unter dem Namen „Schwarmintelligenz“ zusammengefasst werden.

Dieser Teil der Artikelserie ist der Integration von WhatsApp mit MetaTrader 5 für Benachrichtigungen gewidmet. Zum besseren Verständnis haben wir ein Flussdiagramm beigefügt und werden die Bedeutung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Integration erörtern. Der Hauptzweck von Indikatoren besteht darin, die Analyse durch Automatisierung zu vereinfachen, und sie sollten Benachrichtigungsmethoden enthalten, um Nutzer zu alarmieren, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Erfahren Sie mehr in diesem Artikel.

Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Handelsroboters: Ein detaillierter Leitfaden. Der erste Artikel in dieser Reihe befasst sich mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten und Merkmalen. Das Projekt wird unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Bibliotheken sowie der Plattform MetaTrader 5 umgesetzt.

Nach der Optimierung der Handelsstrategie erhalten wir eine Reihe von Parametern. Wir können sie verwenden, um mehrere Instanzen von Handelsstrategien zu erstellen, die in einem EA kombiniert werden. Früher haben wir das manuell gemacht. Hier werden wir versuchen, diesen Prozess zu automatisieren.

In früheren Arbeiten haben wir immer den aktuellen Zustand der Umwelt bewertet. Gleichzeitig blieb die Dynamik der Veränderungen bei den Indikatoren immer „hinter den Kulissen“. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, mit dem Sie die direkte Veränderung der Daten zwischen 2 aufeinanderfolgenden Umweltzuständen bewerten können.

In diesem Artikel werde ich mich mit dem GTGAN-Algorithmus vertraut machen, der im Januar 2024 eingeführt wurde, um komplexe Probleme der Generierung von Architekturlayouts mit Graphenbeschränkungen zu lösen.

In diesem Artikel werden wir versuchen, unsere eigene Handelsstrategie zu entwickeln. Jede Handelsstrategie muss auf einer Art statistischem Vorteil beruhen. Außerdem sollte dieser Vorteil noch lange Zeit bestehen.

Hier tauchen wir in die Welt der Hybridisierung von Optimierungsalgorithmen ein, indem wir uns drei Haupttypen ansehen: Strategiemischung, sequentielle und parallele Hybridisierung. Wir werden eine Reihe von Experimenten durchführen, in denen wir die relevanten Optimierungsalgorithmen kombinieren und testen.

In diesem Artikel werden wir uns den Mersenne-Twister-Zufallszahlengenerator ansehen und ihn mit dem Standardgenerator in MQL5 vergleichen. Wir werden auch herausfinden, welchen Einfluss die Qualität des Zufallszahlengenerators auf die Ergebnisse der Optimierungsalgorithmen hat.

In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie man eine Risikomanager-Klasse für den manuellen Handel von Grund auf schreibt. Diese Klasse kann auch als Basisklasse für die Vererbung durch algorithmische Händler verwendet werden, die automatisierte Programme einsetzen.

In den vorangegangenen Teilen konnte der in Entwicklung befindliche Expert Advisor (EA) nur eine feste Positionsgröße für den Handel verwenden. Dies ist für Testzwecke akzeptabel, aber für den Handel mit einem echten Konto nicht ratsam. Lassen Sie uns den Handel mit variablen Positionsgrößen ermöglichen.

In diesem Artikel werde ich ein sehr wichtiges Werkzeug für Entwickler vorstellen. Wenn Sie mit GIT nicht vertraut sind, lesen Sie diesen Artikel, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was es ist und wie man es mit MQL5 verwendet.

Die meisten Menschen, die programmieren lernen wollen oder davon träumen, haben eigentlich keine Ahnung, was sie da tun. Ihre Tätigkeit besteht darin, dass sie versuchen, Dinge auf eine bestimmte Art und Weise zu schaffen. Bei der Programmierung geht es jedoch nicht darum, geeignete Lösungen zu finden. Auf diese Weise können mehr Probleme als Lösungen entstehen. Hier werden wir etwas Fortgeschritteneres und daher etwas anderes machen.

Lassen Sie uns etwas Interessanteres schaffen. Ich möchte die Überraschung nicht verderben, also folgen Sie dem Artikel, um ein besseres Verständnis zu erhalten. Gleich zu Beginn dieser Serie über die Entwicklung des Replay/Simulator-Systems habe ich gesagt, dass die MetaTrader 5-Plattform sowohl in dem von uns entwickelten System als auch auf dem realen Markt auf die gleiche Weise verwendet werden soll. Es ist wichtig, dass dies richtig gemacht wird. Niemand möchte trainieren und lernen, mit einem Werkzeug zu kämpfen, während er während des Kampfes ein anderes nutzen muss.

Gleitende Durchschnitte sind ein sehr verbreiteter Indikator, der von den meisten Händlern verwendet und verstanden wird. Wir erforschen mögliche Anwendungsfälle, die in den mit dem MQL5-Assistenten zusammengestellten Expert Advisors vielleicht nicht so häufig vorkommen.

Es gibt mehrere Arten von Algorithmen zur Selbstoptimierung von Handelsstrategien und Parametern. Diese Algorithmen werden zur automatischen Verbesserung von Handelsstrategien auf der Grundlage historischer und aktueller Marktdaten eingesetzt. In diesem Artikel werden wir uns eine davon mit Python und MQL5-Beispielen ansehen.