Artikel zum Programmieren in MQL5

In diesem Artikel erstellen wir ein dynamisches holografisches Dashboard in MQL5 zur Überwachung von Symbolen und Zeitrahmen mit RSI, Volatilitätswarnungen und Sortieroptionen. Wir fügen eine pulsierende Animationen, interaktive Schaltflächen und holografische Effekte hinzu, um das Tool visuell ansprechend und reaktionsschnell zu gestalten.

N-BEATS ist ein revolutionäres Deep-Learning-Modell, das für die Prognose von Zeitreihen entwickelt wurde. Es wurde veröffentlicht, um die klassischen Modelle für Zeitreihenprognosen wie ARIMA, PROPHET, VAR usw. zu übertreffen. In diesem Artikel werden wir dieses Modell erörtern und es für die Vorhersage des Aktienmarktes verwenden.

Verbessern Sie Ihr Marktverständnis mit der Candle-Range Theory Suite für MetaTrader 5, einer vollständig MQL5-nativen Lösung, die rohe Preisbalken in Echtzeit-Volatilitätsinformationen umwandelt. Die leichtgewichtige Bibliothek CRangePattern vergleicht die „True Range“ jeder Kerze mit einer adaptiven ATR und klassifiziert sie in dem Moment, in dem sie schließt. Der CRT-Indikator projiziert diese Klassifizierungen dann als scharfe, farbkodierte Rechtecke und Pfeile auf Ihr Chart, die sich verengende Konsolidierungen, explosive Ausbrüche und Verengungen der gesamten Spanne in dem Moment anzeigen, in dem sie auftreten.

In diesem Artikel entwickeln wir ein London Session Breakout System, das Ausbrüche vor der Londoner Handelsspanne identifiziert und schwebende Aufträge mit anpassbaren Handelsarten und Risikoeinstellungen platziert. Wir integrieren Funktionen wie Trailing Stops, Risiko-Ertrags-Verhältnisse, maximale Drawdown-Grenzen und ein Kontrollpanel für die Überwachung und Verwaltung in Echtzeit.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Indikator „Order Block“ auf der Grundlage des Orderbuchvolumens (Markttiefe) entwickeln und ihn mithilfe von Puffern optimieren können, um die Genauigkeit zu verbessern. Damit ist die aktuelle Phase des Projekts abgeschlossen und die nächste Phase vorbereitet, die die Implementierung einer Risikomanagementklasse und eines Handelsroboters umfasst, der die vom Indikator generierten Signale nutzt.

Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.

Fortsetzung der Versuche, die Preisbewegungen zu entschlüsseln... Wie steht es mit der linguistischen Analyse des „Marktwörterbuchs“, das wir durch die Umwandlung des binären Preiscodes in BIP39 erhalten? In diesem Artikel befassen wir uns mit einem innovativen Ansatz für die Analyse von Börsendaten und untersuchen, wie moderne Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf die Marktsprache angewendet werden können.

Wir setzen das Thema der Analyse von geschlossenen Handelsgeschäften im Strategietester fort, um die Qualität des Handels zu verbessern. Schauen wir uns an, wie die Verwendung verschiedener Trailing-Stops unsere bisherigen Handelsergebnisse verändern kann.

Der Artikel befasst sich mit einem neuen Populationsoptimierungsalgorithmus – dem Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA), der von der einzigartigen Fortpflanzungsstrategie von Blattläusen inspiriert ist. Der Algorithmus kombiniert zwei Fortpflanzungsmechanismen – Parthenogenese und sexuelle Fortpflanzung – und nutzt auch die koloniale Struktur der Population mit der Möglichkeit der Migration zwischen Kolonien. Die wichtigsten Merkmale des Algorithmus sind der adaptive Wechsel zwischen verschiedenen Fortpflanzungsstrategien und ein System des Informationsaustauschs zwischen den Kolonien durch den Flugmechanismus.

In diesem Artikel stelle ich einen innovativen Handelsalgorithmus vor, der evolutionäre Algorithmen mit Deep Reinforcement Learning für den Devisenhandel kombiniert. Der Algorithmus nutzt den Mechanismus der Auslöschung ineffizienter Individuen zur Optimierung der Handelsstrategie.

Mehrschichtige Speicher, die die kognitiven Prozesse des Menschen nachahmen, ermöglichen die Verarbeitung komplexer Finanzdaten und die Anpassung an neue Signale, wodurch die Wirksamkeit von Anlageentscheidungen auf dynamischen Märkten verbessert wird.

In diesem Artikel wird die Interaktion verschiedener Aktivierungsfunktionen mit Optimierungsalgorithmen im Rahmen des Trainings neuronaler Netze untersucht. Besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich zwischen dem klassischen ADAM und seiner Populationsversion gelegt, wenn mit einer breiten Palette von Aktivierungsfunktionen gearbeitet wird, einschließlich der oszillierenden ACON- und Snake-Funktionen. Durch die Verwendung einer minimalistischen MLP-Architektur (1-1-1) und eines einzigen Trainingsbeispiels wird der Einfluss der Aktivierungsfunktionen auf die Optimierung von anderen Faktoren getrennt. Der Artikel schlägt einen Ansatz zur Verwaltung von Netzwerkgewichten durch die Grenzen von Aktivierungsfunktionen und einen Gewichtsreflexionsmechanismus vor, der es ermöglicht, Probleme mit Sättigung und Stagnation beim Training zu vermeiden.

Wir werden uns die Preisdiskretisierungsmethoden mit Python und MQL5 ansehen. In diesem Artikel werde ich meine praktischen Erfahrungen mit der Entwicklung einer Python-Bibliothek teilen, die eine breite Palette von Ansätzen zur Balkenbildung implementiert – von klassischen Volumen- und Range Bars bis hin zu exotischeren Methoden wie Renko und Kagi. Wir werden Drei-Linien-Durchbruchskerzen und Range-Bars betrachten, ihre Statistiken analysieren und versuchen zu definieren, wie die Preise sonst noch diskret dargestellt werden können.

Der Artikel stellt die Methode Big Bang – Big Crunch vor, die aus zwei Schlüsselphasen besteht: zyklische Erzeugung von Zufallspunkten und deren Komprimierung zur optimalen Lösung. Dieser Ansatz kombiniert Erkundung und Verfeinerung und ermöglicht es uns, schrittweise bessere Lösungen zu finden und neue Optimierungsmöglichkeiten zu erschließen.

Im vorangegangenen Artikel haben wir die theoretischen Grundlagen erforscht und mit der Umsetzung der Ansätze des Systems Multitask-Stockformer begonnen, das die Wavelet-Transformation und das Self-Attention-Multitask-Modell kombiniert. Wir fahren fort, die Algorithmen dieses Rahmens zu implementieren und ihre Effektivität anhand realer historischer Daten zu bewerten.

Der Artikel beschreibt die Erfahrungen bei der Entwicklung eines hybriden Handelssystems, das die klassische technische Analyse mit neuronalen Netzen kombiniert. Der Autor liefert eine detaillierte Analyse der Systemarchitektur, von der grundlegenden Musteranalyse und der Struktur des neuronalen Netzes bis hin zu den Mechanismen, die den Handelsentscheidungen zugrunde liegen, und stellt echten Code und praktische Beobachtungen vor.

Wir laden Sie ein, einen Rahmen zu erkunden, der Wavelet-Transformationen und ein Multitasking-Selbstaufmerksamkeitsmodell kombiniert, um die Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit von Prognosen unter volatilen Marktbedingungen zu verbessern. Die Wavelet-Transformation ermöglicht die Zerlegung der Renditen von Vermögenswerten in hohe und niedrige Frequenzen, wodurch langfristige Markttrends und kurzfristige Schwankungen sorgfältig erfasst werden.

Der Black Hole Algorithm (BHA) nutzt die Prinzipien der Schwerkraft von Schwarzen Löchern, um Lösungen zu optimieren. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie BHA die besten Lösungen findet und dabei lokale Extreme vermeidet, und warum dieser Algorithmus zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme geworden ist. Erfahren Sie, wie einfache Ideen zu beeindruckenden Ergebnissen in der Welt der Optimierung führen können.

Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.

Wir setzen unsere Untersuchung des hybriden Handelssystems StockFormer fort, das prädiktive Kodierungs- und Verstärkungslernalgorithmen für die Analyse von Finanzzeitreihen kombiniert. Das System basiert auf drei Transformer-Zweigen mit einem diversifizierten Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismus (DMH-Attn), der die Erfassung komplexer Muster und Abhängigkeiten zwischen Assets ermöglicht. Zuvor haben wir uns mit den theoretischen Aspekten des Frameworks vertraut gemacht und die DMH-Attn-Mechanismus implementiert. Heute werden wir über die Modellarchitektur und das Training sprechen.

In diesem Artikel werden die wichtigsten Komponenten und Innovationen des ATA-Optimierungsalgorithmus ausführlich besprochen. Dabei handelt es sich um eine evolutionäre Methode mit einem einzigartigen dualen Verhaltenssystem, das sich je nach Situation anpasst. ATA kombiniert individuelles und soziales Lernen und nutzt Crossover für Erkundungen und Migration, um Lösungen zu finden, wenn sie in lokalen Optima stecken.

Mit dem Strategietester können Sie mehr tun, als nur die Parameter Ihres Handelsroboters zu optimieren. Ich zeige Ihnen, wie Sie den Handelsverlauf Ihres Kontos im Nachhinein auswerten und Anpassungen an Ihrem Handel im Tester vornehmen, indem Sie die Stop-Losses Ihrer offenen Positionen ändern.

In diesem Artikel wird ein innovativer Ansatz für die technische Analyse vorgestellt, der auf der Umwandlung von Kursbewegungen in Binärcodes beruht. Der Autor zeigt, wie verschiedene Aspekte des Marktverhaltens – von einfachen Preisbewegungen bis hin zu komplexen Mustern – in einer Folge von Nullen und Einsen kodiert werden können.

In diesem Artikel wird das hybride Handelssystem StockFormer vorgestellt, das die Algorithmen von Predictive Coding und dem Reinforcement Learning (RL) kombiniert. Das Framework verwendet 3 Transformer-Zweige mit einem integrierten Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)-Mechanismus, der das ursprüngliche Aufmerksamkeitsmodul mit einem mehrköpfigen Block des Vorwärtsdurchlaufs verbessert und es ermöglicht, diverse Zeitreihenmuster über verschiedene Teilräume hinweg zu erfassen.

Dieser Artikel befasst sich mit orthogonalen Polynomen. Ihre Verwendung kann die Grundlage für eine genauere und effektivere Analyse von Marktinformationen bilden, die es den Händlern ermöglicht, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Wir werden einen neuen Ansatz zur Markttrendanalyse betrachten, der auf einer dreidimensionalen Visualisierung und Tensoranalyse der Marktmikrostruktur basiert.

Im vorangegangenen Artikel haben wir das adaptive System MASAAT der Multi-Agenten vorgestellt, das ein Ensemble von Agenten verwendet, um eine Kreuzanalyse von multimodalen Zeitreihen auf verschiedenen Datenskalen durchzuführen. Heute werden wir die Ansätze dieses Rahmens in MQL5 weiter umsetzen und diese Arbeit zu einem logischen Abschluss bringen.

Wir werden ein modulares Handelssystem entwickeln, das Python für die Datenanalyse mit MQL5 für die Handelsausführung kombiniert. Vier unabhängige Module überwachen parallel verschiedene Marktaspekte: Volumen, Arbitrage, Ökonomie und Risiken und wir verwenden RandomForest mit 400 Bäumen für die Analyse. Besonderer Wert wird auf das Risikomanagement gelegt, da selbst die fortschrittlichsten Handelsalgorithmen ohne ein angemessenes Risikomanagement nutzlos sind.

Wir stellen das Multi-Agent Self-Adaptive Portfolio Optimization Framework (MASAAT) vor, das Aufmerksamkeitsmechanismen und Zeitreihenanalyse kombiniert. MASAAT generiert eine Reihe von Agenten, die Preisreihen und Richtungsänderungen analysieren und so die Identifizierung signifikanter Fluktuationen in Vermögenspreisen auf verschiedenen Detailebenen ermöglichen.

Oft müssen wir einen Schritt zurückgehen und dann vorwärts gehen. In diesem Artikel zeigen wir alle Änderungen, die notwendig sind, um sicherzustellen, dass die Indikatoren Mouse und Chart Trade nicht kaputt gehen. Als Bonus behandeln wir auch andere Änderungen, die in anderen Header-Dateien vorgenommen wurden, die in Zukunft weit verbreitet sein werden.

Trends sind ein wichtiger Bestandteil vieler Handelsstrategien. In diesem Artikel werden wir einige der Instrumente zur Ermittlung von Trends und deren Merkmale betrachten. Das Verständnis und die richtige Interpretation von Trends können die Handelseffizienz erheblich verbessern und die Risiken minimieren.

Im vorangegangenen Artikel haben wir das adaptive Multi-Agenten-System MASA vorgestellt, das Reinforcement-Learning-Ansätze und selbstanpassende Strategien kombiniert und so ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risiko unter turbulenten Marktbedingungen ermöglicht. Wir haben die Funktionalität der einzelnen Agenten in diesem Rahmen aufgebaut. In diesem Artikel setzen wir die begonnene Arbeit fort und bringen sie zu einem logischen Abschluss.

Anders als im vorherigen Artikel werden wir hier die Auswahlmöglichkeit mit einem Expert Advisor testen. Dies ist zwar noch keine endgültige Lösung, aber für den Moment reicht es aus. Mit Hilfe dieses Artikels werden Sie verstehen, wie Sie eine der möglichen Lösungen umsetzen können.

In diesem Artikel werden wir uns genau ansehen, wie wir das Problem lösen können, das am Ende des vorherigen Artikels angesprochen wurde. Es wurde versucht, ein Template eines solchen Typs zu erstellen, um ein Template für die „union“ von Daten erstellen zu können.

Ich lade Sie ein, sich mit dem Multi-Agent Self-Adaptive (MASA) Framework vertraut zu machen, das Reinforcement Learning und adaptive Strategien kombiniert und ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risikomanagement unter turbulenten Marktbedingungen bietet.

Heute beginnen wir mit der zweiten Phase, in der wir uns mit dem Replay-/Simulationssystem beschäftigen werden. Zunächst zeigen wir eine mögliche Lösung für Kreuzaufträge. Ich werde Ihnen die Lösung zeigen, aber sie ist noch nicht endgültig. Es wird eine mögliche Lösung für ein Problem sein, das wir in naher Zukunft lösen müssen.

In diesem Artikel werden wir den ersten Teil des Themas behandeln, der für Anfänger nicht so leicht zu verstehen ist. Um nicht noch mehr Verwirrung zu stiften und dieses Thema richtig zu erklären, werden wir die Erklärung in Etappen unterteilen. Dieser Artikel ist der ersten Phase gewidmet. Auch wenn es am Ende des Artikels so aussehen mag, als hätten wir eine Sackgasse erreicht, werden wir in Wirklichkeit einen Schritt in Richtung einer anderen Situation machen, die im nächsten Artikel besser verstanden wird.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie ein Teil des Empfängercodes implementiert wird. Hier werden wir einen Expert Advisor implementieren, um zu testen und zu lernen, wie die Interaktion mit dem Protokoll funktioniert. 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 unsere Kenntnisse über die Direktive #define fortsetzen, aber dieses Mal werden wir uns auf ihre zweite Form der Verwendung konzentrieren, nämlich die Erstellung von Makros. Da dieses Thema etwas kompliziert sein kann, haben wir uns für eine Anwendung entschieden, mit der wir uns schon seit einiger Zeit beschäftigen. Ich wünsche Ihnen viel Spaß mit dem heutigen Artikel.

In diesem Artikel werden wir einige der Maßnahmen und Vorsichtsmaßnahmen behandeln, die bei der Erstellung eines Kommunikationsprotokolls zu beachten sind. Dies sind recht einfache und unkomplizierte Dinge, sodass wir in diesem Artikel nicht zu sehr ins Detail gehen werden. Aber um zu verstehen, was passieren wird, müssen Sie den Inhalt des Artikels verstehen.