Artikel zum Programmieren in MQL5

In diesem Artikel erstellen wir eine Multi-Symbol-Handelsstrategie, die CCI- und AO-Indikatoren verwendet, um Trendumkehrungen zu erkennen. Wir behandeln seinen Entwurf, die MQL5-Implementierung und den Backtest-Prozess. Der Artikel schließt mit Tipps zur Leistungssteigerung.

Zu Beginn einer jeden Handelssitzung wird die Tendenz des Marktes oft erst deutlich, wenn die Kurse sich jenseits der Eröffnungsspanne bewegen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie einen MQL5 Expert Advisor erstellen, der automatisch Ausbrüche aus der Eröffnungsspanne erkennt und analysiert und Ihnen zeitnahe, datengestützte Signale für sichere Intraday-Einstiege liefert.

Bevor wir überhaupt damit beginnen können, ML für unseren Handel auf dem MetaTrader 5 zu nutzen, müssen wir uns mit einem der am meisten übersehenen Fallstricke befassen - dem Datenleck. In diesem Artikel wird erläutert, wie Datenlecks, insbesondere die Falle von MetaTrader 5-Zeitstempel, die Leistung unseres Modells verzerren und zu unzuverlässigen Handelssignalen führen können. Indem wir uns mit den Mechanismen dieses Problems befassen und Strategien zu seiner Vermeidung vorstellen, ebnen wir den Weg für den Aufbau robuster Modelle für maschinelles Lernen, die zuverlässige Vorhersagen in Live-Handelsumgebungen liefern.

Lernen Sie, wie man Logs direkt auf einem MetaTrader-Chart anzeigt, mit Rahmen, Titeln und automatischem Scrollen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit MQL5 ein visuelles Protokollsystem erstellen, das sich ideal für die Überwachung der Aktivitäten Ihres Roboters in Echtzeit eignet.

ARIMA, kurz für Auto Regressive Integrated Moving Average, ist ein leistungsfähiges traditionelles Zeitreihenprognosemodell. Mit der Fähigkeit, Spitzen und Schwankungen in Zeitreihendaten zu erkennen, kann dieses Modell genaue Vorhersagen über die nächsten Werte machen. In diesem Artikel werden wir verstehen, was es ist, wie es funktioniert, was Sie damit tun können, wenn es um die Vorhersage der nächsten Preise auf dem Markt mit hoher Genauigkeit und vieles mehr.

Dieser Artikel zeigt Anfängern, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 erstellt, der auf Basis der Erkennung von Chart-Mustern mit Trendlinienausbrüchen und Umkehrungen handelt. Indem der Leser lernt, wie man Trendlinienwerte dynamisch abruft und mit der Preisaktion vergleicht, wird er in der Lage sein, EAs zu entwickeln, die in der Lage sind, Chart-Muster wie steigende und fallende Trendlinien, Kanäle, Keile, Dreiecke und mehr zu erkennen und zu handeln.

In dieser Artikelserie haben wir mehrere verschiedene Möglichkeiten zur Ermittlung der besten Periodenlänge für die Verwendung unserer technischen Indikatoren untersucht. Heute werden wir dem Leser zeigen, wie er stattdessen die umgekehrte Logik anwenden kann, d. h., anstatt die beste Periodenlänge auszuwählen, werden wir dem Leser zeigen, wie er alle verfügbaren Periodenlängen effektiv nutzen kann. Dieser Ansatz reduziert die Menge der verworfenen Daten und bietet alternative Anwendungsmöglichkeiten für Algorithmen des maschinellen Lernens, die über die normale Preisvorhersage hinausgehen.

In diesem Artikel betrachten wir einen der möglichen Ansätze zur Organisation der Speicherung des Quellcodes eines Projekts in einem öffentlichen Repository. Wir werden den Code auf verschiedene Zweige verteilen, um klare und bequeme Regeln für die Projektentwicklung festzulegen.

Das MetaTrader 5 Python-Paket bietet eine einfache Möglichkeit, Handelsanwendungen für die MetaTrader 5-Plattform in der Sprache Python zu erstellen. Obwohl dieses Modul ein leistungsstarkes und nützliches Werkzeug ist, ist es nicht so einfach wie die MQL5-Programmiersprache, wenn es darum geht, eine algorithmische Handelslösung zu erstellen. In diesem Artikel werden wir Handelsklassen erstellen, die den in MQL5 angebotenen ähnlich sind, um eine ähnliche Syntax zu schaffen und es einfacher zu machen, Handelsroboter in Python wie in MQL5 zu erstellen.

Dieser Artikel führt Anfänger in den Aufbau eines MQL5 Expert Advisors ein, der ein klassisches technisches Chart-Muster - Kopf und Schultern - identifiziert und handelt. Sie erfahren, wie Sie das Muster anhand der Preisentwicklung erkennen, es auf dem Chart einzeichnen, Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels festlegen und die Handelsausführung auf der Grundlage des Musters automatisieren können.

Das Verständnis der subtilen Dynamik hinter den Preisbewegungen kann Ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Ein solches Phänomen ist der Liquidity Sweep, eine gezielte Strategie, mit der große Händler, insbesondere Institutionen, die Kurse durch wichtige Unterstützungs- oder Widerstandsniveaus drücken. Diese Niveaus fallen oft mit Gruppen von Stop-Loss-Aufträgen von Privatanlegern zusammen, wodurch Liquiditätslücken entstehen, die große Marktteilnehmer ausnutzen können, um große Positionen mit minimaler Abweichung einzugehen oder zu verlassen.

Bei der Arbeit an Projekten in MetaEditor stehen Entwickler oft vor der Notwendigkeit, Codeversionen zu verwalten. MetaQuotes kündigte kürzlich die Migration zu GIT und die Einführung von MQL5 Algo Forge mit Codeversionierung und Kollaborationsfunktionen an. In diesem Artikel wird erörtert, wie die neuen und bereits vorhandenen Tools effizienter genutzt werden können.

Die Erkennung von Mustern auf den Finanzmärkten ist eine Herausforderung, denn dazu muss man sehen, was auf dem Chart zu sehen ist, und das ist in MQL5 aufgrund der Bildbeschränkungen schwierig zu bewerkstelligen. In diesem Artikel werden wir ein anständiges Modell in Python besprechen, das uns hilft, mit minimalem Aufwand Muster im Chart zu erkennen.

Die Preisaktion ist ein grundlegender Ansatz zur Identifizierung profitabler Handels-Setups. Die manuelle Überwachung von Kursbewegungen und -mustern kann jedoch schwierig und zeitaufwändig sein. Deshalb entwickeln wir Tools, die das Kursgeschehen automatisch analysieren und rechtzeitig Signale geben, wenn sich potenzielle Chancen ergeben. In diesem Artikel wird ein robustes Tool vorgestellt, das fraktale Ausbrüche zusammen mit dem EMA 14 und dem EMA 200 nutzt, um zuverlässige Handelssignale zu generieren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen mit größerer Zuversicht zu treffen.

In diesem Artikel bauen wir ein Multi-Timeframe-Scanner-Dashboard in MQL5, um Handelssignale in Echtzeit anzuzeigen. Wir planen eine interaktive Gitterschnittstelle, implementieren Signalberechnungen mit mehreren Indikatoren und fügen eine Schaltfläche zum Schließen hinzu. Der Artikel schließt mit Backtests und strategischen Handelsvorteilen

Kerzenmuster bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Marktbewegungen. Einige einzelne Kerzen signalisieren die Fortsetzung des aktuellen Trends, während andere, je nach ihrer Position innerhalb der Kursbewegung, Umkehrungen vorhersagen. In diesem Artikel wird ein EA vorgestellt, der automatisch vier wichtige Kerzen-Formationen identifiziert. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie dieses Tool Ihre Preis-Aktions-Analyse verbessern kann.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar TRIX und Williams Percent Range vorstellten, und überlegen, wie dieses Indikatorpaar durch maschinelles Lernen erweitert werden kann. TRIX und Williams Percent sind ein Trend- und Unterstützungs-/Widerstandspaar, das sich gegenseitig ergänzt. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Kosinus-Kernel in seine Architektur einbezieht. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

In diesem Artikel implementieren wir Handelsausführung und Risikomanagement für die Envelopes Trend Bounce Scalping Strategie in MQL5. Wir implementieren Auftragserteilung und Risikokontrollen wie Stop-Loss und Positionsgröße. Wir schließen mit Backtests und Optimierung, aufbauend auf den Grundlagen von Teil 18.

Der Triple Exponential Moving Average Oscillator (TRIX) und der Williams Percentage Range Oscillator sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Dieses Indikatorpaar ist, wie die anderen, die wir kürzlich behandelt haben, ebenfalls komplementär, da der TRIX den Trend definiert, während die Williams Percent Range die Unterstützungs- und Widerstandsniveaus bestätigt. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu testen.

Geometrische Muster bieten Händlern eine prägnante Methode zur Interpretation von Kursbewegungen. Viele Analysten zeichnen Trendlinien, Rechtecke und andere Formen mit der Hand und treffen ihre Handelsentscheidungen dann auf der Grundlage der von ihnen gesehenen Formationen. In diesem Artikel untersuchen wir eine automatisierte Alternative: die Nutzung von MQL5 zur Erkennung und Analyse der gängigsten geometrischen Muster. Wir schlüsseln die Methodik auf, erörtern Details der Implementierung und zeigen auf, wie die automatische Mustererkennung die Markteinblicke eines Händlers schärfen kann.

In diesem Artikel bauen wir die Kerninfrastruktur für den Envelopes Trend Bounce Scalping Expert Advisor in MQL5. Wir initialisieren Envelopes und andere Indikatoren für die Signalerzeugung. Wir richten ein Backtest ein, um uns auf die Handelsausführung im nächsten Teil vorzubereiten.

Im Einklang mit unserem Ziel, praktische Tools zu Preis-Aktionen zu entwickeln, untersucht dieser Artikel die Erstellung eines EA, der die Muster von Pin-Bars und Engulfing erkennt und die RSI-Divergenz als Bestätigungsauslöser verwendet, bevor er Handelssignale erzeugt.

Der FrAMA-Indikator und der Force Index Oscillator sind Trend- und Volumeninstrumente, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem dieses Paar vorgestellt wurde, und betrachten die Anwendbarkeit des maschinellen Lernens auf dieses Paar. Wir verwenden ein neuronales Faltungsnetzwerk, das den Punkt-Produkt-Kernel bei der Erstellung von Prognosen mit den Eingaben dieser Indikatoren verwendet. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

In diesem Artikel verbessern wir den MQL5-Wirtschaftskalender, indem wir ein bewegliches Dashboard einführen, mit dem wir die Schnittstelle für eine bessere Sichtbarkeit der Charts neu positionieren können. Wir implementieren Hover-Effekte für Schaltflächen, um die Interaktivität zu verbessern und eine nahtlose Navigation mit einer dynamisch positionierten Bildlaufleiste zu gewährleisten.

Fibonacci-Retracements sind ein beliebtes Instrument der technischen Analyse, das Händlern hilft, potenzielle Umkehrzonen zu identifizieren. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie diese Retracement-Levels in Zielvariablen für maschinelle Lernmodelle umgewandelt werden können, damit diese den Markt mit Hilfe dieses leistungsstarken Tools besser verstehen können.

Lernen Sie, wie Sie ein leistungsfähiges, nutzerdefiniertes Logging-Framework für MQL5 implementieren, das über einfache Print()-Anweisungen hinausgeht, indem es Schweregrade, mehrere Output-Handler und eine automatische Dateirotation unterstützt - alles on-the-fly konfigurierbar. Integrieren Sie das Singleton CLogger mit ConsoleLogHandler und FileLogHandler, um kontextbezogene Protokolle mit Zeitstempel sowohl in der Registerkarte Experten als auch in persistenten Dateien zu erfassen. Optimieren Sie Debugging und Performance-Tracing in Ihren Expert Advisors mit klaren, anpassbaren Protokollformaten und zentraler Steuerung.

In diesem Artikel erweitern wir den MQL5-Wirtschaftskalender um eine dynamische Bildlaufleiste für eine intuitive Nachrichtennavigation. Wir sorgen für eine reibungslose Darstellung der Ereignisse und eine effiziente Aktualisierungen. Wir validieren die reaktionsschnelle Bildlaufleiste und das ausgefeilte Dashboard durch Tests.

Der Artikel geht der Frage nach, warum die Handelsergebnisse bei verschiedenen Brokern selbst bei Verwendung derselben Strategie und desselben Finanzsymbols aufgrund dezentraler Preisfestsetzung und Datenabweichungen erheblich voneinander abweichen können. Der Artikel hilft MQL5-Entwicklern zu verstehen, warum ihre Produkte auf dem MQL5-Marktplatz gemischte Bewertungen erhalten können, und fordert die Entwickler auf, ihre Ansätze auf bestimmte Makler zuzuschneiden, um transparente und reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten. Dies könnte sich zu einer wichtigen bereichsgebundenen Best Practice entwickeln, die unserer Gemeinschaft gute Dienste leisten würde, wenn sie auf breiter Ebene übernommen würde.

Nachrichten treiben die Finanzmärkte an, insbesondere wichtige Veröffentlichungen wie die Non-Farm Payrolls (NFP, Beschäftigung außerhalb der Landwirtschaft). Wir alle haben schon erlebt, wie eine einzige Schlagzeile starke Kursbewegungen auslösen kann. In diesem Artikel befassen wir uns mit der leistungsstarken Schnittmenge von Nachrichtendaten und künstlicher Intelligenz.

Der Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) und der Oszillator Force Index sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Diese beiden Indikatoren ergänzen sich ein wenig, denn der FrAMA ist ein Trendfolgeindikator, während der Force Index ein volumenbasierter Oszillator ist. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial der beiden schnell zu erkunden.

Die KI-Durchbrüche, die die Schlagzeilen beherrschen, von ChatGPT bis hin zu selbstfahrenden Autos, entstehen nicht durch isolierte Modelle, sondern durch kumulatives Wissen, das aus verschiedenen Modellen oder gemeinsamen Bereichen übertragen wird. Jetzt kann derselbe Ansatz "einmal lernen, überall anwenden" angewandt werden, um unsere KI-Modelle im algorithmischen Handel zu transformieren. In diesem Artikel erfahren wir, wie wir die aus verschiedenen Instrumenten gewonnenen Informationen nutzen können, um mit Hilfe von Transfer Learning die Vorhersagen für andere Instrumente zu verbessern.

In diesem Artikel erforschen wir die Grid-Mart Scalping Strategie und automatisieren sie in MQL5 mit einem dynamischen Dashboard für Echtzeit-Handelseinblicke. Wir erläutern die gitterbasierte Martingale-Logik und die Risikomanagement-Funktionen. Wir begleiten auch die Backtests und den Einsatz für eine solide Performance.

Der DeMarker-Oszillator und der Envelopes-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem diese beiden Indikatoren vorgestellt wurden, indem wir das maschinelle Lernen in den Mix aufnehmen. Wir verwenden ein rekurrentes neuronales Netz, das den Kernel des weißen Rauschens nutzt, um die vektorisierten Signale dieser beiden Indikatoren zu verarbeiten. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

Wissen Sie, was die Richtung eines Währungspaares wirklich bestimmt? Es geht um die Stärke der einzelnen Währungen. In diesem Artikel werden wir die Stärke einer Währung messen, indem wir jedes Paar, in dem sie vorkommt, in einer Schleife durchgehen. Aufgrund dieser Erkenntnisse können wir vorhersagen, wie sich diese Paare auf der Grundlage ihrer relativen Stärke entwickeln werden. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

In diesem Artikel optimieren wir unseren Wirtschaftskalender mit intelligenter Ereignisfilterung und gezielter Protokollierung für ein schnelleres, klareres Backtests im Live- und Offline-Modus. Wir rationalisieren die Ereignisverarbeitung und konzentrieren die Protokolle auf kritische Handels- und Dashboard-Ereignisse, um die Strategievisualisierung zu verbessern. Diese Verbesserungen ermöglichen ein nahtloses Testen und Verfeinern von nachrichtengesteuerten Handelsstrategien.

Der DeMarker-Oszillator und der Envelope-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir prüfen daher Muster für Muster, was von Nutzen sein könnte und was möglicherweise zu vermeiden ist. Wir verwenden, wie immer, einen von einem Assistenten erstellten Expert Advisor zusammen mit den Funktionen der Musterverwendung, die in der Signalklasse des Expert Advisors integriert sind.

Bei diesem Tool handelt es sich um ein Korrelations-Dashboard, das Korrelationskoeffizienten für mehrere Währungspaare in Echtzeit berechnet und anzeigt. Durch die Visualisierung, wie sich Paare im Verhältnis zueinander bewegen, fügt es Ihrer Preisaktionsanalyse wertvollen Kontext hinzu und hilft Ihnen, die Dynamik zwischen den Märkten zu antizipieren. Lesen Sie weiter, um seine Funktionen und Anwendungen kennenzulernen.

In diesem Artikel aktualisieren wir unser Handelsassistenten-Tool durch Hinzufügen von Drag-and-Drop-Funktionen und Hover-Effekten, um die Oberfläche intuitiver und reaktionsschneller zu gestalten. Wir verfeinern das Tool zur Validierung von Echtzeit-Auftrags-Setups, um präzise Handelskonfigurationen im Verhältnis zu den Marktpreisen sicherzustellen. Wir führen auch Backtests dieser Verbesserungen durch, um ihre Zuverlässigkeit zu bestätigen.