Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Clustering-Algorithmen beim maschinellen Lernen sind wichtige unüberwachte Lernalgorithmen, die die ursprünglichen Daten in Gruppen mit ähnlichen Beobachtungen unterteilen können. Anhand dieser Gruppen können Sie den Markt für ein bestimmtes Cluster analysieren, anhand neuer Daten nach den stabilsten Clustern suchen und kausale Schlüsse ziehen. In dem Artikel wird eine originelle Methode für das Clustering von Zeitreihen in Python vorgeschlagen.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit den Preismustern in der DoEasy-Bibliothek beschäftigen. Wir werden auch die Klasse für das Muster der „Inside-Bar“ der Price Action Formationen erstellen.

Da das Ziel hier didaktisch ist, werden wir so einfach wie möglich vorgehen. Das heißt, wir werden nur das implementieren, was wir brauchen: Matrixmultiplikation. Sie werden heute sehen, dass dies ausreicht, um die Matrix-Skalar-Multiplikation zu simulieren. Die größte Schwierigkeit, auf die viele Menschen bei der Implementierung von Code mit Matrixfaktorisierung stoßen, ist folgende: Im Gegensatz zur skalaren Faktorisierung, bei der in fast allen Fällen die Reihenfolge der Faktoren das Ergebnis nicht verändert, ist dies bei der Verwendung von Matrizen nicht der Fall.

Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.

Im vorherigen Artikel habe ich erklärt, wie Sie Vorlagedaten zur Verwendung in OBJ_CHART manipulieren können. In diesem Artikel habe ich das Thema nur umrissen, ohne auf Einzelheiten einzugehen, da die Arbeit in dieser Version sehr vereinfacht war. Dies geschah, um die Erklärung des Inhalts zu erleichtern, denn trotz der scheinbaren Einfachheit vieler Dinge waren einige davon nicht so offensichtlich, und ohne das Verständnis des einfachsten und grundlegendsten Teils wäre man nicht in der Lage, das gesamte Bild wirklich zu verstehen.

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Erstellung eines Expert Advisors (EA), der Kursausbrüche nach Konsolidierungsphasen ausnutzt. Durch die Identifizierung von Konsolidierungsbereichen und die Festlegung von Ausbruchsniveaus können Händler ihre Handelsentscheidungen auf der Grundlage dieser Strategie automatisieren. Der Expert Advisor zielt darauf ab, klare Einstiegs- und Ausstiegspunkte zu bieten und gleichzeitig falsche Ausbrüche zu vermeiden.

Dieser Artikel behandelt häufige Anfängerfragen aus MQL5-Foren und zeigt praktische Lösungen auf. Lernen Sie, grundlegende Aufgaben wie Kaufen und Verkaufen, die Kursabfrage der Kerzen und die Verwaltung automatisierter Handelsaspekte wie Handelslimits, Handelszeiträume und Gewinn-/Verlustschwellen durchzuführen. Erhalten Sie eine schrittweise Anleitung, um Ihr Verständnis und Ihre Implementierung dieser Konzepte in MQL5 zu verbessern.

Dieser Artikel befasst sich mit fortgeschrittenen Portfolio-Optimierungstechniken unter Verwendung von Python und MQL5 mit MetaTrader 5. Es wird gezeigt, wie Algorithmen für die Datenanalyse, die Vermögensallokation und die Generierung von Handelssignalen entwickelt werden können, wobei die Bedeutung datengestützter Entscheidungsfindung im modernen Finanzmanagement und bei der Risikominderung hervorgehoben wird.

In diesem Artikel wird erörtert, wie sich Trendfolge- und Fundamentalprinzipien nahtlos in einen Expert Advisor integrieren lassen, um eine robustere Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel wird gezeigt, wie einfach es für jedermann ist, mit MQL5 maßgeschneiderte Handelsalgorithmen zu erstellen und anzuwenden.

Die Erweiterung des MQL5-GUI-Panels um dynamische Funktionen kann die Handelserfahrung für die Nutzer erheblich verbessern. Durch die Einbindung interaktiver Elemente, Hover-Effekte und Datenaktualisierungen in Echtzeit wird das Panel zu einem leistungsstarken Werkzeug für moderne Händler.

Der Artikel demonstriert einen automatisierten Algorithmus, der auf dem Kreuzen von EMAs für MetaTrader 5 basiert. Detaillierte Informationen zu allen Aspekten der Demonstration eines Expert Advisors in MQL5 und dem Testen in MetaTrader 5 - von der Analyse des Preisbereichsverhaltens bis zum Risikomanagement.

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.