Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In diesem Artikel beschreiben wir die Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus der Gruppenmethode der Datenverarbeitung in MQL5.

Erfahren Sie, wie Sie jedem Markt, mit dem Sie handeln möchten, einen Schritt voraus sein können, unabhängig von dem derzeitigen Niveau Ihrer Fähigkeiten.

Begeben Sie sich auf die nächste Phase unserer MQL5-Reise. In diesem aufschlussreichen und einsteigerfreundlichen Artikel werden wir die übrigen Array-Funktionen näher beleuchten und komplexe Konzepte entmystifizieren, damit Sie effiziente Handelsstrategien entwickeln können. Wir werden ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse und ArraySort besprechen. Erweitern Sie Ihre Kenntnisse im algorithmischen Handel mit diesen wichtigen Array-Funktionen. Begleiten Sie uns auf dem Weg zur MQL5-Meisterschaft!

Tauchen Sie ein in das Herz der neuronalen Netze, indem wir die Optimierungsalgorithmen, die innerhalb des neuronalen Netzes verwendet werden, entmystifizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Schlüsseltechniken Sie das volle Potenzial neuronaler Netze ausschöpfen und Ihre Modelle zu neuen Höhen der Genauigkeit und Effizienz führen können.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen eine Möglichkeit vor, Optimierungsprobleme mit mehreren Zielen und Nebenbedingungen zu implementieren, wenn Sie „Custom max“ in der Registerkarte „Einstellungen“ des MetaTrader 5-Terminals auswählen. Das Optimierungsproblem könnte zum Beispiel lauten: Maximieren Sie den Gewinnfaktor, den Nettogewinn und den Erholungsfaktor, sodass der Drawdown weniger als 10 % beträgt, die Anzahl der aufeinanderfolgenden Verluste weniger als 5 und die Anzahl der Trades pro Woche mehr als 5 beträgt.

Der Nachrichten basierte Handel kann kompliziert und erdrückend sein. In diesem Artikel werden wir die einzelnen Schritte zur Beschaffung von Nachrichtendaten erläutern. Außerdem werden wir mehr über den MQL5-Wirtschaftskalender und seine Möglichkeiten erfahren.

Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise (DBSCAN) ist eine unüberwachte Form der Datengruppierung, die kaum Eingabeparameter benötigt, außer 2, was im Vergleich zu anderen Ansätzen wie K-Means ein Segen ist. Wir gehen der Frage nach, wie dies für das Testen und schließlich den Handel mit den von Wizard zusammengestellten Expert Advisers konstruktiv sein kann

Dieser Artikel ist der sechste Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil erläutern wir die wichtigsten Änderungen unserer ersten Überarbeitung, wie wir zu einem brauchbaren Entwurf für unsere paketbildenden Klassen gekommen sind, wie wir PUBLISH- und PUBACK-Pakete bilden und die Semantik hinter den PUBACK-Reason-Codes (Begründungscode).

Entdecken Sie die Welt der MQL5-Arrays in Teil 5, der sich an absolute Anfänger richtet. Dieser Artikel vereinfacht komplexe Kodierungskonzepte und legt dabei den Schwerpunkt auf Klarheit und Einbeziehung aller Beteiligten. Werden Sie Teil unserer Gemeinschaft von Lernenden, in der Fragen willkommen sind und Wissen geteilt wird!

Können wir bei der Erstellung von Modellen für Deep Learning mit Python von der Saisonalität profitieren? Hilft das Filtern von Daten für die ONNX-Modelle, um bessere Ergebnisse zu erzielen? Welchen Zeitabschnitt sollten wir verwenden? Wir werden all dies in diesem Artikel behandeln.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.

Lernen Sie das objektorientierte Programmierparadigma und seine Anwendung im MQL5-Code kennen. Dieser zweite Artikel geht tiefer auf die Besonderheiten der objektorientierten Programmierung ein und bietet anhand eines praktischen Beispiels praktische Erfahrungen. Sie lernen, wie Sie unseren früher entwickelten prozeduralen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kursdaten der Kerzen in objektorientierten Code umwandeln können.

In this third part, we revisit the Simple Hedge and Simple Grid Expert Advisors (EAs) developed earlier. Our focus shifts to refining the Simple Hedge EA through mathematical analysis and a brute force approach, aiming for optimal strategy usage. This article delves deep into the mathematical optimization of the strategy, setting the stage for future exploration of coding-based optimization in later installments.