Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Eine alte Handelsstrategie. In diesem Artikel wird eine der Strategien vorgestellt, mit denen sich der Trend auf rein technische Weise verfolgen lässt. Die Strategie ist rein technisch und verwendet einige technische Indikatoren und Werkzeuge, um Signale und Ziele zu liefern. Die Komponenten der Strategie sind wie folgt: Ein stochastischer Oszillator mit 14 Perioden. Ein 5-Perioden-Stochastik-Oszillator. Ein gleitender 200-Perioden-Durchschnitt. Ein Werkzeug zur Fibonacci-Projektion (für die Festlegung von Zielen).

In diesem Artikel stellen wir Code-Utilities vor, die den Goertzel-Algorithmus in Mql5 implementieren, und untersuchen zwei Möglichkeiten, wie die Technik bei der Analyse von Kursen für die Entwicklung möglicher Strategien eingesetzt werden kann.

In diesem Artikel setzen wir die Entwicklung der CArima-Klasse zur Erstellung von ARIMA-Modellen fort, indem wir intuitive Methoden hinzufügen, die Vorhersagen ermöglichen.

Mein Hauptziel in diesem Artikel ist es, Ihnen eine einfache und genaue Beschreibung der Schritte zu geben, die Ihnen helfen werden, ein Top-Signalanbieter auf MQL5.com zu werden. Auf der Grundlage meines Wissens und meiner Erfahrung werde ich erklären, was nötig ist, um ein erfolgreicher Signalanbieter zu werden, und wie man eine gute Strategie findet, testet und optimiert. Darüber hinaus gebe ich Tipps zur Veröffentlichung Ihres Signals, zum Verfassen einer überzeugenden Beschreibung und zur effektiven Werbung und Verwaltung des Signals.

Entfesseln Sie die Macht der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien oder Dienstprogrammen mit unserem umfassenden Leitfaden zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in das Kernkonzept von Chartereignissen und lernen Sie, wie Sie einfache und mehrfach bewegliche GUI auf demselben Chart entwerfen und implementieren. Dieser Artikel befasst sich auch mit dem Hinzufügen von Elementen zu Ihrer grafischen Nutzeroberfläche, um deren Funktionsweise und Ästhetik zu verbessern.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier betrachten wir Monoidgruppen als Mittel zur Normalisierung von Monoidmengen, um sie über eine größere Bandbreite von Monoidmengen und Datentypen hinweg vergleichbar zu machen.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier setzen wir Monoid-Aktionen als Mittel zur Transformation von Monoiden fort, die im vorigen Artikel behandelt wurden und zu mehr Anwendungen führen.

Beginnen wir mit der Klärung der gegenwärtigen Situation, denn wir haben keinen optimalen Start hingelegt. Wenn wir es jetzt nicht tun, werden wir bald in Schwierigkeiten sein.