Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Wir entwickeln einen kalendergesteuerten Nachrichtenfilter vollständig in MQL5 und verzichten dabei auf Webanfragen und externe DLLs. Teil 1 behandelt das Laden und Zwischenspeichern von Ereignissen, deren Zuordnung zu Symbolen nach Währung, das Filtern nach Bedeutung, die Definition von Vor- und Nachlaufzeitfenstern sowie das Sperren neuer Trades während aktiver Nachrichten, mit der optionalen Möglichkeit, Positionen vor Nachrichtenereignissen zu schließen. Das Ergebnis ist ein konfigurierbarer, prop-firm-tauglicher Kontrollmechanismus, der falsche Handelspausen vermeidet und Einstiegspunkte bei hohen Schwankungen schützt.

Im neuesten Teil dieser Reihe gehen wir über einzelne Techniken des maschinellen Lernens hinaus und befassen uns mit dem Forschungschaos, unter dem viele quantitative Trader leiden. Im Mittelpunkt dieses Artikels steht der Übergang von Ad-hoc-Experimenten in Notebooks zu einer klar strukturierten, produktionsreifen Pipeline, die Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Effizienz gewährleistet.

Der Artikel erweitert unser Copula-Toolkit um gemischte Copulas, die nativ in MQL5 implementiert sind. Wir konstruieren aus Clayton–Frank–Gumbel und Clayton–Student–t–Gumbel gemischte Copula-Modelle, schätzen diese mittels EM und ermöglichen eine Sparsitätskontrolle durch SCAD mit Kreuzvalidierung. Die bereitgestellten Skripte optimieren Hyperparameter, vergleichen Mischmodelle anhand von Informationskriterien und speichern bereits trainierte Modelle. Anwender können diese Komponenten nutzen, um asymmetrische Tail-Abhängigkeit zu erfassen und das ausgewählte Modell in Indikatoren oder Expert Advisors einzubinden.

Erfahren Sie, wie Sie einen auf dem Supertrend basierenden Expert Advisor in MQL5 von Grund auf erstellen. Der Artikel behandelt die Einbindung des Indikators als Ressource, das Auslesen von Pufferwerten bei geschlossenen Kerzen, das Erkennen bestätigter Trendwenden, das Ausrichten offener Positionen am Signal sowie die Konfiguration von Stop-Loss-Modi und der Positionsgrößenbestimmung. Abschließend werden die Einrichtung des Strategy Testers und reproduzierbare Tests behandelt, sodass Sie am Ende über einen konfigurierbaren EA sowie einen klaren Rahmen für weitere Untersuchungen und Erweiterungen verfügen.

Erstellen Sie in MQL5 ein CSV-Trading-Journal, indem Sie den Kontoverlauf für einen festgelegten Zeitraum auslesen und strukturierte Datensätze in eine Datei schreiben. Der Artikel erläutert die Zählung von Transaktionen, das Abrufen von Tickets, das Zuordnen von Symbolen und Ordertypen sowie die Erfassung von Daten zur Eröffnung (Losgröße, Zeitpunkt, Kurs, SL/TP) und zur Schließung (Zeitpunkt, Kurs, Gewinn, Ergebnis) mithilfe dynamischer Arrays. Das Ergebnis ist ein übersichtliches, dauerhaft verfügbares Trading-Journal, das sich für Analysen und Berichte eignet.

In diesem Artikel geht es um einen spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie man Handels-Setups nach Liquidity-Raids nutzen kann. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die daran interessiert sind, Liquiditätsabschöpfungen als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen zu optimieren und zu nutzen. Außerdem wird untersucht, wie man korrekt zwischen Liquidity-Raids und Marktstrukturwechseln unterscheidet und wie man diese jeweils validiert und nutzt, wenn sie auftreten, um so Verluste zu minimieren, die dadurch entstehen, dass Trader beides miteinander verwechseln.

Dieser Artikel bietet anhand eines praktischen, projektbasierten Arbeitsablaufs eine Einführung in die Dateiverwaltung in MQL5. Sie verwenden „FileSelectDialog“, um eine CSV-Datei auszuwählen oder zu erstellen, öffnen diese mit „FileOpen“ und schreiben strukturierte Kopfzeilen mit Kontoinformationen wie Kontoname, Kontostand, Kontologin, Datumsbereich und Zeitpunkt der letzten Aktualisierung. Das Ergebnis ist eine klare Grundlage für ein wiederverwendbares Handelsjournal und sichere Dateivorgänge in MetaTrader 5.

Wir stellen ein Tool zur Erkennung von Ausbrüchen aus schrägen Trendlinien vor, das auf einer Validierung anhand von drei Swings basiert, um objektive Signale aus der Price‑Action zu generieren. Das System automatisiert die Erkennung von Swings, die Erstellung von Trendlinien und die Bestätigung von Ausbrüchen anhand einer Kreuzungslogik, um Störsignale zu reduzieren und die Ausführung zu standardisieren. Der Artikel erläutert die Strategievorgaben, zeigt die MQL5-Implementierung und gibt einen Überblick über die Testergebnisse; das Tool ist für die Analyse und die Bestätigung von Signalen gedacht, nicht für den automatisierten Handel.

Wir setzen die „Smash-Day“-Umkehrregeln von Larry Williams in einen praktischen MQL5-Indikator um, der bestätigte Setups mit Pfeilen markiert. Schritt für Schritt werden in diesem Text die Pufferverknüpfung, Diagrammeigenschaften, die Auswertung historischer Daten sowie Echtzeit-Aktualisierungen innerhalb von OnCalculate erläutert. Dank anpassbarer Lookback-Parameter und einer übersichtlichen Chart-Darstellung können Sie gültige Trendumkehrungen schnell erkennen, während die endgültigen Handelsentscheidungen weiterhin nach eigenem Ermessen und kontextbezogen getroffen werden.