Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Lernen Sie die Programmierparadigmen und ihre Anwendung in MQL5-Code kennen. In diesem Artikel werden die Besonderheiten der prozeduralen Programmierung untersucht und anhand eines praktischen Beispiels in die Praxis umgesetzt. Sie lernen, wie Sie einen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kerzen-Kursdaten entwickeln. Außerdem führt der Artikel in das Paradigma der funktionalen Programmierung ein.

Entdecken Sie die Geheimnisse der algorithmischen Alchemie, während wir Sie durch die Mischung aus Kunstfertigkeit und Präzision bei der Entschlüsselung von Finanzlandschaften führen. Entdecken Sie, wie Random Forests Daten in Vorhersagefähigkeiten umwandeln und eine einzigartige Perspektive für die Navigation auf dem komplexen Terrain der Aktienmärkte bieten. Begleiten Sie uns auf dieser Reise in das Herz der Finanzmagie, wo wir die Rolle von Random Forests bei der Gestaltung des Marktgeschehens entmystifizieren und die Türen zu lukrativen Gelegenheiten aufschließen

Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Shuffled-Frog-Leaping-Algorithmus (SFL) und seiner Fähigkeiten bei der Lösung von Optimierungsproblemen. Der SFL-Algorithmus ist vom Verhalten der Frösche in ihrer natürlichen Umgebung inspiriert und bietet einen neuen Ansatz zur Funktionsoptimierung. Der SFL-Algorithmus ist ein effizientes und flexibles Werkzeug, das eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und optimale Lösungen erzielen kann.

Mehrere Handelskollegen schickten E-Mails oder äußerten sich dazu, wie man diesen Multi-Currency EA bei Brokern mit Symbolnamen mit Präfixen und/oder Suffixen verwenden kann, und auch dazu, wie man Handelszeitzonen oder Handelszeitsitzungen bei diesem Multi-Currency EA implementiert.

Dieser Artikel ist der vierte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir, was MQTT v5.0 Properties sind, ihre Semantik, wie wir einige von ihnen lesen, und geben ein kurzes Beispiel, wie die Eigenschaften (Properties) zur Erweiterung des Protokolls verwendet werden können.

Entdecken Sie die unverzichtbare Rolle von Support Vector Machines (SVM) bei der Gestaltung der Zukunft des Handels. Dieser umfassende Leitfaden zeigt auf, wie SVM Ihre Handelsstrategien verbessern, die Entscheidungsfindung optimieren und neue Chancen auf den Finanzmärkten erschließen kann. Tauchen Sie ein in die Welt der SVM mit realen Anwendungen, Schritt-für-Schritt-Tutorials und Expertenwissen. Rüsten Sie sich mit dem unverzichtbaren Werkzeug aus, das Ihnen helfen kann, die Komplexität des modernen Handels zu bewältigen. Verbessern Sie das Spiel Ihres Handels mit SVM - ein Muss für den Werkzeugkasten eines jeden Händlers.

Es gibt Methoden, mit denen sich viele Probleme lösen lassen, die sich ständig wiederholen. Wenn Sie einmal verstanden haben, wie man diese Methoden anwendet, kann es sehr hilfreich sein, Ihre Software effektiv zu erstellen und das Konzept von DRY (Do not Repeat Yourself) anzuwenden. In diesem Zusammenhang eignet sich das Thema Entwurfsmuster sehr gut, da es sich um Muster handelt, die Lösungen für gut beschriebene und wiederkehrende Probleme bieten.

DRAKON ist eine visuelle Programmiersprache, die entwickelt wurde, um die Interaktion zwischen Fachleuten aus verschiedenen Bereichen (Biologen, Physiker, Ingenieure...) und Programmierern in russischen Raumfahrtprojekten (z.B. im Projekt für das wiederverwendbare Raumschiff Buran) zu vereinfachen. In diesem Artikel werde ich darüber sprechen, wie DRAKON die Erstellung von Algorithmen zugänglich und intuitiv macht, selbst wenn Sie noch nie mit Code in Berührung gekommen sind, und wie es für Kunden einfacher ist, ihre Gedanken zu erklären, wenn sie Handelsroboter bestellen, und für Programmierer, weniger Fehler bei komplexen Funktionen zu machen.

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Handel von Paaren befassen, d. h. mit den Grundsätzen und den Aussichten für seine praktische Anwendung. Wir werden auch versuchen, dafür eine Handelsstrategie zu entwickeln.

Dieser Artikel ist Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir unsere Code-Organisation, die ersten Header-Dateien und Klassen, und wie wir unsere Tests schreiben. Dieser Artikel enthält auch kurze Hinweise auf die Praxis der testgetriebenen Entwicklung und wie wir sie in diesem Projekt anwenden.

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.