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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht
Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.
Ein wissenschaftlicher Ansatz für die Entwicklung von Handelsalgorithmen
Der Artikel befasst sich mit der Methodik zur Entwicklung von Handelsalgorithmen, bei der ein konsistenter, wissenschaftlicher Ansatz zur Analyse möglicher Kursmuster und zur Erstellung von Handelsalgorithmen auf der Grundlage dieser Muster verwendet wird. Die Entwicklungsideale werden anhand von Beispielen demonstriert.
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Artikel "Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche" veröffentlicht.
In diesem Artikel werden wir nach Marktmustern suchen, Expert Advisors basierend auf den identifizierten Mustern erstellen und prüfen, wie lange diese Muster gültig bleiben, wenn sie überhaupt ihre Gültigkeit behalten.
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Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 53): Abstrakte Basisklasse der Indikatoren" veröffentlicht.
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Erstellen eines abstrakten Indikators, der im Weiteren als Basisklasse für die Erstellung von Objekten der Standard- und nutzerdefinierten Indikatoren der Bibliothek verwendet wird.
Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 52): Plattformübergreifende Eigenschaft für Standardindikatoren mit einem Puffer für mehrere Symbole und Perioden" veröffentlicht.
In diesem Artikel wird das Erstellen des Standardindikators Akkumulation/Distribution mehrere Symbole und Perioden behandelt. Wir verbessern die Bibliotheksklassen in Bezug auf die Indikatoren ein wenig, damit die für die veraltete Plattform MetaTrader 4 entwickelten Programme, die auf dieser Bibliothek basieren, beim Umstieg auf MetaTrader 5 normal funktionieren können.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 3): Convolutional Neurale Netzwerke" veröffentlicht.
Als Fortsetzung des Themas Neuronale Netze schlage ich vor, Convolutional Neurale Netzwerke (faltende Neuronale Netzwerke) zu besprechen. Diese Art von Neuronalen Netzwerken wird in der Regel für die Analyse von visuellen Bildern verwendet. In diesem Artikel werden wir die Anwendung dieser Netzwerke auf den Finanzmärkten besprechen.
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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht
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Über Methoden zum Erkennen überkaufter/überverkaufter Zonen. Teil I
Überkaufte/überverkaufte Zonen kennzeichnen einen bestimmten Zustand des Marktes, der sich durch schwächere Veränderungen der Wertpapierpreise von anderen unterscheidet. Diese nachteilige Veränderung der Dynamik ist in der letzten Phase der Entwicklung von Trends jeglicher Größenordnung am stärksten ausgeprägt. Da der Gewinn beim Handel direkt von der Fähigkeit abhängt, eine möglichst große Trendamplitude abzudecken, ist die Genauigkeit der Erkennung solcher Zonen eine Schlüsselaufgabe beim Handel mit irgendwelchen Wertpapieren.
Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf
Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.
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Artikel "Parallele Partikelschwarmoptimierung" veröffentlicht.
Der Artikel beschreibt eine Methode zur schnellen Optimierung unter Verwendung des Partikelschwarm-Algorithmus. Er stellt auch die Implementierung der Methode in MQL vor, die sowohl im Single-Thread-Modus innerhalb eines Expert Advisors als auch in einem parallelen Multi-Thread-Modus als Add-on, das auf lokalen Tester-Agenten läuft, verwendet werden kann.
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Artikel "Grundlegende Mathematik hinter dem Forex-Handel" veröffentlicht.
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Artikel "Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 8): Programmverbesserungen und Korrekturen" veröffentlicht.
Das Programm wurde aufgrund von Kommentaren und Wünschen von Nutzern und Lesern dieser Artikelserie geändert. Dieser Artikel enthält eine neue Version des Auto-Optimierers. Diese Version implementiert gewünschte Funktionen und bietet weitere Verbesserungen, die ich bei der Arbeit mit dem Programm gefunden habe.
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Was ist ein Trend und basiert die Marktstruktur auf einem Trend oder einer Seitwärtsbewegung?
Händler sprechen oft über Trends und Seitwärtsbewegungen (flat), aber nur sehr wenige von ihnen verstehen wirklich, was ein Trend/eine Seitwärtsbewegung wirklich ist, und noch weniger sind in der Lage, diese Konzepte klar zu erklären. Die Diskussion dieser Grundbegriffe ist oft mit einer Reihe von Vorurteilen und Missverständnissen behaftet. Wenn wir jedoch Gewinn erzielen wollen, müssen wir die mathematische und logische Bedeutung dieser Konzepte verstehen. In diesem Artikel werde ich einen genaueren Blick auf das Wesen von Trend und Seitwärtsbewegung werfen und versuchen zu definieren, ob die Marktstruktur auf Trend, Seitwärtsbewegung oder etwas anderem basiert. Ich werde auch die optimalsten Strategien zur Gewinnerzielung auf Trend- und flachen Märkten besprechen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 2): Netzwerktraining und Tests
In diesem zweiten Artikel werden wir uns weiter mit Neuronalen Netzen befassen und ein Beispiel für die Verwendung unserer geschaffenen Klasse CNet in Expert Advisors besprechen. Wir werden mit zwei Modellen neuronaler Netze arbeiten, die ähnliche Ergebnisse sowohl hinsichtlich der Trainingszeit als auch der Vorhersagegenauigkeit zeigen.
Der Artikel liefert den Code und die Beschreibung der wichtigsten Phasen des maschinellen Lernprozesses anhand eines konkreten Beispiels. Um das Modell zu entwickeln, benötigen Sie keine Kenntnisse von Python- oder R. Es reichen grundlegende MQL5-Kenntnisse aus — das ist genau mein Niveau. Daher hoffe ich, dass der Artikel als gutes Tutorial für ein breites Publikum hilft, um diejenigen zu unterstützen, die daran interessiert sind, Fähigkeiten des maschinellen Lernens zu evaluieren und in ihre Programme zu implementieren.
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