Artikel "Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 5): Screening" veröffentlicht.

In diesem Artikel wird ein Verfahren zum Screening von Vermögenswerten für eine statistische Arbitragestrategie durch kointegrierte Aktien vorgeschlagen. Das System beginnt mit der regulären Filterung nach wirtschaftlichen Faktoren, wie z. B. Vermögensbereich und Branche, und endet mit einer Liste von Kriterien für ein Scoring-System. Für jeden statistischen Test, der beim Screening verwendet wurde, wurde eine entsprechende Python-Klasse entwickelt: Pearson-Korrelation, Engle-Granger-Kointegration, Johansen-Kointegration und ADF/KPSS-Stationarität. Diese Python-Klassen werden zusammen mit einer persönlichen Anmerkung des Autors über den Einsatz von KI-Assistenten für die Softwareentwicklung bereitgestellt.
Artikel "Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 5): Ein kurzer Überblick über die Kreuzvalidierung von Zeitreihen" veröffentlicht.

In dieser Artikelserie befassen wir uns mit den Herausforderungen, denen sich algorithmische Händler beim Einsatz von auf maschinellem Lernen basierenden Handelsstrategien stellen müssen. Einige Herausforderungen innerhalb unserer Gemeinschaft bleiben unsichtbar, weil sie ein tieferes technisches Verständnis erfordern. Die heutige Diskussion dient als Sprungbrett, um die blinden Flecken der Kreuzvalidierung beim maschinellen Lernen zu untersuchen. Obwohl dieser Schritt oft als Routine behandelt wird, kann er bei unvorsichtiger Handhabung leicht zu irreführenden oder suboptimalen Ergebnissen führen. In diesem Artikel wird kurz auf die Grundlagen der Zeitreihen-Kreuzvalidierung eingegangen, um einen tieferen Einblick in ihre versteckten Schwachstellen zu ermöglichen.
Artikel "Vom Neuling zum Experten: Entmystifizierung versteckter Fibonacci-Retracement-Levels" veröffentlicht.

In diesem Artikel untersuchen wir einen datengestützten Ansatz zur Ermittlung und Validierung von nicht standardmäßigen Fibonacci-Retracement-Levels, die von den Märkten möglicherweise respektiert werden. Wir stellen einen kompletten Arbeitsablauf vor, der auf die Implementierung in MQL5 zugeschnitten ist, beginnend mit der Datenerfassung und der Balken- oder Swing-Erkennung, bis hin zum Clustering, statistischen Hypothesentests, Backtesting und der Integration in ein MetaTrader 5 Fibonacci-Tool. Das Ziel ist es, eine reproduzierbare Pipeline zu erstellen, die anekdotische Beobachtungen in statistisch vertretbare Handelssignale umwandelt.
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Artikel "Einführung in MQL5 (Teil 22): Aufbau eines Expert Advisors für das harmonische Muster 5-0" veröffentlicht.

Dieser Artikel erklärt, wie man das harmonische Muster 5-0 in MQL5 erkennt und handelt, es mit Hilfe von Fibonacci-Levels validiert und auf dem Chart anzeigt.
Artikel "Klassische Strategien neu interpretiert (Teil 16): Doppelte Ausbrüche aus den Bollinger Bänder" veröffentlicht.

Dieser Artikel führt den Leser durch eine neu gestaltete Version der klassischen Bollinger Band Ausbruchsstrategie. Sie zeigt wesentliche Schwachstellen des ursprünglichen Ansatzes auf, wie z. B. seine bekannte Anfälligkeit für falsche Ausbrüche. In diesem Artikel soll eine mögliche Lösung vorgestellt werden: die Handelsstrategie der doppelten Bollinger Bänder. Dieser relativ weniger bekannte Ansatz ergänzt die Schwächen der klassischen Version und bietet eine dynamischere Perspektive auf die Finanzmärkte. Sie hilft uns, die alten Beschränkungen zu überwinden, die durch die ursprünglichen Regeln festgelegt wurden, und bietet den Händlern einen stärkeren und anpassungsfähigeren Rahmen.
Artikel "Vom Neuling zum Experten: Backend Operations Monitor mit MQL5" veröffentlicht.

Die Verwendung einer vorgefertigten Lösung im Handel, ohne sich mit der internen Funktionsweise des Systems zu befassen, mag zwar beruhigend klingen, doch ist dies für Entwickler nicht immer der Fall. Irgendwann tritt ein Upgrade, eine Leistungsstörung oder ein unerwarteter Fehler auf, und es ist wichtig, genau zu wissen, woher das Problem kommt, um es schnell zu diagnostizieren und zu beheben. Die heutige Diskussion konzentriert sich auf die Aufdeckung dessen, was normalerweise hinter den Kulissen eines Expert Advisors passiert, und auf die Entwicklung einer nutzerdefinierten Klasse für die Anzeige und Protokollierung von Backend-Prozessen mit MQL5. Dies gibt sowohl Entwicklern als auch Händlern die Möglichkeit, Fehler schnell zu lokalisieren, das Verhalten zu überwachen und auf spezifische Diagnoseinformationen für jeden EA zuzugreifen.
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- Bibliotheken: MultiTester 12 neue Kommentare
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- Diskussion zum Artikel "Wie man ein interaktives MQL5 Dashboard/Panel mit Hilfe der Controls-Klasse erstellt (Teil 1): Einrichten des Panels" 4 neue Kommentare
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Artikel "MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 85): Verwendung von Mustern des Stochastik-Oszillators und der FrAMA mit Beta-VAE-Inferenzlernen" veröffentlicht.

Dieser Beitrag schließt an Teil 84 an, in dem wir die Kombination von Stochastik und Fractal Adaptive Moving Average vorgestellt haben. Wir verlagern nun den Schwerpunkt auf das Inferenzlernen, um zu sehen, ob die im letzten Artikel unterlegenen Muster eine Trendwende erfahren könnten. Der Stochastik und der FrAMA sind eine sich ergänzende Paarung von Momentum und Trend. Für unser Inferenzlernen greifen wir auf den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders zurück. Außerdem implementieren wir, wie immer, eine nutzerdefinierte Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.
Artikel "Dynamic Swing Architecture: Marktstrukturerkennung von Umkehrpunkten (Swings) bis zur automatisierten Ausführung" veröffentlicht.

In diesem Artikel wird ein vollautomatisches MQL5-System vorgestellt, mit dem sich Marktschwankungen präzise erkennen und handeln lassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Umkehr-Indikatoren mit festen Balken passt sich dieses System dynamisch an die sich entwickelnde Preisstruktur an und erkennt hohe und tiefe Umkehrpunkte in Echtzeit, um Richtungsgelegenheiten zu nutzen, sobald sie sich bilden.
Artikel "Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 4): Überwindung mehrzeiliger Eingaben, Sicherstellung der Chat-Persistenz und Generierung von Signalen" veröffentlicht.

In diesem Artikel erweitern wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5, indem wir die Beschränkungen bei mehrzeiligen Eingaben durch eine verbesserte Textdarstellung überwinden, eine Seitenleiste für die Navigation im persistenten Chatspeicher mit AES256-Verschlüsselung und ZIP-Komprimierung einführen und erste Handelssignale durch die Integration von Chart-Daten erzeugen.
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- KA-Gold Bot MT5 KA-Gold Bot ist ein fortschrittlicher Trading Advisor, der speziell für Gold entwickelt wurde. Er nutzt die leistungsstarke Kombination aus der Keltner-Kanal-Strategie und zwei exponentiell gleitenden Durchschnitten (EMAs) - dem 10-Perioden-EMA und dem 200-Perioden-EMA. Prinzip der Funktionsweise: Der 10-Perioden-EMA stellt den durchschnittlichen Preis dar, der das Keltner-Band über-/unterschreitet, was einen Aufwärts-/Abwärtstrend bestätigt. Wenn der Kurs über dem 200-Perioden-EMA liegt, unterstützt dies den Aufwärts-/Abwärtstrend. Dies deutet darauf hin, dass der Aufwärts-/Abwärtstrend unter Berücksichtigung der Volatilität in den letzten 50 Perioden stärker war als in den vorangegangenen 10 Perioden - Zeitrahmen: M15
- ONNX-Händler Ein Beispiel für einen Bot mit einem eingebetteten maschinellen Lernmodell, das in Python trainiert und im ONNX-Format gespeichert wurde.
- Supertrend Ein SuperTrend-Indikator, der die Trendrichtung unter Verwendung der ATR-Volatilität darstellt, um dynamische Unterstützungs-/Widerstandsniveaus für MetaTrader 5 zu schaffen.





















































































