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Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Die beliebtesten Handelsroboter und technische Indikatoren, neue Signale, regelmäßig eingehende fertige MQL5-Programme in CodeBase und die meist diskutierten Beiträge im Forum.

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Handelsoperationen in MQL5 - Nichts leichter als das

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Kaum ein Händler dürfte nicht auf dem Markt aktiv sein, um Geld zu verdienen, obwohl ein sich gewisser Teil vielleicht auch an der Teilnahme am Handelsgeschehen selbst erfreut. Aber Freude daran vermittelt nicht nur der manuelle Handel. Die Entwicklung automatischer Handelssysteme kann genauso begeisternd sein. Die Erstellung eines automatischen Expert-Systems für den Handel kann ein ebenso fesselndes Erlebnis sein, wie einen Krimi zu lesen.

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

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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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Über 910 Artikel sind auf der Webseite verfügbar

Artikel "Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel. Python (Teil I)" veröffentlicht.

Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel. Python (Teil I)

In diesem Artikel werden wir die schrittweise Implementierung eines Handelssystems analysieren, das auf der Programmierung von tiefen neuronalen Netzen in Python basiert. Dies wird unter Verwendung der von Google entwickelten TensorFlow-Bibliothek für maschinelles Lernen durchgeführt. Außerdem werden wir die Keras-Bibliothek zur Beschreibung von neuronalen Netzen verwenden.

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Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren" veröffentlicht.

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren

Der Artikel setzt die Entwicklung von Objektklassen für die Indikatoren und deren Kollektionen fort. Für jedes Indikatorobjekt erstellen wir seine Beschreibung und die richtige Kollektionsklasse für die fehlerfreie Speicherung und das Abrufen von Indikatorobjekten aus der Kollektionsliste.

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图表 EURUSD, M15, 2020.12.21 17:04 UTC, Weltrade, MetaTrader 4, Real
EURUSD, M15
图表 EURUSD, M1, 2020.12.23 20:46 UTC, Forex Club International Limited, MetaTrader 4, Demo
EURUSD, M1
图表 GBPUSD, M1, 2020.12.22 10:15 UTC, Forex Club International Limited, MetaTrader 4, Demo
GBPUSD, M1

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Meist geladene Quellcodes des Monats

  • PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.
  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
  • Volume Profile + Range v6.0 Der Indikator Volume Profile + Range v6.0 (ehemaliger TPO). Die Verteilung des Trades über Preisniveaus zu einem bestimmten Zeitabschnitt. Es wird in Form eines Histogramms dargestellt.

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Grundlegende Mathematik hinter dem Forex-Handel

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Der Artikel zielt darauf ab, die Hauptmerkmale des Forex-Handels so einfach und schnell wie möglich zu beschreiben sowie einige grundlegende Ideen mit Anfängern zu beschreiben. Er versucht auch, die quälendsten Fragen in der Trading-Community zu beantworten und zeigt die Entwicklung eines einfachen Indikators.

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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 5): Parallele Berechnungen mit OpenCL" veröffentlicht.

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Wir haben bereits einige Arten von Implementierungen neuronaler Netze besprochen. In den betrachteten Netzwerken werden die gleichen Operationen für jedes Neuron wiederholt. Ein logischer weiterer Schritt ist die Nutzung der parallelen Berechnung, die die moderne Technologie bietet, um den Lernprozess des neuronalen Netzwerks zu beschleunigen. Eine der möglichen Implementierungen wird in diesem Artikel beschrieben.

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In diesem Artikel werde ich versuchen, im Detail zu erklären, was Grid und Martingale sind, sowie was sie gemeinsam haben. Außerdem werde ich versuchen zu analysieren, wie praktikabel diese Strategien wirklich sind. Der Artikel enthält mathematische und praktische Teile.

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Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche

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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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