Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In diesem Artikel werden zwei zusätzliche Bewertungskriterien für die Auswahl von Aktienkörben beschrieben, die im Rahmen der Strategien von der Rückkehr zum Mittelwert gehandelt werden sollen, genauer gesagt im Rahmen der kointegrationsbasierten statistischen Arbitrage. Er ergänzt einen früheren Artikel, in dem die Liquidität und die Stärke der Kointegrationsvektoren sowie die strategischen Kriterien des Zeitrahmens und des Rückblickzeitraums vorgestellt wurden, durch die Einbeziehung der Stabilität der Kointegrationsvektoren und der Zeit bis zur Rückkehr zum Mittelwert (Halbwertszeit). Der Artikel enthält die kommentierten Ergebnisse eines Backtests, bei dem die neuen Filter angewandt wurden, und die für die Reproduktion erforderlichen Dateien werden ebenfalls bereitgestellt.

Wir beginnen eine neue Artikelserie, die auf unseren früheren Bemühungen aufbaut, die wir in der MQL5-Assistentenserie dargelegt haben, indem wir sie weiterführen und unseren Ansatz zum systematischen Handel und zum Testen von Strategien verstärken. In dieser neuen Serie werden wir uns auf Expert Advisors konzentrieren, die so kodiert sind, dass sie nur eine einzige Art von Position halten - in erster Linie Kaufpositionen. Die Konzentration auf nur einen Markttrend kann die Analyse vereinfachen, die Komplexität der Strategie verringern und einige wichtige Erkenntnisse zutage fördern, vor allem, wenn man nicht nur mit Devisen handelt. In unserer Serie werden wir daher untersuchen, ob dies auch bei Aktien und anderen Nicht-Devisenwerten wirksam ist, wo Nur-Kauf-Systeme in der Regel gut mit Smart-Money- oder institutionellen Strategien korrelieren.

Sequentielles Bootstrapping gestaltet das Bootstrap-Sampling für maschinelles Lernen im Finanzbereich neu, indem es zeitlich überlappende Kennzeichnungen aktiv vermeidet und so unabhängigere Trainingsstichproben, schärfere Unsicherheitsschätzungen und robustere Handelsmodelle erzeugt. Dieser praktische Leitfaden erklärt die Intuition, zeigt den Algorithmus Schritt für Schritt, bietet optimierte Codemuster für große Datensätze und demonstriert messbare Leistungssteigerungen durch Simulationen und echte Backtests.

Im zweiten Teil der Serie diskutieren wir die Eigenschaften bivariater archimedischer Copulae und ihre Implementierung in MQL5. Wir untersuchen auch die Anwendung von Copulae bei der Entwicklung einer einfachen Paarhandelsstrategie.

Entdecken Sie, wie Sie eine kritische Schwachstelle beim maschinellen Lernen im Finanzbereich beheben können, die zu einer Überanpassung der Modelle und einer schlechten Live-Performance führt – die Gleichzeitigkeit der Kennzeichen. Bei der Verwendung der Triple-Barrier-Methode überschneiden sich die Trainingskennzeichen zeitlich, wodurch die zentrale IID-Annahme der meisten ML-Algorithmen verletzt wird. Dieser Artikel bietet eine praktische Lösung in Form einer Stichprobengewichtung. Sie werden lernen, wie man die zeitliche Überlappung zwischen Handelssignalen quantifiziert, Stichprobengewichte berechnet, die die einzigartigen Informationen jeder Beobachtung widerspiegeln, und diese Gewichte in Scikit-Learn implementiert, um robustere Klassifikatoren zu erstellen. Das Erlernen dieser grundlegenden Techniken wird Ihre Handelsmodelle robuster, zuverlässiger und profitabler machen.

Dieser Artikel hilft neuen Community-Mitgliedern, ihre eigenen Kerzenmuster zu suchen und zu entdecken. Die Beschreibung dieser Muster kann entmutigend sein, da sie eine manuelle Suche und kreative Identifizierung von Verbesserungen erfordert. Hier stellen wir die Engulfing-Kerzen vor und zeigen, wie es für profitablere Handelsanwendungen verbessert werden kann.

Dies ist ein EA, der auf einem hohen Zeitrahmen basiert und langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage von Analysen auf einem höheren Zeitrahmen von W1, D1 und MN vornimmt. Dieser Artikel befasst sich ausführlich mit einem EA, der speziell für langfristige Händler entwickelt wurde, die geduldig genug sind, um ihre Positionen während turbulenter Kursbewegungen im unteren Zeitrahmen zu halten, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern, bis die Take-Profit-Ziele erreicht sind.

Dieser Teil befasst sich mit der Entwicklung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors, der in der Lage ist, sich zwischen den Modi Scalping und Swing Trading anzupassen. Sie deckt die strukturellen und algorithmischen Unterschiede bei der Signalerzeugung, der Handelsausführung und dem Risikomanagement ab und ermöglicht es dem EA, Strategien auf der Grundlage des Marktverhaltens und der Nutzereingaben intelligent zu wechseln.

In dieser Diskussion konzentrieren wir uns auf die Frage, wie wir die gläserne Decke durchbrechen können, die uns die klassischen Techniken des maschinellen Lernens im Finanzbereich auferlegen. Es scheint, dass die größte Einschränkung für den Wert, den wir aus statistischen Modellen ziehen können, nicht in den Modellen selbst liegt – weder in den Daten noch in der Komplexität der Algorithmen – sondern vielmehr in der Methodik, mit der wir sie anwenden. Mit anderen Worten: Der wahre Engpass kann darin liegen, wie wir das Modell einsetzen, und nicht in der eigentlichen Fähigkeit des Modells.

In diesem Artikel zeigen wir, wie das faszinierende mathematische Konzept der Butterfly-Kurve in ein praktisches Handelsinstrument umgewandelt werden kann. Wir haben den Butterfly-Oszillator konstruiert und um ihn herum eine grundlegende Handelsstrategie entwickelt. Die Strategie kombiniert effektiv die einzigartigen zyklischen Signale des Oszillators mit der traditionellen Trendbestätigung durch gleitende Durchschnitte und schafft so einen systematischen Ansatz zur Identifizierung potenzieller Einstiege in den Markt.

In dieser Diskussion werden wir einen Expert Advisor entwickeln, der die Klassen CTrade und CStdDevChannel verwendet und dabei mehrere Filter zur Verbesserung der Rentabilität anwendet. In dieser Phase wird unsere vorherige Diskussion in die Praxis umgesetzt. Außerdem werde ich einen weiteren einfachen Ansatz vorstellen, der Ihnen helfen soll, die MQL5-Standardbibliothek und die ihr zugrunde liegende Codebasis besser zu verstehen. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um diese Konzepte in der Praxis zu erkunden.

Lernen Sie, wie man einen interaktiven MQL5 Expert Advisor mit einem Kontrollfeld auf dem Chart erstellt. Sie wissen, wie man risikobasierte Losgrößen berechnet und Handelsgeschäfte direkt vom Chart aus tätigt.

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5 Expert Advisor für den Handel von einer Rückkehr zum Mittelwert, der statistischen Momente wie Mittelwert, Varianz, Schiefe, Kurtosis und dem Jarque-Bera-Test über einen bestimmten Zeitraum, um nicht-normale Verteilungen zu identifizieren und Kauf- bzw.Verkaufssignale auf der Grundlage von Konfidenzintervallen mit adaptiven Schwellenwerten zu erzeugen.