Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Der Artikel beschreibt die Erstellung eines transparenten MQL5-Expert-Advisors für die Hidden-Smash-Day-Reversals von Larry Williams. Signale werden nur bei neuen Bars generiert: Eine Setup-Bar wird validiert und anschließend bestätigt, wenn die nächste Sitzung jenseits des Extremums schließt. Das Risiko wird über ATR oder strukturelle Stopps mit einem festgelegten Risiko-Ertrags-Verhältnis gesteuert; die Positionsgröße kann fest oder vom Kontostand abhängig sein, und Richtungsfilter sowie eine Ein-Positions-Regel gewährleisten reproduzierbare Tests.

Dieser Artikel stellt ein adaptives System zur Erkennung paralleler Kanäle und den Ausbrüchen daraus in MQL5 vor. Darin wird erläutert, wie Swing-Punkte ermittelt, Kanäle konstruiert und dynamisch neu berechnet werden und wie Ausbrüche durch persistente Signale bestätigt und visualisiert werden. Das Framework vereint Trendliniengeometrie, ATR-basierte Filterung und Retest-Validierung, um eine zuverlässige Kursanalyse in Echtzeit für professionelle Chartanalysen und Handelsentscheidungen zu ermöglichen.

In diesem Artikel wird gezeigt, wie man einen MQL5-Indikator erstellt, der eine CSV-Datei mit der Handelshistorie ausliest, die Werte für „Profit($)“ und die Gesamtzahl der Trades extrahiert und die Entwicklung des kumulierten Saldos berechnet. Wir zeichnen die Kurve in einem separaten Indikatorfenster ein, passen die Y-Achse automatisch an und zeichnen horizontale und vertikale Achsen zur Orientierung ein. Der Indikator wird zeitgesteuert aktualisiert und nur dann neu gezeichnet, wenn neue Trades auftreten. Optionale Beschriftungen zeigen den Gewinn und Verlust pro Trade an, um die Performance und Drawdowns direkt im Chart beurteilen zu können.

Wir haben ein System entwickelt, das ein tägliches Handelslimit durchsetzt, damit Sie Ihre Handelsregeln einhalten können. Es überwacht alle über das Konto ausgeführten Trades und greift automatisch ein, sobald das festgelegte Limit erreicht ist, wodurch weitere Aktivitäten verhindert werden. Durch die direkte Integration der Kontrollmechanismen in die Plattform stellt das System sicher, dass die Disziplin auch bei steigendem Marktdruck gewahrt bleibt.

Erfahren Sie, wie Sie eine CSV-Datei in MQL5 einlesen und deren Handelsdaten in dynamischen Arrays organisieren. Dieser Artikel zeigt Schritt für Schritt, wie man Dateielemente zählt, alle Daten in einem einzigen Array speichert und jede Spalte in eigene Arrays aufteilt, wodurch die Grundlage für fortgeschrittene Analysen und die Visualisierung der Handelsperformanz geschaffen wird.

Der Artikel zeigt, wie man SQLite (OLTP) mit DuckDB (OLAP) für die Datenverarbeitung im Bereich der statistischen Arbitrage kombinieren kann. Die spaltenorientierte Engine von DuckDB, ASOF JOIN und die Array-Funktionen beschleunigen Kernaufgaben wie die zeitliche Zuordnung von Kursen zu Trades sowie RWEC, wobei bei größeren Eingabedaten im Vergleich zu SQLite Geschwindigkeitssteigerungen von 2- bis 23-fach gemessen wurden. Das ermöglicht einfachere Abfragen und schnellere Analysen, während die Handelsausführung weiterhin in SQLite erfolgt.

In diesem Artikel erweitern wir den hybriden Marktprofil-Indikator Time Price Opportunity (TPO) in MQL5 durch die Einbindung von Volumendaten, um volumenbasierte Kontrollpunkte, Wertbereiche und den volumengewichteten Durchschnittspreis mit anpassbaren Hervorhebungsoptionen zu berechnen. Das System bietet erweiterte Funktionen wie die Erkennung der Initial Balance, Projektionslinien wichtiger Kursniveaus, Split-Profile sowie alternative TPO-Symbole wie Quadrate oder Kreise, um die visuelle Analyse über mehrere Zeitrahmen hinweg zu verbessern.

Dieser Artikel zeigt, wie man die Umkehrmuster nach Larry Williams’ Smash Day in MQL5 innerhalb eines strukturierten Kontexts automatisieren kann. Wir implementieren einen Expert Advisor, der Setups über ein begrenztes Zeitfenster validiert, Einstiegspunkte anhand der auf dem Supertrend basierenden Trendrichtung und Wochentagsfiltern abstimmt und Einstiege entweder beim Durchbruch eines Niveaus oder nach bestätigtem Schlusskurs der Bar unterstützt. Der Code erlaubt jeweils nur eine offene Position und unterstützt sowohl risikobasierte als auch feste Positionsgrößen. Es werden eine schrittweise Entwicklung, ein Backtesting-Verfahren sowie reproduzierbare Einstellungen bereitgestellt.

Lassen Sie uns besprechen, wie wir unsere Expert Advisors mithilfe von Text-to-Speech-Technologie sprachfähig machen können, indem wir Python und MQL5 kombinieren. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, verfügen Sie über ein funktionierendes Beispiel für einen EA, der dynamische Marktinformationen ausgibt. Sie werden den Einsatz von TTS und der WebRequest-Funktion beherrschen und lernen, wie sich Python-Bibliotheken in die Sprache MQL5 integrieren lassen, um ein wirklich sprachunterstütztes Trading-Tool zu entwickeln.