Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Wir stellen die MQL5 Algo Forge vor – ein spezielles Portal für Entwickler des algorithmischem Handels. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von Git mit einer intuitiven Oberfläche für die Verwaltung und Organisation von Projekten innerhalb des MQL5-Ökosystems. Hier können Sie interessanten Autoren folgen, Teams bilden und an algorithmischen Handelsprojekten mitarbeiten.

Der ADX-Oszillator und der CCI-Oszillator sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir machen dort weiter, wo wir im letzten Artikel aufgehört haben, indem wir untersuchen, wie das Training in der Praxis und die Aktualisierung unseres entwickelten Modells dank des Verstärkungslernens erfolgen kann. Wir verwenden einen Algorithmus, den wir in dieser Serie noch behandeln werden, die sogenannte Trusted Region Policy Optimization (Optimierung vertrauenswürdiger Regionen). Und wie immer erlaubt uns die Zusammenstellung von Expert Advisors durch den MQL5-Assistenten, unser(e) Modell(e) zum Testen viel schneller und auch so einzurichten, dass es mit verschiedenen Signaltypen verteilt und getestet werden kann.

Heute konzentrieren wir uns auf die Verbesserung der Messaging-Schnittstelle des Kommunikationspanels, um sie an die Standards moderner, leistungsstarker Kommunikationsanwendungen anzupassen. Diese Verbesserung wird durch eine Aktualisierung der Klasse CommunicationsDialog erreicht. Begleiten Sie uns in diesem Artikel und in der Diskussion, wenn wir die wichtigsten Erkenntnisse erkunden und die nächsten Schritte bei der Weiterentwicklung der Schnittstellenprogrammierung mit MQL5 skizzieren.

In diesem Artikel stellen wir die Entwicklung eines interaktiven Handelsassistenten in MQL5 vor, der die Platzierung schwebender Aufträge im Devisenhandel vereinfachen soll. Wir skizzieren das konzeptionelle Design und konzentrieren uns dabei auf eine nutzerfreundliche GUI für die visuelle Einstellung von Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auf dem Chart. Darüber hinaus wird die MQL5-Implementierung und der Backtest-Prozess detailliert beschrieben, um die Zuverlässigkeit des Tools zu gewährleisten und die Voraussetzungen für die fortgeschrittenen Funktionen in den vorhergehenden Teilen zu schaffen.

In diesem Artikel wird erklärt, wie man mit einer der schwierigsten Programmiersituationen umgeht, die einem begegnen kann: die Verwendung verschiedener Typen in derselben Funktion oder Prozedur-Template. Obwohl wir uns die meiste Zeit nur auf Funktionen konzentriert haben, ist alles, was hier behandelt wurde, nützlich und kann auf Prozeduren angewendet werden.

Der Artikel stellt die Umwandlung des bekannten und beliebten ADAM-Gradientenoptimierungsverfahrens in einen Populationsalgorithmus und dessen Modifikation durch die Einführung hybrider Individuen vor. Der neue Ansatz ermöglicht die Schaffung von Agenten, die Elemente erfolgreicher Entscheidungen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen kombinieren. Die wichtigste Innovation ist die Bildung hybrider Populationen, die adaptiv Informationen aus den vielversprechendsten Lösungen sammeln und so die Effizienz der Suche in komplexen mehrdimensionalen Räumen erhöhen.

Die Oszillatoren ADX und CCI sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir sehen uns an, wie dies durch die Verwendung aller 3 Haupttrainingsarten des maschinellen Lernens systematisiert werden kann. Die Wizard Assembled Expert Advisors ermöglichen es uns, die von diesen beiden Indikatoren dargestellten Muster zu bewerten, und wir beginnen damit, zu untersuchen, wie Supervised-Learning auf diese Muster angewendet werden kann.