Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Das MetaTrader 5 Client Terminal bietet eine Vielzahl von Optimierungsmöglichkeiten für die Parameter von Expert Advisors. Zusätzlich zu den im Strategietester enthaltenen Optimierungskriterien erhalten Entwickler die Möglichkeit, ihre eigenen Kriterien zu erstellen. Dies führt zu einer fast unbegrenzten Menge an Möglichkeiten zum Testen und Optimieren von Expert Advisors. Dieser Beitrag beschreibt praktische Möglichkeiten zum Erstellen solcher Kriterien, sowohl komplexer als auch einfacher.

Einer der interessantesten Aspekte von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) ist, dass sie ohne Beaufsichtigung lernen, Daten zu klassifizieren. Im einfachsten Fall erstellen sie eine Ähnlichkeitskarte von Eingabedaten (Clustering). SOM-Karten können für die Klassifizierung und Visualisierung von hochdimensionalen Daten genutzt werden. In diesem Beitrag werden wir mehrere einfache Anwendungsbeispiele von Kohonenkarten betrachten.

Die Schätzung der statistischen Parameter einer Sequenz ist sehr wichtig, weil die meisten mathematischen Modelle und Methoden auf unterschiedlichen Annahmen basieren, beispielsweise dem Normalverteilungsgesetz oder dem Streuungswert oder anderen Parametern. Beim Analysieren und Prognostizieren von Zeitreihen brauchen wir deshalb ein einfaches und bequemes Werkzeug, das es uns ermöglicht, die wichtigsten statistischen Parameter schnell und deutlich zu schätzen. Dieser Beitrag beschreibt kurz die einfachsten statistischen Parameter einer zufälligen Sequenz und mehrere Methoden für die visuelle Analyse. Er liefert die Umsetzung dieser Methoden in MQL5 und die Methoden der Visualisierung des Ergebnisses der Berechnung mithilfe der Anwendung Gnuplot.

Die gesamte Problematik der Erstellung einer Struktur eines auszuführenden Codes und dessen Tracing lässt sich ohne ernsthafte Schwierigkeiten lösen. Diese Möglichkeit trat mit MetaTrader 5 dank einer neuen Funktion der MQL5-Sprache in Erscheinung: der automatischen Erstellung von Variablen eines komplexen Datentyps (Strukturen und Klassen) und deren Beseitigung beim Verlassen des lokalen Umfelds. Dieser Beitrag beschreibt die Methoden und liefert ein vorgefertigtes Tool.

Dieser Beitrag behandelt Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten (normal, lognormal, binomial, logistisch, Cauchy-Verteilung, Studentsche t-Verteilung, Laplace-Verteilung, Poisson-Verteilung, Secans-Hyperbolicus-Verteilung, Beta- und Gamma-Verteilung) zufälliger Statistiken in der angewandten Statistik. Er nennt ebenfalls Klassen für den Umgang mit diesen Verteilungen.

Dieser Beitrag behandelt die Methoden zur Optimierung der Berechnungsalgorithmen von Indikatoren. Jeder wird eine Methode finden, der seine/ihre Anforderungen am besten erfüllt. Drei Methoden werden hier beschrieben. Eine ist ziemlich simpel, die zweite erfordert solide mathematische Kenntnisse und die dritte benötigt einen gewissen Scharfsinn. Für die Realisierung der meisten beschriebenen Methoden werden Indikatoren oder Designmerkmale des MetaTrader 5 Terminals verwendet. Die Methoden sind weitestgehend universell einsatzfähig und können nicht nur für die Beschleunigung der Berechnung der linearen Regression verwendet werden, sondern auch für viele andere Indikatoren.

Gibt es irgendeine Korrelation zwischen dem Verhalten des Preises in der Vergangenheit und seinen zukünftigen Trends? Warum legt der Preis heute die gleichen Merkmale an den Tag wie bei seinen gestrigen Bewegungen? Können die Statistiken zum Prognostizieren der Preisdynamiken genutzt werden? Es gibt eine Antwort und sie ist positiv. Wenn Sie Zweifel haben, ist dieser Beitrag genau das Richtige für Sie. Ich werde Ihnen erzählen, wie ein funktionierender Filter für ein Handelssystem in MQL5 erstellt wird, und ein interessantes Muster in Preisveränderungen offenlegen.

Jeder Entwickler von Expert Advisors, ungeachtet seiner Programmierfähigkeiten, wird mit den gleichen Aufgaben und algorithmischen Problemen konfrontiert, die für einen sicheren Handelsprozess auf diese oder jene Weise gelöst werden müssen. Dieser Beitrag beschreibt die Möglichkeiten der 'Trading-Engine' CStrategy, die die Lösung dieser Aufgaben übernehmen und dem Nutzer geeignete Mechanismen zur Beschreibung seiner Handelsidee anbieten kann.

Dieser Beitrag ist eine logische Fortsetzung meines Beitrags Statistische Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten in MQL5, in dem die Klassen für die Arbeit mit einigen theoretischen statistischen Verteilungen dargelegt wurden. Da wir nun über die theoretische Grundlage verfügen, schlage ich vor, dass wir direkt mit realen Datensätzen fortfahren und versuchen, diese Grundlage für Informationszwecke zu nutzen.

Dieser Beitrag beschreibt eine Art der Programmierung ohne Templates, allerdings unter Beibehaltung des ihnen eigenen Programmierstils. Er schildert die Implementierung von Templates mithilfe von benutzerdefinierten Methoden und bietet ein vorgefertigtes, angehängtes Script zur Erstellung eines Codes auf Basis festgelegter Templates.

In diesem Beitrag wird die Verbindung von MetaTrader 5 mit ENCOG, einem erweiterten neuronalen Netzwerk und Machine Learning Framework, vorgestellt. Er enthält die Beschreibung und Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerkindikators auf Basis technischer Standardindikatoren und eines Expert Advisors auf Basis eines neuronalen Indikators. Alle Quellcodes, kompilierten Binärdateien, DLLs und Beispiele für eingelernte Netzwerke sind an diesen Beitrag angehängt.

Beim Arbeiten kann ein Händler mit der folgenden Situation konfrontiert werden: es ist notwendig, einen "Alarm" oder eine SMS-Nachricht am Bildschirm (in einem Chartfenster) zu erhalten, um einen Hinweis auf ein erscheinendes Signal eines Indikators zu bekommen. Der Artikel beinhaltet ein Beispiel zur Anzeige von Informationen über grafische Objekte, die durch einen externen Indikator kreiert wurden.

Der Artikel enthält Überlegungen hinsichtlich der Errichtung einer DLL-Bibliothek - eines "Wrapper", der die Wechselwirkung zwischen MetaTrader 4 und dem mathematischen Desktop-Paket MATLAB ermöglicht. Er beschreibt "Fallen" und die Wege, um sie zu überwinden. Der Artikel ist für erfahrene C/C++ Programmierer vorgesehen, die den Borland C++ Builder 6 Compiler verwenden.

Der Artikel beschreibt die Regeln, wie man Muster von Wolfe Waves markiert. Sie werden Informationen über den Aufbau und die Regeln der genauen Markierung finden, die Ihnen helfen, schnell und richtig die korrekten Formationen von Wellen zu finden.

Der Artikel beschreibt benutzerdefinierte Funktionen höherer Qualität, die zur Mittelwertbildung eingesetzt werden und vom Autor entwickelt wurden: JJMASeries(), JurXSeries(), JLiteSeries(), ParMASeries(), LRMASeries(), T3Series() und MASeries(). Der Autor erwägt den Einsatz dieser Funktionen in Indikatoren, indem er sie über die Funktion SmoothXSeries() aufruft.

Der Artikel ist für Anfänger gedacht, die "vielschichtige" Kuchen backen möchten.

Der Artikel beschreibt den Inhalt des Programmordners vom MetaTrader 4 Kundenterminal. Der Artikel wird für diejenigen nützlich sein, die bereits begonnen haben, in die Details des Betriebs des Kundenterminals zu gehen.