Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Schritt-für-Schritt Anleitung wie man den Datentransfer von Matlab zu MetaTrader 4 mit DDE organisiert.

Der zweistufige Ansatz ermöglicht Ihnen das unnötige Schließen und Neu-Öffnen von Positionen, in Situationen nah am Trend und in Fällen des Auftretens von Divergenz zu vermeiden.

Zahlreiche Versuche statistische Methoden an der objektiven Realität anzuwenden, das heißt an Finanzreihen, stürzen ab wenn sie auf die Nichtstationarität von Verfahren treffen, "Fat Tails" begleitender Wahrscheinlichkeitsverteilungen und unzureichendes Volumen von Finanzdaten. In dieser Veröffentlichung werde ich versuchen nicht auf die Finanzreihe als solches zu beziehen, sondern auf ihre subjektive Darstellung - in diesem Fall, auf die Art, wie ein Trader versucht die Reihen zu halftern, d.h. auf das Handelssystem. Die Bildung von statistischen Regelmäßigkeiten des Handelsergebnis-Verfahren ist eine ziemlich fesselnde Aufgabe. In einigen Fällen können durchaus wahre Schlüsse über das Modell dieses Verfahren gezogen werden, und diese können an dem Handelssystem angewandt werden.

Über ein offensichtliches, aber noch immer unzureichendes Verfahren der ZigZag Zusammensetzung, und was sich daraus ergibt: der Multiframe Fractal ZigZag Indikator, der auf drei größeren gebildete auf einem einzelnen Zeitrahmen (TF - Timeframe) darstellt. Die größeren Zeitrahmen ihrerseits können auch atypisch sein und reichen von M5 bis MN1.

Der Artikel gibt ein Beispiel der Integration von MetaTrader 4 Client Terminal mit MS SQL Server unter Verwendung einer DLL-Datei. Angehangen sind beide Quellcodes in C++ und MQL4 und ein funktionsfertiges und kompiliertes Visual C++ 6.0 SP5 Projekt.

Alle Indikatoren können in zwei Gruppen unterteilt werden: statische Indikatoren, deren Anzeige, einmal angezeigt, immer die gleiche in der Historie bleibt und sich nicht mit neu hereinkommenden Kursen ändert, und dynamische Indikatoren, die ihren Zustand nur für den aktuellen Augenblick anzeigen und vollständig neu gezeichnet werden, wenn ein neuer Kurs kommt. Die Effizienz eines statischen Indikators ist direkt auf den Chart sichtbar. Aber wie können wir prüfen, ob ein dynamischer Indikator richtig arbeitet? Dieser Frage ist der Artikel gewidmet.

In diesem Artikel schlägt der Autor einen Weg vor, zur Verbesserung der Handelssysteme, die in seinen vorherigen Artikeln vorgestellt wurden. Der Artikel ist interessant für Trader die bereits über einige Erfahrung im Schreiben von Expert Advisors verfügen.

Der vorliegende Artikel betrachtet die breiten Möglichkeiten der statistischen Annäherung zum Marketing. Leider versagen Trading-Anfänger absichtlich dabei die wirklich mächtige Wissenschaft von Statistiken anzuwenden. Währenddessen ist es die einzige Sache, die sie unbewusst verwenden, während sie den Markt analysieren. Außerdem können Statistiken Antworten auf viele Fragen geben.

Sicher, ein paar Gedanken zum Handel nah an Extremums kamen bei jedem lernenden Trader auf, als er/sie diesen "rätselhaften" Linienzug zum ersten Mal sah. Es ist so einfach, in der Tat. Hier ist das Maximum. und dort ist das Minimum. Ein schönes Bild auf der Historie. Und wie ist es in der Praxis. Ein Strahl wird gezeichnet. Er sollte scheinen, das ist es, die Spitze! Es ist Zeit zu verkaufen. Und jetzt gehen wir abwärts. Aber zur Hölle nein! Der Kurs bewegt sich heimtückisch nach oben. Hust! Es ist eine Lappalie, kein Indikator. Und Sie haben sie zurückgewiesen!

Der Artikel beschreibt eine Methode zum Ändern der externen Parameter von MQL4 Programmen im Betrieb, ohne Neustart.

Um Möglichkeiten von Retail-Tradern zu erweitern, wurde das zweite System der Aufrechnung von Positionen — Hedging — auf der Plattform hinzugefügt. Nun kann man eine Vielzahl von Positionen pro Symbol haben, darunter auch gegenläufige. Dank Hedging kann man Handelstrategien mit dem sogenannten "Locking" umsetzen: wenn sich der Preis gegen den Trader entwickelt, kann der Trader eine Position in einer entgegengesetzten Richtung eröffnen.