Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Der Marktpreis wird aus einer stabilen Balance zwischen Angebot und Nachfrage geformt, die ihrerseits von diversen wirtschaftlichen, politischen und psychologischen Faktoren abhängen. Unterschiede in der Natur und den Ursachen der Auswirkungen dieser Faktoren machen es schwierig, alle Komponenten direkt zu betrachten. Dieser Beitrag beschreibt einen Versuch, den Marktpreis basierend auf einem ausgearbeiteten Regressionsmodell zu prognostizieren.

In diesem Beitrag stelle ich verschiedene Interaktionsmethoden zwischen MQL5-Code und gemanagtem C#-Code vor. Ich habe auch mehrere Beispiele dafür bereitgestellt, wie MQL5-Strukturen gegen C# angeordnet werden können und wie sich exportierte DLL-Funktionen in MQL5-Scripts aufrufen lassen. Ich bin überzeugt, dass die hier bereitgestellten Beispiele als Basis für zukünftige Forschungen zum Schreiben von DLLs in gemanagtem Code dienen können. Dieser Beitrag bereitet auch Wege für die Nutzung bereits in C# implementierter Bibliotheken in MetaTrader.

Der Random Walk sieht realen Marktdaten sehr ähnlich, hat aber einige wichtige Besonderheiten. In diesem Beitrag betrachten wir die Besonderheiten des Random Walk, der mithilfe eines Münzwurfs simuliert wird. Für die Analyse der Eigenschaften der Daten wird der Trendindikator entwickelt.

Die Debatten über eine optimale Berechnung von Indikatoren sind endlos. Wo sollen wir die Indikatorwerte berechnen – im Indikator selbst oder doch die gesamte Logik in einen Expert Advisor, der auf sie zugreift, einbetten? Dieser Beitrag beschreibt eine der Möglichkeiten zum Verschieben des Quellcodes des benutzerdefinierten Indikators iCustom in den Code eines Expert Advisors oder Scripts mit der Optimierung der Berechnungen und der Modellierung des Werts prev_calculated.

Es ist heutzutage schwierig, einen Computer zu finden, auf dem kein Web-Browser installiert ist. Browser werden seit langer Zeit weiterentwickelt und ständig verbessert. In diesem Beitrag wird eine einfache und sichere Art der Erstellung von Diagrammen auf Basis von Informationen aus dem MetaTrader 5 Client Terminal besprochen, die im Browser angezeigt werden.

Der Player des Handels. Nur vier Wörter, keine Erklärung erforderlich. Man denkt an eine kleine Kiste mit Knöpfen. Drückt man einen Knopf, erfolgt die Wiedergabe. Bewegt man den Hebel, ändert sich die Wiedergabegeschwindigkeit. Die Realität sieht sehr ähnlich aus. In diesem Beitrag möchte ich mein Programm vorstellen, das die Handelshistorie fast wie in Echtzeit abspielt. Der Beitrag behandelt einige Nuancen der OOP bei der Arbeit mit Indikatoren und der Verwaltung von Diagrammen.

Im nachfolgenden Beitrag beschreibe ich einen Prozess für die Umsetzung des Indikators Moving Mini-Max auf Basis der Arbeit 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis' von Z.G. Silagadze. Die Idee hinter dem Indikator basiert auf einer Simulation von Quantentunnel-Phänomenen, die von G. Gamov in der Theorie des Alphazerfalls vorgeschlagen wurde.

Zusätzlich zur Erstellung von neuronalen Netzwerken ermöglicht das Softwarepaket von NeuroSolutions den Export dieser Netzwerke als DLLs. Dieser Beitrag beschreibt den Erstellprozess eines neuronalen Netzwerks, der Erzeugung einer DLL und der Verbindung dieser DLL mit einem Expert Advisor für den Handel in MetaTrader 5.

Man interessiert sich schon lange für Mehrwährungsanalysen und Mehrwährungshandel. Die Gelegenheit, ein vollwertiges Mehrwährungssystem umzusetzen, ergab sich erst mit der Veröffentlichung von MetaTrader 5 und der Programmiersprache MQL5. In diesem Beitrag erörtern wir eine Möglichkeit, alle eingehenden Ticks für mehrere Symbole zu analysieren und zu verarbeiten. Als Illustration betrachten wir einen Mehrwährungs-RSI-Indikator des USDx-Dollar-Index.

Als Erzeuger von Handelsstrategien vereinfacht der MQL5 Wizard das Testen von Handelsideen enorm. In diesem Beitrag wird besprochen, wie Ihre eigene Klasse zum Verwalten offener Positionen durch die Verschiebung des Stop-Loss-Niveaus in einen verlustfreien Bereich, wenn sich der Preis in Richtung der Position bewegt, geschrieben und mit dem MQL5 Wizard verbunden werden kann, um Ihren Gewinn beim Handel vor Drawdowns zu schützen. Es wird auch auf die Struktur und das Format der Beschreibung der erstellten Klasse für den MQL5 Wizard eingegangen.

Der Handelsstrategien-Generator des MQL5 Assistenten vereinfacht die Tests von Handelskonzepten ganz erheblich. Dieser Beitrag beschreibt die Entwicklung eines individuell angepassten Risiko- und Geldverwaltungsmoduls und seine Aktivierung im MQL5 Assistenten. Als Beispiel haben wir einen Geldverwaltung-Algorithmus betrachtet, in dem die Größe des Handelsvolumens durch die Ergebnisse des vorigen Abschlusses festgelegt wird. Die Struktur und das Format der Beschreibung der für diesen MQL5 Assistenten erzeugte Klasse werden hier ebenfalls besprochen.

Dieser Beitrag beschreibt eine Klasse eines dynamischen zweidimensionalen Arrays, die in ihrer ersten Dimension Daten verschiedener Typen enthält. Diese Daten in Form einer Tabelle abzulegen, ist zur Lösung von vielen Problemen bei der Anordnung, Speicherung und der Arbeit mit gebundenen Informationen unterschiedlicher Arten sehr bequem. Der Quellcode der Klasse, die Funktionalität mit Tabellen arbeiten zu können, implementiert, ist an diesen Beitrag angehängt.

Dieser Beitrag beschreibt, wie man seine eigene Klasse an Handelssignalen mit der Implementierung von Signalen am Schnittpunkt des Kurses und gleitenden Durchschnitts schreiben und sie in den Handelsstrategien-Generator des MQL5 Assistenten einschließen kann. Er erklärt auch die Struktur und das Format der Beschreibung der generierten Klassen für den MQL5 Assistenten.

Dieser Beitrag beschreibt die ökonometrischen Analysemethoden, die Autokorrelationsanalyse und insbesondere die Analyse von bedingten Varianzen. Worin liegt der Vorteil des hier beschriebenen Ansatzes? Die Arbeit mit nicht-linearen GARCH-Modellen erlaubt eine formelle Repräsentation der analysierten Serien vom mathematischen Gesichtspunkt aus, sowie die Erzeugung einer Prognose für eine festgelegte Anzahl an Schritten.

Ziel dieses Beitrags ist die Untersuchung der Möglichkeiten von Handelsautomatisierung und ihrer Analyse in Form von Indikatoren und des Expert Advisors, auf Basis einiger Vorschläge aus James Hyerczyks Buch "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems". Ohne jeden Anspruch auf Vollständigkeit untersuchen wir hier nur ein Modell - den ersten Teil der Gann-Theorie.

Der Einsatz des Objekt-orientierten Ansatzes in MQL5 erleichtert die Erzeugung von Multi-Currency/Multi-System und Multi-Timeframe Expert Advisors ganz erheblich. Stellen Sie sich nur vor, Ihr einziger EA handelt mit mehreren Dutzend Handelsstrategien auf allen verfügbaren Instrumenten und allen möglichen Zeitrahmen ! Und zusätzlich kann er im Tester problemlos getestet werden und hat zudem für alle, in dieser Zusammenstellung eingeschlossenen Strategien ein oder mehrere Arbeitssysteme zur Geldverwaltung.

Ich glaube ohne Übertreibung sagen zu können, dass Channels das beliebteste Tool zur Analyse von Märkten und für Handelsentscheidungen nach dem gleitenden Durchschnitt sind. Ohne zu tief in die Unmengen an Handelsstrategien einsteigen zu wollen, die Channels und ihre Komponenten verwenden, geht es in diesem Beitrag um die mathematischen Grundlagen und die praktische Implementierung eines Indikators, der auf dem Bildschirm des Client-Terminals einen Channel zeichnet, der durch drei Extrema festgelegt ist.

Seit Anbeginn der Menschheit ist Zeit von unschätzbarem Wert und wir tun alles, um sie nicht unnötig zu vergeuden. In diesem Sinne beschreibt Ihnen dieser Beitrag, wie Sie die Arbeit Ihres Expert Advisors beschleunigen können, wenn Ihr Computer über einen Mutli-Core Prozessor verfügt. Zudem verlangt die Implementierung der vorgeschlagenen Methode keine Kenntnisse anderer Programmiersprachen außer MQL5.

Nachdem ich den vorigen Beitrag über eine halb-automatischen Expert Advisor mit grafischer Benutzerschnittstelle verfasst hatte, hat sich herausgestellt, dass es durchaus wünschenswert ist, diese Schnittstelle noch mit einigen neuen Funktionalitäten für komplexere Indikatoren und Expert Advisors aufzupeppen. Nachdem ich mich mit den MQL5 Standard Library-Klassen vertraut gemacht hatte, habe ich neue Widgets implementiert. In diesem Beitrag geht es also um das Design und die Implementierung neuer MQL5 grafischer Benutzerschnittstellen-Widgets, die in Indikatoren und Expert Advisors verwendet werden können, und zwar: CChartObjectSpinner, CChartObjectProgressBar und CChartObjectEditTable.

Einige Händler führen all ihre Handel automatisch aus und einige arbeiten sowohl mit automatischen als auch manuellem Handeln auf Grundlage der Ergebnisse verschiedener Indikatoren. Da ich zur zweiten Gruppe gehöre, wollte ich ein interaktives Tool, mit dem ich Risiko- und Prämien-Levels direkt vom Chart aus dynamisch abschätzen kann. In diesem Beitrag wird erläutert, wie man einen interaktiven, halb-automatischen Expert Advisor mit vorab festgelegten Eigenkapitalrisiko und einem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) implementiert. Das Expert Advisor Risiko sowie die Parameter für relativer Risiko und die Postengrößen können während der EA-Laufzeit in seinem Bedienfeld verändert werden.

In diesem Artikel werden die von William Blau in seinem Buch „Momentum, Direction, and Divergence“ (Momentum, Richtung und Divergenz) vorgestellten Indikatoren. Blaus Ansatz ermöglicht die schnelle und exakte Annäherung an die Schwankungen der Kurskurve zur Bestimmung der Richtung der Kursentwicklung und der Wendepunkte sowie zur Beseitigung des Kursrauschens. Unterdessen sind wir auch in der Lage, die Marktzustände des Überkaufs/Überverkaufs sowie die auf eine Richtung und die Umkehrung der Kursbewegung hinweisenden Signale zu ermitteln.

Der Beitrag erläutert die Erstellung des Seil-Indikators nach dem Buch von Erik L. Nayman The Small Encyclopedia of Trader. Dieser Indikator zeigt die Trendrichtung anhand berechneter Werte der Bären und Bullen für einen angegebenen Zeitraum. Im Artikel sind die Prinzipien der Erstellung und Berechnung des Indikators mit Code-Beispielen dargelegt. Auf Basis des Indikators wird ein Expert Advisor erstellt und alle äußeren Parameter werden optimiert.

Der hier vorliegende Beitrag möchte seine Leser mit einer möglichen Variante der Verwendung der grafischen Objekte der Programmiersprache MQL5 vertraut machen. Es wird ein Indikator analysiert, der mithilfe grafischer Objekte ein Feld zur Steuerung eines einfachen Spektrumanalysators anlegt. Der Beitrag richtet sich an Leser mit Grundkenntnissen in MQL5.

In diesem Beitrag geht es sowohl um traditionelle als auch um neuartige Mittelwertbildungsalgorithmen verpackt in einfachste Klassen mit jeweils nur einer Datenart. Sie sind zur universellen Verwendung bei nahezu jeder Indikatorentwicklung gedacht. Ich hoffe, dass die vorgeschlagenen Klassen sich als gute Alternative zu den „unhandlichen“ Aufrufen benutzerdefinierter und technischer Indikatoren erweisen werden.

Die neue MetaTrader 5-Anwendungsinstanz für Ausgabegeräte (Terminal) und die Programmiersprache MQL5 eröffnen neue Möglichkeiten zur Wiedergabe visueller Informationen für Börsenhändler. In dem folgenden Beitrag stellen wir eine universelle und erweiterbare Sammlung (Bibliothek) von Klassen vor, die Ihnen die Organisation der Wiedergabe beliebiger Informationstexte zu einem Diagramm abnehmen. Dazu präsentieren wir das Beispiel eines Marktbeobachtungsindikators.

Dieser Artikel ist der praktischen Anwendung des Konzepts der Qualitativaussagenlogik zur Finanzmarktanalyse gewidmet. Wir legen das Beispiel eines Indikators dar, der Signale auf der Grundlage zweier auf dem Envelopes-Indikator fußender unscharfer Regeln erzeugt. Der entwickelte Indikator nutzt verschiedene Indikatorzwischenspeicher: 7 für die Berechnungen, 5 für die Diagrammausgabe und 2 für die Farben.

Möchten Sie eine Handelsstrategie ausprobieren, ohne Zeit mit Programmieren zu vergeuden? In dem Assistenten („Wizard“) von MQL5 können Sie einfach die Art der Handelssignale auswählen, Module zur Pflege der Positionen und für die Kapitalverwaltung hinzufügen, und fertig ist der Lack! Erstellen Sie eigene Modulumsetzungen oder bestellen Sie sie mithilfe des Dienstes „Freie Mitarbeit“, und kombinieren Sie Ihre neuen Module mit den bereits vorhandenen.

In diesem Artikel wird ein Beispiel für die Entwicklung eines MQL5-Programms zur Umsetzung des als Growing Neural Gas (GNG) bezeichneten adaptiven Clustering-Algorithmus vorgestellt. Dieser Beitrag richtet sich an Anwender, die die Dokumentation zu dieser Programmiersprache gelesen haben und über gewisse Erfahrungen und Grundkenntnisse im Bereich Neuroinformatik verfügen.

Die Programmiersprache MQL5 kann helfen, Probleme auf einer ganz neuen Ebene zu lösen. Selbst Aufgaben, für die es bereits eine Lösung gibt, können dank der objektorientierten Programmierung auf ein höheres Niveau gebracht werden. In diesem Beitrag geht es um ein besonders einfaches Beispiel für die Überprüfung des Auftretens eines neuen Balkens in einem Diagramm, das in ein leistungsfähiges und vielseitiges Hilfsmittel verwandelt wurde. Was ist das für ein Hilfsmittel? Das verrät dieser Artikel.