Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

MQL5 verfügt über keine eingebaute asymmetrische Kryptografie, was den sicheren Datenaustausch über unsichere Kanäle wie HTTP erschwert. Dieser Artikel stellt eine reine MQL5-Implementierung von RSA mit PKCS#1 v1.5 Padding vor, die eine sichere Übertragung von AES-Sitzungsschlüsseln und kleinen Datenblöcken ohne externe Bibliotheken ermöglicht. Dieser Ansatz bietet eine HTTPS-ähnliche Sicherheit über Standard-HTTP und füllt darüber hinaus eine wichtige Lücke in der sicheren Kommunikation für MQL5-Anwendungen.

Selbstüberwachtes Lernen ist ein leistungsstarkes Paradigma des statistischen Lernens, das nach Überwachungssignalen sucht, die aus den Beobachtungen selbst generiert werden. Mit diesem Ansatz werden schwierige Probleme des unüberwachten Lernens in vertrautere überwachte Probleme umgewandelt. Diese Technologie hat Anwendungen für unser Ziel als Gemeinschaft von algorithmischen Händlern übersehen. Unsere Diskussion zielt daher darauf ab, dem Leser eine leicht verständliche Brücke in das offene Forschungsgebiet des selbstüberwachten Lernens zu schlagen und bietet praktische Anwendungen, die robuste und zuverlässige statistische Modelle der Finanzmärkte ohne Überanpassung an kleine Datensätze liefern.

In diesem Artikel erstellen wir ein System zur Erkennung der inversen Fair-Value-Gaps (IFVG) in MQL5, das Auf-/Abwärts-FVGs auf den letzten Balken mit einer Filterung der Mindestlückengröße identifiziert, ihre Zustände als normal/gemildert/invertiert auf der Grundlage von Preisinteraktionen verfolgt (Abschwächung bei Durchbrüchen auf der Gegenseite, Rücksetzer bei Wiedereintritt, Inversion des Schlusskurses auf der Gegenseite von innen) und Überschneidungen ignoriert, während es die verfolgten FVGs begrenzt.

In diesem Artikel wird die klassische Strategie des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten wieder aufgegriffen und untersucht, warum sie in bewegten, schnelllebigen Märkten oft scheitert. Es werden fünf alternative Filtermethoden vorgestellt, die die Signalqualität verbessern und schwache oder unrentable Handelsgeschäfte entfernen sollen. Die Diskussion zeigt, wie statistische Modelle lernen und Fehler korrigieren können, die der menschlichen Intuition und traditionellen Regeln entgehen. Die Leser erhalten ein besseres Verständnis dafür, wie man eine veraltete Strategie modernisieren kann und welche Fallstricke es gibt, wenn man sich bei der Finanzmodellierung ausschließlich auf Kennzahlen wie den RMSE verlässt.

In dieser Sitzung werden wir einen ausgeklügelten Multi-Signal-Expert Advisor unter Verwendung der MQL5-Standardbibliothek erstellen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, integrierte Signale nahtlos mit unserer eigenen Logik zu kombinieren und so einen leistungsstarken und flexiblen Handelsalgorithmus zu entwickeln. Klicken Sie hier, um mehr zu erfahren.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Erkennungssystem für Change of Character (CHoCH) in MQL5, das hohe und tiefe Umkehrpunkte über eine nutzerdefinierte Balkenanzahl identifiziert, sie als HH/LH für Hochs oder LL/HL für Tiefs kennzeichnet, um die Trendrichtung zu bestimmen, und Handelsgeschäfte bei Durchbrüchen dieser Umkehrpunkte auslöst, was eine potenzielle Umkehr anzeigt, und die Durchbrüche handelt, wenn sich die Struktur ändert.

In diesem Artikel wird die Verwendung des Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleichs für die frühzeitige Diagnose von Ungleichgewichten und das Rebalancing des Portfolios in einer statistischen Arbitragestrategie der Rückkehr zum Mittelwert (Mean-Reversion) auf der Grundlage kointegrierter Aktien vorgeschlagen. Sie stellt diese Technik der traditionellen In-Sample/Out-of-Sample-ADF-Validierung gegenüber und zeigt, dass Eigenvektorverschiebungen die Notwendigkeit einer Neugewichtung signalisieren können, selbst wenn die IS/OOS-ADF immer noch eine stationäre Streuung anzeigt. Obwohl die Methode hauptsächlich für die Überwachung des Live-Handels gedacht ist, kommt der Artikel zu dem Schluss, dass der Eigenvektorvergleich auch in das Scoring-System integriert werden könnte – obwohl sein tatsächlicher Beitrag zur Leistung noch getestet werden muss.

In diesem Artikel wird die Pattern Density Heatmap vorgestellt, ein Zuordnungsinstrument des Preis-Aktions-Mappings, das wiederholte Erkennungen von Kerzenmustern in statistisch signifikante Unterstützungs- und Widerstandszonen umwandelt. Anstatt jedes Signal isoliert zu behandeln, fasst der EA die Erkennungen in festen Preisbereichen (bins) zusammen, bewertet ihre Dichte mit einer optionalen Aktualitätsgewichtung und bestätigt die Werte anhand von Daten mit höherem Zeitrahmen. Die sich daraus ergebende Heatmap zeigt, wo der Markt in der Vergangenheit reagiert hat – Werte, die proaktiv für das Handels-Timing, das Risikomanagement und das Vertrauen in die Strategie für jeden Handelsstil genutzt werden können.

In diesem Artikel implementieren wir ein adaptives lineares Regressionskanalsystem in MQL5, das automatisch die Regressionslinie und den Standardabweichungskanal über einen nutzerdefinierten Zeitraum berechnet, nur aktiviert wird, wenn die Steigung einen Mindestschwellenwert überschreitet, um einen klaren Trend zu bestätigen, und den Kanal dynamisch neu erstellt oder erweitert, wenn der Preis um einen konfigurierbaren Prozentsatz der Kanalbreite ausbricht.

Im Gegensatz zu MQL5 bietet die Programmiersprache Python Kontrolle und Flexibilität, wenn es um den Umgang mit und die Manipulation von Zeit geht. In diesem Artikel werden wir ähnliche Module zur besseren Handhabung von Datum und Uhrzeit in MQL5 wie in Python implementieren.

Analytical Volume Profile Trading (AVPT) untersucht, wie die Liquiditätsarchitektur und das Marktgedächtnis das Preisverhalten beeinflussen, und ermöglicht so einen tieferen Einblick in die institutionelle Positionierung und die volumengesteuerte Struktur. Durch die Zuordnung von POC, HVNs, LVNs und Value Areas können Händler Annahme-, Ablehnungs- und Ungleichgewichtszonen präzise identifizieren.

Lernen Sie, wie man eine komplette Kagi-Chart-Engine in MQL5 aufbaut – Preisumkehrungen konstruieren, dynamische Liniensegmente erzeugen und Kagi-Strukturen in Echtzeit aktualisieren. In diesem ersten Teil lernen Sie, wie Sie Kagi-Charts direkt auf dem MetaTrader 5 rendern können, sodass Händler einen klaren Überblick über Trendverschiebungen und Marktstärke erhalten. Gleichzeitig bereiten Sie sich auf die automatisierte Kagi-basierte Handelslogik in Teil 2 vor.