Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Im Beitrag geht es um die Übertragung eines Indikatorcodes in den EA-Code und dem Schreiben der Experten, in denen keinen Aufruf zu benutzerdefinierten Indikatoren gibt. Und der gesamte Programmcode für die Berechnung der nötigen Indikatorwerte wird innerhalb des Expertes sein. Dieser Artikel stellt eine allgemeine Darstellung der Struktur des Indikators, die Emulation der Indikatorpuffer im EA und die Ersetzung der Funktion IndicatorCounted(). Der Artikel baut auf einen Leser, der die Programierungserfahrung mit dem MQL4 hat.

Die Arbeit auf den Finanzmärkten besteht vor allem aus Handelsoperationen. Wir haben alle von der Kindheit eine intuitive Vorstellung vor den Operationen, bei denen es um Kaufen und Verkaufen geht. Aber das Trading im Forex hat seine eigene Besonderheit. In diesem Artikel werden wir die notwendigen Begriffe betrachten, die einige Fachausdrücke erklären. Wir werden auch die MQL4-Funktionen berücksichtigen, die mit diesen Begriffen entsprechen.

In diesem Artikel betrachtet der Autor einige Methoden zur Erhöhung der Informativität für visuelles Trading. Der Autor analysiert die Realisierung der dreifarbigen Indikatoren, bei deren Aufbau die Daten aus anderen Zeitrahmen verwendet werden, und geht weiter auf die Bibliothek der Indikatoren ein, die bereits im Artikel "Effektive Mittelwertbildungsalgorithmen mit minimalen Lags und ihre Verwendung in Indikatoren" erwähnt wurde.

Der Autor beschreibt im Artikel die Entwicklungen der benutzerdefinierten Funktionen, um die Glättung besser als eine normale Mittelungsglättung durchzuführen: JJMASeries(), JurXSeries(), JLiteSeries(), ParMASeries(), LRMASeries(), T3Series(). Dieser Artikel ist der Anwendung dieser Funktionen in Indikatoren gewidmet. Im Artikel informiert der Autor auch über die Indikator-Bibliothek, die basierend auf den oben genannten Funktionen erstellt wurde.

Die meisten Händler verwenden spezielle Programme, um ihre PCs zu schützen. Leider schützen diese Programme den Computer nicht nur vor dem Eindringen der Viren und Trojaner, sondern auch verbrauchen viele Ressourcen. Dies betrifft vor allem den Netztrafik, der durch verschiedene intelligente Antiviren-Programme und Firewalls völlig kontrolliert wird. Den Anstoß zum Schreiben des Artikels haben die Beschweren der Händler über die Verlangsamung des MetaTrader 4 Kundenterminals beim Arbeiten mit Outpost Firewall gegeben. Wir haben uns entschieden, die Programme Kaspersky Antivirus 6.0 und Outpost Firewall Pro 4.0 selbst zu testen.

Irren ist menschlich. Jeder irrt, häufiger oder seltener, aus Unwissenheit oder aus Versehen. Sie fragen - wir antworten: Zeit im Terminal, Testergebnisse, Print im Journal, Symbole, Historie für den Tester, Übertragung der Historie, Hebel, Trafik, Popup-Fenster, Skalierung, falsches Konto, Invalid account, leere Nachrichten, Price changed, Not Enough Money, Market Is Closed.

2004 erschien die Beschreibung der Methode zum ersten Mal [1]. Die Methode zeichnet sich dadurch aus, dass sie die Daten des RSI-Indikators aus einer ungewöhnlichen Perspektive betrachtet: es wird vorgeschlagen, den Flächeninhalt abzuschätzen, den der Oszillator über/unter der Linie 50 seit dem letzten Moment zeichnet, wo diese durchgekreuzt wurde. Seit 2004 haben sich die Märkte stark verändert, die MQL5-Sprache wurde entwickelt, und dies bedeutet, es ist höchste Zeit, die Strategie in der MQL5-Sprache auf dem aktuellen Markt zu überprüfen.

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.