Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In diesem Artikel werden wir versuchen, den Markt mit einem soliden Modell für Zeitreihenprognosen namens DeepAR vorherzusagen. Ein Modell, das eine Kombination aus tiefen neuronalen Netzen und autoregressiven Eigenschaften darstellt, die in Modellen wie ARIMA und Vector Autoregressive (VAR) zu finden sind.

Untersuchen wir, ob Finanzmärkte wirklich zufällig sind, indem wir die Experimente zum Marktverhalten von Larry Williams mit MQL5 nachstellen. Dieser Artikel zeigt, wie einfache Preis-Aktions-Tests statistische Marktverzerrungen aufdecken können, indem ein nutzerdefinierter Expert Advisor verwendet wird.

In diesem Artikel erstellen wir einen Pivot-basierten Trendindikator in MQL5, der schnelle und langsame Pivot-Linien über nutzerdefinierte Zeiträume berechnet, Trendrichtungen anhand des Preises relativ zu diesen Linien erkennt und Trendstarts mit Pfeilen signalisiert, wobei die Linien optional über den aktuellen Balken hinaus verlängert werden können. Der Indikator unterstützt eine dynamische Visualisierung mit separaten Aufwärts-/Abwärtslinien in anpassbaren Farben, gepunkteten schnellen Linien, die bei Trendänderungen ihre Farbe ändern, und optionalen Farbverläufen zwischen den Linien, die ein Canvas-Objekt zur besseren Hervorhebung des Trendbereichs verwenden.