Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Die besten Praktiken, die festlegen, wie ein Indikator sicher zu verwenden ist, sind nicht immer leicht zu befolgen. Bei ruhigen Marktbedingungen kann der Indikator überraschenderweise Werte anzeigen, die nicht als Handelssignal gelten, was dazu führt, dass algorithmischen Händlern Chancen entgehen. In diesem Artikel wird eine mögliche Lösung für dieses Problem vorgeschlagen, da wir erörtern, wie Handelsanwendungen entwickelt werden können, die ihre Handelsregeln an die verfügbaren Marktdaten anpassen.

In diesem Artikel erstellen wir ein synthetisches Symbol mit Hilfe eines Generative Adversarial Network (GAN), das realistische Finanzdaten generiert, die das Verhalten tatsächlicher Marktinstrumente, wie z. B. EURUSD, nachahmen. Das GAN-Modell lernt Muster und Volatilität aus historischen Marktdaten und erstellt synthetische Preisdaten mit ähnlichen Merkmalen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein mehrstufiges Zone Recovery System in MQL5, das den RSI zur Erzeugung von Handelssignalen nutzt. Jede Signalinstanz wird dynamisch zu einer Array-Struktur hinzugefügt, sodass das System mehrere Signale gleichzeitig innerhalb der Zonenwiederherstellungslogik verwalten kann. Mit diesem Ansatz zeigen wir, wie man komplexe Handelsverwaltungsszenarien effektiv handhabt und gleichzeitig einen skalierbaren und robusten Codeentwurf beibehält.

In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung von Ensemblemodellen fort, indem wir das Konzept der Gates erörtern, insbesondere wie sie bei der Kombination von Modellergebnissen nützlich sein können, um entweder die Vorhersagegenauigkeit oder die Modellgeneralisierung zu verbessern.

Entdecken Sie, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 entwickelt, der mehrere Indikatoren wie RSI, MA und Stochastik-Oszillator verwendet, um versteckte steigende und fallende Divergenzen zu erkennen. Lernen Sie, ein effektives Risikomanagement zu implementieren und den Handel zu automatisieren - mit detaillierten Beispielen und vollständig kommentiertem Quellcode für Ausbildungszwecke!

Der erfolgreiche Einsatz des algorithmischen Handels erfordert kontinuierliches, interdisziplinäres Lernen. Die unendlichen Möglichkeiten können jedoch jahrelange Bemühungen verschlingen, ohne greifbare Ergebnisse zu liefern. Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir einen Rahmen vor, der die Komplexität schrittweise einführt und es den Händlern ermöglicht, ihre Strategien iterativ zu verfeinern, anstatt sich für unbestimmte Zeit auf ungewisse Ergebnisse festzulegen.

Ein innovativer Ansatz zur Erfassung von Indikatorinformationen in MQL5 ermöglicht eine flexiblere und rationalisierte Datenanalyse, indem Entwickler nutzerdefinierte Eingaben an Indikatoren für sofortige Berechnungen weitergeben können. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für den algorithmischen Handel, da er eine bessere Kontrolle über die von den Indikatoren verarbeiteten Informationen ermöglicht und über die traditionellen Beschränkungen hinausgeht.

Die Entwicklung DLL-freier Integrationen von Kryptowährungsbörsen war lange Zeit eine Herausforderung, aber diese Lösung bietet ein komplettes Framework für die direkte Marktanbindung.

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen die grundlegenden Dateioperationen und wie Sie einen flexiblen Handler zur Anpassung konfigurieren. Wir werden die Klasse CLogifyHandlerFile aktualisieren, um Protokolle direkt in die Datei zu schreiben. Wir werden einen Leistungstest durchführen, indem wir eine Strategie für EURUSD eine Woche lang simulieren und bei jedem Tick Protokolle erstellen, mit einer Gesamtzeit von 5 Minuten und 11 Sekunden. Das Ergebnis wird in einem zukünftigen Artikel verglichen, in dem wir ein Caching-System zur Verbesserung der Leistung implementieren werden.

In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.