Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man die Implementierung einer gemeinsamen strukturellen Codebasis angehen kann. Ziel ist es, den Programmieraufwand zu verringern und das volle Potenzial der Programmiersprache selbst – in diesem Fall MQL5 – zu nutzen.

In diesem Artikel setzen wir die Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 fort, indem wir Kerzendaten aus einer externen Quelle abrufen. Wir konzentrieren uns auf die Aufteilung der Serverantwort, die Bereinigung der Daten und die Extraktion wesentlicher Elemente wie Eröffnungszeit und OHLC-Werte für mehrere Tageskerzen, um die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man strukturellen Code überladen kann. Ich weiß, dass es anfangs schwierig sein kann, das zu verstehen, vor allem, wenn man es zum ersten Mal sieht. Es ist sehr wichtig, dass Sie diese Konzepte erfassen und gut verstehen, bevor Sie versuchen, sich in komplexere und umfangreichere Themen zu vertiefen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von APIs und der Funktion WebRequest in MQL5 Preisdaten von externen Plattformen abrufen und extrahieren können. Sie lernen, wie URLs strukturiert sind, wie API-Antworten formatiert werden, wie man Serverdaten in lesbare Strings umwandelt und wie man bestimmte Werte aus JSON-Antworten identifiziert und extrahiert.

Der neue proprietäre Optimierungsalgorithmus NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) kombiniert die Prinzipien der Schwarmintelligenz mit neuronaler Steuerung. NOA2 kombiniert die Mechanik eines Neuroboidenschwarms mit einem adaptiven neuronalen System, das es den Agenten ermöglicht, ihr Verhalten selbst zu korrigieren, während sie nach dem Optimum suchen. Der Algorithmus wird derzeit aktiv weiterentwickelt und zeigt sein Potenzial für die Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie auf einfache Weise einen operativen Ansatz für das Einfärben von Kerzen erstellen und umsetzen können. Dieses Konzept wird von den Händlern sehr geschätzt. Bei der Umsetzung muss darauf geachtet werden, dass die Balken oder Kerzen ihr ursprüngliches Aussehen behalten und das Lesen von Kerze zu Kerze nicht behindern.

In diesem Artikel wird ein Ansatz zur Erstellung von Handelsstrategien für Gold mithilfe von maschinellem Lernen vorgestellt. Betrachtet man den vorgeschlagenen Ansatz zur Analyse und Prognose von Zeitreihen aus verschiedenen Blickwinkeln, so lassen sich seine Vor- und Nachteile im Vergleich zu anderen Methoden zur Erstellung von Handelssystemen, die ausschließlich auf der Analyse und Prognose von Finanzzeitreihen beruhen, feststellen.

Wir beginnen mit der Implementierung der Verbindung zwischen Excel und MetaTrader 5, aber zunächst müssen wir einige wichtige Punkte verstehen. Auf diese Weise müssen Sie sich nicht den Kopf darüber zerbrechen, warum etwas funktioniert oder nicht funktioniert. Und bevor Sie die Stirn runzeln bei der Aussicht auf die Integration von Python und Excel, lassen Sie uns sehen, wie wir (bis zu einem gewissen Grad) MetaTrader 5 durch Excel mit xlwings steuern können. Was wir hier zeigen, wird sich in erster Linie auf die Bildungsziele konzentrieren. Denken Sie aber nicht, dass wir nur das tun können, was hier behandelt wird.

In diesem Artikel wird untersucht, wie verschiedene grafische Darstellungsindikatoren wie DRAW_COLOR_LINE und DRAW_FILLING deklariert werden können. Außerdem werden wir natürlich lernen, wie man Charts mit mehreren Indikatoren auf einfache, praktische und schnelle Weise erstellt. Dies kann Ihre Sichtweise auf den MetaTrader 5 und den Markt als Ganzes wirklich verändern.

Was ist eine quantitative Trendanalyse auf dem Devisenmarkt? Wir sammeln Statistiken über Trends, deren Ausmaß und Verteilung über das Währungspaar EURUSD. Wie Sie mit Hilfe der quantitativen Trendanalyse einen profitablen Trading Expert Advisor erstellen können.

Viele Programmierer könnten annehmen, dass wir auf Excel verzichten und direkt zu Python übergehen sollten, indem wir einige Pakete verwenden, die es Python ermöglichen, eine Excel-Datei für die spätere Analyse der Ergebnisse zu erzeugen. Wie bereits im vorangegangenen Artikel erwähnt, ist diese Lösung zwar für viele Programmierer die einfachste, wird aber von einigen Nutzern nicht akzeptiert werden. Und in diesem speziellen Fall hat der Nutzer immer Recht. Als Programmierer müssen wir einen Weg finden, damit alles funktioniert.