Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Wir stellen die MQL5 Algo Forge vor – ein spezielles Portal für Entwickler des algorithmischem Handels. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von Git mit einer intuitiven Oberfläche für die Verwaltung und Organisation von Projekten innerhalb des MQL5-Ökosystems. Hier können Sie interessanten Autoren folgen, Teams bilden und an algorithmischen Handelsprojekten mitarbeiten.

Der ADX-Oszillator und der CCI-Oszillator sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir machen dort weiter, wo wir im letzten Artikel aufgehört haben, indem wir untersuchen, wie das Training in der Praxis und die Aktualisierung unseres entwickelten Modells dank des Verstärkungslernens erfolgen kann. Wir verwenden einen Algorithmus, den wir in dieser Serie noch behandeln werden, die sogenannte Trusted Region Policy Optimization (Optimierung vertrauenswürdiger Regionen). Und wie immer erlaubt uns die Zusammenstellung von Expert Advisors durch den MQL5-Assistenten, unser(e) Modell(e) zum Testen viel schneller und auch so einzurichten, dass es mit verschiedenen Signaltypen verteilt und getestet werden kann.

Heute konzentrieren wir uns auf die Verbesserung der Messaging-Schnittstelle des Kommunikationspanels, um sie an die Standards moderner, leistungsstarker Kommunikationsanwendungen anzupassen. Diese Verbesserung wird durch eine Aktualisierung der Klasse CommunicationsDialog erreicht. Begleiten Sie uns in diesem Artikel und in der Diskussion, wenn wir die wichtigsten Erkenntnisse erkunden und die nächsten Schritte bei der Weiterentwicklung der Schnittstellenprogrammierung mit MQL5 skizzieren.

In diesem Artikel stellen wir die Entwicklung eines interaktiven Handelsassistenten in MQL5 vor, der die Platzierung schwebender Aufträge im Devisenhandel vereinfachen soll. Wir skizzieren das konzeptionelle Design und konzentrieren uns dabei auf eine nutzerfreundliche GUI für die visuelle Einstellung von Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auf dem Chart. Darüber hinaus wird die MQL5-Implementierung und der Backtest-Prozess detailliert beschrieben, um die Zuverlässigkeit des Tools zu gewährleisten und die Voraussetzungen für die fortgeschrittenen Funktionen in den vorhergehenden Teilen zu schaffen.

In diesem Artikel wird erklärt, wie man mit einer der schwierigsten Programmiersituationen umgeht, die einem begegnen kann: die Verwendung verschiedener Typen in derselben Funktion oder Prozedur-Template. Obwohl wir uns die meiste Zeit nur auf Funktionen konzentriert haben, ist alles, was hier behandelt wurde, nützlich und kann auf Prozeduren angewendet werden.

Der Artikel stellt die Umwandlung des bekannten und beliebten ADAM-Gradientenoptimierungsverfahrens in einen Populationsalgorithmus und dessen Modifikation durch die Einführung hybrider Individuen vor. Der neue Ansatz ermöglicht die Schaffung von Agenten, die Elemente erfolgreicher Entscheidungen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen kombinieren. Die wichtigste Innovation ist die Bildung hybrider Populationen, die adaptiv Informationen aus den vielversprechendsten Lösungen sammeln und so die Effizienz der Suche in komplexen mehrdimensionalen Räumen erhöhen.

Die Oszillatoren ADX und CCI sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir sehen uns an, wie dies durch die Verwendung aller 3 Haupttrainingsarten des maschinellen Lernens systematisiert werden kann. Die Wizard Assembled Expert Advisors ermöglichen es uns, die von diesen beiden Indikatoren dargestellten Muster zu bewerten, und wir beginnen damit, zu untersuchen, wie Supervised-Learning auf diese Muster angewendet werden kann.

Es gibt eine mächtige und allgegenwärtige Kraft, die die kollektiven Bemühungen unserer Gemeinschaft, verlässliche Handelsstrategien zu entwickeln, die KI in irgendeiner Form einsetzen, leise untergräbt. In diesem Artikel wird festgestellt, dass ein Teil der Probleme, mit denen wir konfrontiert sind, auf das blinde Festhalten an „Best Practices“ zurückzuführen ist. Indem wir dem Leser einfache marktbasierte Beweise aus der realen Welt vorlegen, werden wir ihm erklären, warum wir von einem solchen Verhalten absehen und stattdessen bereichsgebundene „Best Practices“ anwenden müssen, wenn unsere Gemeinschaft eine Chance haben soll, das latente Potenzial der KI zu nutzen.

Verbessern Sie Ihren MQL5-Code durch Optimierung der Logik, Verfeinerung der Berechnungen und Verkürzung der Ausführungszeit, um die Genauigkeit von Backtests zu verbessern. Feinabstimmung von Parametern, Optimierung von Schleifen und Beseitigung von Ineffizienzen für bessere Leistung.

In diesem Artikel beginnen wir mit der Betrachtung eines der Konzepte, das viele Anfänger vermeiden. Das hängt damit zusammen, dass Templates kein einfaches Thema sind, da viele das Grundprinzip, das den Templates zugrunde liegt, nicht verstehen: die Überladung von Funktionen und Prozeduren.

Vielleicht wird dieser Artikel für Programmieranfänger am verwirrendsten sein. In der Tat werde ich hier zeigen, dass nicht immer alle Funktionen und Prozeduren im selben Code eindeutige Namen haben. Ja, wir können problemlos Funktionen und Prozeduren mit demselben Namen verwenden - und das nennt man Überladen.

Ein MQL5-Framework, das den Algorithmus der Ausführung auf institutionellem Niveau (TWAP, VWAP, Iceberg) über einen einheitlichen Ausführungsmanager und einen Performance-Analysator für eine reibungslosere, präzisere Auftragsaufteilung und -analyse für Einzelhändler bereitstellt.

Dieser Artikel ist eine kurze Einführung in das Konzept der Fließkommazahlen. Da dieser Text sehr komplex ist, lesen Sie ihn bitte aufmerksam und sorgfältig. Erwarten Sie nicht, dass Sie das Fließkommasystem schnell beherrschen. Das wird erst mit der Zeit klar, wenn man Erfahrung damit hat. Aber dieser Artikel wird Ihnen helfen zu verstehen, warum Ihre Anwendung manchmal andere Ergebnisse liefert, als Sie erwarten.