Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Der Alligator-Indikator, der von Bill Williams entwickelt wurde, ist ein vielseitiger Indikator zur Trenderkennung, der klare Signale liefert und häufig mit anderen Indikatoren kombiniert wird. Die MQL5-Assistenten-Klassen und die Assemblierung ermöglichen es uns, eine Vielzahl von Signalen auf der Basis von Mustern zu testen, und so betrachten wir auch diesen Indikator.

Die gleitenden Durchschnitte und der Stochastik-Oszillator können verwendet werden, um trendfolgende Handelssignale zu generieren. Diese Signale werden jedoch erst nach dem Eintreten der Preisaktion beobachtet. Diese den technischen Indikatoren innewohnende Verzögerung können wir mit Hilfe von KI wirksam überwinden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen vollständig autonomen KI-gesteuerten Expert Advisor erstellen, der Ihre bestehenden Handelsstrategien verbessern kann. Selbst die älteste mögliche Handelsstrategie kann verbessert werden.

In diesem Artikel stellen wir eine modifizierte Version der schrittweisen Merkmalsauswahl vor, die in MQL5 implementiert ist. Dieser Ansatz basiert auf den Techniken, die in „Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C“ von Timothy Masters beschrieben sind.

In diesem Artikel erstellen wir ein praktisches Nachrichten-Dashboard-Panel mit dem MQL5-Wirtschaftskalender, um unsere Handelsstrategie zu verbessern. Wir beginnen mit der Gestaltung des Layouts und konzentrieren uns dabei auf Schlüsselelemente wie Ereignisnamen, Wichtigkeit und Zeitplanung, bevor wir mit der Einrichtung in MQL5 beginnen. Schließlich implementieren wir ein Filtersystem, das nur die relevantesten Nachrichten anzeigt und den Händlern einen schnellen Zugang zu wichtigen wirtschaftlichen Ereignissen ermöglicht.

Der Ichimuko Kinko Hyo ist ein bekannter japanischer Indikator, der als Trenderkennungssystem dient. Wir untersuchen dies, wie schon in früheren ähnlichen Artikeln, Muster für Muster und bewerten auch die Strategien und Testberichte mit Hilfe der MQL5-Assistentenbibliothek Klassen und Assembly.

Im MQL5-Forum gibt es viele Beiträge, in denen um Hilfe bei der Berechnung der Steigung von Preisänderungen gebeten wird. In diesem Artikel wird eine Möglichkeit zur Berechnung des Winkels aufgezeigt, der sich aus den Kursveränderungen eines beliebigen Marktes ergibt, mit dem Sie handeln möchten. Außerdem werden wir die Frage beantworten, ob die Entwicklung dieser neuen Funktion den zusätzlichen Aufwand und die investierte Zeit wert ist. Wir werden untersuchen, ob die Steigung des Kurses die Genauigkeit unseres KI-Modells bei der Vorhersage des USDZAR-Paares auf dem M1 verbessern kann.

In diesem Artikel setzen wir die Entwicklung der Bibliothek Connexus fort. In diesem Kapitel erstellen wir die Klasse CHttpClient, die für das Senden einer Anfrage und den Empfang eines Auftrags verantwortlich ist. Wir behandeln auch das Konzept von „Mocks“, wodurch die Bibliothek von der WebRequest-Funktion entkoppelt wird, was den Nutzern mehr Flexibilität bietet.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines quanteninspirierten Handelssystems, das von einem Python-Prototyp zu einer MQL5-Implementierung für den realen Handel übergeht. Das System nutzt die Prinzipien der Quanteninformatik wie Überlagerung und Verschränkung, um Marktzustände zu analysieren, obwohl es auf klassischen Computern mit Quantensimulatoren läuft. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein Drei-Qubit-System zur gleichzeitigen Analyse von acht Marktzuständen, 24-Stunden-Rückblicke und sieben technische Indikatoren für die Marktanalyse. Auch wenn die Genauigkeitsraten bescheiden erscheinen mögen, bieten sie in Verbindung mit geeigneten Risikomanagementstrategien einen erheblichen Vorteil.