Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In diesem Artikel geht es um die Arbeit mit dem Operator IF und seinem Pendant ELSE. Diese Anweisung ist die wichtigste und aussagekräftigste, die es in jeder Programmiersprache gibt. Trotz ihrer einfachen Handhabung kann sie jedoch manchmal verwirrend sein, wenn man keine Erfahrung mit ihrer Verwendung und den damit verbundenen Konzepten hat. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir uns mit Änderungen befassen, die einen effizienteren und sichereren Betrieb des Replay-/Simulationssystems ermöglichen. Ich möchte auch nicht die Aufmerksamkeit derjenigen vernachlässigen, die das Beste durch die Verwendung von Klassen machen wollen. Darüber hinaus werden wir ein spezielles Problem in MQL5 betrachten, das die Codeleistung bei der Arbeit mit Klassen verringert, und erklären, wie man es lösen kann.

Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung mehrerer Ensemble-Klassifikatoren in MQL5 vor und erörtern ihre Wirksamkeit in verschiedenen Situationen.

Wenn sich das Jahr dem Ende zuneigt, denken langfristige Händler oft über die Geschichte des Marktes nach, um sein Verhalten und seine Trends zu analysieren und potenzielle zukünftige Bewegungen zu prognostizieren. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) zur langfristigen Überwachung des Einstiegs mit MQL5. Ziel ist es, das Problem verpasster langfristiger Handelsmöglichkeiten zu lösen, das durch manuellen Handel und das Fehlen automatischer Überwachungssysteme verursacht wird. Wir werden eines der am häufigsten gehandelten Paare als Beispiel verwenden, um eine Strategie zu entwickeln und unsere Lösung effektiv zu gestalten.

Während einige Konzepte auf den ersten Blick einfach erscheinen, kann ihre Umsetzung in der Praxis eine ziemliche Herausforderung darstellen. Im folgenden Artikel nehmen wir Sie mit auf eine Reise durch unseren innovativen Ansatz zur Automatisierung eines Expert Advisor (EA), der den Markt mithilfe einer Mean-Reversion-Strategie fachkundig analysiert. Seien Sie dabei, wenn wir die Feinheiten dieses spannenden Automatisierungsprozesses entschlüsseln.

Der Accelerator Oszillator ist ein weiterer Indikator von Bill Williams, der die Beschleunigung der Preisdynamik und nicht nur ihr Tempo verfolgt. Ähnlich wie der Awesome Oszillator, den wir in einem kürzlich erschienenen Artikel besprochen haben, versucht er, die Verzögerungseffekte zu vermeiden, indem er sich mehr auf die Beschleunigung als auf die Geschwindigkeit konzentriert. Wir untersuchen wie immer, welche Muster wir daraus ableiten können und welche Bedeutung sie für den Handel mit einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor haben könnten.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Protokollformatierer in der Bibliothek erstellen und anwenden können. Wir werden alles sehen, von der grundlegenden Struktur eines Formatierers bis hin zu praktischen Implementierungsbeispielen. Am Ende des Kurses werden Sie über die notwendigen Kenntnisse verfügen, um Protokolle in der Bibliothek zu formatieren und zu verstehen, wie alles hinter den Kulissen funktioniert.

Wussten Sie, dass die Strategien des Goldenen Kreuzes und des Todeskreuzes, die auf dem Überkreuzen gleitender Durchschnitte basieren, zu den zuverlässigsten Indikatoren für die Erkennung langfristiger Markttrends gehören? Ein Goldenes Kreuz signalisiert einen Aufwärtstrend, wenn der kürzerer gleitender Durchschnitt über den längeren Durchschnitt kreuzt, während ein Todeskreuz einen Abwärtstrend anzeigt, wenn der kürzere Durchschnitt den längeren nach nuten kreuzt. Trotz ihrer Einfachheit und Wirksamkeit führt die manuelle Anwendung dieser Strategien häufig zu verpassten Gelegenheiten oder verzögerten Abschlüssen.

In diesem Artikel erstellen wir ein Zone Recovery RSI EA System in MQL5, das RSI-Signale verwendet, um Handelsgeschäfte auszulösen und eine Recovery-Strategie, um auf Verluste zu reagieren. Wir implementieren die Klasse „ZoneRecovery“ zur Automatisierung von Handelseinträgen, Erholungslogik und Positionsmanagement. Der Artikel schließt mit Erkenntnissen zu den Backtests, um die Leistung zu optimieren und die Effektivität des EA zu erhöhen.

Der gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern in unserer Gemeinschaft weithin bekannt, und doch hat sich der Kern der Strategie seit ihrer Einführung nur wenig verändert. In dieser Diskussion werden wir Ihnen eine leichte Anpassung der ursprünglichen Strategie vorstellen, die darauf abzielt, den in der Handelsstrategie vorhandenen Verzögerung zu minimieren. Alle Fans der ursprünglichen Strategie könnten in Erwägung ziehen, die Strategie entsprechend den Erkenntnissen, die wir heute diskutieren werden, zu überarbeiten. Durch die Verwendung von 2 gleitenden Durchschnitten mit der gleichen Periodenlänge wird die Verzögerung in der Handelsstrategie erheblich reduziert, ohne dass die Grundprinzipien der Strategie verletzt werden.

Erfahren Sie, wie Sie exportierbare EX5-Funktionen erstellen können, um historische Positionsdaten effizient abzufragen und zu speichern. In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek History Management EX5 erweitern, indem wir Module entwickeln, die wichtige Eigenschaften der zuletzt geschlossenen Position abrufen. Dazu gehören Nettogewinn, Handelsdauer, Pip-basierter Stop-Loss, Take-Profit, Gewinnwerte und verschiedene andere wichtige Details.

In diesem Artikel wird gezeigt, wie MetaTrader 5 und ein Discord-Server integriert werden können, um Handelsbenachrichtigungen in Echtzeit von jedem Ort aus zu erhalten. Wir werden sehen, wie man die Plattform und Discord konfiguriert, um die Übermittlung von Benachrichtigungen an Discord zu ermöglichen. Wir werden auch Sicherheitsfragen behandeln, die im Zusammenhang mit der Verwendung von WebRequests und Webhooks für solche Alarmierungslösungen auftreten.

Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning Algorithmus, der 3 neuronale Netze verwendet. Ein Netzwerk für den Actor und 2 Critic-Netze. Diese maschinellen Lernmodelle werden in einer Master-Slave-Partnerschaft gepaart, in der die Kritiker modelliert werden, um die Prognosegenauigkeit des Akteursnetzwerks zu verbessern. Während wir in dieser Serie auch ONNX vorstellen, untersuchen wir, wie diese Ideen als nutzerdefiniertes Signal eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden können.