In diesem Artikel demonstrieren wir eine einfache Möglichkeit, MetaTrader 5 auf gängigen Linux-Versionen zu installieren – Ubuntu und Debian. Diese Systeme werden häufig auf Serverhardware sowie auf den Personalcomputern von Händlern verwendet.
Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht
Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.
Connexus-Helfer (Teil 5): HTTP-Methoden und Status Codes
In diesem Artikel werden wir HTTP-Methoden und Status-Codes erklären, zwei sehr wichtige Elemente der Kommunikation zwischen Client und Server im Internet. Wenn Sie wissen, was die einzelnen Methoden bewirken, können Sie Ihre Anfragen präziser formulieren und dem Server mitteilen, welche Aktion Sie durchführen möchten, um die Effizienz zu steigern.
| Wachstum: | 65.60 | % |
| Equity: | 25,131.77 | USD |
| Kontostand: | 28,503.93 | USD |
| Wachstum: | 56.29 | % |
| Equity: | 18,282.56 | USD |
| Kontostand: | 18,797.42 | USD |
Der Artikel ist dem metaheuristischen Algorithmus der Optimierung des Atmosphärenwolkenmodells (ACMO) gewidmet, der das Verhalten von Wolken simuliert, um Optimierungsprobleme zu lösen. Der Algorithmus nutzt die Prinzipien der Wolkenerzeugung, -bewegung und -ausbreitung und passt sich den „Wetterbedingungen“ im Lösungsraum an. Der Artikel zeigt, wie die meteorologische Simulation des Algorithmus optimale Lösungen in einem komplexen Möglichkeitsraum findet, und beschreibt detailliert die Phasen des ACMO-Betriebs, einschließlich der Vorbereitung des „Himmels“, der Wolkenentstehung, der Wolkenbewegung und der Regenkonzentration.
In diesem Artikel werden wir endlich die Probleme mit der Simulation von Ticks auf einem einminütigen Balken lösen, sodass sie mit echten Ticks koexistieren können. Dies wird uns helfen, Probleme in der Zukunft zu vermeiden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Wir untersuchen weiterhin Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus einer Punktwolke. In diesem Artikel werden wir uns mit den Mechanismen zur Steigerung der Effizienz der PointNet-Methode vertraut machen.
In diesem Artikel wird das Potenzial des Value-at-Risk (VaR)-Modells für die Optimierung von Portfolios in mehreren Währungen untersucht. Mit Hilfe von Python und der Funktionalität von MetaTrader 5 demonstrieren wir, wie man eine VaR-Analyse für eine effiziente Kapitalallokation und Positionsverwaltung implementiert. Von den theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung behandelt der Artikel alle Aspekte der Anwendung eines der robustesten Risikoberechnungssysteme - VaR - im algorithmischen Handel.
Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.
In diesem Artikel beschreibe ich, wie man ein einfaches Panel erstellt, um die Einstellungen des Indikators direkt im Chart zu ändern, und welche Änderungen am Indikator vorgenommen werden müssen, um das Panel zu verbinden. Dieser Artikel richtet sich an MQL5-Anfänger.
| Wachstum: | 145.97 | % |
| Equity: | 23,116.18 | EUR |
| Kontostand: | 35,711.24 | EUR |
Im heutigen Artikel werden wir eine Kompilierungsdirektive besprechen, die in verschiedenen Codes, die in MQL5 zu finden sind, häufig verwendet wird. Obwohl diese Direktive hier nur oberflächlich erklärt wird, ist es wichtig, dass Sie sich mit ihrer Verwendung vertraut machen, da sie bald unverzichtbar sein wird, wenn Sie sich auf höheren Ebenen der Programmierung bewegen. 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.
Die direkte Analyse von Punktwolken vermeidet unnötiges Datenwachstum und verbessert die Leistung von Modellen bei Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben. Solche Ansätze zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit gegenüber Störungen in den Originaldaten.
Derzeit verwendet unser EA die Datenbank, um Initialisierungs-Strings für einzelne Instanzen von Handelsstrategien zu erhalten. Die Datenbank ist jedoch recht groß und enthält viele Informationen, die für den eigentlichen EA-Betrieb nicht benötigt werden. Versuchen wir, die Funktionalität des EA ohne eine obligatorische Verbindung zur Datenbank zu gewährleisten.
In diesem Artikel demonstrieren wir eine einfache Möglichkeit, MetaTrader 5 auf gängigen Linux-Versionen zu installieren – Ubuntu und Debian. Diese Systeme werden häufig auf Serverhardware sowie auf den Personalcomputern von Händlern verwendet.
Connexus-Helfer (Teil 5): HTTP-Methoden und Status Codes
In diesem Artikel werden wir HTTP-Methoden und Status-Codes erklären, zwei sehr wichtige Elemente der Kommunikation zwischen Client und Server im Internet. Wenn Sie wissen, was die einzelnen Methoden bewirken, können Sie Ihre Anfragen präziser formulieren und dem Server mitteilen, welche Aktion Sie durchführen möchten, um die Effizienz zu steigern.
Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht
Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.
Wir werden die Erstellung und Aktualisierung von Charts für den USD-Index (USDX) und den EUR-Index (EURX) anhand eines MetaTrader 5-Dienstes als Beispiel betrachten. Beim Starten des Dienstes wird geprüft, ob das gewünschte synthetische Instrument vorhanden ist, es wird gegebenenfalls erstellt und im Fenster Market Watch platziert. Die Minuten- und Tick-Historie des synthetischen Instruments wird anschließend erstellt, gefolgt von dem Chart des erstellten Instruments.
In diesem Artikel sehen wir uns an, wie man die Anweisungen RETURN, BREAK und CONTINUE in einer Schleife verwendet. Für die Arbeit mit komplexeren Anwendungen ist es sehr wichtig zu verstehen, was die einzelnen Anweisungen im Ablauf der Schleifenausführung bewirken. 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.
Dieser Artikel befasst sich mit den wichtigsten Operatoren, die zur Änderung des Programmablaufs verwendet werden: bedingte Anweisungen, Schleifen und Switch-Anweisungen. Die Verwendung dieser Operatoren ermöglicht es den von uns erstellten Funktionen, sich „intelligenter“ zu verhalten.
In diesem Artikel beginnen wir damit, etwas Einfaches und Bescheidenes zu bauen: ein Neuron. Wir werden es mit einer sehr kleinen Menge an MQL5-Code programmieren. Das Neuron hat in meinen Tests hervorragend funktioniert. Gehen wir in dieser Artikelserie über neuronale Netze ein wenig zurück, um zu verstehen, wovon ich spreche.
Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.
In diesem Artikel entwickeln wir einen Rapid-Fire Trading Expert Advisor in MQL5, der die Indikatoren Parabolic SAR und Simple Moving Average (SMA) nutzt, um eine reaktionsfähige Handelsstrategie zu erstellen. Wir gehen detailliert auf die Umsetzung der Strategie ein, einschließlich der Verwendung von Indikatoren, der Signalerzeugung sowie des Test- und Optimierungsprozesses.
Wir laden Sie ein, die Methode Hierarchical Vector Transformer (HiVT) kennenzulernen, die für die schnelle und genaue Vorhersage von multimodalen Zeitreihen entwickelt wurde.
Wir fahren fort mit der Untersuchung der Methode der hierarchischen Vektortransformation. In diesem Artikel werden wir die Konstruktion des Modells abschließen. Wir werden es auch anhand echter historischer Daten trainieren und testen.
