Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

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.

In diesem Artikel werden wir einen praktischen und sehr visuellen Blick auf die erste Schleifenanweisung werfen. Viele Anfänger fühlen sich zwar eingeschüchtert, wenn sie mit der Aufgabe konfrontiert werden, Schleifen zu erstellen, aber das Wissen, wie man es richtig und sicher macht, kann nur mit Erfahrung und Übung erworben werden. Aber wer weiß, vielleicht kann ich Ihren Ärger und Ihr Leid verringern, indem ich Ihnen die wichtigsten Probleme und Vorsichtsmaßnahmen aufzeige, die Sie bei der Verwendung von Schleifen in Ihrem Code beachten müssen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Problem eines Übermaßes an Ticks, der die Anwendungsleistung bei der Verwendung echter Daten beeinträchtigen kann. Dieses Übermaß beeinträchtigt häufig das korrekte Timing, das erforderlich ist, um einen einminütigen Balken im entsprechenden Fenster zu erstellen.

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.