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Nutze neue Möglichkeiten der Plattform MetaTrader 5

Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Die beliebtesten Handelsroboter und technische Indikatoren, neue Signale, regelmäßig eingehende fertige MQL5-Programme in CodeBase und die meist diskutierten Beiträge im Forum.

Artikel "Saisonale Filterung und Zeitabschnitt für Deep Learning ONNX Modelle mit Python für EA" veröffentlicht.

Saisonale Filterung und Zeitabschnitt für Deep Learning ONNX Modelle mit Python für EA

Können wir bei der Erstellung von Modellen für Deep Learning mit Python von der Saisonalität profitieren? Hilft das Filtern von Daten für die ONNX-Modelle, um bessere Ergebnisse zu erzielen? Welchen Zeitabschnitt sollten wir verwenden? Wir werden all dies in diesem Artikel behandeln.

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图表 EURGBPr, D1, 2024.05.19 11:05 UTC, HF Markets (SV) Ltd., MetaTrader 4, Real
EURGBPr, D1
차트 EURGBPr, D1, 2024.05.22 20:13 UTC, HF Markets (SV) Ltd., MetaTrader 4, Real
EURGBPr, D1
Chart XAUUSD, M15, 5/19/2024 3:15 PM UTC, Exness Technologies Ltd, MetaTrader 5, Real
XAUUSD, M15

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Über 1,490 Artikel sind auf der Webseite verfügbar

Artikel "Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 7): Signale von ZigZag und dem Awesome Oszillator" veröffentlicht.

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 7): Signale von ZigZag und dem Awesome Oszillator

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.

Artikel "Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 2): Ein objektorientierter Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors" veröffentlicht.

Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 2): Ein objektorientierter Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors

Lernen Sie das objektorientierte Programmierparadigma und seine Anwendung im MQL5-Code kennen. Dieser zweite Artikel geht tiefer auf die Besonderheiten der objektorientierten Programmierung ein und bietet anhand eines praktischen Beispiels praktische Erfahrungen. Sie lernen, wie Sie unseren früher entwickelten prozeduralen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kursdaten der Kerzen in objektorientierten Code umwandeln können.

2 neue Handelssignale können abonniert werden:

Yugehuiwan
6% 4562 Trades
Wachstum:6.28%
Equity:0.00USD
Kontostand:0.00USD
und 1 mehr...

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Meist geladene Quellcodes des Monats

  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
  • SuperTrend SuperTrend Indikator.
  • Trade Sessions Indikator Dieser Indikator basiert auf DRAW_FILLING buffers. Eingabeparameter werden nicht verwendet, die Funktionen TimeTradeServer(), TimeGMT() werden benutzt.

Meistgelesene Artikel des Monats

MetaTrader 5 unter Linux

MetaTrader 5 unter Linux

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

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.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

1 neues Thema im Forum:

Artikel "Modified Grid-Hedge EA in MQL5 (Part III): Optimizing Simple Hedge Strategy (I)" veröffentlicht.

Modified Grid-Hedge EA in MQL5 (Part III): Optimizing Simple Hedge Strategy (I)

In this third part, we revisit the Simple Hedge and Simple Grid Expert Advisors (EAs) developed earlier. Our focus shifts to refining the Simple Hedge EA through mathematical analysis and a brute force approach, aiming for optimal strategy usage. This article delves deep into the mathematical optimization of the strategy, setting the stage for future exploration of coding-based optimization in later installments.

Artikel "Deep Learning GRU model with Python to ONNX with EA, and GRU vs LSTM models" veröffentlicht.

Deep Learning GRU model with Python to ONNX  with EA, and GRU vs LSTM models

We will guide you through the entire process of DL with python to make a GRU ONNX model, culminating in the creation of an Expert Advisor (EA) designed for trading, and subsequently comparing GRU model with LSTN model.

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Balanced Blend 2
207% 5177 Trades
Wachstum:207.23%
Equity:4,092.21USD
Kontostand:4,188.21USD
Smart SP 6650
47% 1470 Trades
Wachstum:47.12%
Equity:21,311.48USD
Kontostand:21,400.76USD
PrimeUSA
-35% 587 Trades
Wachstum:-35.15%
Equity:756.53USD
Kontostand:1,679.53USD

Artikel "Advanced Variables and Data Types in MQL5" veröffentlicht.

Advanced Variables and Data Types in MQL5

Variables and data types are very important topics not only in MQL5 programming but also in any programming language. MQL5 variables and data types can be categorized as simple and advanced ones. In this article, we will identify and learn about advanced ones because we already mentioned simple ones in a previous article.

Artikel "The Disagreement Problem: Diving Deeper into The Complexity Explainability in AI" veröffentlicht.

The Disagreement Problem: Diving Deeper into The Complexity Explainability in AI

Dive into the heart of Artificial Intelligence's enigma as we navigate the tumultuous waters of explainability. In a realm where models conceal their inner workings, our exploration unveils the "disagreement problem" that echoes through the corridors of machine learning.

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Meist geladene Quellcodes der Woche

  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
  • Trade Sessions Indikator Dieser Indikator basiert auf DRAW_FILLING buffers. Eingabeparameter werden nicht verwendet, die Funktionen TimeTradeServer(), TimeGMT() werden benutzt.
  • MQL5 Programming for Traders – Quellcodes aus dem Buch. Teil 5 In Teil 5 des Buches beschäftigen wir uns eingehender mit den APIs, die mit dem algorithmischen Handel verbunden sind, einschließlich der Analyse und Verarbeitung von Finanzdaten, der Visualisierung von Charts, der Automatisierung und der Nutzerinteraktion.

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Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

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Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

MetaTrader 5 unter Linux

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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

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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.

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Kivenara 8315m01f
135% 487 Trades
Wachstum:134.52%
Equity:487.81USD
Kontostand:487.81USD
Kivenara 815M52F
58% 483 Trades
Wachstum:57.71%
Equity:3,493.89USD
Kontostand:3,493.89USD
QuantMonitor Portfolio
4% 1120 Trades
Wachstum:3.96%
Equity:1,039,558.97USD
Kontostand:1,039,558.97USD

Artikel "Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)" veröffentlicht.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 68): Offline Preference-guided Policy Optimization" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 68): Offline Preference-guided Policy Optimization

Seit den ersten Artikeln, die sich mit dem Verstärkungslernen befassten, haben wir uns auf die eine oder andere Weise mit zwei Problemen befasst: der Erkundung der Umgebung und der Bestimmung der Belohnungsfunktion. Jüngste Artikel haben sich mit dem Problem der Exploration beim Offline-Lernen befasst. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, bei dem die Autoren die Belohnungsfunktion vollständig eliminiert haben.

Artikel "Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 6): Anwendung und Test des EAs, der ONNX verwendet" veröffentlicht.

Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 6): Anwendung und Test des EAs, der ONNX verwendet

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

Artikel "Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 5):Anwendung und Test in einem EA mit Socket" veröffentlicht.

Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 5):Anwendung und Test in einem EA mit Socket

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

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Chart CADJPYr, H1, 2024.05.15 21:39 UTC, HF Markets (SV) Ltd., MetaTrader 4, Real
CADJPYr, H1
Chart EURUSDr, D1, 2024.05.15 21:36 UTC, HF Markets (SV) Ltd., MetaTrader 4, Real
EURUSDr, D1
Chart USDCADr, D1, 2024.05.15 21:37 UTC, HF Markets (SV) Ltd., MetaTrader 4, Real
USDCADr, D1

1 neues Thema im Forum:

Artikel "Developing an MQL5 RL agent with RestAPI integration (Part 2): MQL5 functions for HTTP interaction with the tic-tac-toe game REST API" veröffentlicht.

Developing an MQL5 RL agent with RestAPI integration (Part 2): MQL5 functions for HTTP interaction with the tic-tac-toe game REST API

In this article we will talk about how MQL5 can interact with Python and FastAPI, using HTTP calls in MQL5 to interact with the tic-tac-toe game in Python. The article discusses the creation of an API using FastAPI for this integration and provides a test script in MQL5, highlighting the versatility of MQL5, the simplicity of Python, and the effectiveness of FastAPI in connecting different technologies to create innovative solutions.

Artikel "Developing an MQL5 Reinforcement Learning agent with RestAPI integration (Part 1): How to use RestAPIs in MQL5" veröffentlicht.

Developing an MQL5 Reinforcement Learning agent with RestAPI integration (Part 1): How to use RestAPIs in MQL5

In this article we will talk about the importance of APIs (Application Programming Interface) for interaction between different applications and software systems. We will see the role of APIs in simplifying interactions between applications, allowing them to efficiently share data and functionality.

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Über 27,950 Produkte stehen Ihnen im Market zur Verfügung

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Acrifi Algc
155% 912 Trades
Wachstum:155.22%
Equity:111,475.14EUR
Kontostand:113,432.30EUR
EAPerceptraderMT5
24% 945 Trades
Wachstum:24.27%
Equity:21,070.10USD
Kontostand:21,135.84USD
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Artikel "Developing a Replay System (Part 37): Paving the Path (I)" veröffentlicht.

Developing a Replay System (Part 37): Paving the Path (I)

In this article, we will finally begin to do what we wanted to do much earlier. However, due to the lack of "solid ground", I did not feel confident to present this part publicly. Now I have the basis to do this. I suggest that you focus as much as possible on understanding the content of this article. I mean not simply reading it. I want to emphasize that if you do not understand this article, you can completely give up hope of understanding the content of the following ones.

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