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HTTP EA (How To Trade Pro) — MT5-Handelsroboter ohne Martingal und Grid, mit täglicher Positionsschließung. Entwickelt von professionellen Trader mit über 25 Jahren Erfahrung. Letzte Kopie zum aktuellen Preis! Danach steigt der Preis um 100 $. Der Advisor arbeitet mit ausstehenden Orders, führt pro Instrument nur eine Position, setzt stets Stop-Loss und Take-Profit und schließt Positionen täglich.
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Die Erstellung algorithmischer Handelssysteme in MQL5 wird durch die Standardbibliotheken in MetaEditor erleichtert. Diese Bibliotheken vereinfachen Prozesse wie das Eröffnen und Schließen von Deals. Ohne diese wäre die Kodierung komplexer.
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The manufacturing sector in New Zealand dropped into contraction territory in August, the latest survey from BusinessNZ revealed on Friday with a Performance of Manufacturing Index score of 49.9.
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Stellen Sie Fragen zur technischen Analyse, diskutieren Sie über Handelssysteme und verbessern Sie Ihre Kenntnisse im Programmieren von Handelsstrategien in der MQL5 Programmiersprache.
Tauschen Sie sich mit anderen Händlern aus der ganzen Welt aus und helfen Sie den Anfängern — unsere Community entwickelt sich mit Ihrer Hilfe.
- Diskussion zum Artikel "Wie man ein erfolgreicher Signalanbieter auf MQL5.com wird"
- Diskussion zum Artikel "Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 13): Minimale Verzögerung des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten"
- Indikatoren: Perfect Seconds Chart
- Indikatoren: Ind_2 Line+1
- Diskussion zum Artikel "Erstellen von MQL5-ähnlichen Handelsklassen in Python für MetaTrader 5"
- Diskussion zum Artikel "Einführung in MQL5 (Teil 16): Aufbau von Expert Advisors mit technischen Chart-Mustern"
- Diskussion zum Artikel "Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 27): Liquidity Sweep With MA Filter Tool"
- Diskussion zum Artikel "MQL5-Community Zahlungssystem"
- Indikatoren: Zero lag Hull Average
- Diskussion zum Artikel "Umstellung auf MQL5 Algo Forge (Teil 1): Erstellen des Haupt-Repositorys"
- Indikatoren: Divergence Awesome Ocilator
- Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und ML (Teil 41): Mustererkennung mit YOLOv8 im Forex und den Aktienmärkten"
- Diskussion zum Artikel "Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 25): Dual EMA Fractal Breaker"
- Diskussion zum Artikel "MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 3): Aufbau eines Multi-Timeframe Scanner Dashboards für den strategischen Handel"
- Diskussion zum Artikel "Der Body im Connexus (Teil 4): Hinzufügen des HTTP-Hauptteils"
- Diskussion zum Artikel "Die optimale Berechnungsmethode für das Gesamtvolumen an Positions nach der festgelegten Magischen Zahl"
- Diskussion zum Artikel "Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 24): Analyse-Tool zur Quantifizierung von Preisaktionen"
- Diskussion zum Artikel "MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 68): Verwendung von TRIX-Mustern und des Williams Percent Range mit einem Cosinus-Kernel-Netzwerk"
- Diskussion zum Artikel "Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 19): Envelopes Trend Bounce Scalping - Handelsausführung und Risikomanagement (Teil II)"
- Diskussion zum Artikel "Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 5): Volatilitätsnavigator EA"
Artikel über den Handel an Finanzmärkten
Lernen Sie Ihre eigenen technischen Indikatoren und Handelsroboter basierend auf Beispielen von Artikeln zu erstellen, die von erfahrenen Tradern für Sie geschrieben wurden.
Teilen Sie Ihre Erfahrung im Handel und Programmieren mit angehenden Algo-Tradern — schreiben Sie einen Artikel darüber, wir übersetzen ihn in zehn Sprachen und zahlen Ihnen $200!
Erstellen von MQL5-ähnlichen Handelsklassen in Python für MetaTrader 5
Das MetaTrader 5 Python-Paket bietet eine einfache Möglichkeit, Handelsanwendungen für die MetaTrader 5-Plattform in der Sprache Python zu erstellen. Obwohl dieses Modul ein leistungsstarkes und nützliches Werkzeug ist, ist es nicht so einfach wie die MQL5-Programmiersprache, wenn es darum geht, eine algorithmische Handelslösung zu erstellen. In diesem Artikel werden wir Handelsklassen erstellen, die den in MQL5 angebotenen ähnlich sind, um eine ähnliche Syntax zu schaffen und es einfacher zu machen, Handelsroboter in Python wie in MQL5 zu erstellen.
Einführung in MQL5 (Teil 16): Aufbau von Expert Advisors mit technischen Chart-Mustern
Dieser Artikel führt Anfänger in den Aufbau eines MQL5 Expert Advisors ein, der ein klassisches technisches Chart-Muster - Kopf und Schultern - identifiziert und handelt. Sie erfahren, wie Sie das Muster anhand der Preisentwicklung erkennen, es auf dem Chart einzeichnen, Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels festlegen und die Handelsausführung auf der Grundlage des Musters automatisieren können.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 27): Liquidity Sweep With MA Filter Tool
Das Verständnis der subtilen Dynamik hinter den Preisbewegungen kann Ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Ein solches Phänomen ist der Liquidity Sweep, eine gezielte Strategie, mit der große Händler, insbesondere Institutionen, die Kurse durch wichtige Unterstützungs- oder Widerstandsniveaus drücken. Diese Niveaus fallen oft mit Gruppen von Stop-Loss-Aufträgen von Privatanlegern zusammen, wodurch Liquiditätslücken entstehen, die große Marktteilnehmer ausnutzen können, um große Positionen mit minimaler Abweichung einzugehen oder zu verlassen.
Umstellung auf MQL5 Algo Forge (Teil 1): Erstellen des Haupt-Repositorys
Bei der Arbeit an Projekten in MetaEditor stehen Entwickler oft vor der Notwendigkeit, Codeversionen zu verwalten. MetaQuotes kündigte kürzlich die Migration zu GIT und die Einführung von MQL5 Algo Forge mit Codeversionierung und Kollaborationsfunktionen an. In diesem Artikel wird erörtert, wie die neuen und bereits vorhandenen Tools effizienter genutzt werden können.
Datenwissenschaft und ML (Teil 41): Mustererkennung mit YOLOv8 im Forex und den Aktienmärkten
Die Erkennung von Mustern auf den Finanzmärkten ist eine Herausforderung, denn dazu muss man sehen, was auf dem Chart zu sehen ist, und das ist in MQL5 aufgrund der Bildbeschränkungen schwierig zu bewerkstelligen. In diesem Artikel werden wir ein anständiges Modell in Python besprechen, das uns hilft, mit minimalem Aufwand Muster im Chart zu erkennen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 25): Dual EMA Fractal Breaker
Die Preisaktion ist ein grundlegender Ansatz zur Identifizierung profitabler Handels-Setups. Die manuelle Überwachung von Kursbewegungen und -mustern kann jedoch schwierig und zeitaufwändig sein. Deshalb entwickeln wir Tools, die das Kursgeschehen automatisch analysieren und rechtzeitig Signale geben, wenn sich potenzielle Chancen ergeben. In diesem Artikel wird ein robustes Tool vorgestellt, das fraktale Ausbrüche zusammen mit dem EMA 14 und dem EMA 200 nutzt, um zuverlässige Handelssignale zu generieren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen mit größerer Zuversicht zu treffen.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 3): Aufbau eines Multi-Timeframe Scanner Dashboards für den strategischen Handel
In diesem Artikel bauen wir ein Multi-Timeframe-Scanner-Dashboard in MQL5, um Handelssignale in Echtzeit anzuzeigen. Wir planen eine interaktive Gitterschnittstelle, implementieren Signalberechnungen mit mehreren Indikatoren und fügen eine Schaltfläche zum Schließen hinzu. Der Artikel schließt mit Backtests und strategischen Handelsvorteilen
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 24): Analyse-Tool zur Quantifizierung von Preisaktionen
Kerzenmuster bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Marktbewegungen. Einige einzelne Kerzen signalisieren die Fortsetzung des aktuellen Trends, während andere, je nach ihrer Position innerhalb der Kursbewegung, Umkehrungen vorhersagen. In diesem Artikel wird ein EA vorgestellt, der automatisch vier wichtige Kerzen-Formationen identifiziert. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie dieses Tool Ihre Preis-Aktions-Analyse verbessern kann.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 68): Verwendung von TRIX-Mustern und des Williams Percent Range mit einem Cosinus-Kernel-Netzwerk
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar TRIX und Williams Percent Range vorstellten, und überlegen, wie dieses Indikatorpaar durch maschinelles Lernen erweitert werden kann. TRIX und Williams Percent sind ein Trend- und Unterstützungs-/Widerstandspaar, das sich gegenseitig ergänzt. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Kosinus-Kernel in seine Architektur einbezieht. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.