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Please Note:
This EA is optimized for XAUUSD on M1 and is highly sensitive to broker feed, spread, execution conditions, symbol specifications, and server time. Becau
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BTCUSD M15 caution zone.
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Ideas For #BTCUSD
BTC is struggling to fulfill its role as a hedge asset. Consolidation continues amid a global bearish trend. The local market is seeking liquidity ahead of a decline
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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.
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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.
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Implementierung von praktischen Modulen aus anderen Sprachen in MQL5 (Teil 05): Das Logging-Modul von Python, Log Like a Pro
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Einführung in MQL5 (Teil 30): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (IV)
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Verstärkte Gewinnarchitektur: Mehrschichtiger Kontoschutz
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Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 9): Korrelationsbasierte Lernen von Merkmalen im selbstüberwachten Finanzwesen
Selbstüberwachtes Lernen ist ein leistungsstarkes Paradigma des statistischen Lernens, das nach Überwachungssignalen sucht, die aus den Beobachtungen selbst generiert werden. Mit diesem Ansatz werden schwierige Probleme des unüberwachten Lernens in vertrautere überwachte Probleme umgewandelt. Diese Technologie hat Anwendungen für unser Ziel als Gemeinschaft von algorithmischen Händlern übersehen. Unsere Diskussion zielt daher darauf ab, dem Leser eine leicht verständliche Brücke in das offene Forschungsgebiet des selbstüberwachten Lernens zu schlagen und bietet praktische Anwendungen, die robuste und zuverlässige statistische Modelle der Finanzmärkte ohne Überanpassung an kleine Datensätze liefern.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 45): Inverse Fair Value Gap (IFVG)
In diesem Artikel erstellen wir ein System zur Erkennung der inversen Fair-Value-Gaps (IFVG) in MQL5, das Auf-/Abwärts-FVGs auf den letzten Balken mit einer Filterung der Mindestlückengröße identifiziert, ihre Zustände als normal/gemildert/invertiert auf der Grundlage von Preisinteraktionen verfolgt (Abschwächung bei Durchbrüchen auf der Gegenseite, Rücksetzer bei Wiedereintritt, Inversion des Schlusskurses auf der Gegenseite von innen) und Überschneidungen ignoriert, während es die verfolgten FVGs begrenzt.