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Auf den Finanzmärkten gehören die Gesetze des Retracement nach wie vor zu den unbestreitbaren Kräften. Als Faustregel gilt, dass die Kurse immer zurückgehen werden – sei es bei großen Bewegungen oder sogar innerhalb kleinster Tick-Muster, die oft als Zickzack erscheinen. Das Retracement-Muster selbst steht jedoch nie fest; es bleibt ungewiss und unterliegt der Antizipation. Diese Ungewissheit erklärt, warum sich Händler auf mehrere Fibonacci-Niveaus verlassen, von denen jedes eine bestimmte Wahrscheinlichkeit des Einflusses hat. In diesem Beitrag stellen wir eine verfeinerte Strategie vor, die Fibonacci-Techniken anwendet, um die Herausforderungen des Handels kurz nach der Ankündigung wichtiger wirtschaftlicher Ereignisse zu bewältigen. Durch die Kombination von Retracement-Prinzipien mit ereignisgesteuertem Marktverhalten wollen wir zuverlässigere Einstiegs- und Ausstiegsmöglichkeiten aufdecken. Nehmen Sie an der vollständigen Diskussion teil und erfahren Sie, wie Fibonacci für den Handel nach Ereignissen angepasst werden kann.

In diesem Artikel entwickeln wir ein 5-Drives-Mustersystem in MQL5, das steigende und fallende harmonische 5-Drives-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die A-B-C-D-E-F-Musterstruktur klar darzustellen.

In diesem Artikel entwickeln wir einen nutzerdefinierten Indikator für die Marktstimmung, um die Bedingungen in aufwärts, abwärts, mehr und weniger Risiko oder neutral zu klassifizieren. Der Expert Advisor liefert Echtzeit-Einblicke in die vorherrschende Stimmung und vereinfacht den Analyseprozess für aktuelle Markttrends oder -richtungen.

Dies ist ein Artikel, den ich geschrieben habe, um Fair Value Gaps, ihre Entstehungslogik und den automatisierten Handel von Ausbrüchen und Marktstrukturverschiebungen zu erläutern und zu erklären.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des JSON-Parsing in MQL5, um den Datenaustausch für die KI-API-Integration zu handhaben, wobei wir uns auf eine JSON-Klasse zur Verarbeitung von JSON-Strukturen konzentrieren. Wir implementieren Methoden zur Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten, die verschiedene Datentypen wie Strings, Zahlen und Objekte unterstützen. Dies ist für die Kommunikation mit KI-Diensten wie ChatGPT unerlässlich und ermöglicht zukünftige KI-gesteuerte Handelssysteme, indem es eine genaue Datenverarbeitung und -manipulation gewährleistet.

In diesem Artikel wird die einzigartige Identität der einzelnen Währungspaare anhand ihrer historischen Kursentwicklung untersucht. Inspiriert vom Konzept der genetischen DNA, die den individuellen Bauplan eines jeden Lebewesens kodiert, wenden wir einen ähnlichen Rahmen auf die Märkte an, indem wir die Kursentwicklung als „DNA“ eines jeden Paares betrachten. Durch die Aufschlüsselung struktureller Verhaltensweisen wie Volatilität, Schwankungen, Rückschritte, Ausschläge und Sitzungsmerkmale zeigt das Tool das zugrunde liegende Profil, das ein Paar von einem anderen unterscheidet. Dieser Ansatz bietet einen tieferen Einblick in das Marktverhalten und gibt Händlern eine strukturierte Methode an die Hand, um ihre Strategien auf die natürlichen Tendenzen der einzelnen Instrumente abzustimmen.