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Full Throttle DMX – Echte Strategie, echte Ergebnisse Full Throttle DMX ist ein Multi-Währungshandels-Expert Advisor (EA) für die Währungspaare EUR/USD, AUD/USD, NZD/USD, EUR/GBP und AUD/NZD. Das System basiert auf einem klassischen Handelsansatz mit bekannten technischen Indikatoren und bewährter Marktlogik. Der EA umfasst zehn unabhängige Strategien, die jeweils unterschiedliche Marktbedingungen und -chancen identifizieren. Im Gegensatz zu vielen modernen automatisierten Systemen verzichtet
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Does technical analysis really work — or is it just market folklore?
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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 "Risikomanagement (Teil 4): Vervollständigung der Methoden der Schlüsselklasse"
- Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze im Handel: Integration der Chaostheorie in die Zeitreihenprognose (Attraos)"
- Diskussion zum Artikel "Marktsimulation (Teil 13): Sockets (VII)"
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- Indikatoren: Kursprognose mit Nearest Neighbor ermittelt durch einen gewichteten Korrelationskoeffizienten
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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.
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!
Risikomanagement (Teil 4): Vervollständigung der Methoden der Schlüsselklasse
Dies ist Teil 4 unserer Serie über Risikomanagement in MQL5, in der wir fortgeschrittene Methoden zum Schutz und zur Optimierung von Handelsstrategien erforschen. Nachdem wir in früheren Artikeln wichtige Grundlagen gelegt haben, werden wir uns nun darauf konzentrieren, alle verbleibenden, in Teil 3 verschobenen Methoden zu vervollständigen, einschließlich der Funktionen zur Überprüfung, ob bestimmte Gewinn- oder Verlustniveaus erreicht wurden. Ferner werden wir neue Schlüsselereignisse einführen, die ein genaueres und flexibleres Risikomanagement ermöglichen.
Neuronale Netze im Handel: Integration der Chaostheorie in die Zeitreihenprognose (Attraos)
Das Attraos-System integriert die Chaostheorie in die langfristige Zeitreihenprognose und behandelt sie als Projektionen mehrdimensionaler chaotischer dynamischer Systeme. Unter Ausnutzung der Attraktorinvarianz nutzt das Modell die Phasenraumrekonstruktion und den dynamischen Mehrfachauflösungsspeicher, um historische Strukturen zu erhalten.
Marktsimulation (Teil 13): Sockets (VII)
Wenn wir etwas in xlwings oder einem anderen Paket entwickeln, das das Lesen und Schreiben direkt in Excel ermöglicht, müssen wir beachten, dass alle Programme, Funktionen oder Prozeduren ausgeführt werden und dann ihre Aufgabe beenden. Sie bleiben nicht in einer Schleife, egal wie sehr wir uns bemühen, die Dinge anders zu machen.
Trend-Kriterien. Abschluss
In diesem Artikel werden wir uns mit den Besonderheiten der Anwendung einiger Trendkriterien in der Praxis befassen. Wir werden auch versuchen, mehrere neue Kriterien zu entwickeln. Der Schwerpunkt wird auf der Effizienz der Anwendung dieser Kriterien auf die Analyse von Marktdaten und den Handel liegen.
Marktsimulation (Teil 12): Sockets (VI)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man bestimmte Probleme und Fragen lösen kann, die bei der Verwendung von Python-Code in anderen Programmen auftreten. Insbesondere werden wir ein häufiges Problem demonstrieren, das bei der Verwendung von Excel in Verbindung mit MetaTrader 5 auftritt, obwohl wir Python verwenden werden, um diese Interaktion zu erleichtern. Diese Umsetzung hat jedoch einen kleinen Nachteil. Dies trifft nicht in allen Fällen zu, sondern nur in bestimmten Situationen. Wenn es dazu kommt, muss man die Ursache verstehen. Im heutigen Artikel werden wir zunächst erklären, wie dieses Problem gelöst werden kann.
Vom Neuling zum Experten: Navigieren durch die Unregelmäßigkeiten des Marktes
Die Marktregeln entwickeln sich ständig weiter, und viele einst verlässliche Grundsätze verlieren allmählich ihre Wirksamkeit. Was in der Vergangenheit funktioniert hat, funktioniert auf Dauer nicht mehr. Die heutige Diskussion konzentriert sich auf die Wahrscheinlichkeitsbereiche und darauf, wie diese zur Steuerung von Marktunregelmäßigkeiten genutzt werden können. Wir werden MQL5 nutzen, um einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, selbst unter den unruhigsten Marktbedingungen effektiv zu handeln. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.
Entwicklung eines Toolkits zur Preisaktionsanalyse (Teil 56): Interpretation von Annahme und Ablehnung bei Sitzungen anhand des CPI
Dieser Artikel stellt einen sitzungsbasierten Analyseansatz vor, der zeitlich definierte Marktsitzungen mit dem Candle Pressure Index (CPI) kombiniert, um anhand von Schlusskursdaten und klar definierten Regeln das Annahme- und Ablehnungsverhalten an Sitzungsgrenzen zu klassifizieren.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 10): Erkennen von Strukturbrüchen
In diesem Artikel werden der Chow-Test zur Aufdeckung von Strukturbrüchen in Paarbeziehungen und die Anwendung der kumulativen Summe der Quadrate – CUSUM – zur Überwachung und Früherkennung von Strukturbrüchen vorgestellt. In dem Artikel werden die Ankündigung der Partnerschaft zwischen Nvidia und Intel und die Ankündigung der US-Außenhandelszölle als Beispiele für die Umkehrung der Steigung bzw. die Verschiebung des Abschnitts verwendet. Für alle Tests werden Python-Skripte zur Verfügung gestellt.
Entwicklung des Indikators „Market Memory Zones“: Wohin der Kurs wahrscheinlich zurückkehren wird
In dieser Diskussion werden wir einen Indikator entwickeln, um Preiszonen zu identifizieren, die durch starke Marktaktivitäten entstehen, wie z. B. impulsive Bewegungen, Strukturverschiebungen und Liquiditätsereignisse. Diese Zonen stellen Bereiche dar, in denen der Markt aufgrund nicht ausgeführter Aufträge oder rascher Preisverschiebungen einen „Speicher“ verlassen hat. Durch die Markierung dieser Regionen auf dem Chart hebt der Indikator hervor, wo der Preis statistisch gesehen mit größerer Wahrscheinlichkeit in der Zukunft wieder auftauchen und reagieren wird.