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Die Verwendung einer vorgefertigten Lösung im Handel, ohne sich mit der internen Funktionsweise des Systems zu befassen, mag zwar beruhigend klingen, doch ist dies für Entwickler nicht immer der Fall. Irgendwann tritt ein Upgrade, eine Leistungsstörung oder ein unerwarteter Fehler auf, und es ist wichtig, genau zu wissen, woher das Problem kommt, um es schnell zu diagnostizieren und zu beheben. Die heutige Diskussion konzentriert sich auf die Aufdeckung dessen, was normalerweise hinter den Kulissen eines Expert Advisors passiert, und auf die Entwicklung einer nutzerdefinierten Klasse für die Anzeige und Protokollierung von Backend-Prozessen mit MQL5. Dies gibt sowohl Entwicklern als auch Händlern die Möglichkeit, Fehler schnell zu lokalisieren, das Verhalten zu überwachen und auf spezifische Diagnoseinformationen für jeden EA zuzugreifen.

In diesem Artikel wird ein vollautomatisches MQL5-System vorgestellt, mit dem sich Marktschwankungen präzise erkennen und handeln lassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Umkehr-Indikatoren mit festen Balken passt sich dieses System dynamisch an die sich entwickelnde Preisstruktur an und erkennt hohe und tiefe Umkehrpunkte in Echtzeit, um Richtungsgelegenheiten zu nutzen, sobald sie sich bilden.

In diesem Artikel aktualisieren wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5 zu einer scrollbaren, auf einen einzelnen Chat ausgerichteten Nutzeroberfläche und verbessern die Anzeige des Gesprächsverlaufs mit Zeitstempeln und dynamischem Scrollen. Das System basiert auf JSON-Parsing, um Multi-Turn-Meldungen zu verwalten, und unterstützt anpassbare Modi der Schieberegler und Hover-Effekte für eine verbesserte Nutzerinteraktion.