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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.
- Mac Mini M4 können bei MT5 im "MetaTester 5 Agents Manager build 5727" keine Agenten mehr hinzugefügt/gelöscht werden, es fehlen auch 2 Reiter
- Auf einem VPS mit zwei identischen MT5-Konten variiert der benötigte RAM/CPU-Speicher stark. Warum ist mir das völlig unklar?
- Indikatoren: Monitoring Spread
- Diskussion zum Artikel "Implementierung von praktischen Modulen aus anderen Sprachen in MQL5 (Teil 05): Das Logging-Modul von Python, Log Like a Pro"
- Diskussion zum Artikel "Einführung in MQL5 (Teil 30): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (IV)"
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- Diskussion zum Artikel "Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 46): Liquidity Sweep on Break of Structure (BoS)"
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- Diskussion zum Artikel "Reine Implementierung der RSA-Verschlüsselung in MQL5"
- Diskussion zum Artikel "Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 9): Korrelationsbasierte Lernen von Merkmalen im selbstüberwachten Finanzwesen"
Artikel über den Handel an Finanzmärkten
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Einführung in MQL5 (Teil 30): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (IV)
Entdecken Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, das die Extraktion, Konvertierung und Organisation von Kerzendaten aus API-Antworten innerhalb der MQL5-Umgebung vereinfacht. Dieser Leitfaden ist ideal für Einsteiger, die ihre Programmierkenntnisse verbessern und solide Strategien zur effizienten Verwaltung von Marktdaten entwickeln möchten.
Verstärkte Gewinnarchitektur: Mehrschichtiger Kontoschutz
In dieser Diskussion stellen wir ein strukturiertes, mehrschichtiges Verteidigungssystem vor, das darauf ausgelegt ist, aggressive Gewinnziele zu verfolgen und gleichzeitig das Risiko katastrophaler Verluste zu minimieren. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbindung einer offensiven Handelslogik mit Schutzmaßnahmen auf jeder Ebene der Handelskette. Die Idee ist, einen EA zu entwickeln, der sich wie ein „risikobewusstes Raubtier“ verhält – fähig, hochwertige Gelegenheiten zu ergreifen,jedoch stets mit einem mehrschichtigen Schutz, um zu verhindern, dass man von plötzlichen Marktturbulenzen überrascht wird.
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In diesem Artikel implementieren wir den ARIMA-Prognose-Indikator in MQL5. Es wird untersucht, wie das ARIMA-Modell Prognosen erstellt und wie es sich auf den Devisenmarkt und den Aktienmarkt im Allgemeinen anwenden lässt. Außerdem wird erklärt, was AR-Autoregression ist, wie autoregressive Modelle für Prognosen verwendet werden und wie der Autoregressionsmechanismus funktioniert.
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In diesem Artikel bauen wir ein „Liquidity Sweep on Break of Structure“ (BoS) System in MQL5 auf, das hohe/tiefe Umkehrpunkte über eine nutzerdefinierte Länge erkennt, sie als HH/HL/LH/LL kennzeichnet, um BoS zu identifizieren (HH in einem Aufwärtstrend oder LL in einem Abwärtstrend), und Liquidity-Sweeps erkennt, wenn der Preis über den Umkehrpunkt hinausgeht, aber auf einer Auf-/Abwärtskerze wieder innerhalb schließt.
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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.