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Neu im Chat
Chatten Sie mit Ihren Kollegen, diskutieren Sie neue Ideen in Gruppen, abonnieren Sie nützliche Kanäle und erstellen Sie Ihre eigenen Kanäle, um Ihre Erfahrungen zu teilen.
Australia Employment Change
Employment in Australia grew by 47,500 to 14,458,600 in August 2024, easily exceeding market forecast and following a downwardly revised 48,900 rise in the previous month.
source: https://www.mql5.com/en/economic-calendar/austr
Gold Trading AI version 1.0 officially launched
Gold Trading AI is an EA that uses artificial intelligence technology to analyze data of many indicators. From there, EA will have the best option to enter orders. The biggest difference of Gold Trading AI i
Signal Envelopes
The Signal Envelopes indicator uses the robust filtering method based on: (1) the moving median Buff0 = < Median> = (Max {x} + Min {x}) / 2 and (2) the averaging algorithm developed by the author Buff1 = <(<Median> ) ^ (- 3)> * (<Median>)
'It's very emotional, it's really tense': Heavy lies the crown of AI dominance as Nvidia's Jensen Huang admits to getting just three hours sleep a night -
https://www.pcgamer.com/hardware/its-very-emotional-its-really-tense-heavy-lies-the-crown-of-ai-domi
A new expert advisor MA7 Agave C1 for MetaTrader 4 has been published.
The expert advisor is based on the MA7 Agave indicator.
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AutoPilotTrader is a trading expert advisor. The EA is designed to trade the currency pair eurosd, gbpusd in the H1 and H4 timeframes. The EA combines RSI and price action to confirm short and long term trends and provides multiple internal strategies to s
Looking at a chart like this to me usually means bearish all day to close that whole day candle seeing that double top but still be careful
Forum für Händler
Stellen Sie Fragen zur technischen Analyse, diskutieren Sie über Handelssysteme und verbessern Sie Ihre Kenntnisse im Programmieren von Handelsstrategien in der MQL5 Programmiersprache.
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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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Entfalten Sie Ihr Potenzial! Sie sind von Möglichkeiten umgeben. Entdecken Sie die 3 wichtigsten Geheimnisse, um Ihre MQL5-Reise in Gang zu bringen oder auf die nächste Stufe zu heben. Lassen Sie uns in die Diskussion über Tipps und Tricks für Anfänger und Profis gleichermaßen eintauchen.
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Erfahren Sie, wie Sie EX5-Bibliotheken in Ihren MQL5-Code oder Ihre Projekte importieren und verwenden können. In diesem Fortsetzungsartikel werden wir die EX5-Bibliothek erweitern, indem wir weitere Positionsmanagement-Funktionen zur bestehenden Bibliothek hinzufügen und zwei Expert Advisors erstellen. Im ersten Beispiel wird der Variable Index Dynamic Average Technical Indicator verwendet, um einen Expert Advisor für eine Trailing-Stop-Handelsstrategie zu entwickeln, während im zweiten Beispiel ein Handelspanel zum Überwachen, Öffnen, Schließen und Ändern von Positionen verwendet wird. Diese beiden Beispiele zeigen, wie die erweiterte EX5-Positionsmanagement-Bibliothek verwendet und implementiert werden kann.
Datenwissenschaft und ML (Teil 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — funktioniert das?
Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNN) sind für ihre Fähigkeiten bei der Erkennung von Mustern in Bildern und Videos bekannt und werden in den verschiedensten Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir das Potenzial von CNNs zur Erkennung wertvoller Muster auf den Finanzmärkten und zur Erzeugung effektiver Handelssignale für MetaTrader 5-Handelsroboter. Lassen Sie uns herausfinden, wie diese tiefgehende maschinelle Lerntechnik für intelligentere Handelsentscheidungen genutzt werden kann.
Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen
In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir Expert Advisors erstellen können, die in der Lage sind, Handelsstrategien auf der Grundlage der vorherrschenden Marktbedingungen eigenständig auszuwählen und zu ändern. Wir werden etwas über Markov-Ketten lernen und wie sie algorithmischen Händler helfen können.
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 7): Verfeinerung unseres Modells für die EA-Entwicklung
In diesem Artikel werden wir uns mit der detaillierten Vorbereitung unseres Indikators für die Entwicklung von Expert Advisor (EA) befassen. Unsere Diskussion wird weitere Verfeinerungen der aktuellen Version des Indikators umfassen, um seine Genauigkeit und Funktionsweise zu verbessern. Außerdem werden wir neue Funktionen einführen, die Ausstiegspunkte markieren und damit eine Einschränkung der Vorgängerversion beheben, die nur Einstiegspunkte kennzeichnete.
Kolmogorov-Smirnov-Test bei zwei Stichproben als Indikator für die Nicht-Stationarität von Zeitreihen
Der Artikel befasst sich mit einem der bekanntesten nichtparametrischen Homogenitätstests – dem Kolmogorov-Smirnov-Test mit zwei Stichproben. Es werden sowohl Modelldaten als auch reale Kurse analysiert. Der Artikel enthält auch ein Beispiel für die Konstruktion eines Nicht-Stationaritätsindikators (iSmirnovDistance).
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 87): Zeitreihen-Patching
Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen.
Hinzufügen von Trailing-Stop mit Parabolic SAR
Wenn wir eine Handelsstrategie entwickeln, müssen wir verschiedene Optionen für einen schützenden Stopp testen. Hier bietet sich ein dynamisches Nachziehen des dem Kurs folgenden Stop-Loss-Levels an. Der beste Kandidat dafür ist der Parabolic SAR-Indikator. Es ist schwierig, sich etwas Einfacheres und visuell Klareres vorzustellen.