Artikel über das Programmieren in MQL5

Indem Sie die Umsetzungsdetails von Klassen/Funktionen in einer .ex5-Datei verbergen, können Sie Ihre Know-how-Algorithmen mit anderen Entwicklern teilen, gemeinsame Projekte in die Wege leiten und sie im Internet bewerben. Und während das Team von MetaQuotes keine Mühen scheut, um die direkte Vererbung von ex5-Bibliotheksklassen zu ermöglichen, setzen wir sie jetzt schon um.

Die Mehrzahl der Entwickler benötigt Schutz für ihren Programmcode. In diesem Beitrag werden einige unterschiedliche Möglichkeiten zum Schutz von in MQL5 geschriebenen Programmen vorgestellt, so etwa zur Ausstattung von MQL5-Skripten, automatischen Handelssystemen und Indikatoren mit Zugriffskontrollverfahren. Dazu zählen Passwortschutz, Schlüsselgeneratoren, Zugriffskonten, Zeitbegrenzungsprüfungen sowie der Schutz mittels MQL5-RPC-Aufrufen aus der Ferne.

In dem Beitrag „Dr. Tradelove...“ haben wir ein Expert-System angelegt, das die Parameter eines vorher ausgewählten automatischen Handelssystems unabhängig optimiert. Mehr noch, wir haben beschlossen, ein Expert-System zu schaffen, das nicht nur die Parameter des einen, ihm zugeordneten Handelssystems optimieren kann, sondern auch unter mehreren das beste Handelssystem auswählen kann. Schauen wir uns an, wozu es im Stande ist...

Das Hilfsprogramm Expert Advisor Visual Wizard für MetaTrader 5 bietet eine höchst verständliche intuitive grafische Umgebung mit einer umfangreichen Auswahl vorgefertigter Programmblöcke für den Handel, die die Erstellung automatischer Handelssysteme (hier: Expert-Systeme) zu einer Sache von Minuten machen. Die auf Anklicken, Ziehen und Ablegen (click, drag and drop) beruhende Arbeitsweise des Expert Advisor Visual Wizard ermöglicht die Erstellung grafischer Abbildungen von Handelsstrategien und -signalen wie bei der Arbeit mit Papier und Bleistift. Diese Handelsdiagramme werden automatisch von dem von Molanis entwickelten MQL5-Codegenerator analysiert und in einsatzbereite Expert-Systeme übersetzt. Die interaktive grafische Umgebung vereinfacht die Planung und beseitigt die Notwendigkeit des Schreibens von MQL5-Code.

In diesem Beitrag wird versucht, einen bereits angelegten Indikator nachzubessern, außerdem wird kurz auf eine Methode zur Berechnung der Zuverlässigkeitsintervalle von Vorhersagen mittels Bootstrapping und Quantilen eingegangen. Als Ergebnis erhalten wir einen Vorhersageindikator und Skripte zur Berechnung der Vorhersagegenauigkeit.

Bei der Erstellung von Handelssystemen stellt sich für gewöhnlich die Frage nach der Auswahl der besten Kombination von Indikatoren und deren Signalen. Die Diskriminanzanalyse (DA) ist eines der Verfahren zur Ermittlung dieser Kombinationen. In diesem Beitrag werden ein Beispiel für die Entwicklung eines Expert-Systems zur Erfassung von Marktdaten vorgestellt und der Einsatz der DA zur Erstellung von Vorhersagemodellen für den Devisenmarkt in einem Programm von Statistica vorgeführt.

Die technische Analyse setzt weitgehend Indikatoren ein, die die Ausgangsnotierungen „klarer“ anzeigen, und so den Devisenhändlern die Analyse und Vorhersage von Kursentwicklungen auf den Finanzmärkten ermöglichen. Es dürfte offenkundig sein, dass die Verwendung von Indikatoren, wenn man es dabei bewenden lässt, sie auf Handelssysteme anzuwenden, wenig Sinn macht, solange die mit der Veränderung der Ausgangsnotierungen und der Zuverlässigkeit des erhaltenen Ergebnisses verbundenen Fragen unbeantwortet sind. In dem hier vorliegenden Beitrag werden wir zeigen, dass es ernstzunehmende Gründe für diese Schlussfolgerung gibt.

Dieser Beitrag möchte dem Leser einige Modelle zur exponentiellen Glättung für kurzfristige Vorhersagen von Zeitreihen näher bringen. Darüber hinaus werden Fragen der Optimierung und Berechnung der Vorhersageergebnisse berührt sowie Beispiele für Programmskripte und Indikatoren vorgestellt. Dieser Artikel soll als erster Einstieg in die Grundsätze von Vorhersagen auf der Grundlage exponentieller Glättungsmodelle dienen.

In diesem Artikel wird eine Klasse vorgestellt, die die schnelle provisorische Ermittlung der Merkmale verschiedener Zeitreihen ermöglicht. Dabei werden die statistischen Parameter und die Autokorrelationsfunktion berechnet, eine Berechnung des jeweiligen Spektrums der Zeitreihen durchgeführt und ein Histogramm angelegt.

Dieser Beitrag behandelt leistungsfähige adaptive Indikatoren und ihre Umsetzung in MQL5. Die Indikatoren Adaptive Cyber Cycle, Adaptive Center of Gravity und Adaptive RVI wurden alle ursprünglich von John F. Ehlers in „Kybernetische Analyse für Wertpapiere und Terminkontrakte“ (Cybernetic Analysis for Stocks and Futures) vorgestellt.

Anfang 2011 haben wir die erste Fassung des MQL5-Assistenten veröffentlicht. Damit hatten die Devisenhändler ein einfaches und verständliches Werkzeug zur automatischen Erzeugung von automatischen Handelssystemen in der Hand. Jeder Anwender von MetaTrader 5 erhielt so die Möglichkeit, ohne MQL5-Programmierkenntnisse sein eigenes Expert-System zu schreiben.

Eine der populärsten Methoden zur Analyse von Märkten ist das Prinzip der Elliott-Wellen. Diese Analyse ist jedoch ziemlich kompliziert, sodass wir hierfür zusätzliche Tools verwenden müssen. Eines dieser Instrumente ist der automatische Marker. Dieser Beitrag beschreibt die Erzeugung eines automatischen Analyseinstruments der Elliott-Wellen in der MQL5-Sprache.

Braucht ein Indikator für seine Berechnungen die Werte vieler anderer Indikatoren belegt er eine Menge Speicherplatz. In diesem Beitrag werden verschiedene Methoden beschrieben, wie man die Speicherbelegung mittels Hilfsindikatoren verringern kann. Eingesparter Speicherplatz erlaubt es uns, die Menge der gleichzeitig verwendeten Währungspaare. Indikatoren und Strategien im Client-Terminal zu erhöhen. Und steigert so die Zuverlässigkeit des Handels-Portfolios. Diese einfache Berücksichtigung der technischen Ressourcen Ihres Rechners kann sich in echtem Gewinn in Ihrem Depot niederschlagen.

Um Handelsroboter zu erstellen, muss man nicht mehr unbedingt Programmiersprachen kennen. Früher bedeuteten nicht vorhandene Programmierfähigkeiten ein schier unüberwindliches Problem bei der Implementierung der eigenen Handelsstrategien, doch seit es den MQL5 Assistenten gibt, hat sich das eindeutig geändert. Neulinge unter den Händlern müssen sich jetzt keine Sorgen mehr machen, weil sie über zu wenig Programmiererfahrung verfügen - mit dem neuen Assistenten, mit dessen Hilfe jeder einen Expert Advisor Code generieren kann, ist diese Erfahrung nicht mehr notwendig.

Wie man die Anforderungsspezifikationen richtig schreibt. Was man von einem Programmierer bei der Bestellung eines Expert Advisors oder Indikators erwarten darf und was nicht. Wie man die Kommunikation aufrecht hält und auf welche Phasen man besonders achten muss. Dieser Beitrag versucht diese sowie weitere Fragen zu beantworten, die oft für viele Menschen nicht offensichtlich sind.

Dieser Beitrag skizziert kurz die Ansichten des Verfassers zu Indikatoren für Neuzeichnung, Indikatoren für Multi-Zeitrahmen sowie die Darstellung von Quoten mittels japanischer Kerzen. Es geht im Folgenden nicht um Programmier-Spezifika, sondern eher um eine allgemeine Betrachtung.

In diesem Beitrag werden verschiedene Besonderheiten in der Darstellung von Quoten analysiert, die im MetaTrader Client-Terminal vorhanden sind. Dies ist ein allgemeines Thema, es geht hier also nicht um Programmierung.

"Freelance" ist der größte Dienstleistungsbereich für Freiberufliche, um MQL4-/Mql5-Handelsroboter und technische Indikatoren in Auftrag zu geben. Hunderte von professionellen Entwicklern sind bereit, eine kundenspezifische Handelsanwendung für die Terminals MetaTrader 4/5 zu entwickeln.

Dieser Beitrag beschreibt die Prinzipien der Arbeit mit dem Internet mittels Verwendung von HTTP-Anfragen sowie den Datenaustausch zwischen Terminals mit Hilfe eines Zwischenservers. Eine MqlNet Library-Klasse wird vorgestellt, die die Arbeit mit Internet-Ressourcen in der MQL5-Umgebung erlaubt. Kontrolle der Preise verschiedener Makler, Austausch von Nachrichten mit anderen Händler ohne Verlassen des Terminals, Suche nach Informationen im Internet – das sind nur einige Beispiele, die in diesem Beitrag behandelt werden.

Sie haben sich gerade angemeldet und haben wahrscheinlich jetzt eine Menge Fragen wie z.B. "Wie füge ich ein Bild in meine Nachricht ein?" "Wie formatiere ich meinen MQL5 Quellcode?" "Wo werden meine persönlichen Nachrichten abgelegt?" Und noch vieles mehr. In diesem Beitrag haben wir für Sie einige praktische Tipps zusammengestellt, die Ihnen helfen, sich in der MQL5.community zurechtzufinden und all ihre vorhandenen Features optimal zu nutzen.

Die meisten Personen, die Codes in Java anlegen, kennen bestimmt die automatisch generierte Dokumentation, die zusammen mit JavaDocs erstellt werden kann. Hierbei geht es um die Ergänzung des Codes durch Anmerkungen auf semi-strukturierte Weise, die dann in eine leicht zu navigierende Hilfe-Datei extrahiert werden können. In der C++ Welt gibt es ebenfalls einige automatische Dokumentations-Generatoren, von denen SandCastle und Doxygen von Microsoft die beiden Spitzenreiter sind. Dieser Beitrag beschreibt die Verwendung von Doxygen zur Erzeugung einer HTML Hilfe-Datei auf Basis strukturierter Anmerkungen im MQL5-Code. Der Versuch hat prima funktioniert und ich glaube, dass die Hilfs-Dokumentation, die Doxygen aus dem MQL5-Code liefert ganz erheblichen Mehrwert mit sich bringt.

2004 erschien die Beschreibung der Methode zum ersten Mal [1]. Die Methode zeichnet sich dadurch aus, dass sie die Daten des RSI-Indikators aus einer ungewöhnlichen Perspektive betrachtet: es wird vorgeschlagen, den Flächeninhalt abzuschätzen, den der Oszillator über/unter der Linie 50 seit dem letzten Moment zeichnet, wo diese durchgekreuzt wurde. Seit 2004 haben sich die Märkte stark verändert, die MQL5-Sprache wurde entwickelt, und dies bedeutet, es ist höchste Zeit, die Strategie in der MQL5-Sprache auf dem aktuellen Markt zu überprüfen.

Das MetaTrader 5 Client Terminal bietet eine Vielzahl von Optimierungsmöglichkeiten für die Parameter von Expert Advisors. Zusätzlich zu den im Strategietester enthaltenen Optimierungskriterien erhalten Entwickler die Möglichkeit, ihre eigenen Kriterien zu erstellen. Dies führt zu einer fast unbegrenzten Menge an Möglichkeiten zum Testen und Optimieren von Expert Advisors. Dieser Beitrag beschreibt praktische Möglichkeiten zum Erstellen solcher Kriterien, sowohl komplexer als auch einfacher.

Einer der interessantesten Aspekte von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) ist, dass sie ohne Beaufsichtigung lernen, Daten zu klassifizieren. Im einfachsten Fall erstellen sie eine Ähnlichkeitskarte von Eingabedaten (Clustering). SOM-Karten können für die Klassifizierung und Visualisierung von hochdimensionalen Daten genutzt werden. In diesem Beitrag werden wir mehrere einfache Anwendungsbeispiele von Kohonenkarten betrachten.

Die Schätzung der statistischen Parameter einer Sequenz ist sehr wichtig, weil die meisten mathematischen Modelle und Methoden auf unterschiedlichen Annahmen basieren, beispielsweise dem Normalverteilungsgesetz oder dem Streuungswert oder anderen Parametern. Beim Analysieren und Prognostizieren von Zeitreihen brauchen wir deshalb ein einfaches und bequemes Werkzeug, das es uns ermöglicht, die wichtigsten statistischen Parameter schnell und deutlich zu schätzen. Dieser Beitrag beschreibt kurz die einfachsten statistischen Parameter einer zufälligen Sequenz und mehrere Methoden für die visuelle Analyse. Er liefert die Umsetzung dieser Methoden in MQL5 und die Methoden der Visualisierung des Ergebnisses der Berechnung mithilfe der Anwendung Gnuplot.

Die gesamte Problematik der Erstellung einer Struktur eines auszuführenden Codes und dessen Tracing lässt sich ohne ernsthafte Schwierigkeiten lösen. Diese Möglichkeit trat mit MetaTrader 5 dank einer neuen Funktion der MQL5-Sprache in Erscheinung: der automatischen Erstellung von Variablen eines komplexen Datentyps (Strukturen und Klassen) und deren Beseitigung beim Verlassen des lokalen Umfelds. Dieser Beitrag beschreibt die Methoden und liefert ein vorgefertigtes Tool.

Dieser Beitrag behandelt Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten (normal, lognormal, binomial, logistisch, Cauchy-Verteilung, Studentsche t-Verteilung, Laplace-Verteilung, Poisson-Verteilung, Secans-Hyperbolicus-Verteilung, Beta- und Gamma-Verteilung) zufälliger Statistiken in der angewandten Statistik. Er nennt ebenfalls Klassen für den Umgang mit diesen Verteilungen.

Dieser Beitrag behandelt die Methoden zur Optimierung der Berechnungsalgorithmen von Indikatoren. Jeder wird eine Methode finden, der seine/ihre Anforderungen am besten erfüllt. Drei Methoden werden hier beschrieben. Eine ist ziemlich simpel, die zweite erfordert solide mathematische Kenntnisse und die dritte benötigt einen gewissen Scharfsinn. Für die Realisierung der meisten beschriebenen Methoden werden Indikatoren oder Designmerkmale des MetaTrader 5 Terminals verwendet. Die Methoden sind weitestgehend universell einsatzfähig und können nicht nur für die Beschleunigung der Berechnung der linearen Regression verwendet werden, sondern auch für viele andere Indikatoren.

Gibt es irgendeine Korrelation zwischen dem Verhalten des Preises in der Vergangenheit und seinen zukünftigen Trends? Warum legt der Preis heute die gleichen Merkmale an den Tag wie bei seinen gestrigen Bewegungen? Können die Statistiken zum Prognostizieren der Preisdynamiken genutzt werden? Es gibt eine Antwort und sie ist positiv. Wenn Sie Zweifel haben, ist dieser Beitrag genau das Richtige für Sie. Ich werde Ihnen erzählen, wie ein funktionierender Filter für ein Handelssystem in MQL5 erstellt wird, und ein interessantes Muster in Preisveränderungen offenlegen.

Jeder Entwickler von Expert Advisors, ungeachtet seiner Programmierfähigkeiten, wird mit den gleichen Aufgaben und algorithmischen Problemen konfrontiert, die für einen sicheren Handelsprozess auf diese oder jene Weise gelöst werden müssen. Dieser Beitrag beschreibt die Möglichkeiten der 'Trading-Engine' CStrategy, die die Lösung dieser Aufgaben übernehmen und dem Nutzer geeignete Mechanismen zur Beschreibung seiner Handelsidee anbieten kann.

Dieser Beitrag ist eine logische Fortsetzung meines Beitrags Statistische Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten in MQL5, in dem die Klassen für die Arbeit mit einigen theoretischen statistischen Verteilungen dargelegt wurden. Da wir nun über die theoretische Grundlage verfügen, schlage ich vor, dass wir direkt mit realen Datensätzen fortfahren und versuchen, diese Grundlage für Informationszwecke zu nutzen.

Dieser Beitrag beschreibt eine Art der Programmierung ohne Templates, allerdings unter Beibehaltung des ihnen eigenen Programmierstils. Er schildert die Implementierung von Templates mithilfe von benutzerdefinierten Methoden und bietet ein vorgefertigtes, angehängtes Script zur Erstellung eines Codes auf Basis festgelegter Templates.

In diesem Beitrag wird die Verbindung von MetaTrader 5 mit ENCOG, einem erweiterten neuronalen Netzwerk und Machine Learning Framework, vorgestellt. Er enthält die Beschreibung und Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerkindikators auf Basis technischer Standardindikatoren und eines Expert Advisors auf Basis eines neuronalen Indikators. Alle Quellcodes, kompilierten Binärdateien, DLLs und Beispiele für eingelernte Netzwerke sind an diesen Beitrag angehängt.

Um Möglichkeiten von Retail-Tradern zu erweitern, wurde das zweite System der Aufrechnung von Positionen — Hedging — auf der Plattform hinzugefügt. Nun kann man eine Vielzahl von Positionen pro Symbol haben, darunter auch gegenläufige. Dank Hedging kann man Handelstrategien mit dem sogenannten "Locking" umsetzen: wenn sich der Preis gegen den Trader entwickelt, kann der Trader eine Position in einer entgegengesetzten Richtung eröffnen.

Der Marktpreis wird aus einer stabilen Balance zwischen Angebot und Nachfrage geformt, die ihrerseits von diversen wirtschaftlichen, politischen und psychologischen Faktoren abhängen. Unterschiede in der Natur und den Ursachen der Auswirkungen dieser Faktoren machen es schwierig, alle Komponenten direkt zu betrachten. Dieser Beitrag beschreibt einen Versuch, den Marktpreis basierend auf einem ausgearbeiteten Regressionsmodell zu prognostizieren.

In diesem Beitrag stelle ich verschiedene Interaktionsmethoden zwischen MQL5-Code und gemanagtem C#-Code vor. Ich habe auch mehrere Beispiele dafür bereitgestellt, wie MQL5-Strukturen gegen C# angeordnet werden können und wie sich exportierte DLL-Funktionen in MQL5-Scripts aufrufen lassen. Ich bin überzeugt, dass die hier bereitgestellten Beispiele als Basis für zukünftige Forschungen zum Schreiben von DLLs in gemanagtem Code dienen können. Dieser Beitrag bereitet auch Wege für die Nutzung bereits in C# implementierter Bibliotheken in MetaTrader.

Der Random Walk sieht realen Marktdaten sehr ähnlich, hat aber einige wichtige Besonderheiten. In diesem Beitrag betrachten wir die Besonderheiten des Random Walk, der mithilfe eines Münzwurfs simuliert wird. Für die Analyse der Eigenschaften der Daten wird der Trendindikator entwickelt.

Die Debatten über eine optimale Berechnung von Indikatoren sind endlos. Wo sollen wir die Indikatorwerte berechnen – im Indikator selbst oder doch die gesamte Logik in einen Expert Advisor, der auf sie zugreift, einbetten? Dieser Beitrag beschreibt eine der Möglichkeiten zum Verschieben des Quellcodes des benutzerdefinierten Indikators iCustom in den Code eines Expert Advisors oder Scripts mit der Optimierung der Berechnungen und der Modellierung des Werts prev_calculated.

Es ist heutzutage schwierig, einen Computer zu finden, auf dem kein Web-Browser installiert ist. Browser werden seit langer Zeit weiterentwickelt und ständig verbessert. In diesem Beitrag wird eine einfache und sichere Art der Erstellung von Diagrammen auf Basis von Informationen aus dem MetaTrader 5 Client Terminal besprochen, die im Browser angezeigt werden.

Der Player des Handels. Nur vier Wörter, keine Erklärung erforderlich. Man denkt an eine kleine Kiste mit Knöpfen. Drückt man einen Knopf, erfolgt die Wiedergabe. Bewegt man den Hebel, ändert sich die Wiedergabegeschwindigkeit. Die Realität sieht sehr ähnlich aus. In diesem Beitrag möchte ich mein Programm vorstellen, das die Handelshistorie fast wie in Echtzeit abspielt. Der Beitrag behandelt einige Nuancen der OOP bei der Arbeit mit Indikatoren und der Verwaltung von Diagrammen.