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Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Die beliebtesten Handelsroboter und technische Indikatoren, neue Signale, regelmäßig eingehende fertige MQL5-Programme in CodeBase und die meist diskutierten Beiträge im Forum.

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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen

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In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

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PlumBumMT4RUB
75% 456 Trades
Wachstum:74.99%
Equity:45 492.67RUR
Kontostand:47 578.43RUR
Scalpin
-1% 4674 Trades
Wachstum:-1.25%
Equity:536 274.00JPY
Kontostand:551 127.00JPY

Artikel "Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols" veröffentlicht.

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols

Da ein Programm bei seiner Arbeit verschiedene Symbole verwenden kann, sollte für jedes dieser Symbole eine eigene Liste erstellt werden. In diesem Artikel werde ich solche Listen zu einer Tickdatenkollektion zusammenfassen. In der Tat wird dies eine reguläre Liste sein, die auf der Klasse des dynamischen Arrays von Zeigern auf Instanzen der Klasse CObject und ihrer Nachkommen der Standardbibliothek basiert.

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Artikel "Mehrschicht-Perceptron und Backpropagation-Algorithmus" veröffentlicht.

Mehrschicht-Perceptron und Backpropagation-Algorithmus

Die Popularität dieser beiden Methoden wächst, sodass viele Bibliotheken in Matlab, R, Python, C++ und anderen entwickelt wurden, die einen Trainingssatz als Eingabe erhalten und automatisch ein passendes Netzwerk für das Problem erstellen. Versuchen wir zu verstehen, wie der Grundtyp des neuronalen Netzes funktioniert (einschließlich Ein-Neuronen-Perzeptron und Mehrschicht-Perzeptron). Wir werden einen spannenden Algorithmus betrachten, der für das Training des Netzes verantwortlich ist - Gradientenabstieg und Backpropagation. Bestehende komplexe Modelle basieren oft auf solchen einfachen Netzwerkmodellen.

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Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder

Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder

Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

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Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

Meist geladene Quellcodes der Woche

  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
  • b-clock Zeige verbleibende Minuten und Sekunden bevor eine neue Kerze erscheint.
  • PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.

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Spikey
-9% 25015 Trades
Wachstum:-8.70%
Equity:17 694.03SGD
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Artikel "Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 60): Listen von Serien mit Symbol-Tickdaten" veröffentlicht.

Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 60): Listen von Serien mit Symbol-Tickdaten

In diesem Artikel werde ich eine Liste zur Speicherung von Tickdaten eines einzelnen Symbols erstellen und deren Erstellung und Abruf der benötigten Daten in einem EA überprüfen. Tickdatenlisten, die für jedes verwendete Symbol individuell sind, werden weiterhin eine Kollektion von Tickdaten darstellen.

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Genos
599% 1639 Trades
Wachstum:599.31%
Equity:3 893.46USD
Kontostand:3 893.46USD

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In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.

Meist geladene Quellcodes des Monats

  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
  • PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.
  • Volume Profile + Range v6.0 Der Indikator Volume Profile + Range v6.0 (ehemaliger TPO). Die Verteilung des Trades über Preisniveaus zu einem bestimmten Zeitabschnitt. Es wird in Form eines Histogramms dargestellt.

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Artikel "Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung" veröffentlicht.

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung

Es ist unmöglich, einen wirklich stabilen Algorithmus zu erhalten, wenn wir die Optimierung auf Basis historischer Daten zur Auswahl der Parameter verwenden. Ein stabiler Algorithmus sollte wissen, welche Parameter bei der Arbeit an einem beliebigen Handelsinstrument zu jeder Zeit benötigt werden. Er sollte nicht prognostizieren oder raten, er sollte es mit Sicherheit wissen.

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Dave FX Hunter
10 937% 4172 Trades
Wachstum:10 936.58%
Equity:20 747.51USD
Kontostand:20 759.99USD

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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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