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Wie man MQL5 verwendet, um Kerzenmuster zu erkennen
Ein neuer Artikel, um zu lernen, wie man Kerzenmuster der Preisen automatisch durch MQL5 erkennt.
Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im sechsten Teil erweiterten wir die Bibliothek für die Arbeit mit Positionen auf Netting-Konten. Jetzt werden wir die Verfolgung der Aktivierung von StopLimit-Ordern implementieren und die Funktionsweise zur Verfolgung von Ereignissen von Order- und Positionsänderungen vorbereiten.
Meist geladene Quellcodes der Woche
- Trade Sessions Indikator Dieser Indikator basiert auf DRAW_FILLING buffers. Eingabeparameter werden nicht verwendet, die Funktionen TimeTradeServer(), TimeGMT() werden benutzt.
- 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.
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- Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading 54 neue Kommentare
- Demo-Konto 5 neue Kommentare
- Fragen von Anfängern MQL5 MT5 MetaTrader 5 3 neue Kommentare
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- 2 mql5 accounts, 1 trading account, gekaufte bots aus 2 mql5 accounts gleichzeitig im mt4 account nutzbar? 3 neue Kommentare
- Woran ich einen guten EA erkenne? 2 neue Kommentare
Artikel "Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 5): Normalisierung der Eingaben zur Weitergabe an ein neuronales Netz" veröffentlicht.
Neuronale Netze sind ein ultimatives Instrument im Werkzeugkasten der Händler. Prüfen wir, ob diese Annahme zutrifft. MetaTrader 5 ist als autarkes Medium für den Einsatz neuronaler Netze im Handel konzipiert. Dazu gibt es eine einfache Erklärung.
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Wachstum: | 141.76 | % |
Equity: | 982.34 | USD |
Kontostand: | 1 008.95 | USD |
Artikel "Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet" veröffentlicht.
Dieser Artikel beschreibt vier Methoden zur Verbindung von MQL5-Code mit einer Postgres-Datenbank und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung für eine dieser Methoden, eine REST-API, unter Verwendung des Windows Subsystem For Linux (WSL). Eine Demo-Anwendung für die API wird zusammen mit dem entsprechenden MQL5-Code zum Einfügen von Daten und Abfragen der entsprechenden Tabellen sowie einem Demo-Expert Advisor zum Abrufen dieser Daten bereitgestellt.
Artikel "Multibot in MetaTrader: Starten mehrerer Roboter von einem einzigen Chart aus" veröffentlicht.
In diesem Artikel werde ich eine einfache Vorlage für die Erstellung eines universellen MetaTrader-Roboters besprechen, der auf mehreren Charts verwendet werden kann, während er nur mit einem Chart läuft, ohne dass jede Instanz des Roboters auf jedem einzelnen Chart konfiguriert werden muss.
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Artikel "Implementierung des Janus-Faktors in MQL5" veröffentlicht.
Gary Anderson entwickelte eine Marktanalysemethode, die auf einer Theorie beruht, die er Janus-Faktor nannte. Die Theorie beschreibt eine Reihe von Indikatoren, mit denen sich Trends aufzeigen und Marktrisiken bewerten lassen. In diesem Artikel werden wir diese Werkzeuge in mql5 implementieren.
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Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im sechsten Teil erweiterten wir die Bibliothek für die Arbeit mit Positionen auf Netting-Konten. Jetzt werden wir die Verfolgung der Aktivierung von StopLimit-Ordern implementieren und die Funktionsweise zur Verfolgung von Ereignissen von Order- und Positionsänderungen vorbereiten.
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.
Meist geladene Quellcodes des Monats
- Trade Sessions Indikator Dieser Indikator basiert auf DRAW_FILLING buffers. Eingabeparameter werden nicht verwendet, die Funktionen TimeTradeServer(), TimeGMT() werden benutzt.
- 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.
Artikel "Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts" veröffentlicht.
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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- Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading 16 neue Kommentare
- ich erhalte keine SMS 5 neue Kommentare
- WebSocket connection to 'msg1.mql5.com' failed 5 neue Kommentare
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Revolutionieren Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA, Hauptkomponentenanalyse)! Entdecken Sie, wie diese leistungsstarke Technik verborgene Muster in Ihren Daten entschlüsseln, latente Markttrends aufdecken und Ihre Anlagestrategien optimieren kann. In diesem Artikel untersuchen wir, wie die PCA eine neue Sichtweise für die Analyse komplexer Finanzdaten bieten kann, die Erkenntnisse zutage fördert, die bei herkömmlichen Ansätzen übersehen würden. Finden Sie heraus, wie die Anwendung von PCA auf Finanzmarktdaten Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und Ihnen helfen kann, der Zeit voraus zu sein
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem nach Fibonacci entwickelt
In diesem Artikel setzen wir unsere Serie zur Erstellung eines Handelssystems auf der Grundlage des beliebtesten technischen Indikators fort. Hier ist ein neues technisches Werkzeug, das Fibonacci und wir werden lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage dieses technischen Indikators zu entwerfen.
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