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Nutze neue Möglichkeiten der Plattform MetaTrader 5

Artikel zum Programmieren in MQL5

Artikel "Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus in MQL5" veröffentlicht.

Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus in MQL5

In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung der Algorithmenfamilie Group Method of Data Handling mit der Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus und seiner verfeinerten Variante, dem Kombinatorischen Selektiven Algorithmus in MQL5 fort.

Artikel "MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 17): Handel mit mehreren Währungen" veröffentlicht.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 17): Handel mit mehreren Währungen

Der Handel mit mehreren Währungen ist nicht standardmäßig verfügbar, wenn ein Expertenberater über den Assistenten zusammengestellt wird. Wir untersuchen 2 mögliche Hacks, die Händler machen können, wenn sie ihre Ideen mit mehr als einem Symbol gleichzeitig testen wollen.

Über 1 520 Artikel sind auf der Webseite verfügbar

Artikel "Aufbau eines Modells von Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 2): Zusammenführung integrierter Indikatoren" veröffentlicht.

Aufbau eines Modells von Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 2): Zusammenführung integrierter Indikatoren

In diesem Artikel geht es darum, die Vorteile der im MetaTrader 5 integrierten Indikatoren zu nutzen, um Signale abseits eines Trends zu erkennen. In Fortführung des vorherigen Artikels werden wir untersuchen, wie wir unsere Idee mit Hilfe von MQL5-Code in das endgültige Programm übertragen können.

Artikel "Wie man ein volatilitätsbasiertes Handelssystem (Chaikin Volatility - CHV) aufbaut und optimiert" veröffentlicht.

Wie man ein volatilitätsbasiertes Handelssystem (Chaikin Volatility - CHV) aufbaut und optimiert

In diesem Artikel werden wir einen weiteren, volatilitätsbasierten Indikator namens Chaikin Volatility vorstellen. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt, nachdem wir herausgefunden haben, wie er verwendet und aufgebaut werden kann. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser sein kann.

Artikel "Datenwissenschaft und ML (Teil 22): Nutzung von Autoencodern Neuronaler Netze für intelligentere Trades durch den Übergang vom Rauschen zum Signal" veröffentlicht.

Datenwissenschaft und ML (Teil 22): Nutzung von Autoencodern Neuronaler Netze für intelligentere Trades durch den Übergang vom Rauschen zum Signal

In der schnelllebigen Welt der Finanzmärkte ist es für den erfolgreichen Handel entscheidend, aussagekräftige Signale vom Rauschen zu unterscheiden. Durch den Einsatz hochentwickelter neuronaler Netzwerkarchitekturen sind Autocoder hervorragend in der Lage, verborgene Muster in Marktdaten aufzudecken und verrauschte Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie Autoencoders die Handelspraktiken revolutionieren und Händlern ein leistungsfähiges Werkzeug an die Hand geben, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und sich auf den dynamischen Märkten von heute einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Artikel "MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 16): Hauptkomponentenanalyse mit Eigenvektoren" veröffentlicht.

MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 16): Hauptkomponentenanalyse mit Eigenvektoren

Die Hauptkomponentenanalyse, ein Verfahren zur Verringerung der Dimensionalität in der Datenanalyse, wird in diesem Artikel untersucht, und es wird gezeigt, wie sie mit Eigenwerten und Vektoren umgesetzt werden kann. Wie immer streben wir die Entwicklung eines Prototyps einer Experten-Signal-Klasse an, die im MQL5-Assistenten verwendet werden kann.

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MetaTrader 5 unter Linux

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In diesem Artikel demonstrieren wir eine einfache Möglichkeit, MetaTrader 5 auf gängigen Linux-Versionen zu installieren – Ubuntu und Debian. Diese Systeme werden häufig auf Serverhardware sowie auf den Personalcomputern von Händlern verwendet.

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.

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.

Artikel "Bewältigung der Herausforderungen bei der ONNX-Integration" veröffentlicht.

Bewältigung der Herausforderungen bei der ONNX-Integration

ONNX ist ein großartiges Werkzeug für die Integration von komplexem KI-Code zwischen verschiedenen Plattformen. Es ist ein großartiges Werkzeug, das einige Herausforderungen mit sich bringt, die man angehen muss, um das Beste daraus zu machen.

Artikel "Nutzerdefinierte Indikatoren (Teil 1): Eine schrittweise Einführung in die Entwicklung von einfachen nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5" veröffentlicht.

Nutzerdefinierte Indikatoren (Teil 1): Eine schrittweise Einführung in die Entwicklung von einfachen nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5

Erfahren Sie, wie Sie mit MQL5 nutzerdefinierte Indikatoren erstellen können. Dieser Einführungsartikel führt Sie durch die Grundlagen des Aufbaus einfacher nutzerdefinierter Indikatoren und demonstriert einen praktischen Ansatz zur Codierung verschiedener nutzerdefinierter Indikatoren für alle MQL5-Programmierer, die neu in diesem interessanten Thema sind.

Artikel "Lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie die Fair Value Gap (FVG)/Ungleichgewichte handeln können: Ein Ansatz des Smart Money-Konzepts" veröffentlicht.

Lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie die Fair Value Gap (FVG)/Ungleichgewichte handeln können: Ein Ansatz des Smart Money-Konzepts

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung und Implementierung eines automatisierten Handelsalgorithmus in MQL5 auf der Grundlage der Handelsstrategie Fair Value Gap (FVG). Eine detaillierte Anleitung zur Erstellung eines Expertenberaters, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Händler nützlich sein kann.

Artikel "Aufbau eines Modells von Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 1): Für EAs und technische Indikatoren" veröffentlicht.

Aufbau eines Modells von Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 1): Für EAs und technische Indikatoren

Dieser Artikel richtet sich an Anfänger und Profi-MQL5-Entwickler. Es stellt einen Code zur Verfügung, um signalgenerierende Indikatoren zu definieren und auf Trends in höheren Zeitrahmen zu beschränken. Auf diese Weise können Händler ihre Strategien verbessern, indem sie eine breitere Marktperspektive einbeziehen, was zu potenziell robusteren und zuverlässigeren Handelssignalen führt.

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MetaTrader 5 unter Linux

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Artikel "Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz — Finale" veröffentlicht.

Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz — Finale

Dieser Artikel ist der letzte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. Obwohl die Bibliothek noch nicht produktionsreif ist, werden wir in diesem Teil unseren Client verwenden, um ein nutzerdefiniertes Symbol mit Ticks (oder Kursen) zu aktualisieren, die von einem anderen Broker stammen. Am Ende dieses Artikels finden Sie weitere Informationen über den aktuellen Status der Bibliothek, was ihr noch fehlt, um vollständig mit dem MQTT 5.0-Protokoll kompatibel zu sein, eine mögliche Roadmap und wie Sie die Entwicklung verfolgen und zu ihr beitragen können.

Artikel "MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 15): Support-Vektor-Maschinen mit dem Newtonschen Polynom" veröffentlicht.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 15): Support-Vektor-Maschinen mit dem Newtonschen Polynom

Support-Vektor-Maschinen klassifizieren Daten auf der Grundlage vordefinierter Klassen, indem sie die Auswirkungen einer Erhöhung der Dimensionalität untersuchen. Es handelt sich um eine überwachte Lernmethode, die angesichts ihres Potenzials, mit mehrdimensionalen Daten umzugehen, ziemlich komplex ist. In diesem Artikel wird untersucht, wie die sehr einfache Implementierung von 2-dimensionalen Daten mit dem Newton'schen Polynom bei der Klassifizierung von Preis-Aktionen effizienter durchgeführt werden kann.

Artikel "Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 erstellen" veröffentlicht.

Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 erstellen

Bauen wir Expert Advisor, die in die Zukunft blicken und sich an jeden Markt anpassen können.

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Artikel "MQL5-Assistent - Techniken, die Sie kennen sollten (14): Zeitreihenvorhersage mit mehreren Zielvorgaben durch STF" veröffentlicht.

MQL5-Assistent - Techniken, die Sie kennen sollten (14): Zeitreihenvorhersage mit mehreren Zielvorgaben durch STF

Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.

Artikel "Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus in MQL5" veröffentlicht.

Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus in MQL5

In diesem Artikel beschreiben wir die Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus der Gruppenmethode der Datenverarbeitung in MQL5.

Artikel "Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt" veröffentlicht.

Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt

Erfahren Sie, wie Sie jedem Markt, mit dem Sie handeln möchten, einen Schritt voraus sein können, unabhängig von dem derzeitigen Niveau Ihrer Fähigkeiten.

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Artikel "Einführung in MQL5 (Teil 6): Eine Anleitung für Anfänger zu den Array-Funktionen in MQL5" veröffentlicht.

Einführung in MQL5 (Teil 6): Eine Anleitung für Anfänger zu den Array-Funktionen in MQL5

Begeben Sie sich auf die nächste Phase unserer MQL5-Reise. In diesem aufschlussreichen und einsteigerfreundlichen Artikel werden wir die übrigen Array-Funktionen näher beleuchten und komplexe Konzepte entmystifizieren, damit Sie effiziente Handelsstrategien entwickeln können. Wir werden ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse und ArraySort besprechen. Erweitern Sie Ihre Kenntnisse im algorithmischen Handel mit diesen wichtigen Array-Funktionen. Begleiten Sie uns auf dem Weg zur MQL5-Meisterschaft!

Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 21): Neuronale Netze entschlüsseln, Optimierungsalgorithmen entmystifiziert" veröffentlicht.

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 21): Neuronale Netze entschlüsseln, Optimierungsalgorithmen entmystifiziert

Tauchen Sie ein in das Herz der neuronalen Netze, indem wir die Optimierungsalgorithmen, die innerhalb des neuronalen Netzes verwendet werden, entmystifizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Schlüsseltechniken Sie das volle Potenzial neuronaler Netze ausschöpfen und Ihre Modelle zu neuen Höhen der Genauigkeit und Effizienz führen können.

Artikel "Eine generische Optimierungsformulierung (GOF) zur Implementierung von Custom Max mit Nebenbedingungen" veröffentlicht.

Eine generische Optimierungsformulierung (GOF) zur Implementierung von Custom Max mit Nebenbedingungen

In diesem Artikel stellen wir Ihnen eine Möglichkeit vor, Optimierungsprobleme mit mehreren Zielen und Nebenbedingungen zu implementieren, wenn Sie „Custom max“ in der Registerkarte „Einstellungen“ des MetaTrader 5-Terminals auswählen. Das Optimierungsproblem könnte zum Beispiel lauten: Maximieren Sie den Gewinnfaktor, den Nettogewinn und den Erholungsfaktor, sodass der Drawdown weniger als 10 % beträgt, die Anzahl der aufeinanderfolgenden Verluste weniger als 5 und die Anzahl der Trades pro Woche mehr als 5 beträgt.

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Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 1): Erstellen einer Datenbank

Der Nachrichten basierte Handel kann kompliziert und erdrückend sein. In diesem Artikel werden wir die einzelnen Schritte zur Beschaffung von Nachrichtendaten erläutern. Außerdem werden wir mehr über den MQL5-Wirtschaftskalender und seine Möglichkeiten erfahren.

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Artikel "MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 13): DBSCAN für eine Klasse für Expertensignale" veröffentlicht.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 13): DBSCAN für eine Klasse für Expertensignale

Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise (DBSCAN) ist eine unüberwachte Form der Datengruppierung, die kaum Eingabeparameter benötigt, außer 2, was im Vergleich zu anderen Ansätzen wie K-Means ein Segen ist. Wir gehen der Frage nach, wie dies für das Testen und schließlich den Handel mit den von Wizard zusammengestellten Expert Advisers konstruktiv sein kann

Artikel "Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz — Teil 6" veröffentlicht.

Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz — Teil 6

Dieser Artikel ist der sechste Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil erläutern wir die wichtigsten Änderungen unserer ersten Überarbeitung, wie wir zu einem brauchbaren Entwurf für unsere paketbildenden Klassen gekommen sind, wie wir PUBLISH- und PUBACK-Pakete bilden und die Semantik hinter den PUBACK-Reason-Codes (Begründungscode).

Artikel "Einführung in MQL5 (Teil 5): Eine Anleitung für Anfänger zu den Array-Funktionen in MQL5" veröffentlicht.

Einführung in MQL5 (Teil 5): Eine Anleitung für Anfänger zu den Array-Funktionen in MQL5

Entdecken Sie die Welt der MQL5-Arrays in Teil 5, der sich an absolute Anfänger richtet. Dieser Artikel vereinfacht komplexe Kodierungskonzepte und legt dabei den Schwerpunkt auf Klarheit und Einbeziehung aller Beteiligten. Werden Sie Teil unserer Gemeinschaft von Lernenden, in der Fragen willkommen sind und Wissen geteilt wird!

Artikel "Saisonale Filterung und Zeitabschnitt für Deep Learning ONNX Modelle mit Python für EA" veröffentlicht.

Saisonale Filterung und Zeitabschnitt für Deep Learning ONNX Modelle mit Python für EA

Können wir bei der Erstellung von Modellen für Deep Learning mit Python von der Saisonalität profitieren? Hilft das Filtern von Daten für die ONNX-Modelle, um bessere Ergebnisse zu erzielen? Welchen Zeitabschnitt sollten wir verwenden? Wir werden all dies in diesem Artikel behandeln.

Artikel "Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 7): Signale von ZigZag und dem Awesome Oszillator" veröffentlicht.

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 7): Signale von ZigZag und dem Awesome Oszillator

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.

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Artikel "Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 2): Ein objektorientierter Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors" veröffentlicht.

Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 2): Ein objektorientierter Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors

Lernen Sie das objektorientierte Programmierparadigma und seine Anwendung im MQL5-Code kennen. Dieser zweite Artikel geht tiefer auf die Besonderheiten der objektorientierten Programmierung ein und bietet anhand eines praktischen Beispiels praktische Erfahrungen. Sie lernen, wie Sie unseren früher entwickelten prozeduralen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kursdaten der Kerzen in objektorientierten Code umwandeln können.

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Artikel "Modified Grid-Hedge EA in MQL5 (Part III): Optimizing Simple Hedge Strategy (I)" veröffentlicht.

Modified Grid-Hedge EA in MQL5 (Part III): Optimizing Simple Hedge Strategy (I)

In this third part, we revisit the Simple Hedge and Simple Grid Expert Advisors (EAs) developed earlier. Our focus shifts to refining the Simple Hedge EA through mathematical analysis and a brute force approach, aiming for optimal strategy usage. This article delves deep into the mathematical optimization of the strategy, setting the stage for future exploration of coding-based optimization in later installments.

Artikel "Deep Learning GRU model with Python to ONNX with EA, and GRU vs LSTM models" veröffentlicht.

Deep Learning GRU model with Python to ONNX  with EA, and GRU vs LSTM models

We will guide you through the entire process of DL with python to make a GRU ONNX model, culminating in the creation of an Expert Advisor (EA) designed for trading, and subsequently comparing GRU model with LSTN model.

Artikel "Advanced Variables and Data Types in MQL5" veröffentlicht.

Advanced Variables and Data Types in MQL5

Variables and data types are very important topics not only in MQL5 programming but also in any programming language. MQL5 variables and data types can be categorized as simple and advanced ones. In this article, we will identify and learn about advanced ones because we already mentioned simple ones in a previous article.

Artikel "The Disagreement Problem: Diving Deeper into The Complexity Explainability in AI" veröffentlicht.

The Disagreement Problem: Diving Deeper into The Complexity Explainability in AI

Dive into the heart of Artificial Intelligence's enigma as we navigate the tumultuous waters of explainability. In a realm where models conceal their inner workings, our exploration unveils the "disagreement problem" that echoes through the corridors of machine learning.

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Artikel "Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)" veröffentlicht.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

Artikel "Neural networks made easy (Part 68): Offline Preference-guided Policy Optimization" veröffentlicht.

Neural networks made easy (Part 68): Offline Preference-guided Policy Optimization

Since the first articles devoted to reinforcement learning, we have in one way or another touched upon 2 problems: exploring the environment and determining the reward function. Recent articles have been devoted to the problem of exploration in offline learning. In this article, I would like to introduce you to an algorithm whose authors completely eliminated the reward function.

Artikel "Data label for time series mining (Part 6):Apply and Test in EA Using ONNX" veröffentlicht.

Data label for time series mining (Part 6):Apply and Test in EA Using ONNX

This series of articles introduces several time series labeling methods, which can create data that meets most artificial intelligence models, and targeted data labeling according to needs can make the trained artificial intelligence model more in line with the expected design, improve the accuracy of our model, and even help the model make a qualitative leap!

Artikel "Data label for time series mining (Part 5):Apply and Test in EA Using Socket" veröffentlicht.

Data label for time series mining (Part 5):Apply and Test in EA Using Socket

This series of articles introduces several time series labeling methods, which can create data that meets most artificial intelligence models, and targeted data labeling according to needs can make the trained artificial intelligence model more in line with the expected design, improve the accuracy of our model, and even help the model make a qualitative leap!

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In this article we will talk about how MQL5 can interact with Python and FastAPI, using HTTP calls in MQL5 to interact with the tic-tac-toe game in Python. The article discusses the creation of an API using FastAPI for this integration and provides a test script in MQL5, highlighting the versatility of MQL5, the simplicity of Python, and the effectiveness of FastAPI in connecting different technologies to create innovative solutions.

Artikel "Developing an MQL5 Reinforcement Learning agent with RestAPI integration (Part 1): How to use RestAPIs in MQL5" veröffentlicht.

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In this article we will talk about the importance of APIs (Application Programming Interface) for interaction between different applications and software systems. We will see the role of APIs in simplifying interactions between applications, allowing them to efficiently share data and functionality.

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In this article, we will finally begin to do what we wanted to do much earlier. However, due to the lack of "solid ground", I did not feel confident to present this part publicly. Now I have the basis to do this. I suggest that you focus as much as possible on understanding the content of this article. I mean not simply reading it. I want to emphasize that if you do not understand this article, you can completely give up hope of understanding the content of the following ones.

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Artikel "Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)" veröffentlicht.

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One of the things that can make our lives as programmers difficult is assumptions. In this article, I will show you how dangerous it is to make assumptions: both in MQL5 programming, where you assume that the type will have a certain value, and in MetaTrader 5, where you assume that different servers work the same.

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Das Newtonsche Polynom, bei dem aus einer Reihe von Punkten quadratische Gleichungen erstellt werden, ist ein archaischer, aber interessanter Ansatz für die Betrachtung einer Zeitreihe. In diesem Artikel versuchen wir zu untersuchen, welche Aspekte dieses Konzept für Händler von Nutzen sein könnten, und gehen auch auf seine Grenzen ein.

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Number Walls oder Zahlenwände sind eine Variante der Linear Shift Back Registers, die Sequenzen auf ihre Vorhersagbarkeit hin überprüfen, indem sie auf Konvergenz prüfen. Wir sehen uns an, wie diese Ideen in MQL5 von Nutzen sein könnten.

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