Automatisierte Parameter-Optimierung für Handelsstrategien mit Python und MQL5
Es gibt mehrere Arten von Algorithmen zur Selbstoptimierung von Handelsstrategien und Parametern. Diese Algorithmen werden zur automatischen Verbesserung von Handelsstrategien auf der Grundlage historischer und aktueller Marktdaten eingesetzt. In diesem Artikel werden wir uns eine davon mit Python und MQL5-Beispielen ansehen.
Erstellung von Zeitreihenvorhersagen mit neuronalen LSTM-Netzen: Normalisierung des Preises und Tokenisierung der Zeit
In diesem Artikel wird eine einfache Strategie zur Normalisierung der Marktdaten anhand der täglichen Spanne und zum Training eines neuronalen Netzes zur Verbesserung der Marktprognosen beschrieben. Die entwickelten Modelle können in Verbindung mit einem bestehenden technischen Analysesystem oder auf eigenständiger Basis verwendet werden, um die allgemeine Marktrichtung vorherzusagen. Der in diesem Artikel skizzierte Rahmen kann von jedem technischen Analysten weiter verfeinert werden, um Modelle zu entwickeln, die sowohl für manuelle als auch für automatisierte Handelsstrategien geeignet sind.
DoEasy. Dienst-Funktionen (Teil 1): Preismuster
In diesem Artikel werden wir mit der Entwicklung von Methoden zur Suche nach Preismustern anhand von Zeitreihendaten beginnen. Ein Muster hat einen bestimmten Satz von Parametern, die für alle Arten von Mustern gelten. Alle Daten dieser Art werden in der Objektklasse des abstrakten Basismusters konzentriert. In diesem Artikel werden wir eine abstrakte Musterklasse und eine Pin Bar-Musterklasse erstellen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Widerstand gegen das Steckenbleiben in lokalen Extremen (Teil I)
In diesem Artikel wird ein einzigartiges Experiment vorgestellt, das darauf abzielt, das Verhalten von Populationsoptimierungsalgorithmen im Zusammenhang mit ihrer Fähigkeit zu untersuchen, lokale Minima bei geringer Populationsvielfalt effizient zu umgehen und globale Maxima zu erreichen. Die Arbeit in dieser Richtung wird weitere Erkenntnisse darüber liefern, welche spezifischen Algorithmen ihre Suche mit den vom Nutzer festgelegten Koordinaten als Ausgangspunkt erfolgreich fortsetzen können und welche Faktoren ihren Erfolg beeinflussen.
Winkelbasierte Operationen für Händler
Dieser Artikel behandelt winkelbasierte Operationen. Wir werden uns Methoden zur Konstruktion von Winkeln und deren Verwendung beim Handel ansehen.
Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage
In Fortführung des Themas des vorangegangenen Artikels habe ich mich entschlossen, eine flexiblere und funktionellere Vorlage zu erstellen, die über größere Möglichkeiten verfügt und sowohl in der Freiberuflichkeit als auch als Basis für die Entwicklung von Mehrwährungs- und Mehrperioden-EAs mit der Fähigkeit zur Integration mit externen Lösungen effektiv genutzt werden kann.
Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 4): Organisieren von Funktionen in Klassen in MQL5
In diesem Artikel wird der Übergang von der prozeduralen Codierung zur objektorientierten Programmierung (OOP) in MQL5 mit Schwerpunkt auf der Integration mit der REST-API erörtert. Heute werden wir besprechen, wie HTTP-Anfragefunktionen (GET und POST) in Klassen organisiert werden können. Wir werden einen genaueren Blick auf das Refactoring von Code werfen und zeigen, wie isolierte Funktionen durch Klassenmethoden ersetzt werden können. Der Artikel enthält praktische Beispiele und Tests.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 41): Beginn der zweiten Phase (II)
Wenn Ihnen bis zu diesem Punkt alles richtig erschien, bedeutet dies, dass Sie bei der Entwicklung von Anwendungen nicht wirklich an die langfristige Perspektive denken. Im Laufe der Zeit müssen Sie keine neuen Anwendungen mehr programmieren, sondern nur noch dafür sorgen, dass sie zusammenarbeiten. Schauen wir uns also an, wie man den Mauszeiger fertigstellt.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 40): Beginn der zweiten Phase (I)
Heute werden wir über die neue Phase des Replay/Simulator-Systems sprechen. In dieser Phase wird das Gespräch wirklich interessant und sehr inhaltsreich. Ich empfehle Ihnen dringend, den Artikel sorgfältig zu lesen und die darin enthaltenen Links zu nutzen. Dies wird Ihnen helfen, den Inhalt besser zu verstehen.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 39): Den Weg ebnen (III)
Bevor wir zur zweiten Stufe der Entwicklung übergehen, müssen wir einige Ideen überarbeiten. Wissen Sie, wie Sie MQL5 dazu bringen können, das zu tun, was Sie brauchen? Haben Sie jemals versucht, über das hinauszugehen, was in der Dokumentation enthalten ist? Wenn nicht, dann machen Sie sich bereit. Denn wir werden etwas tun, was die meisten Menschen normalerweise nicht tun.
DoEasy. Steuerung (Teil 33): Vertikale Bildlaufleiste
In diesem Artikel werden wir die Entwicklung der grafischen Elemente der DoEasy-Bibliothek fortsetzen und das vertikale Scrollen von Formularobjekt-Steuerelementen sowie einige nützliche Funktionen und Methoden hinzufügen, die in Zukunft benötigt werden.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 1): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Positionsverwaltung
Lernen Sie, wie Sie ein Entwickler-Toolkit für die Verwaltung verschiedener Positionsoperationen mit MQL5 erstellen können. In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie eine Funktionsbibliothek (ex5) erstellen können, die einfache bis fortgeschrittene Positionsverwaltungsoperationen durchführt, einschließlich der automatischen Behandlung und Meldung der verschiedenen Fehler, die bei der Bearbeitung von Positionsverwaltungsaufgaben mit MQL5 auftreten.
Bill Williams Strategie mit und ohne andere Indikatoren und Vorhersagen
In diesem Artikel werden wir einen Blick auf eine der berühmten Strategien von Bill Williams werfen, sie diskutieren und versuchen, die Strategie mit anderen Indikatoren und mit Vorhersagen zu verbessern.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt (Teil II): Vorhersage technischer Indikatoren
Wussten Sie, dass die Vorhersage bestimmter technischer Indikatoren genauer ist als die Vorhersage des zugrunde liegenden Preises eines gehandelten Symbols? Lernen Sie mit uns, wie Sie diese Erkenntnisse für bessere Handelsstrategien nutzen können.
Ein Algorithmus zur Auswahl von Merkmalen, der energiebasiertes Lernen in reinem MQL5 verwendet
In diesem Artikel stellen wir die Implementierung eines Algorithmus zur Auswahl von Merkmalen vor, der in einer wissenschaftlichen Arbeit mit dem Titel „FREL: A stable feature selection algorithm“ vorgestellt wurde und auch als Merkmalsgewichtung als reguliertes energiebasiertes Lernen bezeichnet werden kann.
Klassische Strategien neu interpretieren: Rohöl
In diesem Artikel greifen wir eine klassische Rohölhandelsstrategie wieder auf, um sie durch den Einsatz von Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens zu verbessern. Wir werden ein Modell der kleinsten Quadrate konstruieren, um zukünftige Brent-Rohölpreise auf der Grundlage der Differenz zwischen Brent- und WTI-Rohölpreisen vorherzusagen. Unser Ziel ist es, einen Frühindikator für künftige Veränderungen der Brent-Preise zu ermitteln.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 18): Neuronale Architektursuche mit Eigenvektoren
Die Suche nach neuronaler Architektur, ein automatischer Ansatz zur Bestimmung der idealen Einstellungen für neuronale Netze, kann bei vielen Optionen und großen Testdatensätzen von Vorteil sein. Wir untersuchen, wie dieser Prozess bei gepaarten Eigenvektoren noch effizienter gestaltet werden kann.
Risikobalance beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten
Dieser Artikel ermöglicht es Anfängern, ein Skript für den Risikoausgleich beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten von Grund auf zu schreiben. Darüber hinaus können erfahrene Nutzer neue Ideen für die Umsetzung ihrer Lösungen in Bezug auf die in diesem Artikel vorgeschlagenen Optionen erhalten.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)
Wir werden das Prinzip des Aufbaus von Algorithmen mit mehreren Populationen besprechen. Als Beispiel für diese Art von Algorithmus werden wir uns den neuen nutzerdefinierten Algorithmus - Evolution of Social Groups (ESG) - ansehen. Wir werden die grundlegenden Konzepte, die Mechanismen der Populationsinteraktion und die Vorteile dieses Algorithmus analysieren und seine Leistung bei Optimierungsproblemen untersuchen.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 38): Den Weg ebnen (II)
Viele Menschen, die sich für MQL5-Programmierer halten, verfügen nicht über die Grundkenntnisse, die ich in diesem Artikel erläutern werde. Viele Menschen halten MQL5 für ein begrenztes Werkzeug, aber der eigentliche Grund ist, dass sie nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen. Wenn Sie also etwas nicht wissen, brauchen Sie sich dafür nicht zu schämen. Es ist besser, sich dafür zu schämen, nicht zu fragen. MetaTrader 5 einfach dazu zu zwingen, die Indikatorduplikation zu deaktivieren, gewährleistet in keiner Weise eine Zwei-Wege-Kommunikation zwischen dem Indikator und dem Expert Advisor. Davon sind wir noch weit entfernt, aber die Tatsache, dass sich der Indikator auf dem Chart nicht dupliziert, stimmt uns zuversichtlich.
Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 3): Erstellen von automatischen Bewegungen und Testskripten in MQL5
Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von automatischen Zügen im Tic-Tac-Toe-Spiel in Python, integriert mit MQL5-Funktionen und Unit-Tests. Das Ziel ist es, die Interaktivität des Spiels zu verbessern und die Zuverlässigkeit des Systems durch Tests in MQL5 zu gewährleisten. Die Präsentation umfasst die Entwicklung der Spiellogik, die Integration und praktische Tests und schließt mit der Erstellung einer dynamischen Spielumgebung und eines robusten integrierten Systems.
Trailing-Stopp im Handel
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung eines Trailing-Stops beim Handel. Wir werden bewerten, wie nützlich und wirksam das ist und wie es genutzt werden kann. Die Effizienz eines Trailing-Stopps hängt weitgehend von der Preisvolatilität und der Wahl des Stop-Loss-Niveaus ab. Für die Festlegung eines Stop-Loss können verschiedene Ansätze verwendet werden.
DRAW_ARROW Zeichnungstyp in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren
In diesem Artikel werden wir uns mit Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren beschäftigen, die Pfeile zeichnen. Wir werden auch die Klassenmethoden für die korrekte Anzeige von Pfeilen verbessern, die Daten von Pfeilindikatoren anzeigen, die auf einem Symbol/einer Periode berechnet wurden, das/die nicht mit dem Symbol/der Periode des aktuellen Charts übereinstimmt.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II
In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil I
In diesem Artikel werden wir verschiedene Methoden untersuchen, die in binären genetischen und anderen Populationsalgorithmen verwendet werden. Wir werden uns die Hauptkomponenten des Algorithmus, wie Selektion, Crossover und Mutation, und ihre Auswirkungen auf die Optimierung ansehen. Darüber hinaus werden wir Methoden der Datendarstellung und ihre Auswirkungen auf die Optimierungsergebnisse untersuchen.
MQL5 beherrschen, vom Anfänger zum Profi (Teil II): Grundlegende Datentypen und die Verwendung von Variablen
Dies ist eine Fortsetzung der Serie für Anfänger. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man Konstanten und Variablen erstellt, Daten, Farben und andere nützliche Daten schreibt. Wir werden lernen, wie man Enumerationen (Aufzählungen) wie Wochentage oder Linienstile (durchgezogen, gepunktet usw.) erstellt. Variablen und Ausdrücke sind die Grundlage der Programmierung. Sie sind definitiv in 99 % der Programme vorhanden, daher ist es wichtig, sie zu verstehen. Wenn Sie also neu in der Programmierung sind, kann dieser Artikel sehr nützlich für Sie sein. Erforderliche Programmierkenntnisse: sehr einfach, innerhalb der Grenzen meines vorherigen Artikels (siehe den Link am Anfang).
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.
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.
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.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 erstellen
Bauen wir Expert Advisor, die in die Zukunft blicken und sich an jeden Markt anpassen können.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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!
Developing an MQL5 RL agent with RestAPI integration (Part 2): MQL5 functions for HTTP interaction with the tic-tac-toe game REST API
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.