Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5

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Expert Advisors gehören zum Höhepunkt des Programmierens und sind das gewünschte Ziel jeden Entwicklers im Bereich des automatischen Handels. Sie können auch einen eigenen Handelsroboter schreiben, wenn Sie die Artikel dieser Kategorie lesen und beschriebene Schritte durchführen. Sie werden lernen, wie automatische Handelssysteme erstellt und getestet werden.

Die Artikel lehren, nicht nur in MQL5 zu programmieren, sondern auch jegliche Handelsideen und Techniken umzusetzen. Sie erfahren, wie man Trailing-Stops programmiert, Geld verwaltet, Indikatorwerte erhält und vieles mehr.

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Alternative Risiko-Ertrags-Metriken in MQL5

Alternative Risiko-Ertrags-Metriken in MQL5

In diesem Artikel stellen wir die Umsetzung mehrere Risikorenditekennzahlen vor, die als Alternativen zur Sharpe-Ratio angepriesen werden, und untersuchen hypothetische Aktienkurven, um ihre Eigenschaften zu analysieren.
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Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 2): Ein objektorientierter Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors

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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Risikomanager für den manuellen Handel

Risikomanager für den manuellen Handel

In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie man eine Risikomanager-Klasse für den manuellen Handel von Grund auf schreibt. Diese Klasse kann auch als Basisklasse für die Vererbung durch algorithmische Händler verwendet werden, die automatisierte Programme einsetzen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 74): Trajektorienvorhersage mit Anpassung

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 74): Trajektorienvorhersage mit Anpassung

In diesem Artikel wird eine recht effektive Methode zur Vorhersage der Trajektorie von Multi-Agenten vorgestellt, die sich an verschiedene Umweltbedingungen anpassen kann.
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Praktische Entwicklung von Handelsstrategien

Praktische Entwicklung von Handelsstrategien

In diesem Artikel werden wir versuchen, unsere eigene Handelsstrategie zu entwickeln. Jede Handelsstrategie muss auf einer Art statistischem Vorteil beruhen. Außerdem sollte dieser Vorteil noch lange Zeit bestehen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 78): Decoderfreier Objektdetektor mit Transformator (DFFT)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 78): Decoderfreier Objektdetektor mit Transformator (DFFT)

In diesem Artikel schlage ich vor, das Thema der Entwicklung einer Handelsstrategie aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Wir werden keine zukünftigen Kursbewegungen vorhersagen, sondern versuchen, ein Handelssystem auf der Grundlage der Analyse historischer Daten aufzubauen.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus

Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 81): Kontextgesteuerte Bewegungsanalyse (CCMR)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 81): Kontextgesteuerte Bewegungsanalyse (CCMR)

In früheren Arbeiten haben wir immer den aktuellen Zustand der Umwelt bewertet. Gleichzeitig blieb die Dynamik der Veränderungen bei den Indikatoren immer „hinter den Kulissen“. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, mit dem Sie die direkte Veränderung der Daten zwischen 2 aufeinanderfolgenden Umweltzuständen bewerten können.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus

Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.
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Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 5): Variable Positionsgrößen

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 5): Variable Positionsgrößen

In den vorangegangenen Teilen konnte der in Entwicklung befindliche Expert Advisor (EA) nur eine feste Positionsgröße für den Handel verwenden. Dies ist für Testzwecke akzeptabel, aber für den Handel mit einem echten Konto nicht ratsam. Lassen Sie uns den Handel mit variablen Positionsgrößen ermöglichen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)

In diesem Artikel werde ich mich mit dem GTGAN-Algorithmus vertraut machen, der im Januar 2024 eingeführt wurde, um komplexe Probleme der Generierung von Architekturlayouts mit Graphenbeschränkungen zu lösen.
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Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 1): Erstellen des Panels

Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 1): Erstellen des Panels

In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte bei der Erstellung und Implementierung einer grafischen Nutzeroberfläche (GUI) mit MetaQuotes Language 5 (MQL5) erläutert. Nutzerdefinierte Utility-Panels verbessern die Nutzerinteraktion beim Handel, indem sie gängige Aufgaben vereinfachen und wichtige Handelsinformationen visualisieren. Durch die Erstellung nutzerdefinierter Panels können Händler ihre Arbeitsabläufe straffen und bei Handelsgeschäften Zeit sparen.