Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5

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.

Es gibt viele Menschen, die keine Ahnung vom Programmieren haben, aber sehr kreativ sind und tolle Ideen haben. Der Mangel an Programmierkenntnissen hindert sie jedoch daran, diese Ideen umzusetzen. Schauen wir uns gemeinsam an, wie man einen Chart Trade mit der MetaTrader 5 Plattform selbst erstellt, als wäre es eine IDE (integrierte Entwicklungsumgebung).

Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Einige Leser haben vielleicht Fragen zur Relevanz der jüngsten Veröffentlichungen zum Thema neuronale Netze. In diesem neuen Artikel befassen wir uns wieder mit neuronalen Netzen.

In diesem Referenzartikel werden wir uns mit Standardindikatoren aus der Kategorie Trendindikatoren beschäftigen. Wir werden gebrauchsfertige Vorlagen für die Verwendung von Indikatoren in EAs erstellen - Deklaration und Einstellung von Parametern, Initialisierung und Deinitialisierung von Indikatoren sowie Empfang von Daten und Signalen aus Indikatorpuffern in EAs.

Wie lassen sich neue Funktionen am einfachsten implementieren? In diesem Artikel gehen wir einen Schritt zurück und dann zwei Schritte vorwärts.

Eine alte Handelsstrategie. In diesem Artikel wird eine der Strategien vorgestellt, mit denen sich der Trend auf rein technische Weise verfolgen lässt. Die Strategie ist rein technisch und verwendet einige technische Indikatoren und Werkzeuge, um Signale und Ziele zu liefern. Die Komponenten der Strategie sind wie folgt: Ein stochastischer Oszillator mit 14 Perioden. Ein 5-Perioden-Stochastik-Oszillator. Ein gleitender 200-Perioden-Durchschnitt. Ein Werkzeug zur Fibonacci-Projektion (für die Festlegung von Zielen).

Dies ist der erste Teil des neuen Auftragssystems. Seit wir begonnen haben, diesen EA in unseren Artikeln zu dokumentieren, hat er verschiedene Änderungen und Verbesserungen erfahren, wobei das gleiche Modell des Auftragssystems auf dem Chart beibehalten wurde.

Der Expert Advisor für mehrere Währungen in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der handeln kann (z.B. Aufträge öffnen, schließen und verwalten, Trailing Stop Loss und Trailing Profit) für mehr als 1 Symbolpaar von nur einem Symbolchart aus. Dieses Mal werden wir nur 1 Indikator verwenden, nämlich den Parabolic SAR oder iSAR in mehreren Zeitrahmen von PERIOD_M15 bis PERIOD_D1.

In diesem Artikel werden wir die WinHttp.dll verwenden, um einen Websocket-Client für MetaTrader 5-Programme zu erstellen. Der Client wird letztendlich als Klasse implementiert und auch gegen die Binary.com Websocket API getestet.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der zwei RSI-Indikatoren mit sich kreuzenden Linien verwendet, den Fast RSI, der sich mit dem Slow RSI kreuzt.

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für das verstärkte Lernen. Alle bisher betrachteten Algorithmen erfordern die Erstellung einer Belohnungspolitik, die es dem Agenten ermöglicht, jede seiner Aktionen bei jedem Übergang von einem Systemzustand in einen anderen zu bewerten. Dieser Ansatz ist jedoch ziemlich künstlich. In der Praxis gibt es eine gewisse Zeitspanne zwischen einer Handlung und einer Belohnung. In diesem Artikel werden wir einen Algorithmus zum Trainieren eines Modells kennenlernen, der mit verschiedenen Zeitverzögerungen zwischen Aktion und Belohnung arbeiten kann.

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.

Bei der Entwicklung jedes Handelssystems gibt es eine Aufgabe, die wir effektiv bewältigen müssen. Diese Aufgabe besteht darin, Aufträge zu erteilen oder das erstellte Handelssystem automatisch mit Aufträgen umgehen zu lassen, da dies in jedem Handelssystem von entscheidender Bedeutung ist. Daher finden Sie in diesem Artikel die meisten Themen, die Sie über diese Aufgabe verstehen müssen, um Ihr Handelssystem in Bezug auf die Auftragsvergabe effektiv zu gestalten.

In diesem Artikel zeige ich den ersten Teil der Verbesserungen, die es mir ermöglicht haben, nicht nur die gesamte Automatisierungskette für den Handel mit MetaTrader 4 und 5 zu schließen, sondern auch etwas viel Interessanteres zu tun. Von nun an ermöglicht mir diese Lösung, sowohl die Erstellung von EAs als auch die Optimierung vollständig zu automatisieren und die Arbeitskosten für das Finden effektiver Handelskonfigurationen zu minimieren.

Im vorigen Artikel haben wir eine Klasse für das Clustering von Daten erstellt. In diesem Artikel möchte ich Varianten für die mögliche Anwendung der gewonnenen Ergebnisse bei der Lösung praktischer Handelsaufgaben vorstellen.

Die objektorientierte Programmierung ermöglicht die Erstellung eines kompakteren Codes, der leicht zu lesen und zu ändern ist. Hier sehen wir uns das Beispiel für drei ONNX-Modelle an.

Das Programm wurde aufgrund von Kommentaren und Wünschen von Nutzern und Lesern dieser Artikelserie geändert. Dieser Artikel enthält eine neue Version des Auto-Optimierers. Diese Version implementiert gewünschte Funktionen und bietet weitere Verbesserungen, die ich bei der Arbeit mit dem Programm gefunden habe.

In meinem letzten Artikel habe ich Ihnen gezeigt, wie man einen Chart Trade mit MetaTrader 5 Objekten erstellt und so die Plattform in ein RAD-System verwandelt. Das System funktioniert sehr gut, und sicher haben viele der Leser über die Erstellung einer Bibliothek nachgedacht, die es ermöglichen würde, die Funktionsweise des vorgeschlagenen Systems zu erweitern. Auf dieser Grundlage wäre es möglich, einen intuitiveren Expert Advisor mit einer schöneren und einfacher zu bedienenden Oberfläche zu entwickeln.

Der Artikel wirft einen kurzen Blick auf die numerische Analysebibliothek ALGLIB 3.19, ihre Anwendungen und neue Algorithmen, die die Effizienz der Finanzdatenanalyse verbessern können.

Was ist Frames Analyzer? Dies ist ein Plug-in-Modul für jeden Expert Advisor zur Analyse von Optimierungsframes während der Parameteroptimierung im Strategietester, aber auch außerhalb des Testers, durch Lesen einer MQD-Datei oder einer Datenbank, die unmittelbar nach der Parameteroptimierung erstellt wird. Sie können diese Optimierungsergebnisse mit anderen Nutzern teilen, die über das Tool Frames Analyzer verfügen, um die Ergebnisse gemeinsam zu diskutieren.

Es ist mehr als ein Jahr her, dass ich meinen letzten Artikel veröffentlicht habe. Das ist eine ganze Menge Zeit, um Ideen zu überarbeiten und neue Ansätze zu entwickeln. In dem neuen Artikel möchte ich von der bisher verwendeten Methode des überwachten Lernens abweichen. Diesmal werden wir uns mit Algorithmen des unüberwachten Lernens beschäftigen. Wir werden insbesondere einen der Clustering-Algorithmen - K-Means - betrachten.

Wir arbeiten weiter an der Umsetzung des neuen Auftragssystems. Die Erstellung eines solchen Systems erfordert eine gute Beherrschung von MQL5 sowie ein Verständnis dafür, wie die MetaTrader 5-Plattform tatsächlich funktioniert und welche Ressourcen sie bietet.

Schlussendlich wird das visuelle System in Betrieb genommen, obwohl es noch nicht vollständig ist. Hier finden die wichtigsten, gemachten Änderungen ein Ende. Es wird eine ganze Reihe weiterer geben, aber sie sind alle notwendig. Nun, die ganze Arbeit wird recht interessant sein.

Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der Hauptvorteil von SAC ist die Fähigkeit, optimale Strategien zu finden, die nicht nur die erwartete Belohnung maximieren, sondern auch eine maximale Entropie (Vielfalt) von Aktionen aufweisen.

Heute werden wir die Entwicklung des neuen Auftragssystems fortsetzen. Es ist nicht einfach, ein neues System einzuführen, da wir häufig auf Probleme stoßen, die den Prozess erheblich erschweren. Wenn diese Probleme auftreten, müssen wir innehalten und die Richtung, in die wir uns bewegen, neu analysieren.

Im vorigen Artikel haben wir den Algorithmus Soft Actor-Critic (Akteur-Kritiker) implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Hier werden wir das zuvor erstellte Modell optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.