Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

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Expert Advisors erfüllen unterschiedliche Funktionen auf der Plattform MetaTrader. Handelroboter können Finanzinstrumente rund um die Uhr verfolgen, Trades kopieren, Berichte erstellen und abschicken, sogar dem Händler eine speizielle auf seine Bestellung entwickelte grafische Benutzeroberfläche bieten.

In den Artikeln sind Programmierverfahren, mathematische Ideen für Datenverarbeitung, Ratschläge für Erstellung und Bestellung von Handelsrobotern.

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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 16): Zugang zu Daten im Internet (II)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 16): Zugang zu Daten im Internet (II)

Wie man Daten aus dem Web in einen Expert Advisor überträgt, ist nicht so offensichtlich. Das ist gar nicht so einfach, wenn man nicht alle Möglichkeiten des MetaTrader 5 kennt.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten

Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten

In diesem Artikel werde ich die Funktionalität für die Verfolgung einiger Ereignisse von Chartobjekten erstellen — Hinzufügen/Entfernen von Symbolcharts und Chart-Unterfenstern, sowie Hinzufügen/Entfernen/Ändern von Indikatoren in Chart-Fenstern.
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Handelsstrategie auf der Grundlage des verbesserten Indikators zur Erkennung des Kerzenmusters von Doji

Handelsstrategie auf der Grundlage des verbesserten Indikators zur Erkennung des Kerzenmusters von Doji

Der Metabar-Indikator erkennt mehr Kerzen als der herkömmliche Indikator. Prüfen wir, ob dies einen echten Nutzen für den automatisierten Handel bringt.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 1): Die Geometrie neu betrachten

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 1): Die Geometrie neu betrachten

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können.
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Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 4): Triangulärer gleitender Durchschnitt — Indikatorensignale

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 4): Triangulärer gleitender Durchschnitt — Indikatorensignale

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mehr als nur ein Symbolpaar von dessen Symbolchart handeln kann (Aufträge öffnen, schließen und verwalten oder zum Beispiel Trailing Stop Loss und Trailing Profit). Dieses Mal werden wir nur 1 Indikator verwenden, nämlich den Triangulären gleitenden Durchschnitt in Multi-Timeframes oder Single-Timeframes.
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Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten

Verwendung des JSON Data APIs in Ihren MQL-Projekten

Stellen Sie sich vor, dass Sie Daten verwenden können, die nicht im MetaTrader zu finden sind, sondern nur von Indikatoren der Preisanalyse und der technischen Analyse stammen. Stellen Sie sich nun vor, dass Sie auf Daten zugreifen können, die Ihre Handelskraft um ein Vielfaches erhöhen. Sie können die Leistung der MetaTrader-Software vervielfachen, wenn Sie den Output anderer Software, Makro-Analysemethoden und hochentwickelte Tools über die ​API-Daten. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie APIs nutzen können und stellen Ihnen nützliche und wertvolle API-Datendienste vor.
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Wie man einen nutzerdefinierten Donchian Channel Indikator mit MQL5 erstellt

Wie man einen nutzerdefinierten Donchian Channel Indikator mit MQL5 erstellt

Es gibt viele technische Hilfsmittel, die zur Visualisierung eines die Kurse umgebenden Kanals verwendet werden können. Eines dieser Hilfsmittel ist der Donchian Channel Indikator. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Donchian Channel Indikator erstellen und wie Sie ihn als nutzerdefinierten Indikator mit EA handeln können.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 12): Können selbstlernende neuronale Netze Ihnen helfen, den Aktienmarkt zu überlisten?

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 12): Können selbstlernende neuronale Netze Ihnen helfen, den Aktienmarkt zu überlisten?

Sind Sie es leid, ständig zu versuchen, den Aktienmarkt vorherzusagen? Hätten Sie gerne eine Kristallkugel, die Ihnen hilft, fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen? Selbst trainierte neuronale Netze könnten die Lösung sein, nach der Sie schon lange gesucht haben. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, ob diese leistungsstarken Algorithmen Ihnen helfen können, „die Welle zu reiten“ und den Aktienmarkt zu überlisten. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern können selbst trainierte neuronale Netze Vorhersagen treffen, die oft genauer sind als die von menschlichen Händlern. Entdecken Sie, wie Sie diese Spitzentechnologie nutzen können, um Ihre Gewinne zu maximieren und intelligentere Investitionsentscheidungen zu treffen.
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Aufbau und Test von Keltner-Kanal-Handelssystemen

Aufbau und Test von Keltner-Kanal-Handelssystemen

In diesem Artikel werden wir versuchen, Handelssysteme anzubieten, die ein sehr wichtiges Konzept auf dem Finanzmarkt verwenden, nämlich die Volatilität. Wir werden ein Handelssystem auf der Grundlage des Keltner-Kanal-Indikators bereitstellen, nachdem wir ihn verstanden haben und wissen, wie wir ihn kodieren können und wie wir ein Handelssystem auf der Grundlage einer einfachen Handelsstrategie erstellen und es dann an verschiedenen Vermögenswerten testen können.
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Implementierung einer Handelsstrategie der Bollinger Bänder mit MQL5: Ein schrittweiser Leitfaden

Implementierung einer Handelsstrategie der Bollinger Bänder mit MQL5: Ein schrittweiser Leitfaden

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung eines automatisierten Handelsalgorithmus in MQL5, der auf der Bollinger-Band-Handelsstrategie basiert. Ein detailliertes Tutorial zur Erstellung eines Expert Advisors, der für Händler nützlich sein kann.
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Erstellen eines automatisch arbeitenden EA (Teil 13): Automatisierung (V)

Erstellen eines automatisch arbeitenden EA (Teil 13): Automatisierung (V)

Wissen Sie, was ein Flussdiagramm ist? Können Sie es verwenden? Glauben Sie, dass Flussdiagramme etwas für Anfänger sind? Ich schlage vor, dass wir mit diesem neuen Artikel fortfahren und lernen, wie man mit Flussdiagrammen arbeitet.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 6): Das Perzeptron als autarkes Instrument zur Preisprognose

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 6): Das Perzeptron als autarkes Instrument zur Preisprognose

Der Artikel liefert ein Beispiel für die Verwendung eines Perzeptrons als autarkes Preisprognoseinstrument, indem er allgemeine Konzepte und den einfachsten vorgefertigten Expert Advisor vorstellt und anschließend die Ergebnisse seiner Optimierung zeigt.
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Wie man ein interaktives MQL5 Dashboard/Panel mit Hilfe der Controls-Klasse erstellt (Teil 2): Reaktionsfähigkeit von Schaltflächen hinzufügen

Wie man ein interaktives MQL5 Dashboard/Panel mit Hilfe der Controls-Klasse erstellt (Teil 2): Reaktionsfähigkeit von Schaltflächen hinzufügen

In diesem Artikel konzentrieren wir uns darauf, unser statisches MQL5-Dashboard-Panel in ein interaktives Tool zu verwandeln, indem wir die Reaktionsfähigkeit von Schaltflächen aktivieren. Wir untersuchen, wie die Funktionalität der GUI-Komponenten automatisiert werden kann, um sicherzustellen, dass sie angemessen auf Nutzerklicks reagieren. Am Ende des Artikels haben wir eine dynamische Schnittstelle eingerichtet, die das Engagement der Nutzer und die Handelserfahrung verbessert.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning

Wir haben die Q-Learning-Methode in einem der früheren Artikel dieser Serie kennengelernt. Bei dieser Methode werden die Belohnungen für jede Aktion gemittelt. Im Jahr 2017 wurden zwei Arbeiten vorgestellt, die einen größeren Erfolg bei der Untersuchung der Belohnungsverteilungsfunktion zeigen. Wir sollten die Möglichkeit in Betracht ziehen, diese Technologie zur Lösung unserer Probleme einzusetzen.
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Multibot im MetaTrader (Teil II): Verbesserte dynamische Vorlage

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.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 22): Ein anderer Blick auf gleitende Durchschnitte

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 22): Ein anderer Blick auf gleitende Durchschnitte

In diesem Artikel versuchen wir, die in dieser Reihe behandelten Konzepte zu vereinfachen, indem wir uns auf einen einzigen Indikator beschränken, der am häufigsten vorkommt und wahrscheinlich am leichtesten zu verstehen ist. Der gleitende Durchschnitt. Dabei betrachten wir die Bedeutung und die möglichen Anwendungen von vertikalen natürlichen Transformationen.
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Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 5):  Die Bollinger Bänder mit dem Keltner-Kanal — Indikatoren Signal

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 5): Die Bollinger Bänder mit dem Keltner-Kanal — Indikatoren Signal

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der handeln kann (z.B. Aufträge eröffnen, schließen und verwalten, Trailing Stop Loss und Trailing Profit) für mehr als ein Symbolpaar aus nur einem Symbolchart. In diesem Artikel werden wir Signale von zwei Indikatoren verwenden, in diesem Fall Bollinger Bänder® und dem Keltner Kanal.
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Erstellen eines täglichen Drawdown-Limits EA in MQL5

Erstellen eines täglichen Drawdown-Limits EA in MQL5

Der Artikel beschreibt detailliert, wie die Erstellung eines Expert Advisors (EA) auf der Grundlage des Handelsalgorithmus umgesetzt werden kann. Dies hilft, das System im MQL5 zu automatisieren und die Kontrolle über den Daily Drawdown zu übernehmen.
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Erwartungsnutzen im Handel

Erwartungsnutzen im Handel

In diesem Artikel geht es den Erwartungsnutzen. Wir werden einige Beispiele für seine Verwendung im Handel sowie die Ergebnisse, die mit seiner Hilfe erzielt werden können, betrachten.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 25): Multi-Timeframe-Tests und -Handel

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 25): Multi-Timeframe-Tests und -Handel

Strategien, die auf mehreren Zeitrahmen (Multi-Timeframe) basieren, können aufgrund der in den Assembly-Klassen verwendeten MQL5-Code-Architektur standardmäßig nicht in den vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden. In einer Fallstudie mit dem quadratischen gleitenden Durchschnitt untersuchen wir, wie sich diese Einschränkung bei Strategien, die mehrere Zeitrahmen nutzen wollen, umgehen lässt.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer

Wir entwickeln in diesem Artikel ein Objekt, das alle Daten eines Puffers für einen Indikator enthalten wird. Solche Objekte werden für die Speicherung serieller Daten von Indikatorpuffern benötigt. Mit ihrer Hilfe wird es möglich sein, Pufferdaten beliebiger Indikatoren zu sortieren und zu vergleichen, sowie andere ähnliche Daten miteinander zu vergleichen.
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Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren

Zum Abschluss des Themas Arbeit mit Zeitreihen organisieren wir das Speichern, Suchen und Sortieren von Daten, die in Indikatorpuffern gespeichert sind, was die weitere Durchführung der Analyse auf der Grundlage von Werten der Indikatoren ermöglicht, die auf der Basis der Bibliothek in Programmen zu erstellen sind. Das allgemeine Konzept aller Kollektionsklassen der Bibliothek ermöglicht es, die benötigten Daten in der entsprechenden Kollektion leicht zu finden. Dementsprechend wird das Gleiche in der heute erstellten Klasse möglich sein.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5

Wir fahren mit der Besprechung von Assoziationsregeln fort. Im vorigen Artikel haben wir den theoretischen Aspekt dieser Art von Problemen erörtert. In diesem Artikel werde ich die Implementierung der FP Growth-Methode mit MQL5 zeigen. Außerdem werden wir die implementierte Lösung anhand realer Daten testen.
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Wie Smart-Money-Konzepte (SMC) zusammen mit dem Fibonacci-Indikator einen optimalen Handelseinstieg signalisieren.

Wie Smart-Money-Konzepte (SMC) zusammen mit dem Fibonacci-Indikator einen optimalen Handelseinstieg signalisieren.

SMC (Orderblock) sind Schlüsselbereiche, in denen institutionelle Händler umfangreiche Käufe oder Verkäufe tätigen. Nach einer signifikanten Kursbewegung hilft Fibonacci dabei, ein potenzielles Retracement von einem kürzlichen Swing-Hoch zu einem Swing-Tief zu identifizieren, um einen optimalen Handelseinstieg zu finden.
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Python, ONNX und MetaTrader 5: Erstellen eines RandomForest-Modells mit RobustScaler und PolynomialFeatures zur Datenvorverarbeitung

Python, ONNX und MetaTrader 5: Erstellen eines RandomForest-Modells mit RobustScaler und PolynomialFeatures zur Datenvorverarbeitung

In diesem Artikel werden wir ein Random-Forest-Modell in Python erstellen, das Modell trainieren und es als ONNX-Pipeline mit Datenvorverarbeitung speichern. Danach werden wir das Modell im MetaTrader 5 Terminal verwenden.
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Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge

Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge

Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.
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Wie man einen Expert Advisor auswählt: Zwanzig starke Kriterien für die Ablehnung eines Handelsroboter

Wie man einen Expert Advisor auswählt: Zwanzig starke Kriterien für die Ablehnung eines Handelsroboter

Dieser Artikel versucht, die Frage zu beantworten: Wie kann man die richtigen Expert Advisor auswählen? Welche sind die besten für unser Portfolio, und wie können wir die große Liste der auf dem Markt erhältlichen Handelsroboter filtern? In diesem Artikel werden zwanzig klare und starke Kriterien für die Ablehnung eines Expert Advisors vorgestellt. Jedes Kriterium wird vorgestellt und gut erklärt, um Ihnen zu helfen, eine nachhaltigere Entscheidung zu treffen und eine profitablere Expert Advisor-Sammlung für Ihre Gewinne aufzubauen.
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Einführung in MQL5 (Teil 3): Beherrschung der Kernelemente von MQL5

Einführung in MQL5 (Teil 3): Beherrschung der Kernelemente von MQL5

Entdecken Sie die Grundlagen der MQL5-Programmierung in diesem einsteigerfreundlichen Artikel, in dem wir Arrays, nutzerdefinierte Funktionen, Präprozessoren und die Ereignisbehandlung entmystifizieren, wobei jede Codezeile verständlich erklärt wird. Erschließen wir die Leistungsfähigkeit von MQL5 mit einem einzigartigen Ansatz, der das Verständnis bei jedem Schritt sicherstellt. Dieser Artikel legt den Grundstein für die Beherrschung von MQL5, indem er die Erklärung jeder Codezeile hervorhebt und eine eindeutige und bereichernde Lernerfahrung bietet.
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Vom Neuling zum Experten: Die wesentliche Reise durch den MQL5-Handel

Vom Neuling zum Experten: Die wesentliche Reise durch den MQL5-Handel

Entfalten Sie Ihr Potenzial! Sie sind von Möglichkeiten umgeben. Entdecken Sie die 3 wichtigsten Geheimnisse, um Ihre MQL5-Reise in Gang zu bringen oder auf die nächste Stufe zu heben. Lassen Sie uns in die Diskussion über Tipps und Tricks für Anfänger und Profis gleichermaßen eintauchen.
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Bauen Sie Ihr erstes Modell einer Glass-Box mit Python und MQL5

Bauen Sie Ihr erstes Modell einer Glass-Box mit Python und MQL5

Modelle des maschinellen Lernens sind schwer zu interpretieren, und das Verständnis dafür, warum unsere Modelle von unseren Erwartungen abweichen, ist von entscheidender Bedeutung, wenn wir einen Nutzen aus dem Einsatz dieser fortschrittlichen Techniken ziehen wollen. Ohne einen umfassenden Einblick in das Innenleben unseres Modells könnten wir Fehler nicht erkennen, die die Leistung unseres Modells beeinträchtigen, wir könnten Zeit mit der Entwicklung von Funktionen verschwenden, die nicht vorhersagbar sind, und langfristig riskieren wir, die Leistungsfähigkeit dieser Modelle nicht voll auszuschöpfen. Glücklicherweise gibt es eine ausgeklügelte und gut gewartete Komplettlösung, mit der wir genau sehen können, was unser Modell unter seiner Haube macht.
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Automatisierte Parameter-Optimierung für Handelsstrategien mit Python und MQL5

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.
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Prognose mit ARIMA-Modellen in MQL5

Prognose mit ARIMA-Modellen in MQL5

In diesem Artikel setzen wir die Entwicklung der CArima-Klasse zur Erstellung von ARIMA-Modellen fort, indem wir intuitive Methoden hinzufügen, die Vorhersagen ermöglichen.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)

Dieser Teil der Artikelserie ist der Integration von WhatsApp mit MetaTrader 5 für Benachrichtigungen gewidmet. Zum besseren Verständnis haben wir ein Flussdiagramm beigefügt und werden die Bedeutung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Integration erörtern. Der Hauptzweck von Indikatoren besteht darin, die Analyse durch Automatisierung zu vereinfachen, und sie sollten Benachrichtigungsmethoden enthalten, um Nutzer zu alarmieren, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Erfahren Sie mehr in diesem Artikel.
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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem DeMarker entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem DeMarker entwickelt

Hier ist ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand der beliebtesten technischen Indikatoren entwickelt. In diesem Artikel stellen wir Ihnen vor, wie Sie ein Handelssystem mit dem Indikator DeMarker erstellen können.
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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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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 25): Forex-Zeitreihenvorhersage mit einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (RNN)

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 25): Forex-Zeitreihenvorhersage mit einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (RNN)

Rekurrente neuronale Netze (RNNs) zeichnen sich dadurch aus, dass sie Informationen aus der Vergangenheit nutzen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Ihre bemerkenswerten Vorhersagefähigkeiten wurden in verschiedenen Bereichen mit großem Erfolg eingesetzt. In diesem Artikel werden wir RNN-Modelle zur Vorhersage von Trends auf dem Devisenmarkt einsetzen und ihr Potenzial zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit beim Devisenhandel aufzeigen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung

Wir setzen die Untersuchung der Umgebung in Modellen des verstärkten Lernens fort. Und in diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Algorithmus ansehen – Go-Explore. Er ermöglicht es Ihnen, die Umgebung in der Phase der Modellbildung effektiv zu erkunden.
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Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5 (Teil I): Ein bewegliches GUI (I)

Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5 (Teil I): Ein bewegliches GUI (I)

Entfesseln Sie die Macht der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien oder Dienstprogrammen mit unserem umfassenden Leitfaden zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in das Kernkonzept von Chartereignissen und lernen Sie, wie Sie einfache und mehrfach bewegliche GUI auf demselben Chart entwerfen und implementieren. Dieser Artikel befasst sich auch mit dem Hinzufügen von Elementen zu Ihrer grafischen Nutzeroberfläche, um deren Funktionsweise und Ästhetik zu verbessern.
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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 14): Hinzufügen des Volumens zum Preis (II)

Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 14): Hinzufügen des Volumens zum Preis (II)

Heute werden wir unserem EA weitere Ressourcen hinzufügen. Dieser interessante Artikel kann einige neue Ideen und Methoden zur Präsentation von Informationen liefern. Gleichzeitig kann es Ihnen helfen, kleinere Fehler in Ihren Projekten zu beheben.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 27): Gleitende Durchschnitte und der Anstellwinkel (Angle of Attack)

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 27): Gleitende Durchschnitte und der Anstellwinkel (Angle of Attack)

Der Anstellwinkel oder engl. „Angle of Attack“ ist eine oft zitierte Kennzahl, deren Steilheit stark mit der Stärke eines vorherrschenden Trends korreliert. Wir sehen uns an, wie es allgemein verwendet und verstanden wird, und untersuchen, ob es Änderungen gibt, die in der Art und Weise, wie es gemessen wird, zum Nutzen eines Handelssystems, das es verwendet, eingeführt werden könnten.