Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern 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!

Gehen wir nun zu einem vollständigeren Auftragssystem direkt auf dem Chart über. In diesem Artikel zeige ich einen Weg, das Auftragssystem zu reparieren, oder besser gesagt, es intuitiver zu gestalten.

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.

Dies ist ein neuer Artikel in der Serie, in der wir lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren entwickelt. Dieses Mal werden wir den Market Facilitation Index von Bill Williams (BW MFI) besprechen.

Hier werde ich den relativ neuen Algorithmus Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC) vorstellen, der es ermöglicht, Strategien mit latenten Variablen im Rahmen der Entropiemaximierung zu entwickeln.

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.

Die Modelle, die wir erstellen, werden immer größer und komplexer. Dies erhöht nicht nur die Kosten für ihr Training, sondern auch für ihren Betrieb. Die Zeit, die für eine Entscheidung benötigt wird, ist jedoch oft entscheidend. In diesem Zusammenhang sollten wir Methoden zur Optimierung der Modellleistung ohne Qualitätseinbußen in Betracht ziehen.

In diesem Artikel setzen wir die Überlegungen fort, wie man Daten aus dem Internet beziehen und in einem Expert Advisor verwenden kann. Dieses Mal werden wir ein alternatives System entwickeln.

Der Artikel behandelt die praktischen Aspekte der Verwendung von Optimierungsalgorithmen, um die besten EA-Parameter im laufenden Betrieb zu finden, sowie die Virtualisierung von Handelsoperationen und EA-Logik. Der Artikel kann als Anleitung für die Implementierung von Optimierungsalgorithmen in einen EA verwendet werden.

Heute werden wir eine Technik lernen, die uns in verschiedenen Phasen unseres Berufslebens als Programmierer sehr helfen kann. Oft ist es nicht die Plattform selbst, die begrenzt ist, sondern das Wissen der Person, die über die Grenzen spricht. In diesem Artikel erfahren Sie, dass Sie mit gesundem Menschenverstand und Kreativität die MetaTrader 5-Plattform viel interessanter und vielseitiger gestalten können, ohne auf verrückte Programme oder ähnliches zurückgreifen zu müssen, und einfachen, aber sicheren und zuverlässigen Code erstellen können. Wir werden unsere Kreativität nutzen, um bestehenden Code zu ändern, ohne eine einzige Zeile des Quellcodes zu löschen oder hinzuzufügen.

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.

Heute besprechen wir eine funktionierende Telegram-Integration für MetaTrader 5 Indikator-Benachrichtigungen, die die Leistungsfähigkeit von MQL5 in Zusammenarbeit mit Python und der Telegram Bot API nutzt. Wir werden alles im Detail erklären, damit niemand etwas verpasst. Am Ende dieses Projekts werden Sie wertvolle Erkenntnisse gewonnen haben, die Sie in Ihren Projekten anwenden können.

In diesem Artikel setzen wir die Umsetzung der Ansätze des ATFNet-Modells fort, das die Ergebnisse von 2 Blöcken (Frequenz und Zeit) innerhalb der Zeitreihenprognose adaptiv kombiniert.

Nachdem wir die Klasse C_Mouse verbessert haben, können wir uns auf die Erstellung einer Klasse konzentrieren, die einen völlig neuen Rahmen für unsere Analyse schaffen soll. Wir werden weder Vererbung noch Polymorphismus verwenden, um diese neue Klasse zu erstellen. Stattdessen werden wir die Preislinie ändern, oder besser gesagt, neue Objekte hinzufügen. Genau das werden wir in diesem Artikel tun. In der nächsten Ausgabe werden wir uns ansehen, wie man die Analyse ändern kann. All dies geschieht, ohne den Code der Klasse C_Mouse zu ändern. Nun, eigentlich wäre es einfacher, dies durch Vererbung oder Polymorphismus zu erreichen. Es gibt jedoch auch andere Methoden, um das gleiche Ergebnis zu erzielen.

In diesem Artikel wird untersucht, wie Wirtschaftsnachrichten, das Anlegerverhalten und verschiedene Faktoren die Trendumkehr an den Märkten beeinflussen können. Es enthält eine Videoerklärung und fährt fort mit der Integration von MQL5-Code in unser Programm, um Trendumkehrungen zu erkennen, uns zu warnen und geeignete Maßnahmen auf der Grundlage der Marktbedingungen zu ergreifen. Dieser Artikel knüpft an frühere Artikel der Reihe an.

Erfahren Sie, wie Sie EX5-Bibliotheken in Ihren MQL5-Code oder Ihre Projekte importieren und verwenden können. In diesem Fortsetzungsartikel werden wir die EX5-Bibliothek erweitern, indem wir weitere Positionsmanagement-Funktionen zur bestehenden Bibliothek hinzufügen und zwei Expert Advisors erstellen. Im ersten Beispiel wird der Variable Index Dynamic Average Technical Indicator verwendet, um einen Expert Advisor für eine Trailing-Stop-Handelsstrategie zu entwickeln, während im zweiten Beispiel ein Handelspanel zum Überwachen, Öffnen, Schließen und Ändern von Positionen verwendet wird. Diese beiden Beispiele zeigen, wie die erweiterte EX5-Positionsmanagement-Bibliothek verwendet und implementiert werden kann.

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA) in MQL5, der auf der PIRANHA-Strategie basiert und Bollinger-Bänder zur Verbesserung der Handelseffektivität nutzt. Wir erörtern die Grundprinzipien der Strategie, die kodierte Umsetzung und die Methoden zur Prüfung und Optimierung. Dieses Wissen ermöglicht es Ihnen, den EA in Ihren Handelsszenarien effektiv einzusetzen

Die Klassifizierung von Daten zu Analyse- und Prognosezwecken ist ein sehr vielfältiger Bereich des maschinellen Lernens, der eine große Anzahl von Ansätzen und Methoden umfasst. Dieser Beitrag befasst sich mit einem solchen Ansatz, der Agglomerativen Hierarchischen Klassifikation.

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.

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.

In dem Bestreben, möglichst genaue Prognosen zu erhalten, verkomplizieren die Forscher häufig die Prognosemodelle. Dies wiederum führt zu höheren Kosten für Training und Wartung der Modelle. Ist eine solche Erhöhung immer gerechtfertigt? In diesem Artikel wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Einfachheit und Schnelligkeit linearer Modelle nutzt und Ergebnisse liefert, die mit den besten Modellen mit einer komplexeren Architektur vergleichbar sind.

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob Neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz Neuronaler Netze im Handel. Einfache Erklärung.

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.

Wir beschäftigen uns weiter mit TEMPO. In diesem Artikel werden wir die tatsächliche Wirksamkeit der vorgeschlagenen Ansätze anhand realer historischer Daten bewerten.

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA) in MQL5, um mit einem Bot Nachrichten an Telegram zu senden. Wir richten die erforderlichen Parameter ein, einschließlich des API-Tokens und der Chat-ID des Bots, und führen dann eine HTTP-POST-Anforderung aus, um die Nachrichten zu übermitteln. Später kümmern wir uns um die Beantwortung der Fragen, um eine erfolgreiche Zustellung zu gewährleisten, und beheben alle Probleme, die im Falle eines Fehlers auftreten. Dies stellt sicher, dass wir Nachrichten von MQL5 an Telegram über den erstellten Bot senden.

In diesem Artikel entwickeln wir ein dynamisches RSI-Indikator-Dashboard in MQL5, das Händlern Echtzeit-RSI-Werte für verschiedene Symbole und Zeitrahmen anzeigt. Das Dashboard bietet interaktive Schaltflächen, Echtzeit-Updates und farbkodierte Indikatoren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

In diesem Artikel erstellen wir einen MQL5 Expert Advisor auf Basis der Daily Range Breakout Strategie. Wir behandeln die wichtigsten Konzepte der Strategie, entwerfen den EA-Blaupause, und implementieren die Breakout-Logik in MQL5. Schließlich werden Techniken für das Backtesting und die Optimierung des EA erforscht, um seine Effektivität zu maximieren.

Es gibt eine ganze Reihe von verschiedenen Handelsstrategien. Daher kann es sinnvoll sein, mehrere Strategien parallel anzuwenden, um Risiken zu diversifizieren und die Stabilität der Handelsergebnisse zu erhöhen. Wenn jedoch jede Strategie als separater Expert Advisor (EA) implementiert wird, wird die Verwaltung ihrer Arbeit auf einem Handelskonto sehr viel schwieriger. Um dieses Problem zu lösen, wäre es sinnvoll, den Betrieb verschiedener Handelsstrategien innerhalb eines einzigen EA zu implementieren.