![Modell der Bewegungsfortsetzung - Suche im Chart und Ausführungsstatistik](https://c.mql5.com/2/34/wave_movie.png)
![Modell der Bewegungsfortsetzung - Suche im Chart und Ausführungsstatistik](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Modell der Bewegungsfortsetzung - Suche im Chart und Ausführungsstatistik
Dieser Artikel bietet eine programmtechnische Realisation eines Modells der Bewegungsfortsetzung. Die Hauptidee besteht darin, zwei Wellen zu definieren - die Haupt- und die Korrekturwelle. Für Extrempunkte verwende ich sowohl Fraktale als auch "potenzielle" Fraktale - Extrempunkte, die sich noch nicht als Fraktale gebildet haben.
![Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand](https://c.mql5.com/2/0/Multiple_Regression_Analysis_MQL5.png)
![Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand
Dieser Beitrag schildert die Anwendung der multiplen Regressionsanalyse bei der Entwicklung automatischer Handelssysteme (im Weiteren Expert-Systeme). Es werden Beispiele für ihren Einsatz bei der Automatisierung der Suche nach der richtigen Strategie sowie für eine ohne nennenswerte Vorkenntnisse in Sachen Programmierung angelegte und in ein Expert-System integrierte Regressionsgleichung.
![Umkehrung: Reduzieren des maximalen Drawdown und Testen anderer Märkte](https://c.mql5.com/2/34/Graal.png)
![Umkehrung: Reduzieren des maximalen Drawdown und Testen anderer Märkte](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Umkehrung: Reduzieren des maximalen Drawdown und Testen anderer Märkte
In diesem Artikel führen wir die Umkehrtechnik weiter. Wir werden versuchen, den maximalen Saldorückgang auf ein akzeptables Niveau für die zuvor betrachteten Instrumente zu reduzieren. Wir werden sehen, ob die Maßnahmen den Gewinn verringern. Wir werden auch prüfen, wie sich die Umkehrmethode auf anderen Märkten, einschließlich Aktien-, Rohstoff-, Index-, ETF- und Agrarmärkten, bewährt. Achtung, der Artikel enthält viele Bilder!
![Cross-Plattform Expert Advisor: Order-Manager](https://c.mql5.com/2/28/Expert_Advisor_Introduction__2.png)
![Cross-Plattform Expert Advisor: Order-Manager](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Cross-Plattform Expert Advisor: Order-Manager
Dieser Artikel behandelt das Erstellen eines Order-Managers für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Der Order-Manager ist verantwortlich, für beide Versionen die Positionen eines Experten zu öffnen oder zu schließen, und die jeweiligen Datensätze für eine weitere Verwendung aktuell zu halten.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 12): Dropout](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_002_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 12): Dropout
Als nächsten Schritt beim Studium von neuronalen Netzwerken schlage ich vor, die Methoden zur Erhöhung der Konvergenz beim Training von neuronalen Netzwerken zu besprechen. Es gibt mehrere solcher Methoden. In diesem Artikel werden wir uns einer von ihnen mit dem Namen Dropout zuwenden.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 3): Convolutional Neurale Netzwerke](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_003_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 3): Convolutional Neurale Netzwerke
Als Fortsetzung des Themas Neuronale Netze schlage ich vor, Convolutional Neurale Netzwerke (faltende Neuronale Netzwerke) zu besprechen. Diese Art von Neuronalen Netzwerken wird in der Regel für die Analyse von visuellen Bildern verwendet. In diesem Artikel werden wir die Anwendung dieser Netzwerke auf den Finanzmärkten besprechen.
![Verwenden von OpenCL, um Kerzenmuster zu testen](https://c.mql5.com/2/34/OpenCL_for_candle_patterns.png)
![Verwenden von OpenCL, um Kerzenmuster zu testen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Verwenden von OpenCL, um Kerzenmuster zu testen
Der Artikel beschreibt den Algorithmus, um die Kerzenmuster von OpenCL für den Tester im Modus "1 Minute OHLC" zu implementieren. Wir werden auch die Geschwindigkeiten des integrierten Strategietesters, gestartet in schnellen und langsamen Modi, vergleichen.
![Lernen Sie, wie man verschiedene Systeme mit gleitenden Durchschnitten entwirft](https://c.mql5.com/2/45/why-and-how.png)
![Lernen Sie, wie man verschiedene Systeme mit gleitenden Durchschnitten entwirft](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Lernen Sie, wie man verschiedene Systeme mit gleitenden Durchschnitten entwirft
Kurzbeschreibung: In diesem Artikel lernen wir, wie man verschiedene Systeme des gleitenden Durchschnitts nach unterschiedlichen Strategien des gleitenden Durchschnitts entwickelt.
![Kontrollierte Optimierung: Simuliertes Abkühlen](https://c.mql5.com/2/31/icon__1.png)
![Kontrollierte Optimierung: Simuliertes Abkühlen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Kontrollierte Optimierung: Simuliertes Abkühlen
Der Strategy Tester in der Handelsplattform MetaTrader 5 bietet nur zwei Optimierungsoptionen: Die vollständige Suche nach Parametern oder den genetischen Algorithmus. Dieser Artikel schlägt eine neue Methode zur Optimierung von Handelsstrategien vor — Simuliertes Abkühlen (simulated annealing). Dabei werden der Algorithmus der Methode, ihre Implementierung und die Integration in jeden Expert Advisor besprochen. Der entwickelte Algorithmus wird mit dem Moving Average EA getestet.
![Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)](https://c.mql5.com/2/38/mql5-avatar-lssvm.png)
![Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)
Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der Support-Vektor-Methode. Er schlägt auch seine Implementierung in MQL vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisor zur Verfügung. Diese Technologie ist noch nicht in MQL implementiert worden. Aber zuerst müssen wir uns mit der Mathematik dafür vertraut machen.
![Tiefe neuronale Netzwerke (Teil III). Stichprobenauswahl und Verminderung der Dimensionen](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_03.png)
![Tiefe neuronale Netzwerke (Teil III). Stichprobenauswahl und Verminderung der Dimensionen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil III). Stichprobenauswahl und Verminderung der Dimensionen
Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.
![Entwicklung eines plattformübergreifenden Grider-EAs (Teil III): Korrekturbasiertes Raster mit Martingal](https://c.mql5.com/2/36/mql5_ea_adviser_grid__1.png)
![Entwicklung eines plattformübergreifenden Grider-EAs (Teil III): Korrekturbasiertes Raster mit Martingal](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Entwicklung eines plattformübergreifenden Grider-EAs (Teil III): Korrekturbasiertes Raster mit Martingal
In diesem Artikel werden wir versuchen, den bestmögliche, rasterbasierten EA zu entwickeln. Wie üblich wird dies ein plattformübergreifender EA sein, der sowohl mit MetaTrader 4 als auch mit MetaTrader 5 arbeiten kann. Der erste EA war gut genug, außer dass er über einen langen Zeitraum keinen Gewinn erzielen konnte. Der zweite EA konnte in Zeiträumen von mehr als einigen Jahren arbeiten. Leider konnte er nicht mehr als 50% Gewinn pro Jahr bei einem maximalen Drawdown von weniger als 50% erzielen.
![Das MQL5-Kochbuch – Mehrwährungsfähiger Expert Advisor und die Arbeit mit Pending Orders in MQL5](https://c.mql5.com/2/0/Pending-Orders.png)
![Das MQL5-Kochbuch – Mehrwährungsfähiger Expert Advisor und die Arbeit mit Pending Orders in MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Das MQL5-Kochbuch – Mehrwährungsfähiger Expert Advisor und die Arbeit mit Pending Orders in MQL5
Diesmal werden wir einen mehrwährungsfähigen Expert Advisor mit einem Handelsalgorithmus erstellen, der auf der Arbeit mit den Pending Orders Buy Stop und Sell Stop basiert. Folgende Themen werden in diesem Beitrag erörtert: der Handel in einem festgelegten Zeitbereich, Platzieren/Modifizieren/Löschen von Pending Orders, die Prüfung, ob die letzte Position bei Take Profit oder Stop Loss geschlossen wurde, und die Kontrolle der Historie der Abschlüsse für jedes Symbol.
![Die Rezepte MQL5 - die Handelssignale der Pivots](https://c.mql5.com/2/26/MQL5_recipePivotePoint.png)
![Die Rezepte MQL5 - die Handelssignale der Pivots](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Die Rezepte MQL5 - die Handelssignale der Pivots
Im Artikel wurde der Prozess der Entwicklung und der Realisierung des Klasse-Signalgebers auf der Grundlage der Pivots dargestellt — der Wendeebenen. Auf der Grundlage dieser Klasse wird die Strategie unter Verwendung der Standardbibliothek gebaut. Es werden die Möglichkeiten der Entwicklung der Pivots-Strategie durch das Hinzufügen der Filter betrachtet.
![Die Umsetzung von Indikatoren als Klassen mit den Beispielen Zigzag und ATR](https://c.mql5.com/2/0/indicator_boxed.png)
![Die Umsetzung von Indikatoren als Klassen mit den Beispielen Zigzag und ATR](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Die Umsetzung von Indikatoren als Klassen mit den Beispielen Zigzag und ATR
Die Debatten über eine optimale Berechnung von Indikatoren sind endlos. Wo sollen wir die Indikatorwerte berechnen – im Indikator selbst oder doch die gesamte Logik in einen Expert Advisor, der auf sie zugreift, einbetten? Dieser Beitrag beschreibt eine der Möglichkeiten zum Verschieben des Quellcodes des benutzerdefinierten Indikators iCustom in den Code eines Expert Advisors oder Scripts mit der Optimierung der Berechnungen und der Modellierung des Werts prev_calculated.
![Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil II. Optimierung und Vorhersage](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_kohonen_trading__1.png)
![Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil II. Optimierung und Vorhersage](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil II. Optimierung und Vorhersage
Basierend auf universellen Tools, die für die Arbeit mit Kohonen-Netzwerken entwickelt wurden, konstruieren wir das System zur Analyse und Auswahl der optimalen EA-Parameter und besprechen die Vorhersage von Zeitreihen. In Teil I haben wir die öffentlich zugänglichen neuronalen Netzwerkklassen korrigiert und verbessert, indem wir notwendige Algorithmen hinzugefügt haben. Jetzt ist es an der Zeit, sie praktisch anzuwenden.
![Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIX): Klassenbibliothek für Nachrichten](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__1.png)
![Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIX): Klassenbibliothek für Nachrichten](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIX): Klassenbibliothek für Nachrichten
In diesem Artikel werden wir die Klasse für die Darstellung von Textnachrichten besprechen. Derzeit haben wir eine ausreichende Anzahl verschiedener Textnachrichten. Es ist an der Zeit, die Methoden für die Speicherung, Anzeige und Übersetzung von russischen oder englischen Nachrichten in andere Sprachen neu zu organisieren. Außerdem wäre es gut, praktische Möglichkeiten einzuführen, um der Bibliothek neue Sprachen hinzuzufügen und schnell zwischen ihnen zu wechseln.
![Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit den Fraktalen entwickelt](https://c.mql5.com/2/50/learnhow_fractal_600x314.jpg)
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit den Fraktalen entwickelt
Dieser Artikel ist ein neuer Teil unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Fraktal-Indikator oder Fractals, und wir werden lernen, wie man ein darauf basierendes Handelssystem entwickelt, das im MetaTrader 5 Terminal ausgeführt werden kann.
![Der selbstanpassenden Algorithmus (Teil IV): Zusätzliche Funktionen und Tests](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__4.png)
![Der selbstanpassenden Algorithmus (Teil IV): Zusätzliche Funktionen und Tests](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Der selbstanpassenden Algorithmus (Teil IV): Zusätzliche Funktionen und Tests
Ich fahre fort, den Algorithmus mit der minimal notwendigen Funktionalität zu entwickeln und die Ergebnisse zu testen. Die Rentabilität ist recht gering, aber die Artikel demonstrieren das Modell des vollautomatischen profitablen Handels mit völlig unterschiedlichen Instrumenten, die auf grundlegend verschiedenen Märkten gehandelt werden.
![Lernen Sie, wie Sie ein Handelssystem mit Hilfe des MACD entwickelt](https://c.mql5.com/2/46/why-and-how__1.png)
![Lernen Sie, wie Sie ein Handelssystem mit Hilfe des MACD entwickelt](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Lernen Sie, wie Sie ein Handelssystem mit Hilfe des MACD entwickelt
In diesem Artikel lernen wir ein neues Instrument aus unserer Serie kennen: Wir lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage eines der beliebtesten technischen Indikatoren, dem Moving Average Convergence Divergence (MACD), entwickelt.
![Tipps für unerfahrene Auftraggeber](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Job_Service_Recommendations.png)
![Tipps für unerfahrene Auftraggeber](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Tipps für unerfahrene Auftraggeber
Eine Volksweisheit, die häufig den unterschiedlichsten Berühmtheiten zugeschrieben wird, lautet: „Nur wer nichts tut, macht keine Fehler.“ Wenn man nicht das Nichtstun selbst für einen Fehler hält, lässt sich diese Behauptung kaum bestreiten. Dagegen ist es absolut möglich, einmal begangene Fehler (eigene ebenso wie die anderer) zu analysieren, um die Anzahl zukünftiger Fehler zu minimieren. Hier wird der Versuch unternommen, mögliche Situationen auszuwerten, die bei der Arbeit mit dem Dienst „Freie Mitarbeit“ entstehen können.
![Der Fehler 146 ("Trade-Context ist besetzt") und was man dagegen tun kann](https://c.mql5.com/2/17/94_1.gif)
![Der Fehler 146 ("Trade-Context ist besetzt") und was man dagegen tun kann](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Der Fehler 146 ("Trade-Context ist besetzt") und was man dagegen tun kann
Der Artikel ist dem konfliktfreien Handel von mehreren Experten an einem Terminal MT 4 gewidmet und baut auf einen Benutzer, der grundlegende Arbeitsfähigkeiten und Programierungserfahrung mit dem Terminal MQL4 hat.
![Cross-Plattform Expert Advisor: Einführung](https://c.mql5.com/2/24/Expert_Advisor_Introduction.png)
![Cross-Plattform Expert Advisor: Einführung](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Cross-Plattform Expert Advisor: Einführung
Dieser Artikel erläutert eine Methode, durch die leichter und schneller Cross-Plattform Expert Advisors entwickelt werden können. Die vorgeschlagene Methode vereinigt die Funktionen beider Versionen in einer einzigen Klasse, und trennt die Umsetzung der abgeleiteten Klassen für die inkompatible Funktionen.
![Nutzerdefinierte Symbole: Praktische Grundlagen](https://c.mql5.com/2/49/Custom_symbols_Practical_basics_600x314.jpg)
Nutzerdefinierte Symbole: Praktische Grundlagen
Der Artikel ist der programmatischen Generierung von nutzerdefinierten Symbolen gewidmet, die zur Demonstration einiger gängiger Methoden zur Anzeige von Ticks verwendet werden. Er beschreibt eine vorgeschlagene Variante der minimal-invasiven Anpassung von Expert Advisors für den Handel mit einem realen Symbol aus einem abgeleiteten nutzerdefinierten Symbolchart. Die MQL-Quellcodes sind diesem Artikel beigefügt.
![Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche](https://c.mql5.com/2/49/Brute_force_approach_to_pattern_search_001_600x314.jpg)
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche
In diesem Artikel werden wir nach Marktmustern suchen, Expert Advisors basierend auf den identifizierten Mustern erstellen und prüfen, wie lange diese Muster gültig bleiben, wenn sie überhaupt ihre Gültigkeit behalten.
![Womit soll man bei der Erstellung eines Handelsroboters für die Moskauer Börse MOEX anfangen](https://c.mql5.com/2/23/expert-moex-avatar.png)
![Womit soll man bei der Erstellung eines Handelsroboters für die Moskauer Börse MOEX anfangen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Womit soll man bei der Erstellung eines Handelsroboters für die Moskauer Börse MOEX anfangen
Viele Trader auf der Moskauer Börse möchten ihre Handelsalgorithmen automatisieren, aber wissen nicht, womit anfangen. Die Sprache MQL5 bietet nicht nur den riesigen Satz der Handelsfunktionen an, sondern auch die einsatzbereiten Klassen, die die ersten Schritte in Algotrading maximal erleichtern.
![Rezepte MQL5 - Programmierung der gleitenden Kanäle](https://c.mql5.com/2/22/ava.png)
![Rezepte MQL5 - Programmierung der gleitenden Kanäle](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Rezepte MQL5 - Programmierung der gleitenden Kanäle
In diesem Artikel wird eine Weise angeboten, das System der gleich entfernten Kanäle zu programmieren. Es werden einige Nuancen des Zeichens der Kanäle betrachtet. Es wird eine Typisierung der Kanäle durchgeführt, eine Weise des universellen Typs von Gleitkanälen angeboten. Es werden bei der Realisierung des Codes die OOP-Werkzeuge verwendet.
![Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_06.png)
![Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging
Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.
![Lernen Sie, wie Sie ein Handelssystem mit Hilfe des ATR entwickeln](https://c.mql5.com/2/49/learnhow_atr_600x314.jpg)
Lernen Sie, wie Sie ein Handelssystem mit Hilfe des ATR entwickeln
In diesem Artikel werden wir ein neues technisches Instrument kennenlernen, das beim Handel verwendet werden kann, als Fortsetzung der Serie, in der wir lernen, wie man einfache Handelssysteme entwickelt. Diesmal werden wir mit einem anderen beliebten technischen Indikator arbeiten: Average True Range (ATR).
![Das MQL5-Kochbuch: Speichern der Optimierungsergebnisse eines Expert Advisors auf Basis bestimmter Kriterien](https://c.mql5.com/2/0/avatar__7.png)
![Das MQL5-Kochbuch: Speichern der Optimierungsergebnisse eines Expert Advisors auf Basis bestimmter Kriterien](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Das MQL5-Kochbuch: Speichern der Optimierungsergebnisse eines Expert Advisors auf Basis bestimmter Kriterien
Wir setzen die Serie der Beiträge zur MQL5-Programmierung fort. Diesmal sehen wir uns an, wie man bei der Optimierung der Parameter eines Expert Advisors Ergebnisse erhält. Mit der Umsetzung wird sichergestellt, dass die Werte des entsprechenden Durchlaufs in eine Datei geschrieben werden, wenn die in den externen Parametern festgelegten Bedingungen erfüllt werden. Neben Testwerten speichern wir auch die Parameter, die zu diesen Ergebnissen geführt haben.
![Cross-Platform Expert Advisor: Signale](https://c.mql5.com/2/28/Cross_Platform_Expert_Advisor.png)
![Cross-Platform Expert Advisor: Signale](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Cross-Platform Expert Advisor: Signale
Dieser Artikel beschreibt die Klassen CSignal und CSignals, die in Cross-Plattform Expert Advisor verwendet werden. Es werden die Unterschiede zwischen MQL4 und MQL5 untersucht, wie sie jeweils auf bestimmte Daten zum Ermitteln eines Handelssignals zugreifen, um einen Code zu schreiben, der für beide Kompiler kompatible ist.
![Die Anwendung der Monte Carlo Methode beim Reinforcement-Learning](https://c.mql5.com/2/32/family-eco.png)
![Die Anwendung der Monte Carlo Methode beim Reinforcement-Learning](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Die Anwendung der Monte Carlo Methode beim Reinforcement-Learning
Im Artikel werden wir das Reinforcement-Learning (Verstärkungslernen) anwenden, um selbstlernende Expert Advisors zu entwickeln. Im vorherigen Artikel haben wir den Algorithmus Random Decision Forest betrachtet und einen einfachen, selbstlernenden EA geschrieben, der auf dem Reinforcement-Learning basiert. Die Hauptvorteile eines solchen Ansatzes (Einfachheit der Entwicklung von Handelsalgorithmen und hohe "Trainings"-Geschwindigkeit) wurden erläutert. Reinforcement-Learning (RL) lässt sich leicht in jedes Trading EA integrieren und beschleunigt dessen Optimierung.
![Entwicklung eines plattformübergreifenden Grid-EAs](https://c.mql5.com/2/35/mql5_ea_adviser_grid.png)
![Entwicklung eines plattformübergreifenden Grid-EAs](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Entwicklung eines plattformübergreifenden Grid-EAs
In diesem Artikel werden wir lernen, wie man Expert Advisors (EAs) erstellt, die sowohl in MetaTrader 4 als auch in MetaTrader 5 arbeiten. Zu diesem Zweck werden wir ein EA entwickeln, der Auftragsraster (grids) erstellt. Raster-EAs oder Grider sind EAs, die mehrere Limit-Orders über dem aktuellen Preis und gleichzeitig die gleiche Anzahl von Limit-Orders unter ihm platzieren.
![Multi-Symbol-Chart der Bilanz in MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/31/MultiSymbol.png)
![Multi-Symbol-Chart der Bilanz in MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Multi-Symbol-Chart der Bilanz in MetaTrader 5
Der Artikel beschreibt ein Beispiel für eine MQL-Anwendung mit dem grafischen Interface, in welchem die Kurven der Bilanz und des Rückgangs für mehrere Symbole nach den Ergebnissen des letzten Tests angezeigt werden.
![Entwicklung eines Expert Advisor für den Handel von Grund auf](https://c.mql5.com/2/44/Robozinho.png)
![Entwicklung eines Expert Advisor für den Handel von Grund auf](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Entwicklung eines Expert Advisor für den Handel von Grund auf
In diesem Artikel werden wir besprechen, wie man einen Handelsroboter mit minimalem Programmieraufwand entwickelt.
![Einen interaktiven, halbautomatischen Drag-and-Drop Expert Advisor auf Grundlage vorab festgelegter Risiken und dem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) bauen](https://c.mql5.com/2/0/z5491084X.png)
![Einen interaktiven, halbautomatischen Drag-and-Drop Expert Advisor auf Grundlage vorab festgelegter Risiken und dem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) bauen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Einen interaktiven, halbautomatischen Drag-and-Drop Expert Advisor auf Grundlage vorab festgelegter Risiken und dem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) bauen
Einige Händler führen all ihre Handel automatisch aus und einige arbeiten sowohl mit automatischen als auch manuellem Handeln auf Grundlage der Ergebnisse verschiedener Indikatoren. Da ich zur zweiten Gruppe gehöre, wollte ich ein interaktives Tool, mit dem ich Risiko- und Prämien-Levels direkt vom Chart aus dynamisch abschätzen kann. In diesem Beitrag wird erläutert, wie man einen interaktiven, halb-automatischen Expert Advisor mit vorab festgelegten Eigenkapitalrisiko und einem R/R-Verhältnis (relatives Risiko) implementiert. Das Expert Advisor Risiko sowie die Parameter für relativer Risiko und die Postengrößen können während der EA-Laufzeit in seinem Bedienfeld verändert werden.
![Cross-Plattform Expert Advisor: Orders](https://c.mql5.com/2/24/Expert_Advisor_Introduction__3.png)
![Cross-Plattform Expert Advisor: Orders](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Cross-Plattform Expert Advisor: Orders
MetaTrader 4 und MetaTrader 5 verwenden unterschiedliche Konventionen, um den Handel durchzuführen. Dieser Artikel diskutiert die Möglichkeit, mit einem Klassenobjekt die Aufgaben des Handels mit den Server durchzuführen, unabhängig davon, auf welcher Handelsplattform oder in welchem Modus ein Cross-Plattform Expert Advisor arbeitet.
![Die Darstellung der Optimierung einer Handelsstrategie im MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/31/t3b4bw8nglimc_2v6gmclew41_jdawvaf9_w1x5mnmfb_d_MetaTrader_5.png)
![Die Darstellung der Optimierung einer Handelsstrategie im MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Die Darstellung der Optimierung einer Handelsstrategie im MetaTrader 5
Der Artikel implementiert eine MQL-Anwendung mit einem grafischen Interface zur erweiterten Darstellung der Optimierung. Das grafische Interface verwendet die letzte Version der Bibliothek EasyAndFast. Viele Anwender fragen sich, warum MQL-Anwendungen überhaupt grafische Interfaces benötigen. Dieser Artikel zeigt einen von mehreren Fällen, die für Händler nützlich sein können.
![Elementare Handelssysteme unter Verwendung von Semaphorindikatoren](https://c.mql5.com/2/0/Semafor.png)
![Elementare Handelssysteme unter Verwendung von Semaphorindikatoren](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Elementare Handelssysteme unter Verwendung von Semaphorindikatoren
Wenn wir ein beliebiges vielschichtiges Handelssystem gründlich untersuchen, werden wir feststellen, dass es auf einem Satz einfacher Handelssignale beruht. Deshalb ist es gar nicht erforderlich, das sich Entwickler gleich zu Beginn ihrer Tätigkeit sofort an der Programmierung komplexer Algorithmen versuchen. In diesem Beitrag wird ein Beispiel für ein Handelssystem vorgestellt, das sich zum Abschluss von Geschäften Indikatoren des Typs Semaphor bedient.
![Die eigene, multi-threaded, asynchrone Web-Anfrage in MQL5](https://c.mql5.com/2/34/Multi_WebRequest_MQL5.png)
![Die eigene, multi-threaded, asynchrone Web-Anfrage in MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Die eigene, multi-threaded, asynchrone Web-Anfrage in MQL5
Der Artikel beschreibt die Bibliothek, mit der Sie die Effizienz von HTTP-Anfragen mit WebRequest in MQL5 erhöhen können. Die Ausführung von WebRequest im nicht-blockierenden Modus verwendet in zusätzliche Threads, die Hilfscharts und Expert Advisors verwendet, um nutzerdefinierte Ereignisse austauschen und gemeinsame Ressourcen lesen. Die Quellcodes sind ebenfalls besprochen und beigefügt.