Artikel über das Programmieren in MQL5

Dieser Beitrag beschreibt eine Methode zum schnellen visuellen Testen von Handelsideen. Die Methode basiert auf der Kombination aus einem Preisdiagramm, einem Signalindikator und einem Indikator zur Bilanzberechnung. Ich möchte meine Methode zur Suche nach Handelsideen sowie die von mir genutzte Methode zum schnellen Testen dieser Ideen mit Ihnen teilen.

Der Artikel beschreibt das Arbeiten mit Indikatoren anhand der universellen Klasse CUnIndicator. Darüber hinaus wurden im Artikel neue Arbeitsmethoden mit Pending Orders betrachtet. Bitte beachten Sie, dass die Struktur des CStrategy Projektes wesentlich verändert wurde. Jetzt sind alle seine Dateien in einem einheitlichen Verzeichnis für die Bequemlichkeit der Nutzer abgelegt.

Der Zweck dieses Artikels ist es, ein benutzerdefiniertes Werkzeug zu erstellen, das es den Benutzern ermöglichen würde, die gesamte Bandbreite an Informationen über die zuvor diskutierten Muster zu erhalten und zu nutzen. Wir erstellen eine Bibliothek mit musterbezogenen Funktionen, die Sie in Ihren eigenen Indikatoren, Handelspanels, Expert Advisors usw. verwenden können.

Es gibt eine Menge schlechter Angewohnheiten, die Neulinge und sogar fortgeschrittene Programmierer tun, die sie davon abhalten, das Beste aus ihrer Programmierkarriere zu machen. Wir werden sie in diesem Artikel diskutieren und ansprechen. Dieser Artikel ist ein Muss für jeden, der ein erfolgreicher Entwickler in MQL5 werden will. Dieser Artikel ist ein Muss für jeden, der ein erfolgreicher Entwickler in MQL5 werden will.

Würden Sie auch sehr gerne einen stündlichen Chart sehen, der zwischen der zweiten und der fünfte Minute Balken öffnet? Wie sieht ein neu entworfener Chart aus, wenn sich die Balkenöffnungszeit jede Minute ändert? Welche Vorteile bietet solch ein Chart beim Trading? Antworten auf diese und einige weitere Fragen werden Sie im vorliegenden Artikel finden.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit den Objekt-orientierten Fähigkeiten der MQL5-Sprache zur Erzeugung von Objekten, die die Arbeit mit globalen Variablen des Terminals erleichtern. Als praktisches Beispiel betrachte ich einen Fall, wo die globalen Variablen als Kontrollpunkte zur Implementierung der Programmphasen eingesetzt werden.

MQL5 Freelance ist ein Online-Dienst, bei dem Entwickler für die Erstellung von Handelsanwendungen für Händler als Kunden bezahlt werden. Der Dienst existiert seit 2010 sehr erfolgreich und hat bis heute über 100.000 Projekte im Gesamtwert von 7 Millionen Dollar abgeschlossen. Wie wir sehen, geht es hier um eine beträchtliche Menge Geld.

Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, die Bayes'sche Optimierung auf Hyperparameter von tiefen neuronalen Netzen anzuwenden, die durch verschiedene Trainingsvarianten gewonnen werden. Die Klassifikationsqualität eines DNN mit den optimalen Hyperparametern in verschiedenen Trainingsvarianten wird verglichen. Die Tiefe der Effektivität der optimalen DNN-Hyperparameter wurde in Vorwärtstests überprüft. Die möglichen Richtungen zur Verbesserung der Klassifizierungsqualität wurden festgelegt.

Überkaufte/überverkaufte Zonen kennzeichnen einen bestimmten Zustand des Marktes, der sich durch schwächere Veränderungen der Wertpapierpreise von anderen unterscheidet. Diese nachteilige Veränderung der Dynamik ist in der letzten Phase der Entwicklung von Trends jeglicher Größenordnung am stärksten ausgeprägt. Da der Gewinn beim Handel direkt von der Fähigkeit abhängt, eine möglichst große Trendamplitude abzudecken, ist die Genauigkeit der Erkennung solcher Zonen eine Schlüsselaufgabe beim Handel mit irgendwelchen Wertpapieren.

Dieser Artikel stellt den Pivot Mean Oscillator (PMO) vor, eine Implementierung des kumulativen Moving Average (CMA) als Handelsindikator für die MetaTrader-Plattformen. Insbesondere führen wir zunächst Pivot Mean (PM) als Normalisierungsindex für Zeitreihen ein, der den Bruchteil zwischen einem beliebigen Datenpunkt und dem CMA berechnet. Wir bilden dann den PMO als Differenz zwischen den gleitenden Durchschnitten, die auf zwei PM-Signale angewendet werden. Einige erste Experimente, die mit dem EURUSD-Symbol durchgeführt wurden, um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Indikators zu testen, werden ebenfalls besprochen, so dass genügend Raum für weitere Überlegungen und Verbesserungen bleibt.

Der zweite Artikel der Serie über tiefe neuronale Netze befasst sich mit der Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren (= Variablen zur Wertevorhersage anderen Variablen) während des Prozesses der Datenaufbereitung für das Training eines Modells.

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.

In diesem Artikel werden wir die Klasse eines Symbolobjekts anlegen, das das Basisobjekt für die Erstellung der Kollektion der Symbole sein soll. Die Klasse wird es uns ermöglichen, Daten über die benötigten Symbole für ihre weitere Analyse und ihren Vergleich zu erhalten.

Die Indikator-Plattform ZUP erlaubt es, nach einer Vielzahl bekannter Muster zu suchen, deren Parameter bereits festgelegt wurden. Man kann solche Parameter auch an eigene Anforderungen anpassen. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, neue Muster mithilfe des grafischen Interfaces des ZUP-Indikators zu erstellen und deren Parameter in einer Datei zu speichern. Danach kann man schnell überprüfen, ob neue Muster in den Charts entstehen.

Dieser Beitrag ist den Feinheiten der Übertragung in MQL4 programmierter Kurskonstruktion nach MQL5 gewidmet. Um die Übertragung von Indikatorberechnungen aus MQL4 nach MQL5 zu vereinfachen, empfiehlt sich die Funktionsbibliothek mql4_2_mql5.mqh. Ihre Verwendung wird am Beispiel der Übertragung der Indikatoren MACD, Stochastik und RSI veranschaulicht.

Diesmal erzeugen wir einen einfachen Expert Advisor, der die Position-Eigenschaften auf dem aktuellen Symbol abruft und sie im angepassten Info-Panel während manuell durchgeführtem Handel anzeigt. Das Info-Panel wird mit Hilfe graphischer Objekte erstellt, und die angezeigte Information wird bei jeder Kursschwankung (Tick) aktualisiert. Das ist weitaus bequemer als ständig das im vorangegangenen Beitrag der Reihe "MQL5 Cookbook: Wie man Position-Eigenschaften abruft", beschriebene Script manuell laufen lassen zu müssen.

Der Artikel beschreibt die Möglichkeit, wie ein MQL5-basierter Expert Advisors mit dem Datenbankserver Microsoft SQL Server arbeiten kann. Es wird der Import von Funktionen aus einer DLL-Datei verwendet. Die DLL wird mit der Microsoft.NET-Plattform in der Sprache C# erstellt. Die im Artikel verwendeten Methoden eignen sich, mit kleinen Anpassungen, auch für Experten, die in MQL4 geschrieben sind.

Wir erstellen weitere Ensembles. Diesmal wird das zuvor mittels Bagging geschaffene Ensemble durch einen trainierbaren Kombinator (Combiner) - ein tiefes neuronales Netzwerk - ergänzt. Ein neuronales Netz kombiniert die 7 besten Ensemble-Ergebnisse nach der Bereinigung (pruning). Der zweite nimmt alle 500 Ausgänge des Ensembles als Input, bereinigt sie und kombiniert sie neu. Die neuronalen Netze werden mit dem keras/TensorFlow-Paket für Python aufgebaut. Die Eigenschaften des Pakets werden kurz erläutert. Es werden Tests durchgeführt und die Klassifizierungsqualität der Ensembles mit Bagging und Stacking verglichen.

Dieser Beitrag führt uns in eine ganz neue Richtung bei der Entwicklung von EAs, Indikatoren und Scripts in MQL4 und MQL5. In Zukunft wird dieses Programmierungsparadigma nach und nach zum Standard für alle Händler bei der Umsetzung von EAs. Mit dem automatenbasierten Programmierungsparadigma kommen die Entwickler von MQL5 und MetaTrader 5 der Entwicklung einer neuen Sprache – MQL6 – und einer neuen Plattform – MetaTrader 6 – sehr nahe.

In diesem Artikel biete ich eine Reihe von Handelsfunktionen in Form eines fertigen EA an. Diese Methode ermöglicht es, durch einfaches Hinzufügen von Indikatoren und Ändern von Eingaben mehrere Handelsstrategien zu erstellen.

Im fünften Artikel, der sich auf die Schaffung eines Handelssignalmonitors bezieht, werden wir zusammengesetzte Signale betrachten und die notwendige Funktionalität implementieren. In früheren Versionen verwendeten wir einfache Signale, wie RSI, WPR und CCI, und wir führten auch die Möglichkeit ein, nutzerdefinierte Indikatoren zu verwenden.

Der Artikel analysiert die Verwendung der Bayes'schen Formel, um den Gewinn von Handelssystemen durch die Signale mehrerer unabhängiger Indikator zu erhöhen. Theoretische Berechnungen werden über einen einfachen, allgemeinen EA, der mit beliebigen Indikatoren arbeitet verifiziert.

In diesem Artikel werden wir die Funktionen des Dienstprogramms weiter ausbauen. Diesmal werden wir die Möglichkeit hinzufügen, Daten anzuzeigen, die unseren Handel vereinfachen. Insbesondere werden wir die Höchst- und Tiefstpreise des Vortages, das Rundungsniveau, die Höchst- und Tiefstpreise des Jahres, die Startzeit der Sitzung usw. hinzufügen.

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.

Beim Abonnieren zu Signalen kann eine solche Situation auftreten: Ihre Hebelwirkung im Trading-Konto ist 1:100, der Anbieter hat einen Hebel von 1: 500 und handelt mit einem minimalen Lot, und Ihre Handelsbilanzen handeln nahezu gleich - mit dem Abbildungsverhältnis zwischen 10% und 15%. In diesem Artikel erfahren Sie, wie in diesem Fall das Abbildungsverhältnis erhöhen kann.

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.

Die Handelsaktivitäten jedes Händlers haben immer mit verschiedenen Mechanismen und Verflechtungen zu tun, einschließlich Zusammenhängen bei Orders. Dieser Beitrag schlägt eine Lösung zur Verarbeitung von OCO-Orders vor. Hierbei spielen Standard Library-Klassen sowie auch neue Datentypen, die darin erzeugt werden, eine große Rolle.

Dieser Beitrag beschreibt die Umsetzung der Interprozesskommunikation zwischen Client Terminals von MetaTrader 5 mithilfe von Named Pipes. Für die Nutzung von Named Pipes wird die Klasse CNamedPipes entwickelt. Um sie zu testen und um den Durchsatz der Verbindung zu messen, werden die Scripts für den Tick-Indikator, den Server und den Client vorgestellt. Die Nutzung von Named Pipes ist für Echtzeitgebote geeignet.

In diesem Artikel besprechen wir neue Controls: Text Edit Box, Bild-Slider, sowie weitere zusätzliche einfache Controls: Text-Label und Bild. Die Bibliothek wächst weiter, und neben der Einführung der neuen Steuerelemente, werden auch die zuvor erstellten verbessert.

Erfahrene Händler sind sich der Tatsache bewusst, dass die meisten zeitaufwendigen Dinge im Handel nicht das Öffnen und Verfolgen von Positionen sind, sondern das Auswählen von Symbolen und das Suchen von Einstiegspunkten. In diesem Artikel werden wir einen EA entwickeln, das die Suche nach Einstiegspunkten für Handelsinstrumente Ihres Brokers vereinfacht.

In diesem Artikel werden wir die Idee der Schaffung eines Mehrwährungsüberwachung für Handelssignale erörtern und eine zukünftige Anwendungsstruktur zusammen mit dem Prototyp entwickeln sowie den Rahmen für den weiteren Einsatz schaffen. Der Artikel stellt eine schrittweise Erstellung einer flexiblen Mehrwährungsanwendung vor, die die Erzeugung von Handelssignalen ermöglicht und die Händler bei der Suche nach den gewünschten Signalen unterstützt.

Vor kurzem wurde den Nutzern von MetaTrader 4 und MetaTrader 5 die Möglichkeit geboten, Anbieter von Signalen zu werden und damit zusätzliche Einkünfte zu erzeugen. Und jetzt können Sie die Erfolge Ihres Handels mit Hilfe neuer Widgets auch auf Ihrer Website, Blog oder sozialen Netzwerk-Seiten anzeigen. Die Vorteile dieser Widgets sind klar: damit lässt sich der Bekanntheitsgrad eines Anbieters von Signalen erhöhen und sein Ruf als erfolgreicher Händler festigen, was natürlich auch neue Abonnenten anzieht. Alle Händler, die auf ihren Websites Widgets platzieren, können von diesen Vorteilen profitieren.

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.

Vor einem Jahr hat Joo uns in seinem Artikel "Genetic Algorithms - It's Easy!" (Genetische Algorithmen - leicht gemacht!) ein Werkzeug für die Implementierung des genetischen Algorithmus in MQL5 gegeben. Mit diesem Werkzeug werden wir nun einen Expert Advisor erstellen, der unter bestimmten Rahmenbedingungen seine eigenen Parameter genetisch optimieren kann.

Der Gedanke einer Filterung digitaler Signale ist in Foren für den Aufbau von Handelssystemen umfassend diskutiert worden. Und es wäre sehr unschlau, keinen Standardcode für digitale Filter in MQL5 zu erzeugen. In diesem Beitrag beschreibt der Autor die Umwandlung des Codes eines einfachen SMA Indikators aus seinem Beitrag "Angepasste Indikatoren in MQL5 für Anfänger" in einen Code für einen komplizierteren und digitalen Filter. Daher ist dieser Beitrag die logische Fortsetzung des vorhergehenden. Außerdem wird hier auch gezeigt, wie man Text im Code ersetzen und Programmierfehler korrigieren kann.

In diesem Artikel gehe ich auf die Möglichkeiten der Erstellung von individuellen Indikatoren mit Kerzen ein und zeige deren Vor- und Nachteile auf.