![DoEasy. Steuerung (Teil 26): Fertigstellung des WinForms-Objekts ToolTip und Weiterführung der Entwicklung der ProgressBar](https://c.mql5.com/2/50/doeasy_026_600x314.jpg)
DoEasy. Steuerung (Teil 26): Fertigstellung des WinForms-Objekts ToolTip und Weiterführung der Entwicklung der ProgressBar
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des ToolTip-Steuerelements abschließen und mit der Entwicklung des WinForms-Objekts der ProgressBar beginnen. Bei der Arbeit an Objekten werde ich universelle Funktionen für die Animation von Steuerelementen und deren Komponenten entwickeln.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 16): Zugang zu Daten im Internet (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_007_600x314.jpg)
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.
![DoEasy. Steuerung (Teil 30): Animieren des ScrollBar-Steuerelements](https://c.mql5.com/2/51/doeasy_030_600x314.jpg)
DoEasy. Steuerung (Teil 30): Animieren des ScrollBar-Steuerelements
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des ScrollBar-Steuerelements fortsetzen und mit der Implementierung der Interaktionsfunktionen der Maus beginnen. Außerdem werde ich die Listen der Status-Flags der Maus und der Ereignisse erweitern.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel](https://c.mql5.com/2/52/naive_bayes_600x314.jpg)
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel
Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.
![Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Implementation_of_the_Augmented_Dickey_Fuller_test_in_MQL5_600x314.jpg)
Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5
In diesem Artikel demonstrieren wir die Implementierung des Augmented Dickey-Fuller-Tests und wenden ihn zur Durchführung von Kointegrationstests mit der Engle-Granger-Methode an.
![Der Indikator CCI: Upgrade und neue Funktionen](https://c.mql5.com/2/49/cci_indicator_new_features_600x314.jpg)
Der Indikator CCI: Upgrade und neue Funktionen
In diesem Artikel werde ich mich mit der Möglichkeit befassen, den CCI-Indikator zu verbessern. Außerdem werde ich eine Änderung des Indikators vorstellen.
![DoEasy. Steuerung (Teil 20): Das WinForms-Objekt SplitContainer](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_020_600x314.jpg)
DoEasy. Steuerung (Teil 20): Das WinForms-Objekt SplitContainer
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung des SplitContainer-Steuerelements aus dem MS Visual Studio-Toolkit beginnen. Diese Steuerelement besteht aus zwei Feldern, die durch eine vertikale oder horizontale bewegliche Trennwand getrennt sind.
![Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 4): Triangulärer gleitender Durchschnitt — Indikatorensignale](https://c.mql5.com/2/60/rj-article-images_600x314.jpg)
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.
![Zyklusanalyse mit dem Goertzel-Algorithmus](https://c.mql5.com/2/57/cycle_analysis_goertzel_algorithm_600x314.jpg)
Zyklusanalyse mit dem Goertzel-Algorithmus
In diesem Artikel stellen wir Code-Utilities vor, die den Goertzel-Algorithmus in Mql5 implementieren, und untersuchen zwei Möglichkeiten, wie die Technik bei der Analyse von Kursen für die Entwicklung möglicher Strategien eingesetzt werden kann.
![Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 1): Ein verfahrenstechnischer Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors](https://c.mql5.com/2/61/MQL5_Article01_Artwork_hero_600x314.jpg)
Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 1): Ein verfahrenstechnischer Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors
Lernen Sie die Programmierparadigmen und ihre Anwendung in MQL5-Code kennen. In diesem Artikel werden die Besonderheiten der prozeduralen Programmierung untersucht und anhand eines praktischen Beispiels in die Praxis umgesetzt. Sie lernen, wie Sie einen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kerzen-Kursdaten entwickeln. Außerdem führt der Artikel in das Paradigma der funktionalen Programmierung ein.
![Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_057_600x314.jpg)
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.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 23): Ein anderer Blick auf den doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt](https://c.mql5.com/2/58/Category_Theory_23_V4__Improved_600x314.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 23): Ein anderer Blick auf den doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt
In diesem Artikel setzen wir unser Thema vom letzten Mal fort, indem wir uns mit alltäglichen Handelsindikatoren befassen, die wir in einem „neuen“ Licht betrachten. Wir befassen uns in diesem Beitrag mit der horizontalen Zusammensetzung natürlicher Transformationen, und der beste Indikator dafür, der das soeben behandelte Thema noch erweitert, ist der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA).
![Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 50): Verschieben der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_050_600x314.jpg)
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 50): Verschieben der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
In diesem Artikel wollen wir die Bibliotheksmethoden für die korrekte Anzeige von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren verbessern, wobei die Linien auf dem aktuellen Symbol-Chart mit einer in den Einstellungen festgelegten Verschiebung angezeigt werden. Außerdem sollten wir die Methoden für die Arbeit mit Standardindikatoren in Ordnung bringen und den redundanten Code für den Bibliotheksbereich im endgültigen Indikatorprogramm entferne.
![Erwartungsnutzen im Handel](https://c.mql5.com/2/0/Moral_expectation_600x314.jpg)
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.
![DoEasy. Steuerung (Teil 22): SplitContainer. Ändern der Eigenschaften des erstellten Objekts](https://c.mql5.com/2/49/DoEasy_22_SplitContainer_600x314.jpg)
DoEasy. Steuerung (Teil 22): SplitContainer. Ändern der Eigenschaften des erstellten Objekts
In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit implementieren, die Eigenschaften und das Aussehen des neu erstellten SplitContainer-Steuerelements zu ändern.
![DoEasy. Steuerung (Teil 24): Das WinForms-Hilfsobjekt für Hinweise](https://c.mql5.com/2/50/doeasy_024_600x314.jpg)
DoEasy. Steuerung (Teil 24): Das WinForms-Hilfsobjekt für Hinweise
In diesem Artikel werde ich die Logik der Angabe der Basis- und Hauptobjekte für alle WinForms-Bibliotheksobjekte überarbeiten, ein neues Basisobjekt Hint für Hinweise und mehrere seiner abgeleiteten Klassen entwickeln, um die mögliche Richtung der Bewegung des Trennzeichens anzugeben.
![Bauen Sie Ihr erstes Modell einer Glass-Box mit Python und MQL5](https://c.mql5.com/2/61/Building_Your_First_Glass_Box_Model_Using_Python_And_MQL5_600x314.jpg)
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.
![Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 5): Die Bollinger Bänder mit dem Keltner-Kanal — Indikatoren Signal](https://c.mql5.com/2/61/rj-article-images_600x314.jpg)
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.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 28): Der Zukunft entgegen (III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_007_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 28): Der Zukunft entgegen (III)
Es gibt noch eine Aufgabe, der unser Auftragssystem nicht gewachsen ist, aber wir werden das ENDLICH verstehen. Der MetaTrader 5 bietet ein Ticketsystem, das die Erstellung und Korrektur von Auftragswerten ermöglicht. Die Idee ist, einen Expert Advisor zu haben, der das gleiche Ticketsystem schneller und effizienter machen würde.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren](https://c.mql5.com/2/49/gradient_descent_600x314.jpg)
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren
Der Gradientenverfahren spielt eine wichtige Rolle beim Training neuronaler Netze und vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um einen schnellen und intelligenten Algorithmus, der trotz seiner beeindruckenden Arbeit von vielen Datenwissenschaftlern immer noch missverstanden wird - sehen wir uns an, worum es geht.
![Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Gator Oscillator entwickelt](https://c.mql5.com/2/51/trading-system-by-Alligator-002_600x314.jpg)
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Gator Oscillator entwickelt
Ein neuer Artikel in unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren wird sich mit dem technischen Indikator Gator Oscillator und der Erstellung eines Handelssystems durch einfache Strategien befassen.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung](https://c.mql5.com/2/54/NN_39_Go_Explore_600x314.jpg)
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.
![Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA](https://c.mql5.com/2/64/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_uPart_IIt_Making_a_Simple_Grid_EA_600x314.jpg)
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA
In diesem Artikel wird die klassische Rasterstrategie untersucht, ihre Automatisierung mit einem Expert Advisor in MQL5 detailliert beschrieben und die ersten Backtest-Ergebnisse analysiert. Wir haben die Notwendigkeit einer hohen Haltekapazität für die Strategie hervorgehoben und Pläne für die Optimierung von Schlüsselparametern wie Abstand, TakeProfit und Losgrößen in zukünftigen Ausgaben skizziert. Die Reihe zielt darauf ab, die Effizienz der Handelsstrategien und die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Marktbedingungen zu verbessern.
![Aufbau und Test des Handelssystems Aroon](https://c.mql5.com/2/64/Building_and_testing_Aroon_Trading_Systems_600x314.jpg)
Aufbau und Test des Handelssystems Aroon
In diesem Artikel erfahren wir, wie wir ein Aroon-Handelssystem aufbauen können, nachdem wir die Grundlagen der Indikatoren und die erforderlichen Schritte zum Aufbau eines Handelssystems auf der Grundlage des Aroon-Indikators gelernt haben. Nachdem wir dieses Handelssystem aufgebaut haben, werden wir es testen, um zu sehen, ob es profitabel sein kann oder noch optimiert werden muss.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 13): Times and Trade (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_004_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 13): Times and Trade (II)
Heute werden wir den zweiten Teil des Systems Times & Trade (Zeiten und Handel) zur Marktanalyse aufbauen. Im vorangegangenen Artikel „Times & Trade (I)“ haben wir eine alternative Chartorganisation besprochen, die es erlauben würde, einen Indikator für die schnellstmögliche Interpretation der am Markt getätigten Geschäfte zu haben.
![Erstellen eines automatisch arbeitenden EA (Teil 13): Automatisierung (V)](https://c.mql5.com/2/51/aprendendo_construindo_013_600x314.jpg)
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.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_011_600x314.jpg)
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.
![Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Accelerator Oscillator entwickelt](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Accelerator_Oscillator2_600x314.jpg)
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Accelerator Oscillator entwickelt
Ein neuer Artikel aus unserer Serie über die Erstellung einfacher Handelssysteme anhand der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Accelerator Oscillator, und wir werden lernen, wie man ein Handelssystem mit ihm entwickelt.
![Wie man einen Expert Advisor auswählt: Zwanzig starke Kriterien für die Ablehnung eines Handelsroboter](https://c.mql5.com/2/0/How_to_choose_an_Expert_Advisor_Twenty_strong_criteria_to_reject_a_trading_bot_600x314.jpg)
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.
![Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)](https://c.mql5.com/2/51/invasive-weed_600x314.jpg)
Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)
Die erstaunliche Fähigkeit von Unkräutern, unter verschiedensten Bedingungen zu überleben, wurde zur Idee für einen leistungsstarken Optimierungsalgorithmus. IWO (Invasive Weed Optimization) ist einer der besten Algorithmen unter den bisher geprüften.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten](https://c.mql5.com/2/56/NN_part_48_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten
Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt jedoch auch DDPG dazu, die Werte der Q-Funktion zu überschätzen. Dieses Problem führt häufig dazu, dass ein Agent mit einer suboptimalen Strategie ausgebildet wird. In diesem Artikel werden wir uns einige Ansätze zur Überwindung des genannten Problems ansehen.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 12): Times and Trade (I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_003_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 12): Times and Trade (I)
Heute werden wir „Times and Trade“ (Zeiten und Handel) mit einer schnellen Interpretation erstellen, um den Auftragsfluss zu lesen. Es ist der erste Teil, in dem wir das System aufbauen werden. Im nächsten Artikel vervollständigen wir das System mit den fehlenden Informationen. Um diese neue Funktionsweisen zu implementieren, müssen wir dem Code unseres Expert Advisors mehrere neue Dinge hinzufügen.
![Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem DeMarker entwickelt](https://c.mql5.com/2/49/Learn-how-to-design-a-trading-system-by-DeMarker_600x314.jpg)
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.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 31): Evolutionäre Algorithmen](https://c.mql5.com/2/50/Neural_Networks_are_Simple-_Part_31_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 31): Evolutionäre Algorithmen
Im vorangegangenen Artikel haben wir uns mit nicht-gradientenbasierten Optimierungsmethoden befasst. Wir haben uns mit dem genetischen Algorithmus vertraut gemacht. Heute werden wir dieses Thema fortsetzen und eine andere Klasse von evolutionären Algorithmen besprechen.
![Die diskrete Hartley-Transformation](https://c.mql5.com/2/57/discrete_hartley_transform_600x314.jpg)
Die diskrete Hartley-Transformation
In diesem Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der DHT stehen denen der diskreten Fourier-Transformation in nichts nach. Im Gegensatz zur DFT werden bei der DHT jedoch nur reelle Zahlen verwendet, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert, und die Ergebnisse der Anwendung sind anschaulicher.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen](https://c.mql5.com/2/59/Neural_networks_are_easy_aPart_62o_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen
In den letzten Artikeln haben wir verschiedene Optionen für die Verwendung der Entscheidungs-Transformer-Methode gesehen. Die Methode erlaubt es, nicht nur den aktuellen Zustand zu analysieren, sondern auch die Trajektorie früherer Zustände und die darin durchgeführten Aktionen. In diesem Artikel werden wir uns auf die Anwendung dieser Methode in hierarchischen Modellen konzentrieren.
![Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise](https://c.mql5.com/2/44/MQL5-avatar-doeasy-library3-2__1.png)
![Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 89): Programmieren von grafischen Standardobjekten, grundlegende Funktionsweise
Derzeit ist die Bibliothek in der Lage, Standard-Grafikobjekte auf dem Client-Terminal-Chart zu kontrollieren, einschließlich ihrer Entfernung und Änderung einiger ihrer Parameter. Derzeit fehlt die Möglichkeit, grafische Standardobjekte aus nutzerdefinierten Programmen zu erstellen.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning](https://c.mql5.com/2/50/Neural_networks_are_simple-32_600x314.jpg)
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.
![Der Handel von Paaren](https://c.mql5.com/2/58/pair_trading_600x314.jpg)
Der Handel von Paaren
In diesem Artikel werden wir uns mit dem Handel von Paaren befassen, d. h. mit den Grundsätzen und den Aussichten für seine praktische Anwendung. Wir werden auch versuchen, dafür eine Handelsstrategie zu entwickeln.
![Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 2): Intelligente Optimierung neuronaler Netze](https://c.mql5.com/2/51/neural_network_experiments_p2_600x314.jpg)
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 2): Intelligente Optimierung neuronaler Netze
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.