Artikel über das Programmieren und die Anwendung technischer Indikatoren in MQL5

Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.

Die Grundregel für Händler: Lass‘ Gewinne wachsen, trenn‘ dich von Verlusten! In diesem Beitrag betrachten wir eine der grundlegenden Techniken zur Befolgung dieser Regel: die Verschiebung der schützenden Verlustbegrenzung (Stop Loss Level) nach einer Gewinnsteigerung einer Position, m. a. W.: den Trailing Stop Level, die nachlaufende Stop-Grenze. Sie finden das schrittweise Vorgehen zur Einrichtung einer Klasse zur nachlaufenden Verlustbegrenzung bei den Indikatoren SAR und NRTR. Jedermann ist in der Lage, diese Trailing Stops in die eigenen Expert-Systeme einzufügen oder sie eigenständig zur Überwachung der Positionen des eigenen Kontos zu verwenden.

Was ist ein Indikator? Es ist ein Satz berechneter Werte, die auf praktische Weise auf dem Bildschirm angezeigt werden sollen. Sätze von Werten werden in Programmen als Arrays dargestellt. Somit bedeutet das Erstellen eines Indikators, einen Algorithmus zu schreiben, der bestimmte Arrays bearbeitet (Preis-Arrays) und die Ergebnisse der Bearbeitung für andere Arrays (Indikator-Arrays) aufzeichnet. Durch die Beschreibung der Erstellung des True Strength Index zeigt der Autor, wie Indikatoren in MQL5 geschrieben werden.

Der MQL5.community Market bietet Entwicklern von Expert Advisor einen vorgefertigten Marktplatz aus tausenden potenzieller Kunden. Das ist der beste Ort, um Handelsroboter und technische Indikatoren zu verkaufen!

In MQL5 können wir einen Indikator sowohl aus dem Nichts als auch auf der Grundlage eines anderen bereits vorhandenen, in das Ausgabegerät integrierten oder selbst entwickelten Indikators programmieren. Und auch dabei haben wir zwei Möglichkeiten: einen Indikator durch Hinzufügen neuer Berechnungen und grafischer Möglichkeiten zu verbessern, oder mithilfe der Funktionen iCustom() oder IndicatorCreate() einen in das Ausgabegerät integrierten bzw. einen selbst entwickelten Indikator zu verwenden.

Wie man die Anforderungsspezifikationen richtig schreibt. Was man von einem Programmierer bei der Bestellung eines Expert Advisors oder Indikators erwarten darf und was nicht. Wie man die Kommunikation aufrecht hält und auf welche Phasen man besonders achten muss. Dieser Beitrag versucht diese sowie weitere Fragen zu beantworten, die oft für viele Menschen nicht offensichtlich sind.

In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen. Der letzte Teil des Beitrags liefert eine Softwareumsetzung eines tiefen neuronalen Netzwerks in einem Expert Advisor mit eingebautem Indikator auf Basis von MQL4/R.

Als Anfänger erscheint einem jedes neue Thema immer kompliziert und schwer. Bekannte Themen sind uns klar und stellen kein Problem mehr dar. Dabei vergessen wir jedoch oft, dass jeder immer mal wieder komplett bei Null anfangen muss, das gilt selbst für unsere Muttersprache. Und nicht anders ist mit der MQL5 Programmiersprache, die eine große Auswahl bietet, wie man seine ganz persönlichen Handelsstrategien entwickeln kann - man kann sie ausgehend von grundlegenden Konzepten und einfachsten Beispielen erlernen. Dieser Beitrag erklärt die Interaktion eines technischen Indikators mit dem MetaTrader 5 Client-Terminal am Beispiel des einfachen, benutzerdefinierten SMA-Indikators (einfacher gleitender Mittelwert).

Welcher Händler würde nicht alles für die Möglichkeit geben, das Vorliegen eines Trends zu jedem beliebigen Zeitpunkt exakt zu ermitteln? Das ist möglicherweise der Heilige Gral, nach dem alle suchen. In diesem Beitrag werden wir verschiedene Wege zur Ermittlung eines Trends betrachten. Genauer gesagt sehen wir uns an, wie wir mithilfe von MQL5 einige klassische Arten der Trendermittlung programmieren können.

Eine der populärsten Methoden zur Analyse von Märkten ist das Prinzip der Elliott-Wellen. Diese Analyse ist jedoch ziemlich kompliziert, sodass wir hierfür zusätzliche Tools verwenden müssen. Eines dieser Instrumente ist der automatische Marker. Dieser Beitrag beschreibt die Erzeugung eines automatischen Analyseinstruments der Elliott-Wellen in der MQL5-Sprache.

Mit der neuen, zur Verfügung stehenden Version der MQL Programmiersprache hat sich nicht nur der Ansatz im Umgang mit Indikatoren verändert, sondern es haben sich auch neue Möglichkeiten ihrer Erzeugung ergeben. Zudem hat man jetzt noch mehr Flexibilität bei der Arbeit mit den Indikator-Buffern - man kann jetzt die gewünschte Richtung der Indizierung angeben und genau so viele Indikatorwerte bekommen, wie man möchte. In diesem Beitrag werden die einfachen Methoden zum Aufruf von Indikatoren und Abruf von Daten aus dem Indikator-Buffer erklärt.

Es wurden 7 Typen gleitender Durchschnitte (MA) betrachtet; es wurde eine Handelsstrategie für das Arbeiten mit ihnen entwickelt. Verschiedene gleitende Durchschnitte wurden anhand einer Handelsstrategie getestet, des Weiteren wurden diese hinsichtlich der Effektivität der Anwendung verglichen.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Möglichkeit, einen fortgeschrittenen ZigZag-Indikator zu erzeugen. Das Konzept der Identifikation von Knoten beruht auf der Verwendung des Envelopes-Indikators. Wir gehen davon aus, dass wir eine bestimmte Kombination von Eingabe-Parametern für eine Reihe von Envelopes finden können, bei denen alle ZigZag-Knoten innerhalb der Grenzen der Envelopes-Bänder liegen. Als Konsequenz können wir daher versuchen, die Koordinaten des neuen Knoten vorherzusagen.

Die Programmiersprache MQL5 kann helfen, Probleme auf einer ganz neuen Ebene zu lösen. Selbst Aufgaben, für die es bereits eine Lösung gibt, können dank der objektorientierten Programmierung auf ein höheres Niveau gebracht werden. In diesem Beitrag geht es um ein besonders einfaches Beispiel für die Überprüfung des Auftretens eines neuen Balkens in einem Diagramm, das in ein leistungsfähiges und vielseitiges Hilfsmittel verwandelt wurde. Was ist das für ein Hilfsmittel? Das verrät dieser Artikel.

Der Artikel beschäftigt sich mit der automatischen Konstruktion von Unterstützungs-/Widerstandslinien unter Verwendung aktueller Hochs und Tiefs. Zur Definition dieser Extremwerte wird der bekannte ZigZag-Indikator verwendet.

Bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen stoßen wir oft auf ein Problem: Wie kann man feststellen, wo ein Trend oder eine Seitwärtsbewegung beginnt und endet? In diesem Artikel versuchen wir, einen universellen Indikator zu erstellen, in dem wir versuchen, Signale für verschiedene Arten von Strategien zu kombinieren. Wir werden versuchen, den Prozess der Beschaffung von Handelssignalen bei einem Experten so weit wie möglich zu vereinfachen. Ein Beispiel für die Kombination mehrerer Indikatoren in einem einzigen wird ausgearbeitet.

Automatische Scalping-Systeme gelten zurecht als der Höhepunkt des algorithmischen Tradings, aber es ist auch am kompliziertesten, einen Code für diese Systeme zu schreiben. In diesem Artikel zeigen wir, wie man mithilfe von eingebauten Werkzeugen für Debugging und visuelles Testen Strategien entwickeln kann, die auf der Analyse eingehender Ticks basieren. Um Regeln für Einstieg und Ausstieg zu erarbeiten, braucht man häufig jahrelang manuellen zu handeln. Aber mithilfe von MetaTrader 5 können Sie jede solche Strategie anhand realer historischer Daten schnell testen.

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie die für das Funktionieren eines Handelssystems erforderlichen Handelssignale erhalten. Die Beispiele zur Erzeugung von 20 Handelssignalen werden hier als einzelne benutzerdefinierte Funktionen aufgeführt, die beim Anlegen von Expert Advisors verwendet werden können. Zu Ihrer Bequemlichkeit werden alle in dem Beitrag verwendeten Funktionen in einer einzigen mqh-Include-Datei zusammengefasst, die leicht mit einem künftigen Expert Advisor verknüpft werden kann.

Um Werte eines integrierten oder benutzerdefinierten Indikators in einem Expert Advisor zu erhalten, sollte zuerst sein Handle mithilfe der entsprechenden Funktion erstellt werden. Die Beispiele in diesem Beitrag zeigen, wie diese und jene technischen Indikatoren während der Erstellung Ihrer eigenen Programme genutzt werden können. Dieser Beitrag beschreibt Indikatoren, die in MQL5 geschrieben werden. Er richtet sich an jene, die nicht viel Erfahrung in der Entwicklung von Handelsstrategien haben, und liefert einfache und klare Arten der Arbeit mit Indikatoren mithilfe der bereitgestellten Bibliothek von Funktionen.

In diesem Beitrag wird die Verbindung von MetaTrader 5 mit ENCOG, einem erweiterten neuronalen Netzwerk und Machine Learning Framework, vorgestellt. Er enthält die Beschreibung und Implementierung eines einfachen neuronalen Netzwerkindikators auf Basis technischer Standardindikatoren und eines Expert Advisors auf Basis eines neuronalen Indikators. Alle Quellcodes, kompilierten Binärdateien, DLLs und Beispiele für eingelernte Netzwerke sind an diesen Beitrag angehängt.

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.

Wir möchten eine Umgebung erschaffen, die den Zugriff auf Daten von Indikatoren ermöglicht, die an ein Diagramm angehängt sind, und deshalb die folgenden Eigenschaften aufweist: kein Kopieren von Daten; minimale Veränderung des Codes verfügbarer Methoden, wenn wir sie nutzen müssen; MQL-Code ist zu bevorzugen (natürlich müssen wir DLL nutzen, doch wir verwenden nur ein Dutzend Strings C++-Code). Dieser Beitrag beschreibt eine einfache Methode zur Entwicklung einer Programmumgebung für das MetaTrader-Terminal, die eine Zugriffsmöglichkeit auf Indikatorpuffer aus anderen MQL-Programmen bietet.

Im Artikel wird das Realisierungsbeispiel des Indikators für den Aufbau der Linien Unterstützung/Widerstands aufgrund der formalisierten Bedingungen aufgeführt. Sie haben die Möglichkeit, den Indikator zu verwenden, aber verstehen auch nebenbei, wie einfach es ist, das zu realisieren. Nun können Sie selbst die Bedingungen für den Aufbau der Linien formulieren, die Sie nötig finden, dabei den Code des Indikators nach Ihren Wünschen ein wenig ändern.

Der Artikel behandelt alle Arten von Divergenzen: einfach, versteckt, erweitert, dreifache, vierfache, Konvergenzen, sowie Divergenzen der Klassen A, B und C. Es wurde ein universeller Indikator für deren Ermittlung und Darstellung auf dem Chart entwickelt.

Der Artikel untersucht die klassische Methode eine Divergenz zu erkennen und bietet eine zusätzliche Interpretation. Auf Basis dieser neuen Interpretation wurde eine Handelsstrategie entwickelt. Auch diese Strategie ist in diesem Artikel beschrieben.

In diesem Beitrag geht es sowohl um traditionelle als auch um neuartige Mittelwertbildungsalgorithmen verpackt in einfachste Klassen mit jeweils nur einer Datenart. Sie sind zur universellen Verwendung bei nahezu jeder Indikatorentwicklung gedacht. Ich hoffe, dass die vorgeschlagenen Klassen sich als gute Alternative zu den „unhandlichen“ Aufrufen benutzerdefinierter und technischer Indikatoren erweisen werden.

In diesem Artikel werden die von William Blau in seinem Buch „Momentum, Direction, and Divergence“ (Momentum, Richtung und Divergenz) vorgestellten Indikatoren. Blaus Ansatz ermöglicht die schnelle und exakte Annäherung an die Schwankungen der Kurskurve zur Bestimmung der Richtung der Kursentwicklung und der Wendepunkte sowie zur Beseitigung des Kursrauschens. Unterdessen sind wir auch in der Lage, die Marktzustände des Überkaufs/Überverkaufs sowie die auf eine Richtung und die Umkehrung der Kursbewegung hinweisenden Signale zu ermitteln.

In diesem Beitrag geht es um die Erstellung mehrfarbiger Indikatoren bzw. um die Umwandlung der vorhandenen in mehrfarbige. MQL5 ermöglicht die Darstellung der Informationen in der angemessenen Form. Es ist jetzt nicht nötig, sich dutzende Diagramme mit Indikatoren anzuschauen und Analysen der Oszillatoren RSI oder Stochastik durchzuführen, stattdessen ist es besser, die Kerzen einfach je nach Indikatorwert in unterschiedlichen Farben abzubilden.

In diesem Artikel werde ich erzählen, wie man durch das Kreuzen einer sehr bekannten Strategie mit einem neuronalen Netz erfolgreich handeln kann. Es wird um die Strategie Thomas Demarks "Sequential" unter Verwendung künstlicher Intelligenz gehen. Wir werden NUR nach dem ersten Teil der Strategie arbeiten, dabei verwenden wir die Signale der "Setzung" und "Kreuzung".

Support Vector Machines wurden lange in Bereichen wie Bioinformatik und angewandter Mathematik verwendet, um komplexe Datensätze zu evaluieren und nützliche Muster für die Datenklassifikation zu extrahieren. In diesem Artikel wird besprochen, was eine Support Vector Machine ist, wie sie arbeitet und warum sie so nützlich bei der Extraktion komplexer Muster ist. Danach werden wir untersuchen, wie sie auf dem Markt angewandt werden können und vielleicht beim Handeln Ratschläge geben. Mit dem "Support Vector Machine Learning Tool" bietet der Artikel Beispiele, anhand derer Leser mit ihrem eigenen Handeln experimentieren können.

Händler suchen nach Gesetzmäßigkeiten im Verhalten des Marktes, die auf günstige Gelegenheiten für die Ausführung von Trades hinweisen. Am häufigsten ist der erste Schritt bei der Entwicklung eines Handelssystems die Erstellung eines technischen Indikators, der es erlaubt, benötigte Informationen im Preischart zu sehen. Der Artikel hilft Ihnen, eine Anforderungsspezifikation bei der Bestellung eines Indikators im Freelance zu erarbeiten.

Häufig muss man während des Handels Charts auf gleichzeitig mehreren Zeitrahmen analysieren, um Handelsentscheidungen zu treffen. Dabei sind häufig Objekte der grafischen Analyse auf diesen Charts vorhanden. Es ist aber unbequem, allen Charts die gleichen Objekte hinzuzufügen. In diesem Artikel schlage ich vor, das "Klonen" von Objekten nach Charts zu automatisieren.

Der Artikel befasst sich mit den Formationen Flagge, Wimpel, Keil, rechteckige Formation, Fallendes Dreieck und Steigendes Dreieck. Es werden ihre Ähnlichkeiten und Unterschiede analysiert sowie Indikatoren für deren Erkennung auf dem Chart und ein Tester-Indikator für eine schnelle Einschätzung der Effizienz erstellt.

Der größte Marktplatz für fertige Anwendungen des algorithmischen Handels umfasst jetzt 13.970 Produkte. Dazu gehören 4.800 Roboter, 6.500 Indikatoren, 2.400 Hilfsprogramme und andere Lösungen. Fast die Hälfte der Anwendungen (6.000) können Sie mieten. Außerdem kann ein Viertel der Produkte (3.800) kostenlos heruntergeladen werden.

In diesem Beitrag geht es um den Three Line Break-Chart, den Steve Nison in seinem Buch "Beyond Candlesticks" ["Jenseits von Kerzen"] vorgeschlagen hat. Der größte Vorteil dieses Charts ist, dass mit seiner Hilfe kleine Preisfluktuationen in Bezug auf die vorherige Bewegung gefiltert werden können. Wir besprechen in diesem Beitrag das Konstruktionsprinzip des Charts, den Code des Indikators und einige auf dm Chart basierende Handelsstrategien.

Der Artikel betrachtet Idee und Methode eines Empfehlungssystems für ein zeitbezogenes Handelssystem durch die Kombination der Vorhersagen durch eine singuläre Spektralanalyse (SSA) und einer wichtigen Methode des maschinellen Lernens auf Basis des Bayes'schen Theorems.

Funktionen und Codeschnipsel, die den Umgang mit der Zeit, dem Broker-Offset und der Umstellung auf Sommer- oder Winterzeit vereinfachen und verdeutlichen. Genaues Timing kann ein entscheidendes Element beim Handel sein. Ist die Börse in London oder New York zur aktuellen Stunde bereits geöffnet oder noch nicht, wann beginnt und endet die Handelszeit für den Forex-Handel? Für einen Händler, der manuell und live handelt, ist dies kein großes Problem.

Bei der Automatisierung von Handelsstrategien, die grafische Muster verwenden, ist es notwendig, Extremwerte auf den Charts für eine weitere Verarbeitung und Interpretation zu ermitteln. Bestehende Tools bieten nicht immer diese Möglichkeit. Die im Artikel beschriebenen Algorithmen erlauben es, alle Extremwerte auf den Charts zu ermitteln. Die entwickelten Tools sind effektiv sowohl in einem Trend, als auch in einem Seitwärtsmarkt. Die erhaltenen Ergebnisse hängen von der gewählten Timeframe ab und werden nur durch den angegebenen Rückgang definiert.

Die meisten Händler sind sich einig, dass eine Zustandsanalyse des aktuellen Marktes mit der Bewertung höherer Zeitrahmen beginnt. Die Analyse wird nach unten auf niedrigere Zeitrahmen bis zu demjenigen durchgeführt, in dem der Handel durchgeführt wird. Diese Analysemethode scheint ein obligatorischer Bestandteil des professionellen Ansatzes für einen erfolgreichen Handel zu sein. In diesem Artikel werden wir Indikatoren auf mehreren Zeitrahmen (multi-timeframe, MTF) und ihre Erstellungswege diskutieren, sowie Codebeispiele für MQL5 liefern. Neben der allgemeinen Bewertung von Vor- und Nachteilen werden wir einen neuen Indikatoransatz mit dem MTF-Modus vorschlagen.