Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5
Händler werden mit interessanten Aufgaben konfrontiert, die häufig innovative Ansätze verlangen. Hier können Sie Artikel finden, in denen unkonventionelle Lösungen für die Evaluirung, Analyse und Bearbeitung von Preisdaten und Handelsergebnissen vorgestellt sind. Darüber hinaus können Sie Artikel über die Anbindung von Datenbanken und ICQ, Verwendung von OpenCL und sozialen Netzwerken, Delphi und C# - finden.
Lesen Sie die Artikel und erfahren Sie, wie man spezielle mathematische und neuronale Pakete nutzt und vieles mehr. Werden Sie Autor und teilen Sie Ihr Wissen mit der MQL5.community.
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Developing an MQL5 Reinforcement Learning agent with RestAPI integration (Part 1): How to use RestAPIs in MQL5
In this article we will talk about the importance of APIs (Application Programming Interface) for interaction between different applications and software systems. We will see the role of APIs in simplifying interactions between applications, allowing them to efficiently share data and functionality.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus
Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 8): Belastungstest und Handhabung eines neuen Balkens
Im weiteren Verlauf haben wir immer mehr gleichzeitig laufende Instanzen von Handelsstrategien in einem EA verwendet. Versuchen wir herauszufinden, wie viele Instanzen wir erreichen können, bevor wir an Ressourcengrenzen stoßen.
Der Optimierungsalgorithmus Brain Storm (Teil II): Multimodalität
Im zweiten Teil des Artikels werden wir uns mit der praktischen Implementierung des BSO-Algorithmus befassen, Tests mit Testfunktionen durchführen und die Effizienz von BSO mit anderen Optimierungsmethoden vergleichen.
Die Rolle der Qualität von Zufallszahlengeneratoren für die Effizienz von Optimierungsalgorithmen
In diesem Artikel werden wir uns den Mersenne-Twister-Zufallszahlengenerator ansehen und ihn mit dem Standardgenerator in MQL5 vergleichen. Wir werden auch herausfinden, welchen Einfluss die Qualität des Zufallszahlengenerators auf die Ergebnisse der Optimierungsalgorithmen hat.
Zeitreihen-Clustering für kausales Schlussfolgern
Clustering-Algorithmen beim maschinellen Lernen sind wichtige unüberwachte Lernalgorithmen, die die ursprünglichen Daten in Gruppen mit ähnlichen Beobachtungen unterteilen können. Anhand dieser Gruppen können Sie den Markt für ein bestimmtes Cluster analysieren, anhand neuer Daten nach den stabilsten Clustern suchen und kausale Schlüsse ziehen. In dem Artikel wird eine originelle Methode für das Clustering von Zeitreihen in Python vorgeschlagen.
Stimmungsanalyse auf Twitter mit Sockets
Dieser innovative Trading-Bot integriert MetaTrader 5 mit Python, um die Stimmungsanalyse sozialer Medien in Echtzeit für automatisierte Handelsentscheidungen zu nutzen. Durch die Analyse der Twitter-Stimmung in Bezug auf bestimmte Finanzinstrumente übersetzt der Bot Trends in den sozialen Medien in umsetzbare Handelssignale. Es nutzt eine Client-Server-Architektur mit Socket-Kommunikation, die eine nahtlose Interaktion zwischen den Handelsfunktionen von MT5 und der Datenverarbeitungsleistung von Python ermöglicht. Das System demonstriert das Potenzial der Kombination von quantitativer Finanzwirtschaft und natürlicher Sprachverarbeitung und bietet einen innovativen Ansatz für den algorithmischen Handel, der alternative Datenquellen nutzt. Der Bot ist vielversprechend, zeigt aber auch Bereiche auf, die in Zukunft noch verbessert werden müssen, z. B. fortschrittlichere Techniken der Stimmungsanalyse und verbesserte Risikomanagementstrategien.
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 7): Verfeinerung unseres Modells für die EA-Entwicklung
In diesem Artikel werden wir uns mit der detaillierten Vorbereitung unseres Indikators für die Entwicklung von Expert Advisor (EA) befassen. Unsere Diskussion wird weitere Verfeinerungen der aktuellen Version des Indikators umfassen, um seine Genauigkeit und Funktionsweise zu verbessern. Außerdem werden wir neue Funktionen einführen, die Ausstiegspunkte markieren und damit eine Einschränkung der Vorgängerversion beheben, die nur Einstiegspunkte kennzeichnete.
Brain Storm Optimierungsalgorithmus (Teil I): Clustering
In diesem Artikel befassen wir uns mit einer innovativen Optimierungsmethode namens BSO (Brain Storm Optimization), die von einem natürlichen Phänomen namens „Brainstorming“ inspiriert ist. Wir werden auch einen neuen Ansatz zur Lösung von multimodalen Optimierungsproblemen diskutieren, den die BSO-Methode anwendet. Es ermöglicht die Suche nach mehreren optimalen Lösungen, ohne dass die Anzahl der Teilpopulationen vorher festgelegt werden muss. Wir werden auch die Clustermethoden K-Means und K-Means++ betrachten.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 9): Sammeln von Optimierungsergebnissen für einzelne Handelsstrategie-Instanzen
Schauen wir uns die wichtigsten Phasen der EA-Entwicklung an. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, eine einzelne Instanz der entwickelten Handelsstrategie zu optimieren. Versuchen wir, alle notwendigen Informationen über die Testergebnisse während der Optimierung an einem Ort zu sammeln.
Integration von MQL5 in Datenverarbeitungspakete (Teil 1): Fortgeschrittene Datenanalyse und statistische Verarbeitung
Die Integration ermöglicht einen nahtlosen Arbeitsablauf, bei dem Finanzrohdaten aus MQL5 in Datenverarbeitungspakete wie Jupyter Lab für erweiterte Analysen einschließlich statistischer Tests importiert werden können.
Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 1): Senden von Nachrichten von MQL5 an Telegram
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.