Artikel über das Testen von Strategien in MQL5
Wie wird eine Handelsstrategie entwickelt, geschrieben und getestet, wie findet man optimale Systemparameter und analysiert Ergebnisse? Die Plattform MetaTrader bietet den Programmierern von Handelsrobotern viele Möglichkeiten, Handelideen schnell und präzise zu testen. Erfahren Sie, wie Handelsroboter für mehrere Währungspaare getestet werden und wie man MQL5 Cloud Network für Optimierung nutzen kann.
Die Programmierer automatischer Handelssysteme können mit den Grundlagen des Testens und den Algorithmen der Tickgenerierung im Strategietester beginnen.
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Lifehack für den Händler: "Stille" Optimierung oder die optische Auswertung des Handels
Analyse des bisherigen Handels und das Zeichnen der Entwicklung der Handelsergebnisse in HTML abhängig vom Zeitpunkt der Positionseröffnung. Die Diagramme sind in drei Gruppen aufgeteilt - nach Stunde, nach Tag der Woche und nach Monat.
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.
Mini Market Emulator oder ein manueller Strategie-Tester
Der Mini Market Emulator ist ein Indikator, der für die partielle Emulation des Handels am Terminal entwickelt wurde. Vielleicht möchte jemand damit "manuell" seine Strategie einer Marktanalyse oder des Handels testen.
Die Einschätzung der Modellierungsqualität von Minutendaten
Die Formel der Einschätzung und der Berechnung der Modellierungsqualität von Minutendaten.
Das MQL5-Kochbuch: Stresstests von Handelsstrategien unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole
Der Artikel betrachtet einen Ansatz für einen Stresstest einer Handelsstrategie unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole. Zu diesem Zweck wird eine eigene Symbolklasse angelegt. Diese Klasse wird verwendet, um Tickdaten von Drittanbietern zu empfangen und die Symboleigenschaften zu ändern. Basierend auf den Ergebnissen der Arbeit werden wir mehrere Optionen für sich ändernde Handelsbedingungen in Betracht ziehen, unter denen eine Handelsstrategie getestet wird.
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.
Der richtige Weg zur Auswahl eines Expert Advisors vom Markt
In diesem Artikel werden wir einige der wesentlichen Punkte besprechen, auf die Sie beim Kauf eines Expert Advisors achten sollten. Wir werden auch nach Wegen suchen, um den Gewinn zu steigern, das Geld klug auszugeben und an diesen Ausgaben zu verdienen. Außerdem werden Sie nach der Lektüre des Artikels sehen, dass es möglich ist, auch mit einfachen und kostenlosen Produkten Geld zu verdienen.
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.
Optimale Farben für Handelsstrategien
In diesem Artikel werden wir ein Experiment durchführen: Wir werden die Optimierungsergebnisse einfärben. Die Farbe wird durch drei Parameter bestimmt: die Werte für Rot, Grün und Blau (RGB). Es gibt noch andere Methoden der Farbcodierung, die ebenfalls drei Parameter verwenden. So können drei Prüfparameter in eine Farbe umgewandelt werden, die die Werte visuell darstellt. Lesen Sie diesen Artikel, um herauszufinden, ob eine solche Darstellung nützlich sein kann.
Entwicklung von Bestandsindikatoren mit Volumensteuerung am Beispiel des Delta-Indikators
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Algorithmus der Entwicklung von Bestandsindikatoren auf Basis von realen Volumina mit den Funktionen CopyTicks() und CopyTicksRange(). Einige subtile Aspekte der Entwicklung solcher Indikatoren sowie deren Betrieb in Echtzeit und im Strategietester werden ebenfalls beschrieben.
Bewertung von Handelssystemen - die Effektivität von Einstieg, Ausstieg und Handel im Allgemeinen
Es gibt eine Menge Maßnahmen zur Bestimmung der Effektivität und Profitabilität eines Handelssystems. Doch unterziehen Händler gerne jedes System einem neuen 'Crashtest'. Dieser Beitrag befasst sich damit, wie Statistiken, die auf Effektivitätsmaßnahmen beruhen, auf dieMetaTrader5 Plattform angewendet werden können. Er behandelt die Klasse zur Umwandlung der Statistik-Interpretation nach Abschlüssen bis hin zu der, die der im Buch "Statistika dlya traderov" ("Statistics for Traders") von S.V. Bulashev angebotenen Beschreibung nicht widerspricht. Und er enthält ein Beispiel einer angepassten Optimierungsfunktion.
Das MQL5-Kochbuch: Entwicklung eines mehrwährungsfähigen Expert Advisors mit unbegrenzter Anzahl von Parametern
In diesem Beitrag werden wir ein Muster erstellen, das einen einzelnen Satz von Parametern für die Optimierung eines Handelssystems nutzt und gleichzeitig eine unbegrenzte Anzahl von Parametern ermöglicht. Die Liste der Symbole wird in einer Standard-Textdatei (*.txt) erstellt. Die Eingabeparameter jedes Symbols werden ebenfalls in Dateien gespeichert. Auf diese Weise können wir die Terminal-seitige Begrenzung der Anzahl von Eingabeparametern eines Expert Advisors umgehen.
Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 4): Optimierungsmanager (automatische Optimierung)
Der Hauptzweck des Artikels besteht darin, den Mechanismus der Arbeit mit unserer Anwendung und deren Möglichkeiten zu beschreiben. Daher kann der Artikel als eine Anleitung zur Benutzung der Anwendung betrachtet werden. Er behandelt alle möglichen Fallstricke und Besonderheiten bei der Verwendung der Anwendung.
Lifehack für Händler: Indikatoren für Balance, Drawdown, Belastung und Ticks während des Testens
Wie man einen Test mehr anschaulich machen kann? Die Antwort ist einfach: Sie müssen im Tester einen oder mehreren Indikatoren verwenden - der Tick-Indikator, der Indikator der Balance und Equity, der Indikator des Drawdowns und der Belastung des Deposites. Dies wird visuell ermöglichen, die Art der Ticks zu verfolgen, oder die Änderungen in der Balance und Equity oder im Drawdown und der Belastung des Deposites zu sehen.
Wie die Testergebnisse des Experten selbstständig bewerten
Im Artikel wurden Formel und die Berechnungsmethode der Daten angeboten, die im Testerbericht angezeigt werden.
Modellierung von Zeitreihen unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole nach festgelegten Verteilungsgesetzen
Der Artikel gibt einen Überblick über die Möglichkeiten des Terminals zum Erstellen und Arbeiten mit nutzerdefinierten Symbolen, bietet Optionen zur Simulation einer Handelshistorie mit nutzerdefinierten Symbolen, Trend- und verschiedenen Chartmustern.
Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 3): Eine Roboters für Autoadaptierung anpassen
Der dritte Teil dient als Brücke zwischen den beiden vorhergehenden Teilen: Er beschreibt den Mechanismus der Interaktion mit der DLL, der im ersten Artikel besprochen wurde, und die Objekte zum Laden von Berichten, die im zweiten Artikel beschrieben wurden. Wir werden den Prozess der Wrapper-Erstellung für eine Klasse analysieren, die aus der DLL importiert wird und die eine XML-Datei mit der Handelshistorie bildet. Wir werden auch eine Methode für die Interaktion mit diesem Wrapper in Betracht ziehen.
Kontinuierliche Rolloptimierung (Teil 2): Mechanismus zur Erstellung eines Optimierungsberichts für einen beliebigen Roboter
Der erste Artikel innerhalb der rollenden Optimierungsreihe beschrieb die Erstellung einer DLL, die in unserem Autooptimierer verwendet werden soll. Diese Fortsetzung ist vollständig der Sprache MQL5 gewidmet.
Tests von verschiedenen gleitenden Durchschnitten, um zu sehen, wie aufschlussreich sie sind
Wir alle wissen, wie wichtig der Indikator des gleitenden Durchschnitts für viele Händler ist. Es gibt noch andere Arten von gleitenden Durchschnitten, die für den Handel nützlich sein können. Wir werden diese Arten in diesem Artikel identifizieren und einen einfachen Vergleich zwischen jeder von ihnen und dem beliebtesten einfachen gleitenden Durchschnitt anstellen, um zu sehen, welcher die besten Ergebnisse liefern kann.
Test-Visualisierung. Funktionalität-Erweiterung.
Im Artikel wurden Programm-Mittels beschrieben, welche die Teste der Strategien maximal ähnlich mit dem realen Handeln ermöglichen.
Verwendung der TesterWithdrawal() Funktion zur Nachahmung der Gewinnentnahme
Dieser Beitrag beschreibt die Verwendung der TesterWithDrawal() Funktion zur Abschätzung von Risiken in Handelssystemen, die mit der Entnahme eines gewissen Teils des Vermögens während der Operationen zu tun haben. Zusätzlich wird die Auswirkung dieser Funktion auf den Algorithmus zur Berechnung der Inanspruchnahme von Eigenkapital im Strategie-Tester beschrieben. Diese Funktion ist bei der Optimierung von Parametern Ihres Expert Advisors sehr sinnvoll.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 05): Markov-Ketten
Markov-Ketten sind ein leistungsfähiges mathematisches Werkzeug, das zur Modellierung und Vorhersage von Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen, einschließlich des Finanzwesens, verwendet werden kann. In der Finanzzeitreihenmodellierung und -prognose werden Markov-Ketten häufig zur Modellierung der zeitlichen Entwicklung von Finanzwerten wie Aktienkursen oder Wechselkursen verwendet. Einer der Hauptvorteile von Markov-Kettenmodellen ist ihre Einfachheit und Nutzerfreundlichkeit.
Die Visualisierung von Optimierungsergebnissen nach dem ausgewählten Kriterium
Im Artikel wird die MQL-Anwendung für die Arbeit mit Optimierungsergebnissen weiter entwickelt. Diesmal wird ein Beispiel gezeigt, wenn die Tabelle der besten Ergebnisse bereits nach der Optimierung der Parameter gebildet werden kann, indem man ein anderes Kriterium über das grafische Interface angibt.
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil II): Immersion
In diesem Artikel werden wir die Diskussion über den Brute-Force-Ansatz fortsetzen. Ich werde versuchen, das Muster anhand der neuen, verbesserten Version meiner Anwendung besser zu erklären. Ich werde auch versuchen, den Unterschied in der Stabilität mit verschiedenen Zeitintervallen und Zeitrahmen zu finden.
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil III): Neue Horizonte
Dieser Artikel bietet eine Fortsetzung des Brute-Force-Themas und führt neue Möglichkeiten der Marktanalyse in den Programmalgorithmus ein, wodurch die Geschwindigkeit der Analyse beschleunigt und die Qualität der Ergebnisse verbessert wird. Neue Ergänzungen ermöglichen die qualitativ hochwertigste Ansicht von globalen Mustern innerhalb dieses Ansatzes.
Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 6): Logikteil und die Struktur des Auto-Optimizers
Wir haben bereits früher die Schaffung einer automatischen Walk-Forward-Optimierung in Betracht gezogen. Dieses Mal werden wir zur internen Struktur des Auto-Optimizers übergehen. Der Artikel wird für all diejenigen nützlich sein, die mit dem erstellten Projekt weiterarbeiten und es modifizieren möchten, sowie für diejenigen, die die Programmlogik verstehen möchten. Der aktuelle Artikel enthält UML-Diagramme, die die interne Struktur des Projekts und die Beziehungen zwischen den Objekten darstellen. Er beschreibt auch den Prozess des Optimierungsstarts, enthält jedoch keine Beschreibung des Implementierungsprozesses des Optimizers.
Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 5): Projektübersicht Auto-Optimizer und Erstellen einer GUI
Dieser Artikel bietet eine weitere Beschreibung der Walk-Forward-Optimierung im MetaTrader 5-Terminal. In früheren Artikeln betrachteten wir Methoden zur Erstellung und Filterung des Optimierungsberichts und begannen mit der Analyse der internen Struktur der für den Optimierungsprozess verantwortlichen Anwendung. Der Auto-Optimizer ist als C#-Anwendung implementiert und verfügt über eine eigene grafische Oberfläche. Der fünfte Artikel ist der Erstellung dieser grafischen Oberfläche gewidmet.
Marktmathematik: Gewinn, Verlust und Kosten
In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie den Gesamtgewinn oder -verlust eines Handels einschließlich Provision und Swap berechnen können. Ich werde das genaueste mathematische Modell zur Verfügung stellen und es verwenden, um den Code zu schreiben und ihn mit der Norm zu vergleichen. Außerdem werde ich versuchen, in die Hauptfunktion von MQL5 zur Berechnung des Gewinns einzudringen und alle erforderlichen Werte aus der Spezifikation zu ermitteln.
Die Behandlung der Ergebnisse der Optimierung mit einem grafischen Interface
Dies ist eine Fortsetzung der Idee der Verarbeitung und Analyse von Optimierungsergebnissen. Diesmal geht es darum, die 100 besten Optimierungsergebnisse auszuwählen und in einer GUI-Tabelle darzustellen. Der Benutzer kann eine Zeile in der Optimierungsergebnistabelle auswählen und erhält ein Saldo mehrerer Symbole und eine Drawdown-Grafik auf einer eigenen Seite.
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil IV): Minimale Funktionalität
In diesem Artikel wird eine verbesserte Brute-Force-Variante vorgestellt, die auf den im vorherigen Artikel gesetzten Zielen basiert. Ich werde versuchen, dieses Thema so breit wie möglich zu behandeln, indem ich Expert Advisors mit Einstellungen verwende, die mit dieser Methode gewonnen wurden. Eine neue Programmversion ist diesem Artikel beigefügt.
MQL5 Cloud Network Kalkulieren Sie noch?
Die Veröffentlichung von MQL5 Cloud Network ist nun schon beinahe anderthalb Jahre her. Dieser Zeitpunkt läutete gewissermaßen den Beginn einer neuen Ära des algorithmischen Tradings ein - mit nur einigen wenigen Klicks stehen Tradern nun mehrere hundert bis tausend Computerkerne zur Verfügung, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren.
Parallele Partikelschwarmoptimierung
Der Artikel beschreibt eine Methode zur schnellen Optimierung unter Verwendung des Partikelschwarm-Algorithmus. Er stellt auch die Implementierung der Methode in MQL vor, die sowohl im Single-Thread-Modus innerhalb eines Expert Advisors als auch in einem parallelen Multi-Thread-Modus als Add-on, das auf lokalen Tester-Agenten läuft, verwendet werden kann.
Gradient Boosting (CatBoost) für die Entwicklung von Handelssystemen. Ein naiver Zugang
Trainieren des Klassifikators CatBoost in Python und Exportieren des Modells nach mql5, sowie Parsen der Modellparameter und eines nutzerdefinierten Strategietesters. Die Python-Sprache und die MetaTrader 5-Bibliothek werden zur Vorbereitung der Daten und zum Training des Modells verwendet.
Das MQL5-Kochbuch: Abschwächen der Auswirkungen von Überanpassungen und Umgang mit mangelnden Geboten
Ganz egal, welche Handelsstrategie Sie anwenden, wird immer die Frage bestehen, welche Parameter gewählt werden sollen, um zukünftige Gewinne zu sichern. Dieser Beitrag liefert ein Beispiel für einen Expert Advisor mit der Möglichkeit, mehrere Symbolparameter gleichzeitig zu optimieren. Diese Methode dient dazu, die Auswirkungen der Überanpassung von Parametern abzuschwächen und mit Situationen umzugehen, in denen die Daten aus einem einzelnen Symbol nicht für eine eingehende Betrachtung ausreichen.
Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 7): Einbinden des logischen Teils des Auto-Optimizer mit Grafiken und Steuerung
Dieser Artikel beschreibt die Verbindung des grafischen Teils des Auto-Optimizers mit seinem logischen Teil. Er betrachtet den Prozess des Optimierungsstarts, von einem Tastenklick bis zur Aufgabenumleitung zum Optimierungsmanager.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 17): Ticks und noch mehr Ticks (I)
Hier werden wir sehen, wie man etwas wirklich Interessantes, aber gleichzeitig auch sehr Schwieriges umsetzen kann, da bestimmte Punkte sehr verwirrend sein können. Das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass einige Händler, die sich für Profis halten, nichts über die Bedeutung dieser Konzepte auf dem Kapitalmarkt wissen. Auch wenn wir uns hier auf die Programmierung konzentrieren, ist das Verständnis einiger der Probleme, die mit dem Markthandel verbunden sind, von entscheidender Bedeutung für das, was wir umsetzen werden.
MQL5 Strategietester verstehen und effektiv nutzen
Für MQL5-Programmierer oder -Entwickler ist es unerlässlich, wichtige und wertvolle Werkzeuge zu beherrschen. Eines dieser Werkzeuge ist der Strategietester. Dieser Artikel ist ein praktischer Leitfaden zum Verständnis und zur Verwendung des Strategietesters von MQL5.
Multibot in MetaTrader: Starten mehrerer Roboter von einem einzigen Chart aus
In diesem Artikel werde ich eine einfache Vorlage für die Erstellung eines universellen MetaTrader-Roboters besprechen, der auf mehreren Charts verwendet werden kann, während er nur mit einem Chart läuft, ohne dass jede Instanz des Roboters auf jedem einzelnen Chart konfiguriert werden muss.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Cuckoo-Optimierungsalgorithmus (COA)
Der nächste Algorithmus, den ich besprechen werde, ist die Optimierung der Kuckuckssuche (Cockoo) mit Levy-Flügen. Dies ist einer der neuesten Optimierungsalgorithmen und ein neuer Spitzenreiter in der Rangliste.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Ameisenkolonie-Optimierung (ACO)
Dieses Mal werde ich den Algorithmus der Ameisenkolonie-Optimierung analysieren. Der Algorithmus ist sehr interessant und komplex. In diesem Artikel versuche ich, eine neue Art von ACO zu schaffen.