Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5
Lesen Sie Artikel über Handelssysteme, in denen unterschiedlichste Ideen vorgestellt sind. Sie erfahren, wie man statistische Methoden und Muster auf japanischen Kerzen verwendet, wie man Signale filtern kann und wofür man Semaphor-Indikatoren braucht.
Mit dem Meister MQL5 lernen Sie, wie man einen Roboter ohne Programmieren zur schnellen Überprüfung von Handelsideen erstellen kann sowie was genetische Algorithmen sind.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 2): Übergang zu virtuellen Positionen von Handelsstrategien
Lassen Sie uns mit der Entwicklung eines Multiwährungs-EAs mit mehreren parallel arbeitenden Strategien fortfahren. Versuchen wir, die gesamte mit der Eröffnung von Marktpositionen verbundene Arbeit von der Strategieebene auf die Ebene des EA zu verlagern, der die Strategien verwaltet. Die Strategien selbst werden nur virtuell gehandelt, ohne Marktpositionen zu eröffnen.
Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 42): Chart Trader Projekt (I)
Lassen Sie uns etwas Interessanteres schaffen. Ich möchte die Überraschung nicht verderben, also folgen Sie dem Artikel, um ein besseres Verständnis zu erhalten. Gleich zu Beginn dieser Serie über die Entwicklung des Replay/Simulator-Systems habe ich gesagt, dass die MetaTrader 5-Plattform sowohl in dem von uns entwickelten System als auch auf dem realen Markt auf die gleiche Weise verwendet werden soll. Es ist wichtig, dass dies richtig gemacht wird. Niemand möchte trainieren und lernen, mit einem Werkzeug zu kämpfen, während er während des Kampfes ein anderes nutzen muss.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 69): Dichte-basierte Unterstützungsbedingung für die Verhaltenspolitik (SPOT)
Beim Offline-Lernen verwenden wir einen festen Datensatz, der die Umweltvielfalt nur begrenzt abdeckt. Während des Lernprozesses kann unser Agent Aktionen generieren, die über diesen Datensatz hinausgehen. Wenn es keine Rückmeldungen aus der Umwelt gibt, wie können wir dann sicher sein, dass die Bewertungen solcher Maßnahmen korrekt sind? Die Beibehaltung der Agentenpolitik innerhalb des Trainingsdatensatzes ist ein wichtiger Aspekt, um die Zuverlässigkeit des Trainings zu gewährleisten. Darüber werden wir in diesem Artikel sprechen.
MQL5-Assistent - Techniken, die Sie kennen sollten (14): Zeitreihenvorhersage mit mehreren Zielvorgaben durch STF
Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide
Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier führen wir Monoide als Bereich (Menge) ein, der die Kategorientheorie von anderen Datenklassifizierungsmethoden abhebt, indem er Regeln und ein Identitätselement enthält.
Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 2): Hinzufügen von Steuerelementen und Reaktionsfähigkeit
Die Erweiterung des MQL5-GUI-Panels um dynamische Funktionen kann die Handelserfahrung für die Nutzer erheblich verbessern. Durch die Einbindung interaktiver Elemente, Hover-Effekte und Datenaktualisierungen in Echtzeit wird das Panel zu einem leistungsstarken Werkzeug für moderne Händler.
Bewältigung der Herausforderungen bei der ONNX-Integration
ONNX ist ein großartiges Werkzeug für die Integration von komplexem KI-Code zwischen verschiedenen Plattformen. Es ist ein großartiges Werkzeug, das einige Herausforderungen mit sich bringt, die man angehen muss, um das Beste daraus zu machen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 70): Operatoren der Closed-Form Policy Improvement (CFPI)
In diesem Artikel werden wir uns mit einem Algorithmus vertraut machen, der geschlossene Operatoren zur Verbesserung der Politik verwendet, um die Aktionen des Agenten im Offline-Modus zu optimieren.
Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen
In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir Expert Advisors erstellen können, die in der Lage sind, Handelsstrategien auf der Grundlage der vorherrschenden Marktbedingungen eigenständig auszuwählen und zu ändern. Wir werden etwas über Markov-Ketten lernen und wie sie algorithmischen Händler helfen können.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 12): Das Newton-Polynom
Das Newtonsche Polynom, bei dem aus einer Reihe von Punkten quadratische Gleichungen erstellt werden, ist ein archaischer, aber interessanter Ansatz für die Betrachtung einer Zeitreihe. In diesem Artikel versuchen wir zu untersuchen, welche Aspekte dieses Konzept für Händler von Nutzen sein könnten, und gehen auch auf seine Grenzen ein.
Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)
One of the things that can make our lives as programmers difficult is assumptions. In this article, I will show you how dangerous it is to make assumptions: both in MQL5 programming, where you assume that the type will have a certain value, and in MetaTrader 5, where you assume that different servers work the same.
Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 2): Ein objektorientierter Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors
Lernen Sie das objektorientierte Programmierparadigma und seine Anwendung im MQL5-Code kennen. Dieser zweite Artikel geht tiefer auf die Besonderheiten der objektorientierten Programmierung ein und bietet anhand eines praktischen Beispiels praktische Erfahrungen. Sie lernen, wie Sie unseren früher entwickelten prozeduralen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kursdaten der Kerzen in objektorientierten Code umwandeln können.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 74): Trajektorienvorhersage mit Anpassung
In diesem Artikel wird eine recht effektive Methode zur Vorhersage der Trajektorie von Multi-Agenten vorgestellt, die sich an verschiedene Umweltbedingungen anpassen kann.
Propensity Score in der Kausalinferenz
Der Artikel befasst sich mit dem Thema Abgleich von Kausalschlüssen. Der Abgleich wird für den Vergleich sich ähnlichen Beobachtungen in einem Datensatz. Dies ist notwendig, um kausale Wirkungen korrekt zu bestimmen und Verzerrungen zu beseitigen. Der Autor erklärt, wie dies beim Aufbau von Handelssystemen auf der Grundlage des maschinellen Lernens hilft, die bei neuen Daten, auf denen sie nicht trainiert wurden, stabiler werden. Der Propensity Score (Tendenzbewertung) spielt eine zentrale Rolle und wird häufig bei Kausalschlüssen verwendet.
Handelsstrategie kaskadierender Aufträge basierend auf EMA Crossovers für MetaTrader 5
Der Artikel demonstriert einen automatisierten Algorithmus, der auf dem Kreuzen von EMAs für MetaTrader 5 basiert. Detaillierte Informationen zu allen Aspekten der Demonstration eines Expert Advisors in MQL5 und dem Testen in MetaTrader 5 - von der Analyse des Preisbereichsverhaltens bis zum Risikomanagement.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 78): Decoderfreier Objektdetektor mit Transformator (DFFT)
In diesem Artikel schlage ich vor, das Thema der Entwicklung einer Handelsstrategie aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Wir werden keine zukünftigen Kursbewegungen vorhersagen, sondern versuchen, ein Handelssystem auf der Grundlage der Analyse historischer Daten aufzubauen.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 38): Den Weg ebnen (II)
Viele Menschen, die sich für MQL5-Programmierer halten, verfügen nicht über die Grundkenntnisse, die ich in diesem Artikel erläutern werde. Viele Menschen halten MQL5 für ein begrenztes Werkzeug, aber der eigentliche Grund ist, dass sie nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen. Wenn Sie also etwas nicht wissen, brauchen Sie sich dafür nicht zu schämen. Es ist besser, sich dafür zu schämen, nicht zu fragen. MetaTrader 5 einfach dazu zu zwingen, die Indikatorduplikation zu deaktivieren, gewährleistet in keiner Weise eine Zwei-Wege-Kommunikation zwischen dem Indikator und dem Expert Advisor. Davon sind wir noch weit entfernt, aber die Tatsache, dass sich der Indikator auf dem Chart nicht dupliziert, stimmt uns zuversichtlich.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 45): Chart Trade Projekt (IV)
Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.
Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 5): Variable Positionsgrößen
In den vorangegangenen Teilen konnte der in Entwicklung befindliche Expert Advisor (EA) nur eine feste Positionsgröße für den Handel verwenden. Dies ist für Testzwecke akzeptabel, aber für den Handel mit einem echten Konto nicht ratsam. Lassen Sie uns den Handel mit variablen Positionsgrößen ermöglichen.
Erstellen eines Dashboards in MQL5 für den RSI-Indikator von mehreren Symbolen und Zeitrahmen
In diesem Artikel entwickeln wir ein dynamisches RSI-Indikator-Dashboard in MQL5, das Händlern Echtzeit-RSI-Werte für verschiedene Symbole und Zeitrahmen anzeigt. Das Dashboard bietet interaktive Schaltflächen, Echtzeit-Updates und farbkodierte Indikatoren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
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.
Entwicklung eines Replay System (Teil 34): Auftragssystem (III)
In diesem Artikel werden wir die erste Phase der Konstruktion abschließen. Obwohl dieser Teil recht schnell erledigt ist, werde ich auf Details eingehen, die zuvor nicht besprochen wurden. Ich werde einige Punkte erklären, die viele nicht verstehen. Wissen Sie, warum Sie die Umschalttaste oder die Strg-Taste drücken müssen?
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 80): Graph Transformer Generative Adversarial Model (GTGAN)
In diesem Artikel werde ich mich mit dem GTGAN-Algorithmus vertraut machen, der im Januar 2024 eingeführt wurde, um komplexe Probleme der Generierung von Architekturlayouts mit Graphenbeschränkungen zu lösen.
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.
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 83): Der „Conformer“-Algorithmus für räumlich-zeitliche kontinuierliche Aufmerksamkeitstransformation
In diesem Artikel wird der Conformer-Algorithmus vorgestellt, der ursprünglich für die Wettervorhersage entwickelt wurde, die in Bezug auf Variabilität und Launenhaftigkeit mit den Finanzmärkten verglichen werden kann. Conformer ist eine komplexe Methode. Es kombiniert die Vorteile von Aufmerksamkeitsmodellen und gewöhnlichen Differentialgleichungen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 84): Umkehrbare Normalisierung (RevIN)
Wir wissen bereits, dass die Vorverarbeitung der Eingabedaten eine wichtige Rolle für die Stabilität der Modellbildung spielt. Für die Online-Verarbeitung von „rohen“ Eingabedaten verwenden wir häufig eine Batch-Normalisierungsschicht. Aber manchmal brauchen wir ein umgekehrtes Verfahren. In diesem Artikel wird einer der möglichen Ansätze zur Lösung dieses Problems erörtert.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 87): Zeitreihen-Patching
Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 29): Fortsetzung zu Lernraten mit MLPs
Zum Abschluss unserer Betrachtung der Empfindlichkeit der Lernrate für die Leistung von Expert Advisors untersuchen wir in erster Linie die adaptiven Lernraten. Diese Lernraten sollen für jeden Parameter in einer Schicht während des Trainingsprozesses angepasst werden, und so bewerten wir die potenziellen Vorteile gegenüber der erwarteten Leistungsgebühr.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 86): U-förmiger Transformator
Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für die Zeitreihenprognose. In diesem Artikel werden wir eine andere Methode besprechen: den U-förmigen Transformator.
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.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 44): Chart Trade Projekt (III)
Im vorherigen Artikel habe ich erklärt, wie Sie Vorlagedaten zur Verwendung in OBJ_CHART manipulieren können. In diesem Artikel habe ich das Thema nur umrissen, ohne auf Einzelheiten einzugehen, da die Arbeit in dieser Version sehr vereinfacht war. Dies geschah, um die Erklärung des Inhalts zu erleichtern, denn trotz der scheinbaren Einfachheit vieler Dinge waren einige davon nicht so offensichtlich, und ohne das Verständnis des einfachsten und grundlegendsten Teils wäre man nicht in der Lage, das gesamte Bild wirklich zu verstehen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 82): Modelle für gewöhnliche Differentialgleichungen (NeuralODE)
In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 85): Multivariate Zeitreihenvorhersage
In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 28): GANs überarbeitet mit einer Anleitung zu Lernraten
Die Lernrate ist eine Schrittgröße in Richtung eines Trainingsziels in den Trainingsprozessen vieler maschineller Lernalgorithmen. Wir untersuchen die Auswirkungen, die die vielen Zeitpläne und Formate auf die Leistung eines Generative Adversarial Network haben können, eine Art neuronales Netz, das wir in einem früheren Artikel untersucht haben.
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.
Preisgesteuertes CGI-Modell: Erweiterte Datennachbearbeitung und Implementierung
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines vollständig anpassbaren Skripts für den Preisdatenexport mit MQL5, das einen neuen Fortschritt in der Simulation des CGI-Modells Price Man darstellt. Wir haben fortschrittliche Verfeinerungstechniken implementiert, um sicherzustellen, dass die Daten nutzerfreundlich und für Animationszwecke optimiert sind. Außerdem werden wir die Möglichkeiten von Blender 3D bei der effektiven Arbeit mit und der Visualisierung von Preisdaten kennenlernen und sein Potenzial für die Erstellung dynamischer und ansprechender Animationen demonstrieren.
Implementierung einer Handelsstrategie der Bollinger Bänder mit MQL5: Ein schrittweiser Leitfaden
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung eines automatisierten Handelsalgorithmus in MQL5, der auf der Bollinger-Band-Handelsstrategie basiert. Ein detailliertes Tutorial zur Erstellung eines Expert Advisors, der für Händler nützlich sein kann.
Abstimmung von LLMs mit Ihren eigenen personalisierten Daten und Integration in EA (Teil 5): Entwicklung und Test von Handelsstrategien mit einer Feinabstimmung von LLMs(I)
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.