Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Dieser Artikel erklärt, wie man das harmonische Muster 5-0 in MQL5 erkennt und handelt, es mit Hilfe von Fibonacci-Levels validiert und auf dem Chart anzeigt.

Dieser Artikel führt den Leser durch eine neu gestaltete Version der klassischen Bollinger Band Ausbruchsstrategie. Sie zeigt wesentliche Schwachstellen des ursprünglichen Ansatzes auf, wie z. B. seine bekannte Anfälligkeit für falsche Ausbrüche. In diesem Artikel soll eine mögliche Lösung vorgestellt werden: die Handelsstrategie der doppelten Bollinger Bänder. Dieser relativ weniger bekannte Ansatz ergänzt die Schwächen der klassischen Version und bietet eine dynamischere Perspektive auf die Finanzmärkte. Sie hilft uns, die alten Beschränkungen zu überwinden, die durch die ursprünglichen Regeln festgelegt wurden, und bietet den Händlern einen stärkeren und anpassungsfähigeren Rahmen.

Dieser Beitrag schließt an Teil 84 an, in dem wir die Kombination von Stochastik und Fractal Adaptive Moving Average vorgestellt haben. Wir verlagern nun den Schwerpunkt auf das Inferenzlernen, um zu sehen, ob die im letzten Artikel unterlegenen Muster eine Trendwende erfahren könnten. Der Stochastik und der FrAMA sind eine sich ergänzende Paarung von Momentum und Trend. Für unser Inferenzlernen greifen wir auf den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders zurück. Außerdem implementieren wir, wie immer, eine nutzerdefinierte Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

In diesem Artikel erweitern wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5, indem wir die Beschränkungen bei mehrzeiligen Eingaben durch eine verbesserte Textdarstellung überwinden, eine Seitenleiste für die Navigation im persistenten Chatspeicher mit AES256-Verschlüsselung und ZIP-Komprimierung einführen und erste Handelssignale durch die Integration von Chart-Daten erzeugen.

Der Stochastik-Oszillator und der Fractal Adaptive Moving Average sind ein Indikatorpaar, das aufgrund seiner Fähigkeit, sich gegenseitig zu ergänzen, in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir haben diese Paarung im letzten Artikel vorgestellt und wollen nun abschließend ihre 5 letzten Signalmuster betrachten. Dabei verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um deren Potenzial zu erkunden und zu testen.

Die Fibonacci-Instrumente gehören zu den beliebtesten Instrumenten der technischen Analysten. In diesem Artikel erstellen wir einen interaktiven Fibonacci-EA, der Retracement- und Extension-Ebenen zeichnet, die dynamisch auf Kursbewegungen reagieren und Echtzeitwarnungen, stilvolle Linien und eine scrollende Schlagzeile im Nachrichtenstil liefern. Ein weiterer wichtiger Vorteil dieses EAs ist die Flexibilität: Sie können die Werte für den höchsten (A) und den niedrigsten (B) Umkehrpunkt direkt im Chart manuell eingeben und haben so die genaue Kontrolle über den Marktbereich, den Sie analysieren möchten.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie zuvor für ungültig erklärte Orderblöcke als Mitigation Blocks innerhalb von Smart Money Concepts (SMC) wiederverwendet werden können. Diese Zonen zeigen, wo institutionelle Händler nach einer fehlgeschlagenen Auftragssperre wieder in den Markt einsteigen, und bieten Bereiche mit hoher Wahrscheinlichkeit für eine Fortsetzung des Handels im vorherrschenden Trend.

Globale Marktsitzungen prägen den Rhythmus des Handelstages, und die Kenntnis ihrer Überschneidungen ist entscheidend für das Timing von Ein- und Ausstiegen. In diesem Artikel werden wir einen interaktiven EA für Handelssitzungen erstellen, der diese globalen Stunden direkt auf Ihrem Chart zum Leben erweckt. Der EA zeichnet automatisch farbcodierte Rechtecke für die Sitzungen in Asien, Tokio, London und New York, die in Echtzeit aktualisiert werden, sobald der jeweilige Markt eröffnet oder geschlossen wird. Sie verfügt über Schaltflächen auf dem Chart, ein dynamisches Informationspanel und eine Laufschrift, die Status- und Ausbruchsmeldungen live überträgt. Dieser bei verschiedenen Brokern getestete EA kombiniert Präzision mit Stil und hilft Händlern, Volatilitätsübergänge zu erkennen, sitzungsübergreifende Ausbrüche zu identifizieren und visuell mit dem Puls des globalen Marktes verbunden zu bleiben.

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5-Erstanwender-Setup-Assistenten für Expert Advisors mit einem scrollbaren Leitfaden mit interaktivem Dashboard, dynamischer Textformatierung und visuellen Steuerelementen wie Schaltflächen und Kontrollkästchen, die es dem Anwender ermöglichen, Anweisungen zu navigieren und Handelsparameter effizient zu konfigurieren. Die Nutzer des Programms erhalten einen Einblick in die Funktionsweise des Programms und in die ersten Schritte, die sie unternehmen müssen, ähnlich wie bei einem Orientierungsmodell.

Der Stochastik-Oszillator und der Fractal Adaptive Moving Average sind ein weiteres Indikatorpaar, das aufgrund seiner Fähigkeit, sich in einem MQL5 Expert Advisor zu ergänzen, verwendet werden kann. Wir betrachten den Stochastik aufgrund seiner Fähigkeit, Momentumverschiebungen zu erkennen, während der FrAMA zur Bestätigung der vorherrschenden Trends verwendet wird. Bei der Erkundung dieser Indikatorenkombination verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu testen.

Dies ist der erste Teil einer Artikelserie, in der die Implementierung von bivariaten Copulae in MQL5 vorgestellt wird. Dieser Artikel enthält Code zur Implementierung der Gauß‘schen und Studentischen t-Copulae. Außerdem werden die Grundlagen der statistischen Copulae und verwandte Themen behandelt. Der Code basiert auf dem Python-Paket Arbitragelab von Hudson und Thames.

In diesem Artikel wird ein VWMA-Crossover-Signal für den MetaTrader 5 vorgestellt, das Händlern helfen soll, potenzielle Aufwärts- und Abwärtsbewegungen zu erkennen, indem es Preisbewegungen mit dem Handelsvolumen kombiniert. Der EA generiert klare Kauf- und Verkaufssignale direkt auf dem Chart, verfügt über ein informatives Panel und lässt sich vollständig an den Nutzer anpassen, was ihn zu einer praktischen Ergänzung Ihrer Handelsstrategie macht.

In diesem Artikel erstellen wir ein Angebots- und Nachfragehandelssystem in MQL5, das Angebots- und Nachfragezonen durch Konsolidierungsbereiche identifiziert, sie mit impulsiven Bewegungen validiert und Retests mit Trendbestätigung und anpassbaren Risikoparametern handelt. Das System visualisiert die Zonen mit dynamischen Etiketten und Farben und unterstützt Trailing Stops für das Risikomanagement.

Im letzten Artikel haben wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des Inferenzlernens untersucht. In diesem Beitrag greifen wir das Verstärkungslernen in Verbindung mit einem Indikatorpaar auf, das wir zuletzt in „Teil 68“ betrachtet haben. Der TRIX und Williams Percent Range. Unser Algorithmus für diese Überprüfung wird die Quantilregression DQN sein. Wie üblich stellen wir dies als nutzerdefinierte Signalklasse vor, die für die Implementierung mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

Der Indikator UT BOT ATR Trailing ist ein persönlicher und anpassbarer Indikator, der sehr effektiv für Händler ist, die gerne schnelle Entscheidungen treffen und Geld aus Preisunterschieden machen, die als kurzfristiger Handel bezeichnet werden (Scalper), und sich auch als wichtig und sehr effektiv für langfristige Händler (positionelle Händler) erweist.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen ein leistungsstarkes MQL5-Tool vor, mit dem Sie jedes gewünschte Preisniveau mit nur einem Klick testen können. Geben Sie einfach das von Ihnen gewählte Niveau ein und drücken Sie auf „Analyze“. Der EA scannt sofort die historischen Daten, hebt jede Berührung und jeden Durchbruch im Chart hervor und zeigt die Statistiken in einem übersichtlichen Dashboard an. Sie werden genau sehen, wie oft der Kurs Ihr Niveau respektiert oder durchbrochen hat und ob es sich eher wie eine Unterstützung oder ein Widerstand verhielt. Lesen Sie weiter, um das genaue Verfahren zu erfahren.

Verbessern Sie Ihre Marktanalyse mit dem Candlestick Probability EA in MQL5, einem leichtgewichtigen Tool, das rohe Preisbalken in Echtzeit in instrumentenspezifische Wahrscheinlichkeiten umwandelt. Es klassifiziert Pinbars, Engulfing und Doji-Muster, wenn der Balken schließt, verwendet ATR-fähige Filterung und optionale Ausbruchsbestätigung. Der EA berechnet rohe und volumengewichtete Follow-Through-Prozentsätze, die Ihnen helfen, das typische Ergebnis jedes Musters für bestimmte Symbole und Zeitrahmen zu verstehen. Markierungen auf dem Chart, ein kompaktes Dashboard und interaktive Kippschalter ermöglichen eine einfache Validierung und Fokussierung. Exportieren Sie detaillierte CSV-Protokolle für Offline-Tests. Nutzen Sie es, um Wahrscheinlichkeitsprofile zu entwickeln, Strategien zu optimieren und Mustererkennung in einen messbaren Vorteil zu verwandeln.

Für viele Händler ist es ein vertrauter Schmerzpunkt: zu sehen, wie ein Handel bis auf einen Hauch an Ihr Gewinnziel herankommt, nur um dann umzukehren und ihren Stop-Loss zu treffen. Oder noch schlimmer: Sie sehen, dass ein Trailing-Stop Sie an der Gewinnschwelle stoppt, bevor der Markt auf Ihr ursprüngliches Ziel zusteuert. Dieser Artikel befasst sich mit dem Einsatz mehrerer Einstiege zu unterschiedlichen Rendite-Risiko-Verhältnissen, um systematisch Gewinne zu sichern und das Gesamtrisiko zu reduzieren.

Dieser Beitrag schließt an Teil 80 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen eines Reinforcement Learning untersucht haben. Wir wenden uns nun dem Inferenzlernen zu. Ichimoku und ADX ergänzen sich, wie bereits erwähnt, jedoch werden wir die Schlussfolgerungen des letzten Artikels in Bezug auf die Verwendung von Pipelines wieder aufgreifen. Für unser Inferenzlernen verwenden wir den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders. Wir bleiben auch bei der Implementierung einer nutzerdefinierten Signalklasse für die Integration mit dem MQL5-Assistenten.

Viele Händler haben diese Erfahrung gemacht, sie halten sich oft an ihre Einstiegskriterien, aber sie haben Probleme mit dem Handelsmanagement. Selbst bei den richtigen Setups können emotionale Entscheidungen – wie z. B. panische Ausstiege vor Erreichen des Take-Profit- oder Stop-Loss-Niveaus – zu einer fallenden Kapitalkurve führen. Wie können Händler dieses Problem lösen und ihre Ergebnisse verbessern? Dieser Artikel geht auf diese Fragen ein, indem er zufällige Gewinnraten untersucht und anhand von Monte-Carlo-Simulationen aufzeigt, wie Händler ihre Strategien verfeinern können, indem sie bei angemessenen Niveaus Gewinne mitnehmen, bevor das ursprüngliche Ziel erreicht ist.

Dieser Artikel erklärt, wie man ein Handelssystem mit dem Detrended Price Oscillator (DPO) in MQL5 entwickelt und optimiert. Er umreißt die Kernlogik des Indikators und zeigt, wie er kurzfristige Zyklen erkennt, indem er langfristige Trends herausfiltert. Anhand einer Reihe von Schritt-für-Schritt-Beispielen und einfachen Strategien lernen die Leser, wie man den Code erstellt, Ein- und Ausstiegssignale definiert und Backtests durchführt. Schließlich werden praktische Optimierungsmethoden vorgestellt, um die Leistung zu verbessern und das System an die sich ändernden Marktbedingungen anzupassen.

Lernen Sie, wie Sie das harmonische Muster von Gartley im MetaTrader 5 mit MQL5 erkennen und anzeigen können. In diesem Artikel wird jeder Schritt des Prozesses erläutert, von der Identifizierung der Umkehrpunkte über die Anwendung der Fibonacci-Ratios bis hin zur Darstellung des gesamten Musters auf dem Chart zur eindeutigen visuellen Bestätigung.

Auf den Finanzmärkten bleiben Retracements eine grundlegende Kraft: Kurse neigen dazu, nach Bewegungen jeder Größenordnung zurückzulaufen. Da Form und Tiefe eines Retracements ungewiss sind, stützen sich Händler auf mehrere Fibonacci-Niveaus mit unterschiedlicher Einflusswahrscheinlichkeit. Dieser Beitrag stellt eine verfeinerte Fibonacci-Strategie vor, die ereignisgetriebenes Marktverhalten einbezieht, um nach wichtigen Wirtschaftsnachrichten verlässlichere Ein- und Ausstiege zu finden.

In diesem Artikel entwickeln wir ein 5-Drives-Mustersystem in MQL5, das steigende und fallende harmonische 5-Drives-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die A-B-C-D-E-F-Musterstruktur klar darzustellen.

In diesem Artikel entwickeln wir einen nutzerdefinierten Indikator für die Marktstimmung, um die Bedingungen in aufwärts, abwärts, mehr und weniger Risiko oder neutral zu klassifizieren. Der Expert Advisor liefert Echtzeit-Einblicke in die vorherrschende Stimmung und vereinfacht den Analyseprozess für aktuelle Markttrends oder -richtungen.

Dies ist ein Artikel, den ich geschrieben habe, um Fair Value Gaps, ihre Entstehungslogik und den automatisierten Handel von Ausbrüchen und Marktstrukturverschiebungen zu erläutern und zu erklären.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des JSON-Parsing in MQL5, um den Datenaustausch für die KI-API-Integration zu handhaben, wobei wir uns auf eine JSON-Klasse zur Verarbeitung von JSON-Strukturen konzentrieren. Wir implementieren Methoden zur Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten, die verschiedene Datentypen wie Strings, Zahlen und Objekte unterstützen. Dies ist für die Kommunikation mit KI-Diensten wie ChatGPT unerlässlich und ermöglicht zukünftige KI-gesteuerte Handelssysteme, indem es eine genaue Datenverarbeitung und -manipulation gewährleistet.

In diesem Artikel wird die einzigartige Identität der einzelnen Währungspaare anhand ihrer historischen Kursentwicklung untersucht. Inspiriert vom Konzept der genetischen DNA, die den individuellen Bauplan eines jeden Lebewesens kodiert, wenden wir einen ähnlichen Rahmen auf die Märkte an, indem wir die Kursentwicklung als „DNA“ eines jeden Paares betrachten. Durch die Aufschlüsselung struktureller Verhaltensweisen wie Volatilität, Schwankungen, Rückschritte, Ausschläge und Sitzungsmerkmale zeigt das Tool das zugrunde liegende Profil, das ein Paar von einem anderen unterscheidet. Dieser Ansatz bietet einen tieferen Einblick in das Marktverhalten und gibt Händlern eine strukturierte Methode an die Hand, um ihre Strategien auf die natürlichen Tendenzen der einzelnen Instrumente abzustimmen.