Amit Suryakant Jamuda / Profil
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![Implementierung der Automatischen Analyse der Elliott-Wellen in MQL5](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Elliott_Waves_Automated.png)
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.
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![Einführung in die empirische Bandzerlegung (EMD)](https://c.mql5.com/2/0/Empirical_Mode_Decomposition_MQL5.png)
Dieser Beitrag möchte seine Leser mit dem Verfahren der empirischen Bandzerlegung, der „Empirical Mode Decomposition“ kurz: EMD, vertraut machen. Es handelt sich bei dieser um einen grundlegenden Bestandteil der Hilbert-Huang-Transformation zur Analyse von Daten aus nichtstationären und nichtlinearen Vorgängen. Dieser Artikel beinhaltet zudem eine mögliche Umsetzung dieses Verfahren in Programmform nebst einer Kurzdarstellung seiner Besonderheiten und einiger einfacher Anwendungsbeispiele.
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![Erstellung und Ausgabe von Handelsberichten sowie Mitteilungsversand per SMS](https://c.mql5.com/2/0/trade_reports_SMS_MQL5.png)
Börsenhändler haben nicht immer Zeit und Lust stundenlang an Ihrem Ausgabegerät für Geschäftsvorgänge zu sitzen. Besonders dann nicht, wenn ihre Handelssysteme mehr oder weniger formelgestützt arbeiten und in der Lage sind, einige Marktlagen automatisch zu erkennen. In diesem Beitrag wird beschrieben, wie man einen Bericht über Handelsergebnisse mithilfe eines Expert-Systems, eines Indikators oder eines Skripts in Form einer Datei im HTML-Format erstellt und mittels FTP auf einen Webserver lädt. Überdies wird die Frage des Versandes von Mitteilungen über Handelsereignisse per E-Mail sowie per SMS an Mobiltelefone erörtert.
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![Schutz von MQL5-Programmen: Passwörter, Schlüssel, Zeitbegrenzung, Berechtigungsfernabfrage](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_protection_methods.png)
Die Mehrzahl der Entwickler benötigt Schutz für ihren Programmcode. In diesem Beitrag werden einige unterschiedliche Möglichkeiten zum Schutz von in MQL5 geschriebenen Programmen vorgestellt, so etwa zur Ausstattung von MQL5-Skripten, automatischen Handelssystemen und Indikatoren mit Zugriffskontrollverfahren. Dazu zählen Passwortschutz, Schlüsselgeneratoren, Zugriffskonten, Zeitbegrenzungsprüfungen sowie der Schutz mittels MQL5-RPC-Aufrufen aus der Ferne.
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![Fehler finden und Protokollierung](https://c.mql5.com/2/0/filter_Log_MQL5.png)
Der MetaEditor 5 verfügt über ein Feature zur Fehlersuche. Doch Wenn Sie Ihre MQL5 Programme schreiben, möchten Sie oft nicht nur einzelne Werte anzeigen, sondern alle Meldungen sehen können, die während des Tests und der Online-Arbeit auftauchen. Wenn die Inhalte der Protokolldatei groß sind, dann liegt es nahe, die rasche und schnelle Abfrage der benötigten Meldung zu automatisieren In diesem Beitrag geht es um das Finden von Fehlern in den MQL5 Programmen sowie um Methoden der Protokollierung. Darüber hinaus werden wir die Protokollierung in Dateien vereinfachen und LogMon kennen lernen, ein einfaches Programm zur bequemen Ansicht von Protokollen.
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![Dr. Handel oder: Wie ich lernte, mir keine Sorgen mehr zu machen und einen autodidakten Expert Advisor erstellte](https://c.mql5.com/2/0/smart_EA.png)
Vor einem Jahr hat Joo uns in seinem Artikel "Genetic Algorithms - It's Easy!" (Genetische Algorithmen - leicht gemacht!) ein Werkzeug für die Implementierung des genetischen Algorithmus in MQL5 gegeben. Mit diesem Werkzeug werden wir nun einen Expert Advisor erstellen, der unter bestimmten Rahmenbedingungen seine eigenen Parameter genetisch optimieren kann.
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![Berechnung wesentlicher Merkmale von Indikator-Emissionen](https://c.mql5.com/2/0/avatar__22.png)
Indikator-Emissionen sind ein eher selten untersuchter Bereich der Markterforschung. Dies liegt hauptsächlich an ihrer schwierigen Analyse aufgrund der Verarbeitung sehr umfangreicher Arrays von zeitlich variablen Daten. Die existierende grafische Analyse ist zu Ressourcen-intensiv und hat demzufolge dazu geführt, dass ein sparsamer Algorithmus entwickelt wurde, der mit Zeitreihen von Emissionen arbeitet. Dieser Beitrag zeigt, wie die visuelle Analyse (intuitives Bild) durch das Studium wesentlicher Merkmale von Emissionen ersetzt werden kann. Dies kann sowohl für Händler als auch Entwickler von automatischen Handelssystemen interessant sein.