Artikel
Example of new Indicator and Conditional LSTM für MetaTrader 5
This article explores the development of an Expert Advisor (EA) for automated trading that combines technical analysis with deep learning predictions
Scalping Orderflow for MQL5 für MetaTrader 5
This MetaTrader 5 Expert Advisor implements a Scalping OrderFlow strategy with advanced risk management. It uses multiple technical indicators to identify trading opportunities based on order flow imbalances. Backtesting shows potential profitability but highlights the need for further optimization
Using PSAR, Heiken Ashi, and Deep Learning Together for Trading für MetaTrader 5
This project explores the fusion of deep learning and technical analysis to test trading strategies in forex. A Python script is used for rapid experimentation, employing an ONNX model alongside traditional indicators like PSAR, SMA, and RSI to predict EUR/USD movements. A MetaTrader 5 script then
Example of CNA (Causality Network Analysis), SMOC (Stochastic Model Optimal Control) and Nash Game Theory with Deep Learning für MetaTrader 5
We will add Deep Learning to those three examples that were published in previous articles and compare results with previous. The aim is to learn how to add DL to other EA
How to Implement Auto Optimization in MQL5 Expert Advisors für MetaTrader 5
Step by step guide for auto optimization in MQL5 for Expert Advisors. We will cover robust optimization logic, best practices for parameter selection, and how to reconstruct strategies with back-testing. Additionally, higher-level methods like walk-forward optimization will be discussed to enhance
Example of Stochastic Optimization and Optimal Control für MetaTrader 5
This Expert Advisor, named SMOC (likely standing for Stochastic Model Optimal Control), is a simple example of an advanced algorithmic trading system for MetaTrader 5. It uses a combination of technical indicators, model predictive control, and dynamic risk management to make trading decisions. The
Beispiel einer Kausalitätsnetzwerkanalyse (CNA) und eines Vektor-Autoregressionsmodells zur Vorhersage von Marktereignissen für MetaTrader 5
Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet
Anwendung der Nash'schen Spieltheorie mit HMM-Filterung im Handel für MetaTrader 5
Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung der Spieltheorie von John Nash, insbesondere des Gleichgewichts nach Nash, im Handel. Es wird erörtert, wie Händler Python-Skripte und MetaTrader 5 nutzen können, um Marktineffizienzen mit Hilfe der Nash-Prinzipien zu identifizieren und auszunutzen. Der
Ein Beispiel für automatisch optimierte Take-Profits und Indikatorparameter mit SMA und EMA für MetaTrader 5
Dieser Artikel stellt einen hochentwickelten Expert Advisor für den Devisenhandel vor, der maschinelles Lernen mit technischer Analyse kombiniert. Es konzentriert sich auf den Handel mit Apple-Aktien und bietet adaptive Optimierung, Risikomanagement und mehrere Strategien. Das Backtesting zeigt
Stimmungsanalyse auf Twitter mit Sockets für MetaTrader 5
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