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Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 6): Stop-Out-Prävention
Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 6): Stop-Out-Prävention
Schließen Sie sich unserer heutigen Diskussion an, wenn wir nach einem algorithmischen Verfahren suchen, mit dem wir die Gesamtzahl der Ausstiege aus Gewinngeschäften minimieren können. Das Problem, mit dem wir konfrontiert waren, ist sehr schwierig, und die meisten Lösungen, die in den Diskussionen in der Gemeinschaft genannt wurden, haben keine festen Regeln. Unser algorithmischer Ansatz zur Lösung des Problems erhöhte die Rentabilität unserer Handelsgeschäft und reduzierte den durchschnittlichen Verlust pro Handelsgeschäft. Es müssen jedoch noch weitere Fortschritte gemacht werden, um alle Handelsgeschäfte, die ausgestoppt werden, vollständig herauszufiltern, aber unsere Lösung ist ein guter erster Schritt, den jeder ausprobieren kann.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 9): Aufbau eines Expert Advisors für die asiatische Breakout-Strategie
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 9): Aufbau eines Expert Advisors für die asiatische Breakout-Strategie
In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor in MQL5 für die Asian Breakout Strategy, indem wir das Hoch und das Tief der Sitzung berechnen und die Trendfilterung mit einem gleitenden Durchschnitt anwenden. Wir implementieren ein dynamisches Objekt-Styling, nutzerdefinierte Zeitangaben und ein robustes Risikomanagement. Schließlich demonstrieren wir Techniken für Backtests und Optimierung zur Verfeinerung des Programms.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 16): Einführung in die Quarters Theory (II) - Intrusion Detector EA
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 16): Einführung in die Quarters Theory (II) - Intrusion Detector EA
In unserem letzten Artikel haben wir ein einfaches Skript namens „Quarters Drawer“ vorgestellt. Auf dieser Grundlage gehen wir nun den nächsten Schritt und erstellen einen Monitor Expert Advisor (EA), der diese Quarter verfolgt und einen Überblick über mögliche Marktreaktionen auf diesen Niveaus bietet. Begleiten Sie uns in diesem Artikel bei der Entwicklung eines Tools zur Zonenerkennung.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (III): Kommunikationsmodul
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (III): Kommunikationsmodul
Nehmen Sie an einer ausführlichen Diskussion über die neuesten Fortschritte im MQL5-Schnittstellendesign teil, wenn wir das neu gestaltete Kommunikations-Panel vorstellen und unsere Serie über den Aufbau des neuen Admin-Panels unter Verwendung von Modularisierungsprinzipien fortsetzen. Wir werden die Klasse CommunicationsDialog Schritt für Schritt entwickeln und ausführlich erklären, wie man sie von der Klasse Dialog erbt. Außerdem werden wir Arrays und die ListView-Klasse in unserer Entwicklung nutzen. Gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse, um Ihre MQL5-Entwicklungsfähigkeiten zu verbessern - lesen Sie den Artikel und beteiligen Sie sich an der Diskussion im Kommentarbereich!
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 15): Einführung in die Quarters-Theorie (I) - Quarters Drawer Script
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 15): Einführung in die Quarters-Theorie (I) - Quarters Drawer Script
Unterstützungs- und Widerstandspunkte sind kritische Niveaus, die potenzielle Trendumkehr und -fortsetzungen signalisieren. Obwohl es schwierig sein kann, diese Niveaus zu identifizieren, sind Sie, wenn Sie sie einmal gefunden haben, gut vorbereitet, um sich auf dem Markt zurechtzufinden. Als weitere Hilfe können Sie das in diesem Artikel vorgestellte Tool „Quarters Drawer“ verwenden, mit dem Sie sowohl primäre als auch sekundäre Unterstützungs- und Widerstandsniveaus identifizieren können.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (II): Modularisierung
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (II): Modularisierung
In dieser Diskussion gehen wir einen Schritt weiter, indem wir unser MQL5-Programm in kleinere, besser handhabbare Module aufteilen. Diese modularen Komponenten werden dann in das Hauptprogramm integriert, um dessen Organisation und Wartbarkeit zu verbessern. Dieser Ansatz vereinfacht die Struktur unseres Hauptprogramms und macht die einzelnen Komponenten in anderen Expert Advisors (EAs) und Indikatorentwicklungen wiederverwendbar. Durch diesen modularen Aufbau schaffen wir eine solide Grundlage für künftige Erweiterungen, von denen sowohl unser Projekt als auch die breitere Entwicklergemeinschaft profitiert.
Meistern der Log-Einträge (Teil 5): Optimierungen mit Cache und Rotation
Meistern der Log-Einträge (Teil 5): Optimierungen mit Cache und Rotation
Dieser Artikel verbessert die Logging-Bibliothek durch Hinzufügen von Formatierern durch die Klasse CIntervalWatcher zur Verwaltung von Ausführungszyklen, Optimierung mit Caching und Dateirotation, Leistungstests und praktischen Beispielen. Mit diesen Verbesserungen gewährleisten wir ein effizientes, skalierbares und anpassungsfähiges Protokollierungssystem für unterschiedliche Entwicklungsszenarien.
Datenwissenschaft und ML (Teil 33): Pandas Dataframe in MQL5, Vereinfachung der Datensammlung für ML-Nutzung
Datenwissenschaft und ML (Teil 33): Pandas Dataframe in MQL5, Vereinfachung der Datensammlung für ML-Nutzung
Bei der Arbeit mit maschinellen Lernmodellen ist es wichtig, die Konsistenz der für Training, Validierung und Tests verwendeten Daten sicherzustellen. In diesem Artikel werden wir unsere eigene Version der Pandas-Bibliothek in MQL5 erstellen, um einen einheitlichen Ansatz für den Umgang mit maschinellen Lerndaten zu gewährleisten und sicherzustellen, dass innerhalb und außerhalb von MQL5, wo der Großteil des Trainings stattfindet, dieselben Daten verwendet werden.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (I)
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (I)
Diese Diskussion befasst sich mit den Herausforderungen, die bei der Arbeit mit großen Codebasen auftreten. Wir werden die besten Praktiken für die Codeorganisation in MQL5 untersuchen und einen praktischen Ansatz zur Verbesserung der Lesbarkeit und Skalierbarkeit des Quellcodes unseres Trading Administrator Panels implementieren. Darüber hinaus wollen wir wiederverwendbare Code-Komponenten entwickeln, von denen andere Entwickler bei der Entwicklung ihrer Algorithmen profitieren können. Lesen Sie weiter und beteiligen Sie sich an der Diskussion.
Robustheitstests für Expert Advisors
Robustheitstests für Expert Advisors
Bei der Entwicklung von Strategien sind viele komplizierte Details zu berücksichtigen, von denen viele für Anfänger nicht besonders interessant sind. Infolgedessen mussten viele Händler, mich eingeschlossen, diese Lektionen auf die harte Tour lernen. Dieser Artikel basiert auf meinen Beobachtungen von häufigen Fallstricken, die den meisten Anfängern bei der Entwicklung von Strategien auf MQL5 begegnen. Es wird eine Reihe von Tipps, Tricks und Beispielen bieten, die dabei helfen, die Untauglichkeit eines EA zu erkennen und die Robustheit unserer eigenen EAs auf einfache Weise zu testen. Ziel ist es, die Leser aufzuklären und ihnen zu helfen, zukünftige Betrügereien beim Kauf von EAs zu vermeiden und Fehler bei der eigenen Strategieentwicklung zu verhindern.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 13): RSI-Sentinel-Tool
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 13): RSI-Sentinel-Tool
Die Kursentwicklung kann durch die Identifizierung von Divergenzen effektiv analysiert werden, wobei technische Indikatoren wie der RSI wichtige Bestätigungssignale liefern. Im folgenden Artikel erläutern wir, wie eine automatisierte RSI-Divergenzanalyse Trendfortsetzungen und -umkehrungen erkennen kann und damit wertvolle Einblicke in die Marktstimmung bietet.
Trendvorhersage mit LSTM für Trendfolgestrategien
Trendvorhersage mit LSTM für Trendfolgestrategien
Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das für die Modellierung sequenzieller Daten entwickelt wurde, indem es langfristige Abhängigkeiten effektiv erfasst und das Problem des verschwindenden Gradienten löst. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LSTM zur Vorhersage zukünftiger Trends eingesetzt werden kann, um die Leistung von Trendfolgestrategien zu verbessern. Der Artikel behandelt die Einführung von Schlüsselkonzepten und die Motivation hinter der Entwicklung, das Abrufen von Daten aus dem MetaTrader 5, die Verwendung dieser Daten zum Trainieren des Modells in Python, die Integration des maschinellen Lernmodells in MQL5 und die Reflexion der Ergebnisse und zukünftigen Bestrebungen auf der Grundlage von statistischem Backtesting.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 53): Market Facilitation Index
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 53): Market Facilitation Index
Der Market Facilitation Index ist ein weiterer Bill-Williams-Indikator, der die Effizienz der Preisbewegung in Verbindung mit dem Volumen messen soll. Wie immer betrachten wir die verschiedenen Muster dieses Indikators im Rahmen einer Assistentensignalklasse und präsentieren eine Vielzahl von Testberichten und Analysen zu den verschiedenen Mustern.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 12): External Flow (III) TrendMap
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 12): External Flow (III) TrendMap
Das Marktgeschehen wird von den Kräften zwischen Bullen und Bären bestimmt. Es gibt bestimmte Niveaus, die der Markt aufgrund der auf ihn wirkenden Kräfte einhält. Fibonacci- und VWAP-Levels sind besonders wirkungsvoll, um das Marktverhalten zu beeinflussen. Begleiten Sie mich in diesem Artikel bei der Erforschung einer Strategie, die auf VWAP und Fibonacci-Levels zur Signalgenerierung basiert.
Feature Engineering mit Python und MQL5 (Teil II): Winkel des Preises (2), Polarkoordinaten
Feature Engineering mit Python und MQL5 (Teil II): Winkel des Preises (2), Polarkoordinaten
In diesem Artikel unternehmen wir den zweiten Versuch, die Veränderungen des Preisniveaus auf einem beliebigen Markt in eine entsprechende Veränderung des Winkels umzuwandeln. Diesmal haben wir einen mathematisch anspruchsvolleren Ansatz gewählt als bei unserem ersten Versuch, und die Ergebnisse, die wir erhalten haben, legen nahe, dass unsere Änderung des Ansatzes die richtige Entscheidung war. Diskutieren Sie heute mit uns, wie wir Polarkoordinaten verwenden können, um den Winkel zu berechnen, der durch Veränderungen der Preisniveaus gebildet wird, und zwar auf sinnvolle Weise, unabhängig davon, welchen Markt Sie gerade analysieren.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(II)-LoRA-Tuning entwickeln und testen
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(II)-LoRA-Tuning entwickeln und testen
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.
JSON beherrschen: Erstellen Sie Ihren eigenen JSON-Reader in MQL5 von Grund auf
JSON beherrschen: Erstellen Sie Ihren eigenen JSON-Reader in MQL5 von Grund auf
Erleben Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines nutzerdefinierten JSON-Parsers in MQL5, komplett mit Objekt- und Array-Handling, Fehlerprüfung und Serialisierung. Gewinnen Sie praktische Einblicke in die Verknüpfung Ihrer Handelslogik mit strukturierten Daten mit dieser flexiblen Lösung für den Umgang mit JSON in MetaTrader 5.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 5): Die Entwicklung der Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 5): Die Entwicklung der Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“
In diesem Artikel entwickeln wir ein System für die Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“, das das Kreuzen der gleitende Durchschnitte mit Periodenlängen von 14 und 50 als Signale verwendet, die durch einen 14-periodischen RSI-Filter bestätigt werden. Das System umfasst einen Filter für den Handelstag, Signalpfeile mit Kommentaren und ein Echtzeit-Dashboard zur Überwachung. Dieser Ansatz gewährleistet Präzision und Anpassungsfähigkeit beim automatisierten Handel.
Generative Adversarial Networks (GANs) für synthetische Daten in der Finanzmodellierung (Teil 2): Erstellen eines synthetischen Symbols für Tests
Generative Adversarial Networks (GANs) für synthetische Daten in der Finanzmodellierung (Teil 2): Erstellen eines synthetischen Symbols für Tests
In diesem Artikel erstellen wir ein synthetisches Symbol mit Hilfe eines Generative Adversarial Network (GAN), das realistische Finanzdaten generiert, die das Verhalten tatsächlicher Marktinstrumente, wie z. B. EURUSD, nachahmen. Das GAN-Modell lernt Muster und Volatilität aus historischen Marktdaten und erstellt synthetische Preisdaten mit ähnlichen Merkmalen.
Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 5): Selbstanpassende Handelsregeln
Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 5): Selbstanpassende Handelsregeln
Die besten Praktiken, die festlegen, wie ein Indikator sicher zu verwenden ist, sind nicht immer leicht zu befolgen. Bei ruhigen Marktbedingungen kann der Indikator überraschenderweise Werte anzeigen, die nicht als Handelssignal gelten, was dazu führt, dass algorithmischen Händlern Chancen entgehen. In diesem Artikel wird eine mögliche Lösung für dieses Problem vorgeschlagen, da wir erörtern, wie Handelsanwendungen entwickelt werden können, die ihre Handelsregeln an die verfügbaren Marktdaten anpassen.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 4): Aufbau eines mehrstufigen Zone Recovery Systems
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 4): Aufbau eines mehrstufigen Zone Recovery Systems
In diesem Artikel entwickeln wir ein mehrstufiges Zone Recovery System in MQL5, das den RSI zur Erzeugung von Handelssignalen nutzt. Jede Signalinstanz wird dynamisch zu einer Array-Struktur hinzugefügt, sodass das System mehrere Signale gleichzeitig innerhalb der Zonenwiederherstellungslogik verwalten kann. Mit diesem Ansatz zeigen wir, wie man komplexe Handelsverwaltungsszenarien effektiv handhabt und gleichzeitig einen skalierbaren und robusten Codeentwurf beibehält.
Einführung in MQL5 (Teil 11): Eine Anleitung für Anfänger zur Arbeit mit integrierten Indikatoren in MQL5 (II)
Einführung in MQL5 (Teil 11): Eine Anleitung für Anfänger zur Arbeit mit integrierten Indikatoren in MQL5 (II)
Entdecken Sie, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 entwickelt, der mehrere Indikatoren wie RSI, MA und Stochastik-Oszillator verwendet, um versteckte steigende und fallende Divergenzen zu erkennen. Lernen Sie, ein effektives Risikomanagement zu implementieren und den Handel zu automatisieren - mit detaillierten Beispielen und vollständig kommentiertem Quellcode für Ausbildungszwecke!
Gating-Mechanismen beim Ensemblelernen
Gating-Mechanismen beim Ensemblelernen
In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung von Ensemblemodellen fort, indem wir das Konzept der Gates erörtern, insbesondere wie sie bei der Kombination von Modellergebnissen nützlich sein können, um entweder die Vorhersagegenauigkeit oder die Modellgeneralisierung zu verbessern.
Selbstoptimierende Expert Advisor in MQL5 (Teil 4): Dynamische Positionsgrößen
Selbstoptimierende Expert Advisor in MQL5 (Teil 4): Dynamische Positionsgrößen
Der erfolgreiche Einsatz des algorithmischen Handels erfordert kontinuierliches, interdisziplinäres Lernen. Die unendlichen Möglichkeiten können jedoch jahrelange Bemühungen verschlingen, ohne greifbare Ergebnisse zu liefern. Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir einen Rahmen vor, der die Komplexität schrittweise einführt und es den Händlern ermöglicht, ihre Strategien iterativ zu verfeinern, anstatt sich für unbestimmte Zeit auf ungewisse Ergebnisse festzulegen.
Neudefinition der Indikatoren von MQL5 und dem MetaTrader 5
Neudefinition der Indikatoren von MQL5 und dem MetaTrader 5
Ein innovativer Ansatz zur Erfassung von Indikatorinformationen in MQL5 ermöglicht eine flexiblere und rationalisierte Datenanalyse, indem Entwickler nutzerdefinierte Eingaben an Indikatoren für sofortige Berechnungen weitergeben können. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für den algorithmischen Handel, da er eine bessere Kontrolle über die von den Indikatoren verarbeiteten Informationen ermöglicht und über die traditionellen Beschränkungen hinausgeht.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in einen EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(IV) entwickeln und testen - Test der Handelsstrategie
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in einen EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(IV) entwickeln und testen - Test der Handelsstrategie
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.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 9): External Flow
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 9): External Flow
In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.
Meistern der Log-Einträge (Teil 4): Speichern der Protokolle in Dateien
Meistern der Log-Einträge (Teil 4): Speichern der Protokolle in Dateien
In diesem Artikel zeige ich Ihnen die grundlegenden Dateioperationen und wie Sie einen flexiblen Handler zur Anpassung konfigurieren. Wir werden die Klasse CLogifyHandlerFile aktualisieren, um Protokolle direkt in die Datei zu schreiben. Wir werden einen Leistungstest durchführen, indem wir eine Strategie für EURUSD eine Woche lang simulieren und bei jedem Tick Protokolle erstellen, mit einer Gesamtzeit von 5 Minuten und 11 Sekunden. Das Ergebnis wird in einem zukünftigen Artikel verglichen, in dem wir ein Caching-System zur Verbesserung der Leistung implementieren werden.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 7): Der EA Signal Pulse
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 7): Der EA Signal Pulse
Nutzen Sie das Potenzial der Multi-Timeframe-Analyse mit „Signal Pulse“, einem MQL5 Expert Advisor, der Bollinger Bänder und den Stochastik Oszillator integriert, um präzise, hochwahrscheinliche Handelssignale zu liefern. Erfahren Sie, wie Sie diese Strategie umsetzen und Kauf- und Verkaufschancen mithilfe von nutzerdefinierten Pfeilen effektiv visualisieren können. Ideal für Händler, die ihr Urteilsvermögen durch automatisierte Analysen über mehrere Zeitrahmen hinweg verbessern möchten.