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Integration von Broker-APIs mit Expert Advisors unter Verwendung von MQL5 und Python
Integration von Broker-APIs mit Expert Advisors unter Verwendung von MQL5 und Python
In diesem Artikel besprechen wir die Implementierung von MQL5 in Verbindung mit Python, um brokerbezogene Operationen durchzuführen. Stellen Sie sich vor, dass ein kontinuierlich laufender Expert Advisor (EA) auf einem VPS gehostet wird, der in Ihrem Namen handelt. An einem bestimmten Punkt wird die Fähigkeit des EA, Mittel zu verwalten, von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Vorgänge wie die Aufladung Ihres Handelskontos und die Einleitung von Abhebungen. In dieser Diskussion werden wir die Vorteile und die praktische Umsetzung dieser Funktionen beleuchten, um eine nahtlose Integration des Fondsmanagements in Ihre Handelsstrategie zu gewährleisten. Bleiben Sie dran!
Die Handelsstrategie Inverse Fair Value Gap
Die Handelsstrategie Inverse Fair Value Gap
Eine Inverse Fair Value Gap (IFVG) liegt vor, wenn der Kurs in eine zuvor ermittelte „Fair Value Gap“ abprallt und statt der erwarteten unterstützenden oder Widerstandsreaktion diese nicht einhält. Dieses Scheitern kann eine potenzielle Veränderung der Marktrichtung signalisieren und einen konträren Handelsvorteil bieten. In diesem Artikel werde ich meinen selbst entwickelten Ansatz zur Quantifizierung und Nutzung der inversen Fair Value Gap als Strategie für MetaTrader 5 Expert Advisors vorstellen.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 6): Erweitern der Bibliothek der History Management EX5 mit den Funktionen für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 6): Erweitern der Bibliothek der History Management EX5 mit den Funktionen für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag
Lernen Sie, wie Sie ein EX5-Modul mit exportierbaren Funktionen erstellen, die reibungslos Daten für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag abfragen und speichern. In dieser umfassenden Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek von History Management EX5 durch die Entwicklung dedizierter und unterteilter Funktionen erweitern, um wesentliche Eigenschaften des letzten ausgelösten, schwebenden Auftrags abzurufen. Zu diesen Eigenschaften gehören die Auftragsart, die Einrichtungszeit, die Ausführungszeit, die Art der Zuweisung und andere wichtige Details, die für eine effektive Verwaltung und Analyse des Handelsverlaufs ausstehender Aufträge erforderlich sind.
Die Strategie des Handel eines Liquiditätshungers
Die Strategie des Handel eines Liquiditätshungers
Die Strategie des Handel eines Liquiditätshungers (liquidity grab) ist eine Schlüsselkomponente von Smart Money Concepts (SMC), die darauf abzielt, die Aktionen institutioneller Marktteilnehmer zu identifizieren und auszunutzen. Dabei werden Bereiche mit hoher Liquidität, wie z. B. Unterstützungs- oder Widerstandszonen, ins Visier genommen, in denen große Aufträge Kursbewegungen auslösen können, bevor der Markt seinen Trend wieder aufnimmt. In diesem Artikel wird das Konzept des Liquiditätshungers im Detail erklärt und der Entwicklungsprozess des Expert Advisor der Liquiditätshunger-Handelsstrategie in MQL5 skizziert.
Neuronale Netze im Handel: Kontrollierte Segmentierung (letzter Teil)
Neuronale Netze im Handel: Kontrollierte Segmentierung (letzter Teil)
Wir setzen die im vorigen Artikel begonnene Arbeit am Aufbau des RefMask3D-Frameworks mit MQL5 fort. Dieser Rahmen wurde entwickelt, um multimodale Interaktion und Merkmalsanalyse in einer Punktwolke umfassend zu untersuchen, gefolgt von der Identifizierung des Zielobjekts auf der Grundlage einer in natürlicher Sprache gegebenen Beschreibung.
Algorithmus für eine auf künstlichen Ökosystemen basierende Optimierung (AEO)
Algorithmus für eine auf künstlichen Ökosystemen basierende Optimierung (AEO)
Der Artikel befasst sich mit einem metaheuristischen AEO-Algorithmus (Artificial Ecosystem-based Optimization), der Interaktionen zwischen Ökosystemkomponenten simuliert, indem er eine anfängliche Lösungspopulation erstellt und adaptive Aktualisierungsstrategien anwendet, und beschreibt im Detail die Phasen des AEO-Betriebs, einschließlich der Verbrauchs- und Zersetzungsphasen, sowie verschiedene Agentenverhaltensstrategien. Der Artikel stellt die Merkmale und Vorteile dieses Algorithmus vor.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Das Array (I)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Das Array (I)
Dieser Artikel stellt einen Übergang zwischen dem bisher Erörterten und einer neuen Phase der Forschung dar. Um diesen Artikel zu verstehen, müssen Sie die vorherigen Artikel lesen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 69): Das richtige Bestimmen der Zeit (II)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 69): Das richtige Bestimmen der Zeit (II)
Heute werden wir uns ansehen, warum wir die iSpread-Funktion benötigen. Gleichzeitig werden wir verstehen, wie das System uns über die verbleibende Zeit des Balkens informiert, wenn kein einziger Tick dafür verfügbar ist. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Neuronale Netze im Handel: Verallgemeinerte 3D-Segmentierung von referenzierten Ausdrücken
Neuronale Netze im Handel: Verallgemeinerte 3D-Segmentierung von referenzierten Ausdrücken
Bei der Analyse der Marktsituation unterteilen wir den Markt in einzelne Segmente und ermitteln die wichtigsten Trends. Herkömmliche Analysemethoden konzentrieren sich jedoch oft auf einen Aspekt und schränken so die richtige Wahrnehmung ein. In diesem Artikel lernen wir eine Methode kennen, die die Auswahl mehrerer Objekte ermöglicht, um ein umfassenderes und vielschichtigeres Verständnis der Situation zu gewährleisten.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arrays und Zeichenketten (III)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arrays und Zeichenketten (III)
Dieser Artikel behandelt zwei Aspekte. Erstens, wie die Standardbibliothek binäre Werte in andere Darstellungen wie oktal, dezimal und hexadezimal konvertieren kann. Zweitens werden wir darüber sprechen, wie wir die Breite unseres Passworts auf der Grundlage der geheimen Phrase bestimmen können, indem wir das bereits erworbene Wissen nutzen.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 68): Das richtige Bestimmen der Zeit (I)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 68): Das richtige Bestimmen der Zeit (I)
Heute werden wir weiter daran arbeiten, dass der Mauszeiger uns anzeigt, wie viel Zeit in Zeiten geringer Liquidität noch auf einem Balken verbleibt. Obwohl es auf den ersten Blick einfach erscheint, ist diese Aufgabe in Wirklichkeit viel schwieriger. Dabei gibt es einige Hindernisse, die wir überwinden müssen. Daher ist es wichtig, dass Sie den ersten Teil dieser Teilserie gut verstehen, damit Sie die folgenden Teile verstehen können.
DoEasy. Dienstfunktionen (Teil 3): Das Muster der „Outside Bar“
DoEasy. Dienstfunktionen (Teil 3): Das Muster der „Outside Bar“
In diesem Artikel werden wir das Preismuster der „Outside Bar“ in der DoEasy-Bibliothek entwickeln und die Methoden des Zugriffs auf das Preismuster-Management optimieren. Außerdem werden wir Fehler und Unzulänglichkeiten beheben, die bei den Bibliothekstests festgestellt wurden.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 67): Verfeinerung des Kontrollindikators
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 67): Verfeinerung des Kontrollindikators
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was mit ein wenig Code-Verfeinerung erreicht werden kann. Diese Verfeinerung zielt darauf ab, unseren Code zu vereinfachen, mehr Gebrauch von MQL5-Bibliotheksaufrufen zu machen und ihn vor allem viel stabiler, sicherer und einfacher in anderen Projekten zu verwenden, die wir in Zukunft entwickeln werden.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arrays und Zeichenketten (II)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arrays und Zeichenketten (II)
In diesem Artikel werde ich zeigen, dass wir, obwohl wir uns noch in einem sehr grundlegenden Stadium der Programmierung befinden, bereits einige interessante Anwendungen realisieren können. In diesem Fall werden wir einen recht einfachen Passwortgenerator erstellen. Auf diese Weise werden wir in der Lage sein, einige der bisher erläuterten Konzepte anzuwenden. Darüber hinaus werden wir uns ansehen, wie Lösungen für einige spezifische Probleme entwickelt werden können.
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arrays und Zeichenketten (I)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arrays und Zeichenketten (I)
Im heutigen Artikel werden wir uns mit einigen speziellen Datentypen befassen. Zu Beginn werden wir definieren, was eine Zeichenkette ist, und erklären, wie man einige grundlegende Verfahren anwendet. Dies ermöglicht uns die Arbeit mit dieser Art von Daten, die interessant, wenn auch für Anfänger manchmal etwas verwirrend sein kann. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Neuronale Netze im Handel: Superpoint Transformer (SPFormer)
Neuronale Netze im Handel: Superpoint Transformer (SPFormer)
In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Segmentierung von 3D-Objekten vor, die auf dem Superpoint Transformer (SPFormer) basiert und bei der die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Datenaggregation entfällt. Dadurch wird der Segmentierungsprozess beschleunigt und die Leistung des Modells verbessert.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 66): Abspielen des Dienstes (VII)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 66): Abspielen des Dienstes (VII)
In diesem Artikel werden wir die erste Lösung implementieren, mit der wir bestimmen können, wann ein neuer Balken im Chart erscheinen kann. Diese Lösung ist in einer Vielzahl von Situationen anwendbar. Das Verständnis seiner Entwicklung wird Ihnen helfen, mehrere wichtige Aspekte zu verstehen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Neuronale Netze im Handel: Erforschen lokaler Datenstrukturen
Neuronale Netze im Handel: Erforschen lokaler Datenstrukturen
Die effektive Identifizierung und Erhaltung der lokalen Struktur von Marktdaten unter verrauschten Bedingungen ist eine wichtige Aufgabe im Handel. Die Verwendung des Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit hat vielversprechende Ergebnisse bei der Verarbeitung solcher Daten gezeigt; der klassische Ansatz berücksichtigt jedoch nicht die lokalen Merkmale der zugrunde liegenden Struktur. In diesem Artikel stelle ich einen Algorithmus vor, der diese strukturellen Abhängigkeiten berücksichtigen kann.
African Buffalo Optimierung (ABO)
African Buffalo Optimierung (ABO)
Der Artikel stellt den Algorithmus der Afrikanische Büffel-Optimierung (ABO) vor, einen metaheuristischen Ansatz, der 2015 auf der Grundlage des einzigartigen Verhaltens dieser Tiere entwickelt wurde. Der Artikel beschreibt im Detail die Phasen der Implementierung des Algorithmus und seine Effizienz bei der Lösung komplexer Probleme, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug im Bereich der Optimierung macht.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Prioritätsfolge der Operatoren
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Prioritätsfolge der Operatoren
Dies ist sicherlich die schwierigste Frage, die sich rein theoretisch erklären lässt. Deshalb müssen Sie alles üben, was wir hier besprechen werden. Dies mag auf den ersten Blick einfach erscheinen, aber das Thema Operatoren kann nur in der Praxis in Verbindung mit ständiger Weiterbildung verstanden werden.
Artificial Showering Algorithm (ASHA)
Artificial Showering Algorithm (ASHA)
Der Artikel stellt den Künstlichen Duschalgorithmus (ASHA) vor, eine neue metaheuristische Methode, die für die Lösung allgemeiner Optimierungsprobleme entwickelt wurde. Auf der Grundlage der Simulation von Wasserfluss- und Akkumulationsprozessen konstruiert dieser Algorithmus das Konzept eines idealen Feldes, in dem jede Einheit der Ressource (Wasser) aufgerufen ist, eine optimale Lösung zu finden. Wir werden herausfinden, wie ASHA Fließ- und Akkumulationsprinzipien anpasst, um Ressourcen in einem Suchraum effizient zuzuweisen, und seine Implementierung und Testergebnisse sehen.
Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Die Praxis
Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Die Praxis
In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der Implementierung des ACMO-Algorithmus (Atmospheric Cloud Model Optimization) beschäftigen. Wir werden insbesondere zwei Schlüsselaspekte erörtern: die Bewegung von Wolken in Tiefdruckgebiete und die Regensimulation, einschließlich der Initialisierung von Tröpfchen und ihrer Verteilung auf die Wolken. Wir werden uns auch mit anderen Methoden befassen, die eine wichtige Rolle bei der Verwaltung des Zustands von Wolken und der Gewährleistung ihrer Interaktion mit der Umwelt spielen.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Die Anweisung FOR
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Die Anweisung FOR
In diesem Artikel werden wir uns mit den grundlegenden Konzepten der FOR-Anweisung befassen. Es ist sehr wichtig, dass Sie alles verstehen, was hier gezeigt wird. Im Gegensatz zu den anderen Anweisungen, über die wir bisher gesprochen haben, hat die FOR-Anweisung einige Eigenheiten, die sie schnell sehr komplex machen. Lassen Sie also nicht zu, dass sich solche Dinge ansammeln. Beginnen Sie so bald wie möglich mit dem Lernen und Üben.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Die Anweisung SWITCH
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Die Anweisung SWITCH
In diesem Artikel werden wir lernen, wie man SWITCH in ihrer einfachsten und grundlegendsten Form verwendet. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage des Orderbuchs (Teil I): Der Indikator
Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage des Orderbuchs (Teil I): Der Indikator
„Depth of Market“ ist zweifellos ein sehr wichtiges Element für die Ausführung von schnellen Handelsgeschäften, insbesondere bei den Algorithmen des Hochfrequenzhandels (HFT). In dieser Artikelserie werden wir uns mit dieser Art von Handelsereignissen befassen, die über einen Broker für viele handelbare Symbole erworben werden können. Wir beginnen mit einem Indikator, bei dem Sie die Farbpalette, die Position und die Größe des direkt im Chart angezeigten Histogramms anpassen können. Wir werden uns auch ansehen, wie man BookEvent-Ereignisse erzeugt, um den Indikator unter bestimmten Bedingungen zu testen. Weitere mögliche Themen für zukünftige Artikel sind die Speicherung von Preisverteilungsdaten und deren Verwendung in einem Strategietester.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 18): Automatisierte Gruppenauswahl unter Berücksichtigung der Vorwärtszeitraum
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 18): Automatisierte Gruppenauswahl unter Berücksichtigung der Vorwärtszeitraum
Fahren wir fort, die Schritte zu automatisieren, die wir zuvor manuell durchgeführt haben. Diesmal kehren wir zur Automatisierung der zweiten Phase zurück, d. h. zur Auswahl der optimalen Gruppe von Einzelinstanzen von Handelsstrategien, und ergänzen sie durch die Möglichkeit, die Ergebnisse der Instanzen in dem Vorwärtszeitraum zu berücksichtigen.
Datenwissenschaft und ML (Teil 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — funktioniert das?
Datenwissenschaft und ML (Teil 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — funktioniert das?
Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNN) sind für ihre Fähigkeiten bei der Erkennung von Mustern in Bildern und Videos bekannt und werden in den verschiedensten Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir das Potenzial von CNNs zur Erkennung wertvoller Muster auf den Finanzmärkten und zur Erzeugung effektiver Handelssignale für MetaTrader 5-Handelsroboter. Lassen Sie uns herausfinden, wie diese tiefgehende maschinelle Lerntechnik für intelligentere Handelsentscheidungen genutzt werden kann.
Datenwissenschaft und ML(Teil 30): Das Power-Paar für die Vorhersage des Aktienmarktes, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs)
Datenwissenschaft und ML(Teil 30): Das Power-Paar für die Vorhersage des Aktienmarktes, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs)
In diesem Artikel untersuchen wir die dynamische Integration von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) in der Börsenprognose. Nutzen wir die Fähigkeit von CNNs, Muster zu extrahieren, und die Fähigkeit der RNNs, sequentielle Daten zu verarbeiten. Wir wollen sehen, wie diese leistungsstarke Kombination die Genauigkeit und Effizienz von Handelsalgorithmen verbessern kann.
Neuronale Netze im Handel: Szenenspezifische Objekterkennung (HyperDet3D)
Neuronale Netze im Handel: Szenenspezifische Objekterkennung (HyperDet3D)
Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 65): Abspielen des Dienstes (VI)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 65): Abspielen des Dienstes (VI)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie das Mauszeigerproblem bei der Verwendung in Verbindung mit einer Wiedergabe-/Simulationsanwendung implementiert und gelöst werden kann. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Anwendung der lokalisierten Merkmalsauswahl in Python und MQL5
Anwendung der lokalisierten Merkmalsauswahl in Python und MQL5
In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 64): Abspielen des Dienstes (V)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 64): Abspielen des Dienstes (V)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie zwei Fehler im Code behoben werden können. Ich werde jedoch versuchen, sie so zu erklären, dass Sie als Programmieranfänger verstehen, dass die Dinge nicht immer so laufen, wie Sie es erwarten. Wie auch immer, dies ist eine Gelegenheit, zu lernen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Dieser Antrag sollte keinesfalls als endgültiges Dokument betrachtet werden, das lediglich der Erkundung der vorgestellten Konzepte dient.
Optimierung mit der bakteriellen Chemotaxis (BCO)
Optimierung mit der bakteriellen Chemotaxis (BCO)
Der Artikel stellt die ursprüngliche Version des Algorithmus zur Optimierung der bakteriellen Chemotaxis (BCO) und seine modifizierte Version vor. Wir werden uns alle Unterschiede genauer ansehen, mit besonderem Augenmerk auf die neue Version von BCOm, die den Mechanismus der bakteriellen Bewegung vereinfacht, die Abhängigkeit von der Positionsgeschichte verringert und einfachere mathematische Verfahren verwendet als die rechenintensive Originalversion. Wir werden auch die Tests durchführen und die Ergebnisse zusammenfassen.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 63): Abspielen des Dienstes (IV)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 63): Abspielen des Dienstes (IV)
In diesem Artikel werden wir endlich die Probleme mit der Simulation von Ticks auf einem einminütigen Balken lösen, sodass sie mit echten Ticks koexistieren können. Dies wird uns helfen, Probleme in der Zukunft zu vermeiden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.