Seite 2 — Artikel zum algorithmischen Handel – Anleitungen & Beispiele

Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 17): Ensemble Intelligence

Alle algorithmischen Handelsstrategien sind, unabhängig von ihrer Komplexität, schwierig einzurichten und zu pflegen – eine Herausforderung für Anfänger und Experten gleichermaßen. In diesem Artikel wird ein Ensemble-Rahmenwerk vorgestellt, in dem überwachte Modelle und menschliche Intuition zusammenarbeiten, um ihre gemeinsamen Einschränkungen zu überwinden. Indem wir eine Kanalstrategie mit gleitendem Durchschnitt mit einem Ridge-Regressionsmodell für dieselben Indikatoren abgleichen, erreichen wir eine zentralisierte Kontrolle, eine schnellere Selbstkorrektur und die Rentabilität von ansonsten unrentablen Systemen.

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 10): Aufbau eines Strategieverfolgungssystems mit visuellen Ebenen und Erfolgsmetriken

In diesem Artikel entwickeln wir ein MQL5-Strategie-Trackersystem, das das Kreuzen von gleitenden Durchschnitte erkennt, die von einem langfristigen MA gefiltert werden, Handelsgeschäfte mit konfigurierbaren TP-Levels und SL in Punkten simuliert oder ausführt und Ergebnisse wie TP/SL-Treffer zur Leistungsanalyse überwacht.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 40): Fibonacci-Retracement-Handel mit nutzerdefinierten Niveaus

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 Expert Advisor für den Fibonacci-Retracement-Handel auf, indem wir entweder Tageskerzenbereiche oder Lookback-Arrays verwenden, um nutzerdefinierte Niveaus wie 50 % und 61,8 % für den Einstieg zu berechnen und Auf- oder Abwärts-Konstellationen auf der Grundlage des Schlusskurses im Vergleich zum Eröffnungskurs zu bestimmen. Das System löst Käufe oder Verkäufe beim Überschreiten von Kursniveaus aus, mit maximalen Abschlüssen pro Niveau, optionaler Schließung bei neuen Fib-Kalks, punktbasierten Trailing-Stops nach einer Mindestgewinnschwelle und SL/TP-Puffern als Prozentsätze der Spanne.

Entwicklung einer Handelsstrategie: Die Triple-Sinus-Mittelwertumkehrmethode

In diesem Artikel wird die Methode der Triple Sine Mean Reversion vorgestellt, eine Handelsstrategie, die auf einem neuen mathematischen Indikator basiert – dem Triple Sine Oscillator (TSO). Der TSO ist von der kubischen Sinusfunktion abgeleitet, die zwischen -1 und +1 oszilliert und sich daher zur Erkennung überkaufter und überverkaufter Marktbedingungen eignet. Insgesamt zeigt die Studie, wie mathematische Funktionen in praktische Handelsinstrumente umgewandelt werden können.

Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 50): Entwicklung der RVGI, CCI und SMA Confluence Engine in MQL5

Vielen Händlern fällt es schwer, echte Umkehrungen zu erkennen. Dieser Artikel stellt einen EA vor, der RVGI, CCI (±100) und einen SMA-Trendfilter kombiniert, um ein einziges klares Umkehrsignal zu erzeugen. Der EA enthält ein On-Chart-Panel, konfigurierbare Warnungen und die vollständige Quelldatei zum sofortigen Herunterladen und Testen.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 13): Unsere Kreuz-Strategie in neue Dimensionen führen (Teil 2)

Nehmen Sie an unserer Diskussion teil, in der wir nach weiteren Verbesserungen für unsere Strategie des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten suchen, um die Verzögerung in unserer Handelsstrategie durch den Einsatz unserer Kompetenzen im Bereich Data Science auf ein zuverlässigeres Niveau zu reduzieren. Es ist eine gut untersuchte Tatsache, dass die Projektion Ihrer Daten in höhere Dimensionen manchmal die Leistung Ihrer Machine-Learning-Modelle verbessern kann. Wir zeigen Ihnen, was dies für Sie als Händler konkret bedeutet, und veranschaulichen, wie Sie dieses leistungsstarke Prinzip mit Ihrem MetaTrader 5-Terminal für sich nutzen können.

Markets Positioning Codex in MQL5 (Teil 2): Bitweises Lernen, mit Multi-Patterns für Nvidia

Wir setzen unsere neue Serie zur Marktpositionierung fort, in der wir bestimmte Vermögenswerte mit spezifischen Handelsrichtungen in überschaubaren Testfenstern untersuchen. Wir begannen mit der Betrachtung der Aktie von Nvidia Corp. im letzten Artikel, in dem wir 5 Signalmuster aus der komplementären Paarung von RSI und DeMarker-Oszillator behandelten. In diesem Artikel befassen wir uns mit den verbleibenden 5 Mustern und gehen auch auf die Optionen mit mehreren Mustern ein, die nicht nur ungebundene Kombinationen aller zehn Muster, sondern auch spezielle Kombinationen von nur einem Paar umfassen.

Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 7): Punktesystem 2

In diesem Artikel werden zwei zusätzliche Bewertungskriterien für die Auswahl von Aktienkörben beschrieben, die im Rahmen der Strategien von der Rückkehr zum Mittelwert gehandelt werden sollen, genauer gesagt im Rahmen der kointegrationsbasierten statistischen Arbitrage. Er ergänzt einen früheren Artikel, in dem die Liquidität und die Stärke der Kointegrationsvektoren sowie die strategischen Kriterien des Zeitrahmens und des Rückblickzeitraums vorgestellt wurden, durch die Einbeziehung der Stabilität der Kointegrationsvektoren und der Zeit bis zur Rückkehr zum Mittelwert (Halbwertszeit). Der Artikel enthält die kommentierten Ergebnisse eines Backtests, bei dem die neuen Filter angewandt wurden, und die für die Reproduktion erforderlichen Dateien werden ebenfalls bereitgestellt.

Markets Positioning Codex in MQL5 (Teil 1): Bitwise Learning für Nvidia

Wir beginnen eine neue Artikelserie, die auf unseren früheren Bemühungen aufbaut, die wir in der MQL5-Assistentenserie dargelegt haben, indem wir sie weiterführen und unseren Ansatz zum systematischen Handel und zum Testen von Strategien verstärken. In dieser neuen Serie werden wir uns auf Expert Advisors konzentrieren, die so kodiert sind, dass sie nur eine einzige Art von Position halten - in erster Linie Kaufpositionen. Die Konzentration auf nur einen Markttrend kann die Analyse vereinfachen, die Komplexität der Strategie verringern und einige wichtige Erkenntnisse zutage fördern, vor allem, wenn man nicht nur mit Devisen handelt. In unserer Serie werden wir daher untersuchen, ob dies auch bei Aktien und anderen Nicht-Devisenwerten wirksam ist, wo Nur-Kauf-Systeme in der Regel gut mit Smart-Money- oder institutionellen Strategien korrelieren.

MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 5): Sequentielles Bootstrapping – Verzicht auf Kennzeichen, Verbesserung der Ergebnisse

Sequentielles Bootstrapping gestaltet das Bootstrap-Sampling für maschinelles Lernen im Finanzbereich neu, indem es zeitlich überlappende Kennzeichnungen aktiv vermeidet und so unabhängigere Trainingsstichproben, schärfere Unsicherheitsschätzungen und robustere Handelsmodelle erzeugt. Dieser praktische Leitfaden erklärt die Intuition, zeigt den Algorithmus Schritt für Schritt, bietet optimierte Codemuster für große Datensätze und demonstriert messbare Leistungssteigerungen durch Simulationen und echte Backtests.

Bivariate Copulae in MQL5 (Teil 2): Implementierung archimedischer Copulae in MQL5

Im zweiten Teil der Serie diskutieren wir die Eigenschaften bivariater archimedischer Copulae und ihre Implementierung in MQL5. Wir untersuchen auch die Anwendung von Copulae bei der Entwicklung einer einfachen Paarhandelsstrategie.

Blaupause für maschinelles Lernen (Teil 4): Die versteckte Schwachstelle in Ihrer ML-Pipeline – Gleichzeitigkeit der Kennzeichnungen

Entdecken Sie, wie Sie eine kritische Schwachstelle beim maschinellen Lernen im Finanzbereich beheben können, die zu einer Überanpassung der Modelle und einer schlechten Live-Performance führt – die Gleichzeitigkeit der Kennzeichen. Bei der Verwendung der Triple-Barrier-Methode überschneiden sich die Trainingskennzeichen zeitlich, wodurch die zentrale IID-Annahme der meisten ML-Algorithmen verletzt wird. Dieser Artikel bietet eine praktische Lösung in Form einer Stichprobengewichtung. Sie werden lernen, wie man die zeitliche Überlappung zwischen Handelssignalen quantifiziert, Stichprobengewichte berechnet, die die einzigartigen Informationen jeder Beobachtung widerspiegeln, und diese Gewichte in Scikit-Learn implementiert, um robustere Klassifikatoren zu erstellen. Das Erlernen dieser grundlegenden Techniken wird Ihre Handelsmodelle robuster, zuverlässiger und profitabler machen.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 18): Suche nach Kerzenmustern

Dieser Artikel hilft neuen Community-Mitgliedern, ihre eigenen Kerzenmuster zu suchen und zu entdecken. Die Beschreibung dieser Muster kann entmutigend sein, da sie eine manuelle Suche und kreative Identifizierung von Verbesserungen erfordert. Hier stellen wir die Engulfing-Kerzen vor und zeigen, wie es für profitablere Handelsanwendungen verbessert werden kann.

Langfristige Handelsgeschäfte optimieren: Engulfing-Kerzenmuster und Liquiditätsstrategien

Dies ist ein EA, der auf einem hohen Zeitrahmen basiert und langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage von Analysen auf einem höheren Zeitrahmen von W1, D1 und MN vornimmt. Dieser Artikel befasst sich ausführlich mit einem EA, der speziell für langfristige Händler entwickelt wurde, die geduldig genug sind, um ihre Positionen während turbulenter Kursbewegungen im unteren Zeitrahmen zu halten, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern, bis die Take-Profit-Ziele erreicht sind.

Formulierung von dynamischen Multi-Pair EA (Teil 5): Scalping vs. Swing Handelsansätze

Dieser Teil befasst sich mit der Entwicklung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors, der in der Lage ist, sich zwischen den Modi Scalping und Swing Trading anzupassen. Sie deckt die strukturellen und algorithmischen Unterschiede bei der Signalerzeugung, der Handelsausführung und dem Risikomanagement ab und ermöglicht es dem EA, Strategien auf der Grundlage des Marktverhaltens und der Nutzereingaben intelligent zu wechseln.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 17): Modellierung technischer Indikatoren

In dieser Diskussion konzentrieren wir uns auf die Frage, wie wir die gläserne Decke durchbrechen können, die uns die klassischen Techniken des maschinellen Lernens im Finanzbereich auferlegen. Es scheint, dass die größte Einschränkung für den Wert, den wir aus statistischen Modellen ziehen können, nicht in den Modellen selbst liegt – weder in den Daten noch in der Komplexität der Algorithmen – sondern vielmehr in der Methodik, mit der wir sie anwenden. Mit anderen Worten: Der wahre Engpass kann darin liegen, wie wir das Modell einsetzen, und nicht in der eigentlichen Fähigkeit des Modells.

Entwicklung einer Handelsstrategie: Die Methode der Butterfly-Oszillation

In diesem Artikel zeigen wir, wie das faszinierende mathematische Konzept der Butterfly-Kurve in ein praktisches Handelsinstrument umgewandelt werden kann. Wir haben den Butterfly-Oszillator konstruiert und um ihn herum eine grundlegende Handelsstrategie entwickelt. Die Strategie kombiniert effektiv die einzigartigen zyklischen Signale des Oszillators mit der traditionellen Trendbestätigung durch gleitende Durchschnitte und schafft so einen systematischen Ansatz zur Identifizierung potenzieller Einstiege in den Markt.

Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 3): Experte für den Kanal der Standardabweichung

In dieser Diskussion werden wir einen Expert Advisor entwickeln, der die Klassen CTrade und CStdDevChannel verwendet und dabei mehrere Filter zur Verbesserung der Rentabilität anwendet. In dieser Phase wird unsere vorherige Diskussion in die Praxis umgesetzt. Außerdem werde ich einen weiteren einfachen Ansatz vorstellen, der Ihnen helfen soll, die MQL5-Standardbibliothek und die ihr zugrunde liegende Codebasis besser zu verstehen. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um diese Konzepte in der Praxis zu erkunden.

Risikobasierter Trade Placement EA mit On-Chart UI (Teil 2): Hinzufügen von Interaktivität und Logik

Lernen Sie, wie man einen interaktiven MQL5 Expert Advisor mit einem Kontrollfeld auf dem Chart erstellt. Sie wissen, wie man risikobasierte Losgrößen berechnet und Handelsgeschäfte direkt vom Chart aus tätigt.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 39): Statistische Rückkehr zum Mittelwert mit Konfidenzintervallen und Dashboard

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5 Expert Advisor für den Handel von einer Rückkehr zum Mittelwert, der statistischen Momente wie Mittelwert, Varianz, Schiefe, Kurtosis und dem Jarque-Bera-Test über einen bestimmten Zeitraum, um nicht-normale Verteilungen zu identifizieren und Kauf- bzw.Verkaufssignale auf der Grundlage von Konfidenzintervallen mit adaptiven Schwellenwerten zu erzeugen.

Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 49): Integration von Trend-, Momentum- und Volatilitätsindikatoren in ein MQL5-System

Vereinfachen Sie Ihre MetaTrader 5 Charts mit dem Multi Indicator Handler EA. Dieses interaktive Dashboard fasst Trend-, Momentum- und Volatilitätsindikatoren in einem Echtzeit-Panel zusammen. Wechseln Sie im Handumdrehen zwischen den Profilen und konzentrieren Sie sich auf die Analyse, die Sie am meisten benötigen. Mit den Ein-Klick-Steuerelementen zum Ausblenden/Einblenden können Sie sich auf die Kursentwicklung konzentrieren. Lesen Sie weiter, um Schritt für Schritt zu erfahren, wie Sie es in MQL5 selbst erstellen und anpassen können.

Risk-Based Trade Placement EA mit On-Chart UI (Part 1): Gestaltung der Nutzeroberfläche

Lernen Sie, wie man ein sauberes und professionelles On-Chart-Kontrollpanel in MQL5 für einen Risk-Based Trade Placement Expert Advisor erstellt. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung erklärt, wie man eine funktionale GUI entwirft, die es Händlern ermöglicht, Handelsparameter einzugeben, die Losgröße zu berechnen und die automatische Auftragserteilung vorzubereiten.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 38): Versteckter RSI-Divergenzhandel mit Steigungswinkel-Filtern

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 EA, der versteckte RSI-Divergenzen über Umkehrpunkte mit Stärke, Balkenbereiche, Toleranz und Steigungswinkel-Filter für Preis und RSI-Linien erkennt. Es führt Kauf-/Verkaufstransaktionen auf validierte Signale mit festen Lots, SL/TP in Pips und optionalen Trailing-Stops zur Risikokontrolle aus.

Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 48): Multi-Timeframe Harmony Index mit gewichtetem Bias Dashboard

In diesem Artikel wird der „Multi-Timeframe Harmony Index“ vorgestellt – ein fortschrittlicher Expert Advisor für MetaTrader 5, der einen gewichteten Bias aus mehreren Timeframes berechnet, die Messwerte mithilfe des EMA glättet und die Ergebnisse in einem übersichtlichen Dashboard anzeigt. Es umfasst anpassbare Warnungen und automatische Kauf-/Verkaufssignale bei Überschreiten von Schwellenwerten für starke Verzerrungen. Geeignet für Händler, die Multi-Timeframe-Analysen nutzen, um ihre Einstiege an der allgemeinen Marktstruktur auszurichten.

Aufbau eines Smart Trade Managers in MQL5: Automatisieren Sie Break-Even, Trailing Stop und Teilweises Schließen

Lernen Sie, wie man einen Smart Trade Manager Expert Advisor in MQL5 erstellt, der das Handelsmanagement mit Break-Even-, Trailing-Stop- und Partial-Close-Funktionen automatisiert. Ein praktischer, schrittweiser Leitfaden für Händler, die durch Automatisierung Zeit sparen und die Konsistenz verbessern wollen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 37): Regelmäßige RSI-Divergenz-Konvergenz mit visuellen Indikatoren

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 EA, der regelmäßige RSI-Divergenzen anhand von Umkehrpunkten mit Stärke, Balken-Limits und Toleranzprüfungen erkennt. Er führt Handelsgeschäfte auf Auf- oder Abwärtssignale mit festen Losgröße, SL/TP in Pips und optionalen Trailing Stops aus. Zu den visuellen Elementen gehören farbige Linien in den Charts und beschriftete Schwankungen für einen besseren Einblick in die Strategie.

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Struct (VI)

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man die Implementierung einer gemeinsamen strukturellen Codebasis angehen kann. Ziel ist es, den Programmieraufwand zu verringern und das volle Potenzial der Programmiersprache selbst – in diesem Fall MQL5 – zu nutzen.

Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

In diesem Artikel setzen wir die Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 fort, indem wir Kerzendaten aus einer externen Quelle abrufen. Wir konzentrieren uns auf die Aufteilung der Serverantwort, die Bereinigung der Daten und die Extraktion wesentlicher Elemente wie Eröffnungszeit und OHLC-Werte für mehrere Tageskerzen, um die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten.

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Struktur (V)

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man strukturellen Code überladen kann. Ich weiß, dass es anfangs schwierig sein kann, das zu verstehen, vor allem, wenn man es zum ersten Mal sieht. Es ist sehr wichtig, dass Sie diese Konzepte erfassen und gut verstehen, bevor Sie versuchen, sich in komplexere und umfangreichere Themen zu vertiefen.

Einführung in MQL5 (Teil 28): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (II)

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von APIs und der Funktion WebRequest in MQL5 Preisdaten von externen Plattformen abrufen und extrahieren können. Sie lernen, wie URLs strukturiert sind, wie API-Antworten formatiert werden, wie man Serverdaten in lesbare Strings umwandelt und wie man bestimmte Werte aus JSON-Antworten identifiziert und extrahiert.

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Indikator (IV)

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie auf einfache Weise einen operativen Ansatz für das Einfärben von Kerzen erstellen und umsetzen können. Dieses Konzept wird von den Händlern sehr geschätzt. Bei der Umsetzung muss darauf geachtet werden, dass die Balken oder Kerzen ihr ursprüngliches Aussehen behalten und das Lesen von Kerze zu Kerze nicht behindern.

Neuroboids Optimierungsalgorithmus 2 (NOA2)

Der neue proprietäre Optimierungsalgorithmus NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) kombiniert die Prinzipien der Schwarmintelligenz mit neuronaler Steuerung. NOA2 kombiniert die Mechanik eines Neuroboidenschwarms mit einem adaptiven neuronalen System, das es den Agenten ermöglicht, ihr Verhalten selbst zu korrigieren, während sie nach dem Optimum suchen. Der Algorithmus wird derzeit aktiv weiterentwickelt und zeigt sein Potenzial für die Lösung komplexer Optimierungsprobleme.

Algorithmische Handelsstrategien: KI und ihr Weg zu den goldenen Zinnen

In diesem Artikel wird ein Ansatz zur Erstellung von Handelsstrategien für Gold mithilfe von maschinellem Lernen vorgestellt. Betrachtet man den vorgeschlagenen Ansatz zur Analyse und Prognose von Zeitreihen aus verschiedenen Blickwinkeln, so lassen sich seine Vor- und Nachteile im Vergleich zu anderen Methoden zur Erstellung von Handelssystemen, die ausschließlich auf der Analyse und Prognose von Finanzzeitreihen beruhen, feststellen.

Wir beginnen mit der Implementierung der Verbindung zwischen Excel und MetaTrader 5, aber zunächst müssen wir einige wichtige Punkte verstehen. Auf diese Weise müssen Sie sich nicht den Kopf darüber zerbrechen, warum etwas funktioniert oder nicht funktioniert. Und bevor Sie die Stirn runzeln bei der Aussicht auf die Integration von Python und Excel, lassen Sie uns sehen, wie wir (bis zu einem gewissen Grad) MetaTrader 5 durch Excel mit xlwings steuern können. Was wir hier zeigen, wird sich in erster Linie auf die Bildungsziele konzentrieren. Denken Sie aber nicht, dass wir nur das tun können, was hier behandelt wird.

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Indikator (III)

In diesem Artikel wird untersucht, wie verschiedene grafische Darstellungsindikatoren wie DRAW_COLOR_LINE und DRAW_FILLING deklariert werden können. Außerdem werden wir natürlich lernen, wie man Charts mit mehreren Indikatoren auf einfache, praktische und schnelle Weise erstellt. Dies kann Ihre Sichtweise auf den MetaTrader 5 und den Markt als Ganzes wirklich verändern.

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Indikator (II)

In diesem Artikel wird untersucht, wie eine Berechnung des gleitenden Durchschnitts durchgeführt werden kann und welche Vorsichtsmaßnahmen bei der Durchführung dieser Berechnung zu treffen sind. Wir werden auch das Überladen der OnCalculate-Funktion besprechen, um zu wissen, wann und wie man mit dem einen oder anderen Modell arbeitet.

Marktsimulation (Teil 14): Sockets (VIII)

Viele Programmierer könnten annehmen, dass wir auf Excel verzichten und direkt zu Python übergehen sollten, indem wir einige Pakete verwenden, die es Python ermöglichen, eine Excel-Datei für die spätere Analyse der Ergebnisse zu erzeugen. Wie bereits im vorangegangenen Artikel erwähnt, ist diese Lösung zwar für viele Programmierer die einfachste, wird aber von einigen Nutzern nicht akzeptiert werden. Und in diesem speziellen Fall hat der Nutzer immer Recht. Als Programmierer müssen wir einen Weg finden, damit alles funktioniert.

Quantitative Analyse von Trends: Sammeln von Statistiken in Python

Was ist eine quantitative Trendanalyse auf dem Devisenmarkt? Wir sammeln Statistiken über Trends, deren Ausmaß und Verteilung über das Währungspaar EURUSD. Wie Sie mit Hilfe der quantitativen Trendanalyse einen profitablen Trading Expert Advisor erstellen können.

Analyse überkaufter und überverkaufter Trends mit Ansätzen der Chaostheorie

Wir bestimmen den überkauften und überverkauften Zustand des Marktes nach der Chaostheorie: Wir integrieren die Prinzipien der Chaostheorie, der fraktalen Geometrie und der neuronalen Netze, um Finanzmärkte zu prognostizieren. Die Studie demonstriert die Verwendung des Lyapunov-Exponenten als Maß für die Zufälligkeit des Marktes und die dynamische Anpassung der Handelssignale. Die Methodik umfasst einen Algorithmus zur Erzeugung von fraktalem Rauschen, hyperbolische Tangentenaktivierung und Momentoptimierung.

Dreieckige und Sägezahnwellen: Analysetools für Händler

Die Wellenanalyse ist eine der Methoden der technischen Analyse. In diesem Artikel geht es um zwei weniger konventionelle Wellenmuster: Dreiecks- und Sägezahnwellen. Diese Formationen untermauern eine Reihe von technischen Indikatoren, die für die Analyse der Marktpreise entwickelt wurden.