Der Artikel beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Anwendung zur Auswahl der besten Optimierungsdurchläufe unter Verwendung mehrerer möglicher Optionen. Die Anwendung ist in der Lage, die Optimierungsergebnisse nach einer Vielzahl von Faktoren zu sortieren. Optimierungsläufe werden immer in eine Datenbank geschrieben, so dass Sie jederzeit neue Roboterparameter ohne erneute Optimierung auswählen können. Außerdem können Sie alle Optimierungsdurchläufe in einem einzigen Diagramm sehen, parametrische VaR-Kennzahlen berechnen und die Grafik der Normalverteilung von Durchgängen und Handelsergebnissen einer Reihe bestimmter Verhältnisse erstellen. Außerdem werden die Diagramme einiger berechneter Verhältnisse dynamisch erstellt, beginnend mit dem Optimierungsstart (oder von einem ausgewählten Datum zu einem anderen ausgewählten Datum).
In diesem Artikel werden wir die umkehrende Martingaltechnik studieren und versuchen zu verstehen, ob es sich lohnt, sie zu verwenden, sowie, ob sie helfen kann, Ihre Handelsstrategie zu verbessern. Wir werden einen Expert Advisor einrichten, der mit historischen Daten arbeitet und prüft, welche Indikatoren für die Umkehrtechnik am besten geeignet sind. Wir werden auch prüfen, ob es ohne Indikator als unabhängiges Handelssystem eingesetzt werden kann. Darüber hinaus werden wir prüfen, ob die Umkehrung ein verlustbringendes Handelssystem in ein profitables umwandeln kann.
Der Artikel gibt einen Überblick über die Möglichkeiten des Terminals zum Erstellen und Arbeiten mit nutzerdefinierten Symbolen, bietet Optionen zur Simulation einer Handelshistorie mit nutzerdefinierten Symbolen, Trend- und verschiedenen Chartmustern.
Die Effizienz eines jeden Handelsroboters hängt von der richtigen Auswahl seiner Parameter ab (Stichwort Optimierung). Jedoch können Parameter, die sich für ein Zeitintervall als optimal erwiesen, ihre Wirksamkeit in einer anderen Zeitspanne der Handelshistorie nicht bestätigen. Außerdem erweisen sich EAs, die während der Tests Gewinne zeigen, als verlustbringend in Echtzeit. Damit rückt das Thema der kontinuierlichen Optimierung in den Vordergrund. Bei vielen Routinearbeiten suchen Menschen immer nach Möglichkeiten, diese zu automatisieren. In diesem Artikel schlage ich einen nicht standardisierten Ansatz zur Lösung dieses Problems vor.
MetaTrader 5 ist eine Multi-Asset-Plattform. Darüber hinaus unterstützt sie verschiedene Positionsmanagementsysteme. Diese Möglichkeiten bieten deutlich erweiterte Möglichkeiten für die Umsetzung und Formalisierung von Handelsideen. In diesem Artikel werden Methoden zur Handhabung und Bilanzierung von Positionseigenschaften im Hedging-Modus diskutiert. Der Artikel enthält eine abgeleitete Klasse sowie Beispiele, die zeigen, wie man die Eigenschaften einer Hedge-Position abfragt und verarbeitet.
Es gibt viele Handelsstrategien 'da draußen'. Einige suchen nach Trends, andere definieren Preisspannen von Preisbewegungen und handeln dann diese. Ist es möglich beide Ansätze zu kombinieren, um die Profitabilität zu erhöhen?
Der Vergleich mehrerer Zeitreihen während einer technischen Analyse ist eine recht häufige Aufgabe, die entsprechende Werkzeuge erfordert. In diesem Artikel schlage ich vor, ein Werkzeug für die grafische Analyse zu entwickeln und Korrelationen zwischen zwei oder mehr Zeitreihen zu erkennen.
Der Artikel betrachtet drei Methoden, die zur Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging eingesetzt werden können, und schätzt deren Effizienz. Die Auswirkungen der Optimierung der Hyperparameter des neuronalen ELM-Netzwerkes und der Nachbearbeitungsparameter werden bewertet.
Mitglieder des offiziellen MetaTrader Freelance-Service haben bis Oktober 2018 mehr als 50.000 Aufträge ausgeführt. Dies ist die weltweit größte Freelance-Website für MQL-Programmierer: mehr als tausend Entwickler, Dutzende neuer Aufträge täglich und 7 Sprachlokalisierungen.
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Algorithmus der Entwicklung von Bestandsindikatoren auf Basis von realen Volumina mit den Funktionen CopyTicks() und CopyTicksRange(). Einige subtile Aspekte der Entwicklung solcher Indikatoren sowie deren Betrieb in Echtzeit und im Strategietester werden ebenfalls beschrieben.
Der Artikel entwickelt die im vorhergehenden Teil vorgeschlagenen Ideen und führt sie weiter aus. Er beschreibt die Probleme der Ertragsverteilung, der grafischen Darstellung und untersucht statistische Gesetzmäßigkeiten.
Bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen stoßen wir oft auf ein Problem: Wie kann man feststellen, wo ein Trend oder eine Seitwärtsbewegung beginnt und endet? In diesem Artikel versuchen wir, einen universellen Indikator zu erstellen, in dem wir versuchen, Signale für verschiedene Arten von Strategien zu kombinieren. Wir werden versuchen, den Prozess der Beschaffung von Handelssignalen bei einem Experten so weit wie möglich zu vereinfachen. Ein Beispiel für die Kombination mehrerer Indikatoren in einem einzigen wird ausgearbeitet.
Die Überwachung des Handelskontos bietet einen detaillierten Bericht über alle abgeschlossenen Geschäfte. Alle Handelsstatistiken werden automatisch gesammelt und Ihnen als leicht verständliche Diagramme und Grafiken zur Verfügung gestellt.
Mit dem Kalender bieten Webseiten einen detaillierten Zeitplan der Veröffentlichung von 500 Indikatoren und Indizes der größten Volkswirtschaften der Welt. So erhalten Händler schnell die aktuellen Informationen über alle wichtigen Ereignisse mit Erklärungen und Grafiken, zusätzlich zu den wichtigsten Inhalten der jeweiligen Webseite.
Der Artikel beschreibt nutzerdefinierte Methoden zur Auswertung der Handelsgeschichte. Zwei Klassen wurden geschrieben, um die Handelshistorie zu laden und zu analysieren. Die erste Klasse sammelt die Handelshistorie und fasst alles in einer Tabelle zusammen. Die zweite beschäftigt sich mit den Statistiken: Sie berechnet eine Reihe von Variablen und erstellt Diagramme für eine effizientere Auswertung der Handelsergebnisse.
Dies ist der zweite Teil des Artikels, der die Entwicklung eines Expert Advisors für den manuellen Handel mit mehreren Symbolen zeigt. Wir haben die grafische Oberfläche bereits erstellt. Es ist nun an der Zeit, sie mit den Funktionen des Programms zu verbinden.
Der Artikel beschreibt die Möglichkeit, wie ein MQL5-basierter Expert Advisors mit dem Datenbankserver Microsoft SQL Server arbeiten kann. Es wird der Import von Funktionen aus einer DLL-Datei verwendet. Die DLL wird mit der Microsoft.NET-Plattform in der Sprache C# erstellt. Die im Artikel verwendeten Methoden eignen sich, mit kleinen Anpassungen, auch für Experten, die in MQL4 geschrieben sind.
Dieser Artikel schließt die Serie über den Handel mit Körben von Währungspaaren ab. Diesmal testen wir das verbleibende Muster und diskutieren die Anwendung der gesamten Methode im realen Handel. Markteintritte und -austritte, die Suche nach Mustern und deren Analyse, komplexer Einsatz von kombinierten Indikatoren werden berücksichtigt.
Wir erstellen weitere Ensembles. Diesmal wird das zuvor mittels Bagging geschaffene Ensemble durch einen trainierbaren Kombinator (Combiner) - ein tiefes neuronales Netzwerk - ergänzt. Ein neuronales Netz kombiniert die 7 besten Ensemble-Ergebnisse nach der Bereinigung (pruning). Der zweite nimmt alle 500 Ausgänge des Ensembles als Input, bereinigt sie und kombiniert sie neu. Die neuronalen Netze werden mit dem keras/TensorFlow-Paket für Python aufgebaut. Die Eigenschaften des Pakets werden kurz erläutert. Es werden Tests durchgeführt und die Klassifizierungsqualität der Ensembles mit Bagging und Stacking verglichen.
Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.
Im Artikel wird die MQL-Anwendung für die Arbeit mit Optimierungsergebnissen weiter entwickelt. Diesmal wird ein Beispiel gezeigt, wenn die Tabelle der besten Ergebnisse bereits nach der Optimierung der Parameter gebildet werden kann, indem man ein anderes Kriterium über das grafische Interface angibt.
Der Artikel untersucht die Vor- und Nachteile des Handels in Seitwärtsbewegungen. Die zehn in diesem Artikel entwickelten und getesteten Strategien basieren auf der Verfolgung von Preisbewegungen innerhalb eines Kanals. Jede Strategie ist mit einem Filtermechanismus ausgestattet, der darauf abzielt, falsche Markteintrittssignale zu vermeiden.
Der Signale-Service entwickelt sich mit Riesenschritten. Wenn man eigenes Geld einem Signalanbieter anvertraut, möchte man das Verlustrisiko minimieren. Wie kommt man in diesem Wald von Handelssignalen zurecht? Wie findet man ein profitables Signal? In diesem Artikel wird vorgeschlagen, ein Tool für die visuelle Analyse der Handelshistorie von Signalen auf dem Chart eines Finanzinstruments zu erstellen.
Trotz der Tatsache, dass viele Händler immer noch den manuellen Handel bevorzugen, ist es kaum möglich, die Automatisierung von Routineoperationen vollständig zu vermeiden. Der Artikel zeigt ein Beispiel für die Entwicklung eines Expert Advisor mit Signalen von mehreren Symbolen für den manuellen Handel.
In diesem Artikel beschäftigen wir uns weiter mit dem Einsatz von CAppDialog. Hier lernen wir, wie man die Farbe für den Hintergrund, die Ränder und die Überschrift der Dialogbox einstellt. Außerdem wird in diesem Artikel Schritt für Schritt beschrieben, wie ein Anwendungsfenster beim Ziehen innerhalb des Diagramms transparent gemacht werden kann. Wir werden überlegen, wie man Unterklassen von CAppDialog oder CWndClient erstellt und neue Besonderheiten bei der Arbeit mit Steuerelementen analysiert. Schließlich werden wir neue Projekte aus einer neuen Perspektive betrachten.
Die meisten Abonnenten wählen ein Handelssignal nach der Schönheit der Bilanzkurve und nach der Anzahl der Abonnenten. Deshalb achten viele Anbieter heute eher auf schöne Statistiken als auf echte Signalqualität, spielen oft mit Losgrößen und reduzieren die Saldenkurve künstlich nur für ein ideales Erscheinungsbild. Dieses Papier befasst sich mit den Zuverlässigkeitskriterien und den Methoden, mit denen ein Anbieter seine Signalqualität verbessern kann. Eine beispielhafte Analyse einer bestimmten Signalhistorie wird vorgestellt, ebenso wie Methoden, die einem Anbieter helfen würden, diese profitabler und risikoärmer zu gestalten.
Dieser Artikel stellt einen visuellen Strategieentwickler vor. Es wird gezeigt, wie jeder Nutzer einen Handelsroboter oder ein Hilfsprogramm ohne zu programmieren, erstellen kann. Der erstellte Expert Advisor ist voll funktionsfähig und kann im Strategie-Tester getestet, in der Cloud optimiert oder auf einem realen Konto ausgeführt werden.
Eine Zwischenstufe für diejenigen, die immer noch in MQL4 schreiben und nicht auf MQL5 umsteigen können. Wir suchen weiter nach den Möglichkeiten, Codes im MQL4-Stil zu schreiben. Diesmal betrachten wir die Makrosubstitution des Präprozessors #define.
Für die Übertragung des Codes eines Indikators in einen Expert Advisor kann es unterschiedliche Gründe geben. Aber wie kann man Vor- und Nachteile eines solchen Ansatzes bewerten? In diesem Artikel wird eine Technologie für die Übertragung des Codes eines Indikators in einen Expert Advisor vorgestellt. Es wurden mehrere Experimente hinsichtlich der Arbeitsgeschwindigkeit des Expert Advisors durchgeführt.
Dies ist eine Fortsetzung der Idee der Verarbeitung und Analyse von Optimierungsergebnissen. Diesmal geht es darum, die 100 besten Optimierungsergebnisse auszuwählen und in einer GUI-Tabelle darzustellen. Der Benutzer kann eine Zeile in der Optimierungsergebnistabelle auswählen und erhält ein Saldo mehrerer Symbole und eine Drawdown-Grafik auf einer eigenen Seite.
Das vorherige Kapitel VIII der grafischen Schnittstellen hat sich mit den Elementen eines statischen und eines Dropdown-Kalenders beschäftigt. Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit einem nicht weniger komplexen Element — der Baumansicht, die Teil aller kompletten Bibliotheken graphischer Schnittstellen ist. Die Baumansicht in diesem Artikel beinhaltet mehrere flexible Einstellungen und Modi und erlaubt daher die Elemente ganz Ihren Zielen anzupassen.
Der Artikel schlägt eine Technologie vor, die jedem helfen kann, eine eigene Handelsstrategie durch die individuelle Auswahl von Indikatoren sowie den zu entwickelnden Signalen für die Positionseröffnung zu entwickeln.
Random Forest (RF) mit dem Einsatz von Bagging ist eine der leistungsfähigsten maschinellen Lernmethoden, die dem Gradienten-Boosting etwas unterlegen ist. Dieser Artikel versucht, ein selbstlernendes Handelssystem zu entwickeln, das Entscheidungen basierend auf den Erfahrungen aus der Interaktion mit dem Markt trifft.
Die Programmiersprache MQL erlaubt es, das Konzept der modularen Programmierung von Handelsstrategien umzusetzen. Der Artikel schildert ein Beispiel für die Erstellung eines multimodularen Expert Advisors, der aus separat kompilierten Dateimodulen besteht.
Häufig muss man während des Handels Charts auf gleichzeitig mehreren Zeitrahmen analysieren, um Handelsentscheidungen zu treffen. Dabei sind häufig Objekte der grafischen Analyse auf diesen Charts vorhanden. Es ist aber unbequem, allen Charts die gleichen Objekte hinzuzufügen. In diesem Artikel schlage ich vor, das "Klonen" von Objekten nach Charts zu automatisieren.
Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, die Bayes'sche Optimierung auf Hyperparameter von tiefen neuronalen Netzen anzuwenden, die durch verschiedene Trainingsvarianten gewonnen werden. Die Klassifikationsqualität eines DNN mit den optimalen Hyperparametern in verschiedenen Trainingsvarianten wird verglichen. Die Tiefe der Effektivität der optimalen DNN-Hyperparameter wurde in Vorwärtstests überprüft. Die möglichen Richtungen zur Verbesserung der Klassifizierungsqualität wurden festgelegt.
Der Artikel vergleicht den klassischen MQL5-Zugriff auf Indikatoren mit alternativen MQL4-Methoden. Mehrere Varianten des Zugriffs auf Indikatoren im MQL4-Stil werden berücksichtigt: mit und ohne Speicherung (caching) der Handles der Indikatoren. Die Handles auf die Indikatoren innerhalb des MQL5-Kerns werden ebenfalls analysiert.
Der Artikel beschreibt ausführlich, wie ein Panel auf der Basis der CAppDialog-Klasse erstellt wird und wie ihm Steuerelemente hinzufügt werden können. Sie liefert die Beschreibung der Panelstruktur und ein Schema, das die Vererbung von Objekten zeigt. Der Artikel zeigt auch, wie Ereignisse behandelt werden und wie sie an abhängige Steuerelemente übergeben werden. Weitere Beispiele zeigen, wie die Parameter des Panels wie Größe und Hintergrundfarbe bearbeitet werden können.
Der Artikel implementiert eine MQL-Anwendung mit einem grafischen Interface zur erweiterten Darstellung der Optimierung. Das grafische Interface verwendet die letzte Version der Bibliothek EasyAndFast. Viele Anwender fragen sich, warum MQL-Anwendungen überhaupt grafische Interfaces benötigen. Dieser Artikel zeigt einen von mehreren Fällen, die für Händler nützlich sein können.