MetaTrader 5 hat kürzlich Netzwerkfunktionen erhalten. Dies eröffnete Programmierern, die Produkte für den Markt entwickeln, große Möglichkeiten. Jetzt können sie Dinge implementieren, für die zuvor dynamische Bibliotheken erforderlich waren. In diesem Artikel werden wir sie am Beispiel der Implementierung von MySQL betrachten.
3D-Grafiken sind ein hervorragendes Mittel zur Analyse riesiger Datenmengen, da sie die Visualisierung verborgener Muster ermöglichen. Diese Aufgaben können direkt in MQL5 gelöst werden, während die Funktionen von DireсtX die Erstellung dreidimensionaler Objekte ermöglichen. So ist es sogar möglich, Programme von beliebiger Komplexität zu erstellen, sogar 3D-Spiele für MetaTrader 5. Beginnen Sie mit dem Erlernen der 3D-Grafik, indem Sie einfache dreidimensionale Formen zeichnen.
Wir setzen die Entwicklung der Bibliotheksfunktionalität fort, die den Handel mit schwebenden Anfragen ermöglicht. Wir haben bereits das Senden von bedingten Handelsanfragen für die Eröffnung von Positionen und die Platzierung von Pending Orders implementiert. Im aktuellen Artikel werden wir die bedingte Schließung von Positionen implementieren - vollständig, teilweise und das Schließen durch eine entgegengesetzte Position.
In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der auf den Handel angewandten OLAP-Technologie befassen. Wir werden die in den ersten beiden Artikeln vorgestellten Funktionsweisen erweitern. Dieses Mal werden wir uns mit der operationellen Analyse der Kurse befassen. Wir werden die Hypothesen über Handelsstrategien auf der Grundlage aggregierter historischer Daten aufstellen und testen. Der Artikel stellt Expert Advisors zur Untersuchung von Balkenmustern und adaptivem Handel vor.
Wir setzen die Entwicklung der Funktionsweisen fort, die es den Benutzern ermöglicht, mit schwebenden Anfragen zu handeln. In diesem Artikel werden wir die Möglichkeit einführen, Pending-Orders unter bestimmten Bedingungen zu platzieren.
Ausgehend von diesem Artikel werden wir eine Funktionsweise entwickeln, die es den Benutzern ermöglicht, unter bestimmten Bedingungen mit schwebenden Anfragen zu handeln, z.B. bei Erreichen eines bestimmten Zeitlimits, Überschreiten eines bestimmten Gewinns oder Schließen einer Position durch Stop-Loss.
In diesem Artikel werden wir die Idee der Schaffung eines Mehrwährungsüberwachung für Handelssignale erörtern und eine zukünftige Anwendungsstruktur zusammen mit dem Prototyp entwickeln sowie den Rahmen für den weiteren Einsatz schaffen. Der Artikel stellt eine schrittweise Erstellung einer flexiblen Mehrwährungsanwendung vor, die die Erzeugung von Handelssignalen ermöglicht und die Händler bei der Suche nach den gewünschten Signalen unterstützt.
Der Artikel stellt eine erweiterte Studie über jahreszeitliche Merkmale vor: Autokorrelations-Heatmaps und Streudiagramme. Der Zweck des Artikels ist es zu zeigen, dass das "Marktgedächtnis" saisonaler Natur ist, was durch eine maximale Korrelation von Zuwächsen beliebiger Ordnung ausgedrückt wird.
Der dritte Teil dient als Brücke zwischen den beiden vorhergehenden Teilen: Er beschreibt den Mechanismus der Interaktion mit der DLL, der im ersten Artikel besprochen wurde, und die Objekte zum Laden von Berichten, die im zweiten Artikel beschrieben wurden. Wir werden den Prozess der Wrapper-Erstellung für eine Klasse analysieren, die aus der DLL importiert wird und die eine XML-Datei mit der Handelshistorie bildet. Wir werden auch eine Methode für die Interaktion mit diesem Wrapper in Betracht ziehen.
Im vorigen Artikel haben wir die Klassen der schwebenden Anfrageobjekte erstellt, die dem allgemeinen Konzept der Bibliotheksobjekte entsprechen. Dieses Mal werden wir uns mit der Klasse befassen, die die Verwaltung von schwebenden Anfrageobjekten ermöglicht.
In den vorhergehenden Artikeln haben wir das Konzept der schwebenden Handelsanfragen geprüft. Eine schwebende Anfrage ist in der Tat ein gewöhnlicher Handelsauftrag, der unter einer bestimmten Bedingung ausgeführt wird. In diesem Artikel werden wir vollwertige Klassen von Objekten für hängige Anfragen erstellen — ein Objekt für eine Basisanfrage und seine Nachkommen.
Künstliche Intelligenz wird oft mit etwas phantastisch Komplexem und Unverständlichem assoziiert. Gleichzeitig wird die künstliche Intelligenz im Alltag immer häufiger erwähnt. Nachrichten über Errungenschaften im Zusammenhang mit dem Einsatz neuronaler Netze erscheinen oft in verschiedenen Medien. Der Zweck dieses Artikels ist es zu zeigen, dass jeder leicht ein neuronales Netz erstellen und die Errungenschaften der künstlichen Intelligenz im Handel nutzen kann.
Dies ist der dritte Artikel über das Konzept der schwebenden Anfragen. Wir werden die Tests von schwebenden Anfragen abschließen, indem wir die Methoden für das Schließen von Positionen, die Entfernung von schwebenden Anfragen und die Änderung der Parameter von Positionen und den Parametern von Pending-Orders erstellen.
In diesem Artikel werden wir die Entwicklung von Handelsanfragen fortsetzen, die Platzierung von Pending-Orders umsetzen und festgestellte Mängel bei der Arbeit Handelsklassen beseitigen.
Die Entwicklung von Handelsstrategien ist mit dem Umgang mit großen Datenmengen verbunden. Jetzt können Sie mit Datenbanken mit SQL-Abfragen auf der Basis von SQLite direkt in MQL5 arbeiten. Ein wichtiges Merkmal dieser Engine ist, dass die gesamte Datenbank in einer einzigen Datei auf dem PC des Benutzers abgelegt wird.
Der erste Artikel innerhalb der rollenden Optimierungsreihe beschrieb die Erstellung einer DLL, die in unserem Autooptimierer verwendet werden soll. Diese Fortsetzung ist vollständig der Sprache MQL5 gewidmet.
In diesem Artikel werden wir einige Daten im Wert der Magicnummer der Aufträge und Positionen speichern und mit der Umsetzung der schwebenden Anträge beginnen. Um das Konzept zu überprüfen, erstellen wir die erste Testanforderung zur Eröffnung von Marktpositionen, wenn ein Serverfehler auftritt, der ein Warten und das Senden einer wiederholten Anfrage erfordert.
In diesem Artikel werden wir die saisonalen Charakteristika von Finanzzeitreihen mit Hilfe von Boxplot-Diagrammen betrachten. Jedes separate Boxplot (oder Box-and-Whiskey-Diagramm) bietet eine gute Visualisierung der Verteilung von Werten entlang des Datensatzes. Boxplots sollten nicht mit den Kerzencharts verwechselt werden, obwohl sie visuell ähnlich aussehen.
Nachdem wir einen Handelsauftrag an den Server gesendet haben, müssen wir die Fehlercodes oder das Fehlen von Fehlern überprüfen. In diesem Artikel werden wir die Behandlung von Fehlern, die vom Handelsserver zurückgegeben werden, besprechen und die Erstellung von ausstehenden Handelsanfragen vorbereiten.
In den beiden vorangegangenen Artikeln haben wir die Anwendung von Merrill-Mustern auf verschiedene Datentypen diskutiert. Es wurde eine Anwendung entwickelt, um die vorgestellten Ideen zu testen. In diesem Artikel werden wir die Arbeit mit dem Strategy Builder fortsetzen, um seine Effizienz zu verbessern und neue Funktionen und Fähigkeiten zu implementieren.
In diesem Artikel werden wir einen Blick auf die Behandlung ungültiger Handelsparameter werfen und die Handelsereignisklasse verbessern. Jetzt werden alle Handelsereignisse (sowohl einzelne als auch die gleichzeitig bei einem Tick auftretenden) in Programmen korrekt definiert.
Der erste Artikel beschäftigt sich mit der Erstellung eines Toolkits für die Arbeit mit Optimierungsberichten, für den Import aus dem Terminal sowie für die Filterung und Sortierung der erhaltenen Daten. MetaTrader 5 ermöglicht das Laden von Optimierungsergebnissen, unser Ziel ist es jedoch, dem Optimierungsbericht unsere eigenen Daten hinzuzufügen.
In dem Artikel setzen wir die Entwicklung der Handelsklasse fort, indem wir die Kontrolle über fehlerhafte Parameterwerte von Handelsaufträgen und die Audiosignale von Handelsereignissen implementieren.
In diesem Artikel beginnen wir mit der Entwicklung der Bibliothek der Basisklasse des Handels und fügen die erste Überprüfung der Berechtigungen zur Durchführung von Handelsoperationen der ersten Version hinzu. Außerdem werden wir die Funktionen und Inhalte der Basishandelsklasse leicht erweitern.
In diesem Artikel werden wir mit der Entwicklung des neuen Bibliotheksbereichs beginnen - die Handelsklassen. Außerdem werden wir die Entwicklung eines einheitlichen Basisobjekts für den Handel auf den Plattformen MetaTrader 5 und MetaTrader 4 in Betracht ziehen. Wenn ein Auftrag an den Server gesendet wird, bedeutet ein solches Handelsobjekt, dass verifizierte und korrekte Parameter der Handelsanfrage an den Server übergeben werden.
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Speichern von Daten im Quellcode des Programms und dem Erstellen von Audio- und Grafikdateien daraus. Bei der Entwicklung einer Anwendung benötigen wir oft Audio und Bilder. Die MQL-Sprache verfügt über mehrere Methoden zur Verwendung solcher Daten.
Bei der Entwicklung von Indikatoren, Expert Advisors und Skripten müssen Entwickler oft verschiedene Codeteile erstellen, die nicht direkt mit der Handelsstrategie zusammenhängen. In diesem Artikel betrachten wir eine Möglichkeit, Expert Advisor zu erstellen, die zuvor erstellte Blöcke verwenden, wie z.B. Trailing, Filter und Ablauf-Code. Wir werden die Vorteile dieses Planungsansatzes erläutern.
In diesem Artikel werden wir die Klasse für die Darstellung von Textnachrichten besprechen. Derzeit haben wir eine ausreichende Anzahl verschiedener Textnachrichten. Es ist an der Zeit, die Methoden für die Speicherung, Anzeige und Übersetzung von russischen oder englischen Nachrichten in andere Sprachen neu zu organisieren. Außerdem wäre es gut, praktische Möglichkeiten einzuführen, um der Bibliothek neue Sprachen hinzuzufügen und schnell zwischen ihnen zu wechseln.
Dieser Artikel stellt den Pivot Mean Oscillator (PMO) vor, eine Implementierung des kumulativen Moving Average (CMA) als Handelsindikator für die MetaTrader-Plattformen. Insbesondere führen wir zunächst Pivot Mean (PM) als Normalisierungsindex für Zeitreihen ein, der den Bruchteil zwischen einem beliebigen Datenpunkt und dem CMA berechnet. Wir bilden dann den PMO als Differenz zwischen den gleitenden Durchschnitten, die auf zwei PM-Signale angewendet werden. Einige erste Experimente, die mit dem EURUSD-Symbol durchgeführt wurden, um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Indikators zu testen, werden ebenfalls besprochen, so dass genügend Raum für weitere Überlegungen und Verbesserungen bleibt.
Der Artikel reiht die Arbeit eines Kontoobjekts in ein neues Basisobjekt aller Bibliotheksobjekte ein, verbessert das Basisobjekt CBaseObj und testet die Einstellung von verfolgten Parametern sowie das Empfangen von Ereignissen für alle Bibliotheksobjekte.
In diesem Artikel werden wir die Entwicklung des Basisobjekts aller Bibliotheksobjekte abschließen, so dass jedes darauf basierende Bibliotheksobjekt mit einem Nutzer interagieren kann. So kann der Nutzer beispielsweise die maximal akzeptable Größe eines Spreads zum Eröffnen einer Position und eines Preisniveaus einstellen, bei dessen Erreichen ein Ereignis aus einem Symbolobjekt mit dem spread- oder preisniveauabhängigen Signal an das Programm gesendet wird.
Im vorherigen Artikel haben wir die Anwendung der Merill-Muster auf verschiedene Daten erwogen, wie z.B. auf einen Preiswert auf dem Chart eines Währungssymbols und auf Werte von Standard-MetaTrader-5-Indikatoren: ATR, WPR, CCI, RSI, unter anderem. Nun, lassen Sie uns versuchen, einen Strategiebaukasten zu erstellen, der auf Merill-Mustern basiert.
In früheren Artikeln dieser Serie haben wir verschiedene Methoden ausprobiert, um einen mehr oder weniger profitablen Grid-Expertenberater zu erstellen. Jetzt werden wir versuchen, die EA-Profitabilität durch Diversifikation zu steigern. Unser oberstes Ziel ist es, einen Jahresgewinn von 100% zu erreichen, wobei der maximale Drawdown des Saldos nicht mehr als 20% beträgt.
In diesem Artikel werden wir eine neue Basisklasse aller Bibliotheksobjekte erstellen, die die Ereignisfunktionen allen ihren Nachkommen hinzufügt, und die Klasse zur Verfolgung von Ereignissen der Kollektionssymbole auf der Grundlage der neuen Basisklasse entwickeln. Wir werden auch die Konto- und Ereignisklassen für die Entwicklung der neuen Basisobjektfunktionalität ändern.
Der Artikel betrachtet einen Ansatz für einen Stresstest einer Handelsstrategie unter Verwendung nutzerdefinierter Symbole. Zu diesem Zweck wird eine eigene Symbolklasse angelegt. Diese Klasse wird verwendet, um Tickdaten von Drittanbietern zu empfangen und die Symboleigenschaften zu ändern. Basierend auf den Ergebnissen der Arbeit werden wir mehrere Optionen für sich ändernde Handelsbedingungen in Betracht ziehen, unter denen eine Handelsstrategie getestet wird.
Der Artikel enthält die Beschreibung einer einfachen HTML-Code Parsing-Bibliothek mit Komponenten von Drittanbietern. Insbesondere werden die Möglichkeiten des Zugriffs auf Daten behandelt, die nicht über GET- und POST-Anfragen abgerufen werden können. Wir werden eine nicht zu umfangreiche Webseite auswählen und versuchen, interessante Daten von dieser Webseite zu laden.
In diesem Artikel werden wir die Erstellung einer Symbolsammlung auf der Grundlage des im vorherigen Artikel entwickelten abstrakten Symbolobjekts in Betracht ziehen. Die abstrakten, abgeleiteten Symbole sollen Symboldaten verdeutlichen und die Verfügbarkeit der grundlegenden Eigenschaften der Symbolobjekte in einem Programm definieren. Solche Symbolobjekte sind durch ihre Zugehörigkeit zu Gruppen zu unterscheiden.
Der Artikel bietet eine kritische Untersuchung der normalen Divergenz und Effizienz verschiedener Indikatoren. Darüber hinaus enthält er Filtermöglichkeiten für eine erhöhte Analysegenauigkeit und Funktionsbeschreibungen von Nicht-Standard-Lösungen. Als Ergebnis werden wir ein neues Werkzeug zur Lösung der technischen Herausforderungen schaffen.
In diesem Artikel werden wir einen Blick auf das Modell der Merrill-Muster werfen und versuchen, deren aktuelle Relevanz zu bewerten. Zu diesem Zweck werden wir ein Werkzeug entwickeln, um die Muster zu testen und das Modell auf verschiedene Datentypen wie die Schluss-, Hoch- und Tiefstpreise sowie Oszillatorwerte anzuwenden.
Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der vorherigen Veröffentlichung über das Erstellen einer grafischen Oberfläche für das Optimierungsmanagement. Der Artikel berücksichtigt die Logik des Add-ons. Es wird ein Wrapper für das MetaTrader 5 Terminal erstellt, der es ermöglicht, das Add-on als verwalteten Prozess über C# auszuführen. Darüber hinaus wird in diesem Artikel der Betrieb mit Konfigurationsdateien und Setup-Dateien betrachtet. Die Anwendungslogik ist in zwei Teile gegliedert: Der erste Teil beschreibt die Methoden, die nach dem Drücken einer bestimmten Taste aufgerufen werden, während der zweite Teil den Start und die Verwaltung der Optimierung umfasst.
