Add a new article
Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC): OB, BOS und FVG
Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC): OB, BOS und FVG
Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC) durch die Kombination von Order Blocks (OB), Break of Structure (BOS) und Fair Value Gaps (FVG) in einem leistungsstarken EA. Wählen Sie die automatische Strategieausführung oder konzentrieren Sie sich auf jedes einzelne SMC-Konzept, um flexibel und präzise zu handeln.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 79): Verwendung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator mit überwachtem Lernen
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 79): Verwendung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator mit überwachtem Lernen
Im letzten Beitrag haben wir die Paarung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator in ihrer typischen Einstellung der von ihnen erzeugten Rohsignale betrachtet. Diese beiden Indikatoren sind als Trend- bzw. Volumenindikatoren zu verstehen. Im Anschluss an diesen Teil untersuchen wir die Auswirkungen, die das überwachte Lernen auf die Verbesserung einiger der von uns untersuchten Merkmalsmuster haben kann. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der mit Kernelregression und Skalarproduktähnlichkeit arbeitet, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie immer tun wir dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 3): Datenbank-Einrichtung
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 3): Datenbank-Einrichtung
In diesem Artikel wird ein Beispiel für die Implementierung eines MQL5-Dienstes zur Aktualisierung einer neu erstellten Datenbank vorgestellt, die als Quelle für die Datenanalyse und für den Handel mit einem Korb kointegrierter Aktien dient. Der Grundgedanke des Datenbankentwurfs wird ausführlich erläutert und das Datenwörterbuch wird als Referenz dokumentiert. MQL5- und Python-Skripte werden für die Erstellung der Datenbank, die Initialisierung des Schemas und die Eingabe der Marktdaten bereitgestellt.
Beherrschung von Protokollaufzeichnungen (Teil 10): Vermeidung von Log Replay durch Implementierung einer Unterdrückung
Beherrschung von Protokollaufzeichnungen (Teil 10): Vermeidung von Log Replay durch Implementierung einer Unterdrückung
Wir haben ein System zur Unterdrückung von Protokollen in der Logify-Bibliothek erstellt. Es wird beschrieben, wie die Klasse CLogifySuppression das Konsolenrauschen durch Anwendung konfigurierbarer Regeln reduziert, um sich wiederholende oder irrelevante Meldungen zu vermeiden. Wir behandeln auch das externe Konfigurations-Framework, Validierungsmechanismen und umfassende Tests, um Robustheit und Flexibilität bei der Protokollerfassung während der Bot- oder Indikatorentwicklung zu gewährleisten.
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 2): Kennzeichnung von Finanzdaten für maschinelles Lernen
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 2): Kennzeichnung von Finanzdaten für maschinelles Lernen
In diesem zweiten Teil der MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint-Serie erfahren Sie, warum einfache Bezeichnungen Ihre Modelle in die Irre führen können und wie Sie fortgeschrittene Techniken wie die Triple-Barrier- und Trend-Scanning-Methode anwenden, um robuste, risikobewusste Ziele zu definieren. Dieser praktische Leitfaden ist vollgepackt mit praktischen Python-Beispielen, die diese rechenintensiven Techniken optimieren, und zeigt Ihnen, wie Sie verrauschte Marktdaten in zuverlässige Kennzeichnungen umwandeln können, die die realen Handelsbedingungen widerspiegeln.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 2): Expert Advisor, Backtests und Optimierung
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 2): Expert Advisor, Backtests und Optimierung
In diesem Artikel wird eine Beispielimplementierung eines Expert Advisors für den Handel mit einem Korb von vier Nasdaq-Aktien vorgestellt. Die Aktien wurden zunächst anhand von Pearson-Korrelationstests gefiltert. Die gefilterte Gruppe wurde dann mit Johansen-Tests auf Kointegration geprüft. Schließlich wurde der kointegrierte Spread mit dem ADF- und dem KPSS-Test auf Stationarität geprüft. Hier sehen wir einige Anmerkungen zu diesem Prozess und die Ergebnisse der Backtests nach einer kleinen Optimierung.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 12): Aufbau von linearen Klassifikatoren durch Matrixfaktorisierung
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 12): Aufbau von linearen Klassifikatoren durch Matrixfaktorisierung
Dieser Artikel befasst sich mit der leistungsfähigen Rolle der Matrixfaktorisierung im algorithmischen Handel, insbesondere in MQL5-Anwendungen. Von Regressionsmodellen bis hin zu Multi-Target-Klassifikatoren gehen wir durch praktische Beispiele, die zeigen, wie einfach diese Techniken mit Hilfe von integrierten MQL5-Funktionen integriert werden können. Ganz gleich, ob Sie die Kursrichtung vorhersagen oder das Verhalten von Indikatoren modellieren wollen, dieser Leitfaden schafft eine solide Grundlage für den Aufbau intelligenter Handelssysteme mit Hilfe von Matrixmethoden.
Parafrac-Oszillator: Kombination von Parabel- und Fraktalindikator
Parafrac-Oszillator: Kombination von Parabel- und Fraktalindikator
Wir werden untersuchen, wie der Parabolic SAR und der Fractal-Indikator kombiniert werden können, um einen neuen oszillatorbasierten Indikator zu schaffen. Durch die Integration der einzigartigen Stärken beider Instrumente können Händler eine raffiniertere und effektivere Handelsstrategie entwickeln.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (VIII) – Schnellhandelsschaltflächen für den Nachrichtenhandel
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (VIII) – Schnellhandelsschaltflächen für den Nachrichtenhandel
Während algorithmische Handelssysteme automatisierte Vorgänge verwalten, bevorzugen viele Nachrichtenhändler und Scalper bei aufsehenerregenden Nachrichtenereignissen und schnelllebigen Marktbedingungen eine aktive Steuerung, die eine schnelle Auftragsausführung und -verwaltung erfordert. Dies unterstreicht den Bedarf an intuitiven Front-End-Tools, die Echtzeit-Nachrichtenfeeds, Wirtschaftskalenderdaten, Indikatoreinblicke, KI-gesteuerte Analysen und reaktionsschnelle Handelskontrollen integrieren.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 27): Erstellen eines Price Action Harmonic Pattern der Krabbe mit visuellem Feedback
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 27): Erstellen eines Price Action Harmonic Pattern der Krabbe mit visuellem Feedback
In diesem Artikel entwickeln wir ein Crab Harmonic Pattern System in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster der Krabbe oder „crab“ mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnisse identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst. Wir integrieren visuelles Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke und Trendlinien, um die Struktur des XABCD-Musters und die Handelsniveaus anzuzeigen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 37): Sentiment Tilt Meter
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 37): Sentiment Tilt Meter
Die Marktstimmung ist eine der am meisten übersehenen, aber dennoch mächtigen Kräfte, die die Kursentwicklung beeinflussen. Während sich die meisten Händler auf nachlaufende Indikatoren oder Vermutungen verlassen, verwandelt der Sentiment Tilt Meter (STM) EA rohe Marktdaten in klare, visuelle Hinweise, die in Echtzeit anzeigen, ob der Markt nach oben oder unten tendiert oder neutral bleibt. Dies erleichtert die Bestätigung von Geschäften, die Vermeidung von Fehleinstiegen und eine bessere Zeitplanung der Marktteilnahme.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 26): Aufbau eines Pin Bar Averaging Systems für den Handel mit mehreren Positionen
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 26): Aufbau eines Pin Bar Averaging Systems für den Handel mit mehreren Positionen
In diesem Artikel entwickeln wir ein Pin Bar Averaging-System in MQL5, das Pin Bar-Muster erkennt, um Handelsgeschäfte zu initiieren, und eine Averaging-Strategie für das Multipositionsmanagement einsetzt, die durch Trailing-Stops und Breakeven-Anpassungen ergänzt wird. Wir integrieren anpassbare Parameter mit einem Dashboard zur Echtzeitüberwachung von Positionen und Gewinnen.
MetaTrader Tick-Info-Zugang von MQL5-Diensten zur Python-Anwendung über Sockets
MetaTrader Tick-Info-Zugang von MQL5-Diensten zur Python-Anwendung über Sockets
Manchmal ist nicht alles in der MQL5-Sprache programmierbar. Und selbst wenn es möglich wäre, bestehende fortgeschrittene Bibliotheken in MQL5 zu konvertieren, wäre dies sehr zeitaufwändig. Dieser Artikel versucht zu zeigen, dass wir die Abhängigkeit vom Windows-Betriebssystem umgehen können, indem wir Tick-Informationen wie Bid, Ask und Time mit MetaTrader-Diensten über Sockets an eine Python-Anwendung übertragen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 36): Direkter Python-Zugang zu MetaTrader 5 Market Streams freischalten
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 36): Direkter Python-Zugang zu MetaTrader 5 Market Streams freischalten
Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihres MetaTrader 5 Terminals aus, indem Sie das datenwissenschaftliche Ökosystem von Python und die offizielle MetaTrader 5 Client-Bibliothek nutzen. Dieser Artikel zeigt, wie man Live-Tick- und Minutenbalken-Daten direkt in den Parquet-Speicher authentifiziert und streamt, mit Ta und Prophet ein ausgefeiltes Feature-Engineering durchführt und ein zeitabhängiges Gradient-Boosting-Modell trainiert. Anschließend setzen wir einen leichtgewichtigen Flask-Dienst ein, um Handelssignale in Echtzeit zu liefern. Egal, ob Sie ein hybrides Quant-Framework aufbauen oder Ihren EA mit maschinellem Lernen erweitern, Sie erhalten eine robuste Ende-zu-Ende-Pipeline für den datengesteuerten algorithmischen Handel an die Hand.
CRUD-Operationen in Firebase mit MQL
CRUD-Operationen in Firebase mit MQL
Dieser Artikel bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Beherrschung von CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) in Firebase, wobei der Schwerpunkt auf der Echtzeitdatenbank und dem Firestore liegt. Entdecken Sie, wie Sie die SDK-Methoden von Firebase nutzen können, um Daten in Web- und Mobilanwendungen effizient zu verwalten, vom Hinzufügen neuer Datensätze bis zum Abfragen, Ändern und Löschen von Einträgen. Lernen Sie praktische Code-Beispiele und Best Practices für die Strukturierung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit kennen, die es Entwicklern ermöglichen, dynamische, skalierbare Anwendungen mit der flexiblen NoSQL-Architektur von Firebase zu erstellen.
Einführung in MQL5 (Teil 20): Einführung in „Harmonic Patterns“
Einführung in MQL5 (Teil 20): Einführung in „Harmonic Patterns“
In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen der harmonischen Muster, ihren Strukturen und ihrer Anwendung im Handel. Sie lernen etwas über Fibonacci-Retracements, Extensions und wie man die Erkennung harmonischer Muster in MQL5 implementiert, was die Grundlage für den Aufbau fortgeschrittener Handelswerkzeuge und Expert Advisors bildet.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Gator- und AD-Oszillator-Strategien für Marktresilienz
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Gator- und AD-Oszillator-Strategien für Marktresilienz
Der Artikel stellt die zweite Hälfte eines strukturierten Ansatzes für den Handel mit dem Gator Oscillator und der Akkumulation/Distribution vor. Durch die Einführung von fünf neuen Mustern zeigt der Autor, wie man falsche Bewegungen herausfiltert, frühe Kehrtwendungen erkennt und Signale über verschiedene Zeitrahmen hinweg abgleicht. Mit klaren Programmierbeispielen und Leistungstests verbindet das Material Theorie und Praxis für MQL5-Entwickler.
Aufbau eines Handelssystems (Teil 1): Ein quantitativer Ansatz
Aufbau eines Handelssystems (Teil 1): Ein quantitativer Ansatz
Viele Händler bewerten Strategien auf der Grundlage kurzfristiger Ergebnisse und geben profitable Systeme oft zu früh auf. Die langfristige Rentabilität hängt jedoch von einer positiven Erwartungshaltung durch eine optimierte Gewinnrate und ein optimiertes Risiko-Ertrags-Verhältnis ab, zusammen mit einer disziplinierten Positionsgröße. Diese Grundsätze können mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen in Python mit bewährten Metriken validiert werden, um zu beurteilen, ob eine Strategie robust ist oder im Laufe der Zeit wahrscheinlich scheitern wird.
Einführung in MQL5 (Teil 19): Automatisiertes Erkennen von Wolfe-Wellen
Einführung in MQL5 (Teil 19): Automatisiertes Erkennen von Wolfe-Wellen
Dieser Artikel zeigt, wie man programmatisch steigende und fallende Muster der Wolfe-Wellen identifiziert und sie mit MQL5 handelt. Wir werden untersuchen, wie man die Strukturen der Wolfe-Wellen programmatisch identifiziert und darauf basierenden Handel mit MQL5 ausführt. Dazu gehören die Erkennung wichtiger Umkehr-Punkte, die Validierung von Musterregeln und die Vorbereitung des EA, um auf die ermittelten Signale zu reagieren.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 77): Verwendung des Gator-Oszillators und des Akkumulations-/Distributions-Oszillators
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 77): Verwendung des Gator-Oszillators und des Akkumulations-/Distributions-Oszillators
Der Gator Oscillator von Bill Williams und der Accumulation/Distribution Oscillator sind ein weiteres Indikatorpaar, das harmonisch in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir verwenden den Gator-Oszillator, weil er in der Lage ist, Trends zu bestätigen, während der A/D-Oszillator verwendet wird, um die Trends durch die Überprüfung des Volumens zu bestätigen. Bei der Erkundung dieser Indikatorenkombination verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu testen.
Vom Neuling zum Experten: Reporting EA – Einrichten des Arbeitsablaufs
Vom Neuling zum Experten: Reporting EA – Einrichten des Arbeitsablaufs
Makler stellen oft in regelmäßigen Abständen nach einem vordefinierten Zeitplan Berichte über Handelskonten zur Verfügung. Diese Firmen haben über ihre API-Technologien Zugang zu Ihren Kontoaktivitäten und Ihrer Handelshistorie, sodass sie in Ihrem Namen Performanceberichte erstellen können. Ebenso speichert das MetaTrader 5-Terminal detaillierte Aufzeichnungen Ihrer Handelsaktivitäten, die mit MQL5 genutzt werden können, um vollständig angepasste Berichte zu erstellen und personalisierte Liefermethoden zu definieren.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar des Awesome Oszillators und die Envelope-Kanäle vorstellten, indem wir uns ansehen, wie dieses Paar durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Der Awesome Oszillator und die Envelope-Kanäle sind eine Mischung aus Trendspotting und Unterstützung/Widerstand, die sich gegenseitig ergänzen. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der das Punktprodukt-Kernel mit Cross-Time-Attention einsetzt, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 11): Eine sanfte Einführung in die Grundlagen der linearen Algebra
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 11): Eine sanfte Einführung in die Grundlagen der linearen Algebra
In dieser Diskussion werden wir die Grundlagen für die Verwendung leistungsstarker linearer Algebra-Werkzeuge schaffen, die in der MQL5-Matrix- und Vektor-API implementiert sind. Damit wir diese API sachkundig nutzen können, müssen wir die Grundsätze der linearen Algebra, die den intelligenten Einsatz dieser Methoden bestimmen, genau kennen. Dieser Artikel zielt darauf ab, dem Leser ein intuitives Verständnis einiger der wichtigsten Regeln der linearen Algebra zu vermitteln, die wir als algorithmische Händler in MQL5 benötigen, um mit der Nutzung dieser leistungsstarken Bibliothek zu beginnen.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeile mit MQL5 (VII) – Post-Impact-Strategie für den Nachrichtenhandel
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeile mit MQL5 (VII) – Post-Impact-Strategie für den Nachrichtenhandel
In den ersten Minuten nach der Veröffentlichung einer wichtigen Wirtschaftsnachricht ist das Risiko eines „Whipsaw“ extrem hoch. In diesem kurzen Zeitfenster können Kursbewegungen unberechenbar und volatil sein und oft beide Seiten von schwebenden Aufträgen auslösen. Kurz nach der Veröffentlichung – in der Regel innerhalb einer Minute – stabilisiert sich der Markt in der Regel und nimmt den vorherrschenden Trend wieder auf oder korrigiert ihn mit der üblichen Volatilität. In diesem Abschnitt werden wir einen alternativen Ansatz für den Nachrichtenhandel untersuchen, um seine Wirksamkeit als wertvolle Ergänzung zum Instrumentarium eines Händlers zu bewerten. Lesen Sie weiter, um weitere Einblicke und Details zu dieser Diskussion zu erhalten.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 10): Matrix-Faktorisierung
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 10): Matrix-Faktorisierung
Die Faktorisierung ist ein mathematischer Prozess, der dazu dient, Erkenntnisse über die Eigenschaften von Daten zu gewinnen. Wenn wir die Faktorisierung auf große Mengen von Marktdaten anwenden – die in Zeilen und Spalten organisiert sind – können wir Muster und Merkmale des Marktes aufdecken. Die Faktorisierung ist ein mächtiges Werkzeug, und dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie es im MetaTrader 5-Terminal über die MQL5-API nutzen können, um tiefere Einblicke in Ihre Marktdaten zu gewinnen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 34): Umwandlung von Marktrohdaten in Prognosemodellen mithilfe einer fortschrittlichen Pipeline der Datenerfassung
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 34): Umwandlung von Marktrohdaten in Prognosemodellen mithilfe einer fortschrittlichen Pipeline der Datenerfassung
Haben Sie schon einmal einen plötzlichen Marktanstieg verpasst oder wurden Sie von einem solchen überrascht? Der beste Weg, aktuelle Ereignisse zu antizipieren, besteht darin, aus historischen Mustern zu lernen. Mit dem Ziel, ein ML-Modell zu trainieren, zeigt Ihnen dieser Artikel zunächst, wie Sie ein Skript in MetaTrader 5 erstellen, das historische Daten aufnimmt und sie zur Speicherung an Python sendet. Lesen Sie weiter, um die einzelnen Schritte in Aktion zu sehen.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 14): Analyse mehrerer Strategien
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 14): Analyse mehrerer Strategien
In diesem Artikel setzen wir unsere Erforschung der Erstellung eines Ensembles von Handelsstrategien und der Verwendung des MT5 genetischen Optimierers zur Abstimmung der Strategieparameter fort. Heute haben wir die Daten in Python analysiert. Dabei hat sich gezeigt, dass unser Modell besser vorhersagen kann, welche Strategie besser abschneiden wird, und eine höhere Genauigkeit erreicht als die direkte Vorhersage der Marktrenditen. Als wir unsere Anwendung jedoch mit ihren statistischen Modellen testeten, fielen unsere Leistungswerte drastisch ab. In der Folge stellten wir fest, dass der genetische Optimierer leider stark korrelierte Strategien bevorzugte, was uns dazu veranlasste, unsere Methode zu überarbeiten, um die Stimmgewichte fest zu halten und die Optimierung stattdessen auf Indikatoreinstellungen zu konzentrieren.
Datenwissenschaft und ML (Teil 46): Aktienmarktprognosen mit N-BEATS in Python
Datenwissenschaft und ML (Teil 46): Aktienmarktprognosen mit N-BEATS in Python
N-BEATS ist ein revolutionäres Deep-Learning-Modell, das für die Prognose von Zeitreihen entwickelt wurde. Es wurde veröffentlicht, um die klassischen Modelle für Zeitreihenprognosen wie ARIMA, PROPHET, VAR usw. zu übertreffen. In diesem Artikel werden wir dieses Modell erörtern und es für die Vorhersage des Aktienmarktes verwenden.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 24): London Session Breakout System mit Risikomanagement und Trailing Stops
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 24): London Session Breakout System mit Risikomanagement und Trailing Stops
In diesem Artikel entwickeln wir ein London Session Breakout System, das Ausbrüche vor der Londoner Handelsspanne identifiziert und schwebende Aufträge mit anpassbaren Handelsarten und Risikoeinstellungen platziert. Wir integrieren Funktionen wie Trailing Stops, Risiko-Ertrags-Verhältnisse, maximale Drawdown-Grenzen und ein Kontrollpanel für die Überwachung und Verwaltung in Echtzeit.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 33): Candle-Range Theory Tool
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 33): Candle-Range Theory Tool
Verbessern Sie Ihr Marktverständnis mit der Candle-Range Theory Suite für MetaTrader 5, einer vollständig MQL5-nativen Lösung, die rohe Preisbalken in Echtzeit-Volatilitätsinformationen umwandelt. Die leichtgewichtige Bibliothek CRangePattern vergleicht die „True Range“ jeder Kerze mit einer adaptiven ATR und klassifiziert sie in dem Moment, in dem sie schließt. Der CRT-Indikator projiziert diese Klassifizierungen dann als scharfe, farbkodierte Rechtecke und Pfeile auf Ihr Chart, die sich verengende Konsolidierungen, explosive Ausbrüche und Verengungen der gesamten Spanne in dem Moment anzeigen, in dem sie auftreten.
Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.