Kursverläufe bilden Preiskanäle, die auf dem Chart des Finanzsymbols beobachtet werden können. Der Ausbruch aus einem aktuellen Kanal ist ein starkes Signal einer Trendwende. In diesem Artikel schlage ich eine Möglichkeit vor, den Prozess der Suche nach solchen Signalen zu automatisieren und zu sehen, ob die Muster eines Kanalausbruchs für die Erstellung einer Handelsstrategie verwendet werden kann.
Der Handel an den Finanzmärkten ist mit einer ganzen Reihe von Risiken verbunden, die in den Algorithmen der Handelssysteme berücksichtigt werden sollten. Die Reduzierung solcher Risiken ist die wichtigste Aufgabe, um mit dem Handel Gewinne zu erzielen.
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.
In diesem Artikel setzen wir die Programmierung der Handelsstrategien fort, die im Buch "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies" von L. Raschke und L. Connors beschrieben ist. Diesmal beschäftigen wir uns mit dem System Momentum-Pinball: Erstellen von zwei Indikatoren, dem Handelsroboter und dem Signalteil.
Der Artikel beschreibt den NRTR Indikator und ein Handelssystem, das auf diesem Indikator basiert. Wir erstellen ein Modul von Handelssignalen, mit welchen Strategien basierend auf Kombinationen von NRTR und zusätzlichen Indikatoren, die einen Trend bestätigen, entwickelt werden.
Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, mit einem Expert Advisor und den Standardelementen aus MQL5 die DiNapoli-Ebenen zu handeln. Es wird die Leistungsfähigkeit getestet und die Ergebnisse besprochen.
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Begriff des Nachthandels, Handelsstrategien und deren Implementierung in MQL5. Es wurden Tests durchgeführt und Schlussfolgerungen gezogen.
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.
Im Leben eines Händlers gibt es verschiedene Situationen. Häufig wünschen wir uns, die Strategie von geschlossen, erfolgreichen Positionen fortzusetzen, während wir versuchen, die der Verlust bringenden Positionen weiterzuentwickeln und zu verbessern. In beiden Fällen vergleichen wir Positionen mit bekannten Indikatoren. Dieser Artikel schlägt die Methoden eines Batch-Vergleichs von Positionen mit einer Reihe von Indikatoren vor.
Für einen erfolgreichen Handel benötigen wir fast immer Indikatoren, die die Hauptpreisbewegung vom Hintergrundrauschen trennen können. In diesem Artikel betrachten wir einen der vielversprechendsten digitalen Filter, den Kalman-Filter. Der Artikel beschreibt, wie Sie den Filter zeichnen und verwenden können.
Dieser Artikel beschreibt die Konstruktion des benutzerdefinierten Optimierungskriterium R². Anhand dieses Kriteriums kann die Qualität der Saldenkurve einer Strategie abgeschätzt und die bestgeeignete Strategie ausgewählt werden. Die Arbeit diskutiert die Grundsätze der Konstruktion und die statistischen Methoden, die in der Schätzung der Eigenschaften und Qualität dieser Metrik.
Wir testen die Muster und prüfen die Methoden weiter, die in den Artikeln über den Handel mit Körben von Währugnspaaren beschrieben wurden. Betrachten wir in der Praxis, ob man die Muster verwenden kann, bei welchen die Grafik eines vereinigten WPR einen gleitenden Durchschnitt kreuzt, und wenn ja, dann wie genau.
Der Artikel beschäftigt sich mit der populären Handelsmethode - dem Trianguläre Arbitrage. Wir analysieren hier das Thema so detailliert wie möglich, betrachten die positiven und negativen Aspekte der Strategie und entwickeln den fertigen Code für einen Expert Advisor.
Der Mini Market Emulator ist ein Indikator, der für die partielle Emulation des Handels am Terminal entwickelt wurde. Vielleicht möchte jemand damit "manuell" seine Strategie einer Marktanalyse oder des Handels testen.
Es wurden 7 Typen gleitender Durchschnitte (MA) betrachtet; es wurde eine Handelsstrategie für das Arbeiten mit ihnen entwickelt. Verschiedene gleitende Durchschnitte wurden anhand einer Handelsstrategie getestet, des Weiteren wurden diese hinsichtlich der Effektivität der Anwendung verglichen.
Der Artikel befasst sich mit einem Beispiel für die Anwendung der Fuzzy-Logik, um ein einfaches Handelssystem unter Verwendung der Fuzzy-Bibliothek zu erstellen. Es werden Varianten zur Verbesserung des Systems durch Kombination von Fuzzy-Logik, genetischen Algorithmen und neuronalen Netzen vorgeschlagen.
Der Artikel untersucht die klassische Methode eine Divergenz zu erkennen und bietet eine zusätzliche Interpretation. Auf Basis dieser neuen Interpretation wurde eine Handelsstrategie entwickelt. Auch diese Strategie ist in diesem Artikel beschrieben.
In diesem Artikel betrachten wir ein weiteres Kriterium für die Optimierung einer Strategie auf Basis einer grafischen Analyse der Salden. Die linearen Regression wird mit der Funktion aus der Bibliothek ALGLIB berechnet.
Das besondere Merkmal des im Artikel vorgestellten Handelssystems besteht in der Verwendung mathematischer Werkzeuge für die Analyse von Börsenkursen. Im System werden digitale Filter und die Spektralschätzung diskreter Zeitreihen verwendet. Es werden theoretische Aspekte der Strategie beschrieben und ein Expert Advisor für das Testen der Strategie erstellt.
In diesem Artikel geht es in erster Linie um die Klassen CExpertAdvisor und CExpertAdvisors, die als Container für alle anderen in dieser Artikelserie beschriebenen Komponenten im Hinblick auf einen plattformübergreifende Expert Advisor dienen.
Der Artikel behandelt alle Arten von Divergenzen: einfach, versteckt, erweitert, dreifache, vierfache, Konvergenzen, sowie Divergenzen der Klassen A, B und C. Es wurde ein universeller Indikator für deren Ermittlung und Darstellung auf dem Chart entwickelt.
Dieser Artikel beschreibt, wie nutzerdefinierte Stopps in einem plattformübergreifenden Expert Advisor eingerichtet werden können. Darüber hinaus wird eine eng verwandte Methode diskutiert, mit der das Nachziehen von Stopps für die Dauer einer Position entwickelt werden können.
Der Artikel beschreibt das Arbeiten mit Indikatoren anhand der universellen Klasse CUnIndicator. Darüber hinaus wurden im Artikel neue Arbeitsmethoden mit Pending Orders betrachtet. Bitte beachten Sie, dass die Struktur des CStrategy Projektes wesentlich verändert wurde. Jetzt sind alle seine Dateien in einem einheitlichen Verzeichnis für die Bequemlichkeit der Nutzer abgelegt.
Eine neue Version der Grafikbibliothek zum Erstellen wissenschaftlicher Diagramme (die Klasse CGraphic) wurde vor Kurzen veröffentlicht. Mit dieser Aktualisierung der weiterentwickelten Bibliothek, um grafische Interfaces zu erstellen, wird eine Version mit neuem Steuerelemente zur Erstellung von Diagrammen eingeführt. Jetzt ist es noch einfacher, Daten verschiedener Typen zu visualisieren.
Dieser Artikel beschreibt den Verwendung von Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik für die Analyse von Handelssystemen.
Dieser Artikel beschreibt eine Implementierung von Stopps in einem Experten Advisor, die mit den beiden Plattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 kompatibel ist.
Dieser Artikel beschäftigt sich mit den neuen Fähigkeiten des Programmpaketes darch (v.0.12.0). Es enthält eine Beschreibung des Trainings eines tiefen neuronalen Netzes mit verschiedenen Datentypen, unterschiedlicher Struktur und Trainingsreihenfolge. Die Ergebnisse des Trainings sind enthalten.
Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.
Der zweite Artikel der Serie über tiefe neuronale Netze befasst sich mit der Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren (= Variablen zur Wertevorhersage anderen Variablen) während des Prozesses der Datenaufbereitung für das Training eines Modells.
Diese Aktualisierung der Bibliothek versieht das Tabellensteuerelement (die Klasse CTable) mit neue Optionen. Die Palette der Steuerelemente in den Tabellenzellen wird erweitert, diesmal um Textbearbeitungs- und Kombinationsfelder. Dieses Aktualisierung führt auch die Möglichkeit ein, das Fenster einer MQL-Anwendung zur Laufzeit in der Größe zu ändern.
Das Erstellen von benutzerdefinierten Symbolen verschiebt die Grenzen der Entwicklung von Handelssystemen und der Finanzmarktanalyse. Jetzt können Händler Charts erstellen und Handelsstrategien mit einer unbegrenzten Anzahl von Finanzinstrumenten testen.
Diese Artikelserie setzt das Thema "Tiefe neuronale Netzwerke" (DNN) fort, die in der letzten Zeit in vielen angewandten Bereichen einschließlich Trading verwendet werden. Es werden neue Themenbereiche betrachtet; anhand praktischer Experimente werden neue Methoden und Ideen geprüft. Der erste Artikel dieser Serie beschäftigt sich mit der Datenaufbereitung für DNN.
Der Artikel analysiert die Verwendung der Bayes'schen Formel, um den Gewinn von Handelssystemen durch die Signale mehrerer unabhängiger Indikator zu erhöhen. Theoretische Berechnungen werden über einen einfachen, allgemeinen EA, der mit beliebigen Indikatoren arbeitet verifiziert.
Im Artikel werden verschiedene Herangehensweisen betrachtet, die es erlauben, eine Walk-Forward-Optimierung mithilfe des eingebauten Testers und Hilfsbibliotheken in MQL genau zu emulieren.
Im Artikel wird eine einfache Erstellungsmethode eines automatischen Handelssystems nach der linearen Markierung des Charts betrachtet. Es wird ein fertiger Experte angeboten, der die Standardeigenschaften der Objekte MetaTrader 4 und 5 verwendet, und der auch Haupt-Handelsoperationen unterstützt.
Immer beliebter werden die wolkigen Technologien. Sowohl kostenpflichtige, als auch kostenfreie Speicher stehen uns zur Verfügung. Können wir sie im Traiding verwenden? In diesem Artikel wird die Technologie für den Datenaustausch zwischen Terminals durch die Verwendung wolkiger Speichers angeboten.
Dieser Artikel beschreibt die Implementierung verschiedener Methoden einer Zeitfilterung für einen Cross-Plattform Expert Advisor. Die Klassen der Zeitfilter sind verantwortlich für die Prüfung, ob ein bestimmter Zeitpunkt in eine besondere Zeitkonfiguration fällt oder nicht.
Im Artikel wird die grundlegende Funktional einer Scalping-Markttiefe erstellt. Es wird ein Ticks-Chart aufgrund der graphischen Bibliothek CGraphic erstellt und es wird mit einer Anfragen-Tabelle integriert. Mit Hilfe der beschriebenen Markttiefe kann man einen mächtigen Helfer für einen kurzfristigen Handel erstellen.
In der neuen Version der Bibliothek werden alle Steuerelemente als eigenständige Grafikobjekte des Typs OBJ_BITMAP_LABEL gezeichnet. Der Code wird auch weiterhin optimiert: die Änderungen in den Kernklassen werden beschrieben.
Wir beginnen mit dem Testen der Muster und der Prüfung der Methoden, die in den Artikeln über den Handel mit Körben von Währungspaaren beschrieben wurden. Schauen wir, wie die Ausbruchsmuster der Levels für Überkauft/Überverkauft in der Praxis angewandt werden.
