Algorithmic Trading Articles for Experten

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 15): Einführung in die Quarters-Theorie (I) - Quarters Drawer Script

Unterstützungs- und Widerstandspunkte sind kritische Niveaus, die potenzielle Trendumkehr und -fortsetzungen signalisieren. Obwohl es schwierig sein kann, diese Niveaus zu identifizieren, sind Sie, wenn Sie sie einmal gefunden haben, gut vorbereitet, um sich auf dem Markt zurechtzufinden. Als weitere Hilfe können Sie das in diesem Artikel vorgestellte Tool „Quarters Drawer“ verwenden, mit dem Sie sowohl primäre als auch sekundäre Unterstützungs- und Widerstandsniveaus identifizieren können.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 7): Aufbau eines Raster-Handel EA mit dynamischer Losgrößen-Skalierung

In diesem Artikel bauen wir einen Expert Advisor in MQL5 für einen Raster-Handel, der eine dynamische Los-Skalierung verwendet. Wir behandeln die Strategieentwicklung, die Code-Implementierung und den Backtest-Prozess. Abschließend vermitteln wir wichtige Erkenntnisse und bewährte Verfahren zur Optimierung des automatisierten Handelssystems.

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 14): Parabolischer Stopp und Umkehr-Tool

Der Einsatz von technischen Indikatoren in der Preisaktionsanalyse ist ein wirkungsvoller Ansatz. Diese Indikatoren weisen häufig auf wichtige Umkehr- und Rücksetzpunkte hin und bieten wertvolle Einblicke in die Marktdynamik. In diesem Artikel zeigen wir, wie wir ein automatisiertes Tool entwickelt haben, das mit Hilfe des Parabolic-SAR-Indikators Signale erzeugt.

Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (II): Modularisierung

In dieser Diskussion gehen wir einen Schritt weiter, indem wir unser MQL5-Programm in kleinere, besser handhabbare Module aufteilen. Diese modularen Komponenten werden dann in das Hauptprogramm integriert, um dessen Organisation und Wartbarkeit zu verbessern. Dieser Ansatz vereinfacht die Struktur unseres Hauptprogramms und macht die einzelnen Komponenten in anderen Expert Advisors (EAs) und Indikatorentwicklungen wiederverwendbar. Durch diesen modularen Aufbau schaffen wir eine solide Grundlage für künftige Erweiterungen, von denen sowohl unser Projekt als auch die breitere Entwicklergemeinschaft profitiert.

Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (I)

Diese Diskussion befasst sich mit den Herausforderungen, die bei der Arbeit mit großen Codebasen auftreten. Wir werden die besten Praktiken für die Codeorganisation in MQL5 untersuchen und einen praktischen Ansatz zur Verbesserung der Lesbarkeit und Skalierbarkeit des Quellcodes unseres Trading Administrator Panels implementieren. Darüber hinaus wollen wir wiederverwendbare Code-Komponenten entwickeln, von denen andere Entwickler bei der Entwicklung ihrer Algorithmen profitieren können. Lesen Sie weiter und beteiligen Sie sich an der Diskussion.

Feature Engineering mit Python und MQL5 (Teil II): Winkel des Preises (2), Polarkoordinaten

In diesem Artikel unternehmen wir den zweiten Versuch, die Veränderungen des Preisniveaus auf einem beliebigen Markt in eine entsprechende Veränderung des Winkels umzuwandeln. Diesmal haben wir einen mathematisch anspruchsvolleren Ansatz gewählt als bei unserem ersten Versuch, und die Ergebnisse, die wir erhalten haben, legen nahe, dass unsere Änderung des Ansatzes die richtige Entscheidung war. Diskutieren Sie heute mit uns, wie wir Polarkoordinaten verwenden können, um den Winkel zu berechnen, der durch Veränderungen der Preisniveaus gebildet wird, und zwar auf sinnvolle Weise, unabhängig davon, welchen Markt Sie gerade analysieren.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 6): Beherrschen der Erkennung von Auftragsblöcken für den Handel des Smart Money

In diesem Artikel automatisieren wir das Erkennen von Auftragsblöcken in MQL5 mithilfe der reinen Preisaktionsanalyse. Wir definieren Auftragsblöcke, implementieren ihre Erkennung und integrieren die automatische Handelsausführung. Schließlich führen wir einen Backtest der Strategie durch, um ihre Leistung zu bewerten.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 5): Die Entwicklung der Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“

In diesem Artikel entwickeln wir ein System für die Strategie „Adaptive Crossover RSI Trading Suite“, das das Kreuzen der gleitende Durchschnitte mit Periodenlängen von 14 und 50 als Signale verwendet, die durch einen 14-periodischen RSI-Filter bestätigt werden. Das System umfasst einen Filter für den Handelstag, Signalpfeile mit Kommentaren und ein Echtzeit-Dashboard zur Überwachung. Dieser Ansatz gewährleistet Präzision und Anpassungsfähigkeit beim automatisierten Handel.

Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 5): Selbstanpassende Handelsregeln

Die besten Praktiken, die festlegen, wie ein Indikator sicher zu verwenden ist, sind nicht immer leicht zu befolgen. Bei ruhigen Marktbedingungen kann der Indikator überraschenderweise Werte anzeigen, die nicht als Handelssignal gelten, was dazu führt, dass algorithmischen Händlern Chancen entgehen. In diesem Artikel wird eine mögliche Lösung für dieses Problem vorgeschlagen, da wir erörtern, wie Handelsanwendungen entwickelt werden können, die ihre Handelsregeln an die verfügbaren Marktdaten anpassen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 4): Aufbau eines mehrstufigen Zone Recovery Systems

In diesem Artikel entwickeln wir ein mehrstufiges Zone Recovery System in MQL5, das den RSI zur Erzeugung von Handelssignalen nutzt. Jede Signalinstanz wird dynamisch zu einer Array-Struktur hinzugefügt, sodass das System mehrere Signale gleichzeitig innerhalb der Zonenwiederherstellungslogik verwalten kann. Mit diesem Ansatz zeigen wir, wie man komplexe Handelsverwaltungsszenarien effektiv handhabt und gleichzeitig einen skalierbaren und robusten Codeentwurf beibehält.

Einführung in MQL5 (Teil 11): Eine Anleitung für Anfänger zur Arbeit mit integrierten Indikatoren in MQL5 (II)

Entdecken Sie, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 entwickelt, der mehrere Indikatoren wie RSI, MA und Stochastik-Oszillator verwendet, um versteckte steigende und fallende Divergenzen zu erkennen. Lernen Sie, ein effektives Risikomanagement zu implementieren und den Handel zu automatisieren - mit detaillierten Beispielen und vollständig kommentiertem Quellcode für Ausbildungszwecke!

Selbstoptimierende Expert Advisor in MQL5 (Teil 4): Dynamische Positionsgrößen

Der erfolgreiche Einsatz des algorithmischen Handels erfordert kontinuierliches, interdisziplinäres Lernen. Die unendlichen Möglichkeiten können jedoch jahrelange Bemühungen verschlingen, ohne greifbare Ergebnisse zu liefern. Um dieses Problem zu lösen, schlagen wir einen Rahmen vor, der die Komplexität schrittweise einführt und es den Händlern ermöglicht, ihre Strategien iterativ zu verfeinern, anstatt sich für unbestimmte Zeit auf ungewisse Ergebnisse festzulegen.

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 9): External Flow

In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 7): Der EA Signal Pulse

Nutzen Sie das Potenzial der Multi-Timeframe-Analyse mit „Signal Pulse“, einem MQL5 Expert Advisor, der Bollinger Bänder und den Stochastik Oszillator integriert, um präzise, hochwahrscheinliche Handelssignale zu liefern. Erfahren Sie, wie Sie diese Strategie umsetzen und Kauf- und Verkaufschancen mithilfe von nutzerdefinierten Pfeilen effektiv visualisieren können. Ideal für Händler, die ihr Urteilsvermögen durch automatisierte Analysen über mehrere Zeitrahmen hinweg verbessern möchten.

Integration von Broker-APIs mit Expert Advisors unter Verwendung von MQL5 und Python

In diesem Artikel besprechen wir die Implementierung von MQL5 in Verbindung mit Python, um brokerbezogene Operationen durchzuführen. Stellen Sie sich vor, dass ein kontinuierlich laufender Expert Advisor (EA) auf einem VPS gehostet wird, der in Ihrem Namen handelt. An einem bestimmten Punkt wird die Fähigkeit des EA, Mittel zu verwalten, von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Vorgänge wie die Aufladung Ihres Handelskontos und die Einleitung von Abhebungen. In dieser Diskussion werden wir die Vorteile und die praktische Umsetzung dieser Funktionen beleuchten, um eine nahtlose Integration des Fondsmanagements in Ihre Handelsstrategie zu gewährleisten. Bleiben Sie dran!

Neuronale Netze im Handel: Kontrollierte Segmentierung (letzter Teil)

Wir setzen die im vorigen Artikel begonnene Arbeit am Aufbau des RefMask3D-Frameworks mit MQL5 fort. Dieser Rahmen wurde entwickelt, um multimodale Interaktion und Merkmalsanalyse in einer Punktwolke umfassend zu untersuchen, gefolgt von der Identifizierung des Zielobjekts auf der Grundlage einer in natürlicher Sprache gegebenen Beschreibung.

Neuronale Netze im Handel: Verallgemeinerte 3D-Segmentierung von referenzierten Ausdrücken

Bei der Analyse der Marktsituation unterteilen wir den Markt in einzelne Segmente und ermitteln die wichtigsten Trends. Herkömmliche Analysemethoden konzentrieren sich jedoch oft auf einen Aspekt und schränken so die richtige Wahrnehmung ein. In diesem Artikel lernen wir eine Methode kennen, die die Auswahl mehrerer Objekte ermöglicht, um ein umfassenderes und vielschichtigeres Verständnis der Situation zu gewährleisten.

Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen

In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.

Vorhersage von Wechselkursen mit klassischen Methoden des maschinellen Lernens: Logit- und Probit-Modelle

In diesem Artikel wird der Versuch unternommen, einen Handels-EA zur Vorhersage von Wechselkursen zu erstellen. Der Algorithmus basiert auf klassischen Klassifikationsmodellen - logistische und Probit-Regression. Das Kriterium des Wahrscheinlichkeitsquotienten wird als Filter für Handelssignale verwendet.

In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Segmentierung von 3D-Objekten vor, die auf dem Superpoint Transformer (SPFormer) basiert und bei der die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Datenaggregation entfällt. Dadurch wird der Segmentierungsprozess beschleunigt und die Leistung des Modells verbessert.

Neuronale Netze im Handel: Erforschen lokaler Datenstrukturen

Die effektive Identifizierung und Erhaltung der lokalen Struktur von Marktdaten unter verrauschten Bedingungen ist eine wichtige Aufgabe im Handel. Die Verwendung des Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit hat vielversprechende Ergebnisse bei der Verarbeitung solcher Daten gezeigt; der klassische Ansatz berücksichtigt jedoch nicht die lokalen Merkmale der zugrunde liegenden Struktur. In diesem Artikel stelle ich einen Algorithmus vor, der diese strukturellen Abhängigkeiten berücksichtigen kann.

Neuronale Netze im Handel: Szenenspezifische Objekterkennung (HyperDet3D)

Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.

Neuronale Netze im Handel: Transformer für die Punktwolke (Pointformer)

In diesem Artikel geht es um Algorithmen für die Verwendung von Aufmerksamkeitsmethoden zur Lösung von Problemen bei der Erkennung von Objekten in einer Punktwolke. Die Erkennung von Objekten in Punktwolken ist für viele reale Anwendungen wichtig.

Neuronale Netze im Handel: Hierarchisches Lernen der Merkmale von Punktwolken

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus einer Punktwolke. In diesem Artikel werden wir uns mit den Mechanismen zur Steigerung der Effizienz der PointNet-Methode vertraut machen.

Quantitativer Ansatz für das Risikomanagement: Anwendung des VaR-Modells zur Optimierung eines Multiwährungsportfolios mit Python und MetaTrader 5

In diesem Artikel wird das Potenzial des Value-at-Risk (VaR)-Modells für die Optimierung von Portfolios in mehreren Währungen untersucht. Mit Hilfe von Python und der Funktionalität von MetaTrader 5 demonstrieren wir, wie man eine VaR-Analyse für eine effiziente Kapitalallokation und Positionsverwaltung implementiert. Von den theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung behandelt der Artikel alle Aspekte der Anwendung eines der robustesten Risikoberechnungssysteme - VaR - im algorithmischen Handel.

Neuronale Netze im Handel: Punktwolkenanalyse (PointNet)

Die direkte Analyse von Punktwolken vermeidet unnötiges Datenwachstum und verbessert die Leistung von Modellen bei Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben. Solche Ansätze zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit gegenüber Störungen in den Originaldaten.

Implementierung eines Schnellfeuer-Handelsstrategie-Algorithmus mit parabolischem SAR und einfachem gleitenden Durchschnitt (SMA) in MQL5

In diesem Artikel entwickeln wir einen Rapid-Fire Trading Expert Advisor in MQL5, der die Indikatoren Parabolic SAR und Simple Moving Average (SMA) nutzt, um eine reaktionsfähige Handelsstrategie zu erstellen. Wir gehen detailliert auf die Umsetzung der Strategie ein, einschließlich der Verwendung von Indikatoren, der Signalerzeugung sowie des Test- und Optimierungsprozesses.

Neuronale Netze im Handel: Hierarchische Vektortransformer (Letzter Teil)

Wir fahren fort mit der Untersuchung der Methode der hierarchischen Vektortransformation. In diesem Artikel werden wir die Konstruktion des Modells abschließen. Wir werden es auch anhand echter historischer Daten trainieren und testen.

Dieser MetaTrader 5 Expert Advisor implementiert die Strategie für ein Scalping-OrderFlow mit fortschrittlichem Risikomanagement. Es verwendet mehrere technische Indikatoren, um Handelsmöglichkeiten auf der Grundlage von Ungleichgewichten im Auftragsfluss zu identifizieren. Das Backtesting zeigt die potenzielle Rentabilität, macht aber auch deutlich, dass weitere Optimierungen erforderlich sind, insbesondere beim Risikomanagement und beim Verhältnis der Handelsergebnisse. Es ist für erfahrene Händler geeignet und muss vor dem Live-Einsatz gründlich getestet und verstanden werden.

Neuronale Netze im Handel: Vereinheitlichtes Trajektoriengenerierungsmodell (UniTraj)

Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.

Neuronale Netze im Handel: Hierarchische Vektortransformer (HiVT)

Wir laden Sie ein, die Methode Hierarchical Vector Transformer (HiVT) kennenzulernen, die für die schnelle und genaue Vorhersage von multimodalen Zeitreihen entwickelt wurde.

Entwicklung des Swing Entries Monitoring (EA)

Wenn sich das Jahr dem Ende zuneigt, denken langfristige Händler oft über die Geschichte des Marktes nach, um sein Verhalten und seine Trends zu analysieren und potenzielle zukünftige Bewegungen zu prognostizieren. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) zur langfristigen Überwachung des Einstiegs mit MQL5. Ziel ist es, das Problem verpasster langfristiger Handelsmöglichkeiten zu lösen, das durch manuellen Handel und das Fehlen automatischer Überwachungssysteme verursacht wird. Wir werden eines der am häufigsten gehandelten Paare als Beispiel verwenden, um eine Strategie zu entwickeln und unsere Lösung effektiv zu gestalten.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 3): Das Zone Recovery RSI System für ein dynamisches Handelsmanagement

In diesem Artikel erstellen wir ein Zone Recovery RSI EA System in MQL5, das RSI-Signale verwendet, um Handelsgeschäfte auszulösen und eine Recovery-Strategie, um auf Verluste zu reagieren. Wir implementieren die Klasse „ZoneRecovery“ zur Automatisierung von Handelseinträgen, Erholungslogik und Positionsmanagement. Der Artikel schließt mit Erkenntnissen zu den Backtests, um die Leistung zu optimieren und die Effektivität des EA zu erhöhen.

Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 6): Ausführen des Handels (III)

In diesem Artikel wird die Nachrichtenfilterung für einzelne Nachrichtenereignisse auf der Grundlage ihrer IDs implementiert. Darüber hinaus werden frühere SQL-Abfragen verbessert, um zusätzliche Informationen zu liefern oder die Laufzeit der Abfrage zu verkürzen. Außerdem wird der in den vorangegangenen Artikeln erstellte Code funktionsfähig gemacht.

Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisors in MQL5 (Teil 3): Dynamische Trendfolge- und Mean-Reversion-Strategien

Die Finanzmärkte werden in der Regel entweder in eine Handelsspanne oder in einen Trendmodus eingeteilt. Diese statische Sichtweise des Marktes kann es uns leichter machen, kurzfristig zu handeln. Sie ist jedoch von der Realität des Marktes abgekoppelt. In diesem Artikel geht es darum, besser zu verstehen, wie genau sich die Finanzmärkte zwischen diesen beiden möglichen Modi bewegen und wie wir unser neues Verständnis des Marktverhaltens nutzen können, um Vertrauen in unsere algorithmischen Handelsstrategien zu gewinnen.

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 5): Volatilitätsnavigator EA

Die Marktrichtung zu bestimmen kann einfach sein, aber zu wissen, wann man einsteigen sollte, kann eine Herausforderung sein. Im Rahmen der Serie „Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen" freue ich mich, ein weiteres Tool vorzustellen, das Einstiegspunkte, Take-Profit-Levels und Stop-Loss-Platzierungen bietet. Um dies zu erreichen, haben wir die Programmiersprache MQL5 verwendet. In diesem Artikel wollen wir die einzelnen Schritte näher erläutern.

Beherrschen von Dateioperationen in MQL5: Von Basic I/O bis zum Erstellen eines nutzerdefinierten CSV-Readers

Dieser Artikel konzentriert sich auf wesentliche MQL5-Dateiverarbeitungstechniken, die Handelsprotokolle, CSV-Verarbeitung und externe Datenintegration umfassen. Es bietet sowohl ein konzeptionelles Verständnis als auch praktische Anleitungen zur Programmierung. Der Leser lernt Schritt für Schritt, wie man eine nutzerdefinierte CSV-Importer-Klasse erstellt und erwirbt so praktische Fähigkeiten für reale Anwendungen.

Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 4): Der Analytik Forecaster EA

Wir gehen über die einfache Darstellung von analysierten Metriken in Charts hinaus und bieten eine breitere Perspektive, die auch die Integration von Telegram umfasst. Mit dieser Erweiterung können wichtige Ergebnisse über die Telegram-App direkt auf Ihr mobiles Gerät geliefert werden. Begleiten Sie uns in diesem Artikel auf dieser gemeinsamen Reise.

Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (III)

Willkommen zum dritten Teil unserer Trendserie! Heute werden wir uns mit der Verwendung von Divergenzen als Strategie zur Identifizierung optimaler Einstiegspunkte innerhalb des vorherrschenden Tagestrends beschäftigen. Wir werden auch einen nutzerdefinierten Gewinnsicherungsmechanismus einführen, der einem Trailing-Stop-Loss ähnelt, aber einzigartige Verbesserungen aufweist. Darüber hinaus werden wir den Experten Trend Constraint zu einer fortschrittlicheren Version ausbauen und eine neue Handelsausführungsbedingung einführen, die die bestehenden Bedingungen ergänzt. Im weiteren Verlauf werden wir die praktische Anwendung von MQL5 bei der Entwicklung von Algorithmen weiter erforschen und Ihnen tiefer gehende Einblicke und umsetzbare Techniken vermitteln.

Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 5): Verbessern des Dashboards mit reaktionsschnellen Steuerelementen und Filterschaltflächen

In diesem Artikel erstellen wir Schaltflächen für die Filter von Währungspaar, Wichtigkeitsstufen, Zeitspannen und eine Abbruchoption, um die Kontrolle über das Dashboard zu verbessern. Diese Tasten sind so programmiert, dass sie dynamisch auf Nutzeraktionen reagieren und eine nahtlose Interaktion ermöglichen. Außerdem automatisieren wir ihr Verhalten, um Änderungen in Echtzeit auf dem Dashboard anzuzeigen. Dies verbessert die allgemeine Funktionsweise, Mobilität und Reaktionsfähigkeit des Panels.