Algorithmic Trading Articles for Experten

Erstellen eines MQL5 Expert Advisors basierend auf der PIRANHA Strategie unter Verwendung von Bollinger Bändern

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA) in MQL5, der auf der PIRANHA-Strategie basiert und Bollinger-Bänder zur Verbesserung der Handelseffektivität nutzt. Wir erörtern die Grundprinzipien der Strategie, die kodierte Umsetzung und die Methoden zur Prüfung und Optimierung. Dieses Wissen ermöglicht es Ihnen, den EA in Ihren Handelsszenarien effektiv einzusetzen

Erstellen eines Expert Advisor, der Telegram integriert (Teil 7): Befehlsanalyse für die Automatisierung von Indikatoren auf Charts

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie Telegram-Befehle in MQL5 integrieren können, um das Hinzufügen von Indikatoren in Trading-Charts zu automatisieren. Wir behandeln den Prozess des Parsens von Nutzerbefehlen, deren Ausführung in MQL5 und das Testen des Systems, um einen reibungslosen indikatorbasierten Handel zu gewährleisten.

Beispiel eines neuen Indikators und eines Conditional LSTM

Dieser Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) für den automatisierten Handel, der technische Analyse mit Deep Learning-Vorhersagen kombiniert.

Wie man ein Handelsjournal mit MetaTrader und Google-Tabellen erstellt

Erstellen eines Handelsjournals mit MetaTrader und Google-Tabellen! Sie lernen, wie Sie Ihre Handelsdaten über HTTP POST synchronisieren und über HTTP-Anfragen abrufen können. Am Ende haben Sie ein Handelsjournal, das Ihnen hilft, Ihre Geschäfte effektiv und effizient zu überblicken.

Vom Neuling zum Experten: Umfassende Fehlersuche in MQL5

Die Problemlösung kann eine prägnante Routine für die Beherrschung komplexer Fertigkeiten, wie die Programmierung in MQL5, schaffen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, sich auf die Lösung von Problemen zu konzentrieren und gleichzeitig Ihre Fähigkeiten zu entwickeln. Je mehr Probleme Sie lösen, desto mehr fortgeschrittenes Fachwissen erwerben Sie. Ich persönlich glaube, dass die Fehlersuche der effektivste Weg ist, das Programmieren zu beherrschen. Heute werden wir den Prozess der Codebereinigung durchgehen und die besten Techniken besprechen, um ein unordentliches Programm in ein sauberes, funktionales Programm zu verwandeln. Lesen Sie diesen Artikel und gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 93): Adaptive Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich (letzter Teil)

In diesem Artikel setzen wir die Umsetzung der Ansätze des ATFNet-Modells fort, das die Ergebnisse von 2 Blöcken (Frequenz und Zeit) innerhalb der Zeitreihenprognose adaptiv kombiniert.

Handelsstrategie kaskadierender Aufträge basierend auf EMA Crossovers für MetaTrader 5

Der Artikel demonstriert einen automatisierten Algorithmus, der auf dem Kreuzen von EMAs für MetaTrader 5 basiert. Detaillierte Informationen zu allen Aspekten der Demonstration eines Expert Advisors in MQL5 und dem Testen in MetaTrader 5 - von der Analyse des Preisbereichsverhaltens bis zum Risikomanagement.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 92): Adaptive Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich

Die Autoren der FreDF-Methode haben den Vorteil der kombinierten Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich experimentell bestätigt. Die Verwendung von gewichteten Hyperparameter ist jedoch für nicht-stationäre Zeitreihen nicht optimal. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der adaptiven Kombination von Vorhersagen im Frequenz- und Zeitbereich vertraut machen.

Wie man die automatische Optimierung in MQL5 Expert Advisors implementiert

Schritt für Schritt Anleitung zur automatischen Optimierung in MQL5 für Expert Advisors. Wir werden eine robuste Optimierungslogik, bewährte Verfahren für die Parameterauswahl und die Rekonstruktion von Strategien mit Backtesting behandeln. Darüber hinaus werden übergeordnete Methoden wie die Walk-Forward-Optimierung erörtert, um Ihren Handelsansatz zu verbessern.

PSAR, Heiken Ashi und Deep Learning gemeinsam für den Handel nutzen

Dieses Projekt erforscht die Verschmelzung von Deep Learning und technischer Analyse, um Handelsstrategien im Forex-Bereich zu testen. Für schnelle Experimente wird ein Python-Skript verwendet, das ein ONNX-Modell neben traditionellen Indikatoren wie PSAR, SMA und RSI einsetzt, um die Entwicklung des EUR/USD vorherzusagen. Ein MetaTrader 5-Skript bringt diese Strategie dann in eine Live-Umgebung und nutzt historische Daten und technische Analysen, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen. Die Backtesting-Ergebnisse deuten auf einen vorsichtigen, aber konsequenten Ansatz hin, bei dem der Schwerpunkt eher auf Risikomanagement und stetigem Wachstum als auf aggressivem Gewinnstreben liegt.

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram-Expertenberaters (Teil 6): Responsive Inline-Schaltflächen hinzufügen

In diesem Artikel integrieren wir interaktive Inline-Buttons in einen MQL5 Expert Advisor, die eine Echtzeitsteuerung über Telegram ermöglichen. Jeder Tastendruck löst bestimmte Aktionen aus und sendet Antworten an den Nutzer zurück. Außerdem modularisieren wir Funktionen zur effizienten Handhabung von Telegram-Nachrichten und Callback-Abfragen.

Beispiel für CNA (Causality Network Analysis), SMOC (Stochastic Model Optimal Control) und Nash Game Theory mit Deep Learning

Wir werden Deep Learning zu den drei Beispielen hinzufügen, die in früheren Artikeln veröffentlicht wurden, und die Ergebnisse mit den vorherigen vergleichen. Das Ziel ist es, zu lernen, wie man DL zu anderen EAs hinzufügt.

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 5): Senden von Befehlen von Telegram an MQL5 und Empfangen von Antworten in Echtzeit

In diesem Artikel erstellen wir mehrere Klassen, um die Echtzeitkommunikation zwischen MQL5 und Telegram zu erleichtern. Wir konzentrieren uns darauf, Befehle von Telegram abzurufen, sie zu entschlüsseln und zu interpretieren und entsprechende Antworten zurückzusenden. Am Ende stellen wir sicher, dass diese Interaktionen effektiv getestet werden und in der Handelsumgebung funktionieren.

Erstellen eines Administrator-Panels für den Handel in MQL5 (Teil III): Verbesserung der grafischen Nutzeroberfläche mit visuellem Styling (I)

In diesem Artikel werden wir uns auf die visuelle Gestaltung der grafischen Nutzeroberfläche (GUI) unseres Trading Administrator Panels mit MQL5 konzentrieren. Wir werden verschiedene in MQL5 verfügbare Techniken und Funktionen erkunden, die eine Anpassung und Optimierung der Schnittstelle ermöglichen, um sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen der Händler entspricht und gleichzeitig eine attraktive Ästhetik beibehält.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 90): Frequenzinterpolation von Zeitreihen (FITS)

Durch die Untersuchung der FEDformer-Methode haben wir die Tür zum Frequenzbereich der Zeitreihendarstellung geöffnet. In diesem neuen Artikel werden wir das begonnene Thema fortsetzen. Wir werden uns mit einer Methode befassen, mit der wir nicht nur eine Analyse durchführen, sondern auch spätere Zustände in einem bestimmten Bereich vorhersagen können.

Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 2): Risikomanagement

In diesem Artikel wird die Vererbung in unseren bisherigen und neuen Code eingeführt. Um die Effizienz zu erhöhen, wird ein neues Datenbankdesign eingeführt. Darüber hinaus wird eine Risikomanagementklasse eingerichtet, die sich mit der Berechnung des Volumens befasst.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 89): Transformer zur Frequenzzerlegung (FEDformer)

Alle Modelle, die wir bisher betrachtet haben, analysieren den Zustand der Umwelt als Zeitfolge. Die Zeitreihen können aber auch in Form von Häufigkeitsmerkmalen dargestellt werden. In diesem Artikel stelle ich Ihnen einen Algorithmus vor, der Frequenzkomponenten einer Zeitsequenz zur Vorhersage zukünftiger Zustände verwendet.

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 4): Modularisierung von Codefunktionen für bessere Wiederverwendbarkeit

In diesem Artikel wird der bestehende Code für das Senden von Nachrichten und Screenshots (screenshot des Terminals) von MQL5 zu Telegram refaktorisiert, indem er in wiederverwendbare, modulare Funktionen aufgeteilt wird. Dadurch wird der Prozess rationalisiert, was eine effizientere Ausführung und eine einfachere Codeverwaltung über mehrere Instanzen hinweg ermöglicht.

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram-Expertenberaters (Teil 3): Senden von Screenshots des Charts mit einer Legende von MQL5 an Telegram

In diesem Artikel erstellen wir einen MQL5 Expert Advisor, der Chart-Screenshots als Bilddaten kodiert und sie über HTTP-Anfragen an einen Telegram-Chat sendet. Durch die Integration von Fotocodierung und -übertragung erweitern wir das bestehende MQL5-Telegram-System um visuelle Handelseinblicke direkt in Telegram.

Beispiel einer Kausalitätsnetzwerkanalyse (CNA) und eines Vektor-Autoregressionsmodells zur Vorhersage von Marktereignissen

Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet detaillierte Erklärungen der Schlüsselfunktionen im Handelsalgorithmus und enthält Beispielcode für die Implementierung.

Formulierung eines dynamischen Multi-Pair EA (Teil 1): Währungskorrelation und inverse Korrelation

Der dynamische Multi-Pair Expert Advisor nutzt sowohl Korrelations- als auch inverse Korrelationsstrategien zur Optimierung der Handelsperformance. Durch die Analyse von Echtzeit-Marktdaten werden die Beziehungen zwischen Währungspaaren identifiziert und genutzt.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil VI): Analyse mehrerer Zeitrahmen

In dieser Artikelserie nehmen wir klassische Strategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir die beliebte Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen untersuchen, um zu beurteilen, ob die Strategie durch KI verbessert werden kann.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil V): Analyse mehrerer Symbole für USDZAR

In dieser Artikelserie überprüfen wir klassische Strategien, um herauszufinden, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir eine beliebte Strategie der Mehrfachsymbolanalyse anhand eines Korbs korrelierter Wertpapiere untersuchen, wobei wir uns auf das exotische Währungspaar USDZAR konzentrieren werden.

Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 3): Ausführen des Handels

In diesem Artikel wird unser Nachrichtenhandelsexperte mit der Eröffnung von Handelsgeschäften auf der Grundlage des in unserer Datenbank gespeicherten Wirtschaftskalenders beginnen. Außerdem werden wir die Expertengrafiken verbessern, um mehr relevante Informationen über bevorstehende Wirtschaftsereignisse anzuzeigen.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil IV): SP500 und US-Staatsanleihen

In dieser Artikelserie analysieren wir klassische Handelsstrategien mit modernen Algorithmen, um festzustellen, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel greifen wir einen klassischen Ansatz für den Handel mit dem SP500 auf, indem wir seine Beziehung zu den US-Staatsanleihen nutzen.

Wie man jede Art von Trailing-Stop entwickelt und mit einem EA verbindet

In diesem Artikel werden wir uns Klassen für die bequeme Erstellung verschiedener Trailing-Stops ansehen und lernen, wie man sie mit einem beliebigen EA verbindet.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 88): Zeitreihen-Dense-Encoder (TiDE)

In dem Bestreben, möglichst genaue Prognosen zu erhalten, verkomplizieren die Forscher häufig die Prognosemodelle. Dies wiederum führt zu höheren Kosten für Training und Wartung der Modelle. Ist eine solche Erhöhung immer gerechtfertigt? In diesem Artikel wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Einfachheit und Schnelligkeit linearer Modelle nutzt und Ergebnisse liefert, die mit den besten Modellen mit einer komplexeren Architektur vergleichbar sind.

Risikomanager für den algorithmischen Handel

Ziel dieses Artikels ist es, die Notwendigkeit des Einsatzes eines Risikomanagers zu beweisen und die Prinzipien der Risikokontrolle im algorithmischen Handel in einer eigenen Klasse zu implementieren, damit jeder die Wirksamkeit des Ansatzes der Risikostandardisierung im Intraday-Handel und bei Investitionen auf den Finanzmärkten überprüfen kann. In diesem Artikel werden wir eine Risikomanager-Klasse für den algorithmischen Handel erstellen. Dies ist eine logische Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, in dem wir die Erstellung eines Risikomanagers für den manuellen Handel besprochen haben.

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 2): Senden von Signalen von MQL5 an Telegram

In diesem Artikel erstellen wir einen in MQL5-Telegram integrierten Expert Advisor, der Moving Average Crossover Signale an Telegram sendet. Wir erläutern den Prozess der Erzeugung von Handelssignalen aus gleitenden Durchschnittsübergängen, die Implementierung des erforderlichen Codes in MQL5 und die Sicherstellung der nahtlosen Integration. Das Ergebnis ist ein System, das Handelswarnungen in Echtzeit direkt an Ihren Telegram-Gruppenchat sendet.

Implementierung des Deus EA: Automatisierter Handel mit RSI und gleitenden Durchschnitten in MQL5

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Implementierung des Deus EA, der auf den Indikatoren RSI und Gleitender Durchschnitt zur Steuerung des automatisierten Handels basiert.

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 1): Senden von Nachrichten von MQL5 an Telegram

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA) in MQL5, um mit einem Bot Nachrichten an Telegram zu senden. Wir richten die erforderlichen Parameter ein, einschließlich des API-Tokens und der Chat-ID des Bots, und führen dann eine HTTP-POST-Anforderung aus, um die Nachrichten zu übermitteln. Später kümmern wir uns um die Beantwortung der Fragen, um eine erfolgreiche Zustellung zu gewährleisten, und beheben alle Probleme, die im Falle eines Fehlers auftreten. Dies stellt sicher, dass wir Nachrichten von MQL5 an Telegram über den erstellten Bot senden.

Implementierung einer Handelsstrategie der Bollinger Bänder mit MQL5: Ein schrittweiser Leitfaden

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung eines automatisierten Handelsalgorithmus in MQL5, der auf der Bollinger-Band-Handelsstrategie basiert. Ein detailliertes Tutorial zur Erstellung eines Expert Advisors, der für Händler nützlich sein kann.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil III): Prognose von höhere Hochs und tiefere Tiefs

In dieser Artikelserie werden wir klassische Handelsstrategien empirisch analysieren, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. In der heutigen Diskussion haben wir versucht, mithilfe des Modells der linearen Diskriminanzanalyse höhere Hochs und tiefere Tiefs vorherzusagen.

Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen (Teil II): Abstimmung tiefer neuronaler Netze

Modelle für maschinelles Lernen verfügen über verschiedene einstellbare Parameter. In dieser Artikelserie werden wir untersuchen, wie Sie Ihre KI-Modelle mithilfe der SciPy-Bibliothek an Ihren spezifischen Markt anpassen können.

Ein Beispiel für automatisch optimierte Take-Profits und Indikatorparameter mit SMA und EMA

Dieser Artikel stellt einen hochentwickelten Expert Advisor für den Devisenhandel vor, der maschinelles Lernen mit technischer Analyse kombiniert. Es konzentriert sich auf den Handel mit Apple-Aktien und bietet adaptive Optimierung, Risikomanagement und mehrere Strategien. Das Backtesting zeigt vielversprechende Ergebnisse mit hoher Rentabilität, aber auch erheblichen Drawdowns, was auf Potenzial für eine weitere Verfeinerung hinweist.

Erstellen eines Dashboards in MQL5 für den RSI-Indikator von mehreren Symbolen und Zeitrahmen

In diesem Artikel entwickeln wir ein dynamisches RSI-Indikator-Dashboard in MQL5, das Händlern Echtzeit-RSI-Werte für verschiedene Symbole und Zeitrahmen anzeigt. Das Dashboard bietet interaktive Schaltflächen, Echtzeit-Updates und farbkodierte Indikatoren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil II): Bollinger-Bänder Ausbrüche

Dieser Artikel untersucht eine Handelsstrategie, die die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) mit Bollinger-Bändern integriert und kategorische Zonenvorhersagen für strategische Markteinstiegssignale nutzt.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 87): Zeitreihen-Patching

Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 85): Multivariate Zeitreihenvorhersage

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 86): U-förmiger Transformator

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für die Zeitreihenprognose. In diesem Artikel werden wir eine andere Methode besprechen: den U-förmigen Transformator.