Algorithmic Trading Articles for Expert advisors

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 18): Suche nach Kerzenmustern

Dieser Artikel hilft neuen Community-Mitgliedern, ihre eigenen Kerzenmuster zu suchen und zu entdecken. Die Beschreibung dieser Muster kann entmutigend sein, da sie eine manuelle Suche und kreative Identifizierung von Verbesserungen erfordert. Hier stellen wir die Engulfing-Kerzen vor und zeigen, wie es für profitablere Handelsanwendungen verbessert werden kann.

Langfristige Handelsgeschäfte optimieren: Engulfing-Kerzenmuster und Liquiditätsstrategien

Dies ist ein EA, der auf einem hohen Zeitrahmen basiert und langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage von Analysen auf einem höheren Zeitrahmen von W1, D1 und MN vornimmt. Dieser Artikel befasst sich ausführlich mit einem EA, der speziell für langfristige Händler entwickelt wurde, die geduldig genug sind, um ihre Positionen während turbulenter Kursbewegungen im unteren Zeitrahmen zu halten, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern, bis die Take-Profit-Ziele erreicht sind.

Formulierung von dynamischen Multi-Pair EA (Teil 5): Scalping vs. Swing Handelsansätze

Dieser Teil befasst sich mit der Entwicklung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors, der in der Lage ist, sich zwischen den Modi Scalping und Swing Trading anzupassen. Sie deckt die strukturellen und algorithmischen Unterschiede bei der Signalerzeugung, der Handelsausführung und dem Risikomanagement ab und ermöglicht es dem EA, Strategien auf der Grundlage des Marktverhaltens und der Nutzereingaben intelligent zu wechseln.

Entwicklung einer Handelsstrategie: Die Methode der Butterfly-Oszillation

In diesem Artikel zeigen wir, wie das faszinierende mathematische Konzept der Butterfly-Kurve in ein praktisches Handelsinstrument umgewandelt werden kann. Wir haben den Butterfly-Oszillator konstruiert und um ihn herum eine grundlegende Handelsstrategie entwickelt. Die Strategie kombiniert effektiv die einzigartigen zyklischen Signale des Oszillators mit der traditionellen Trendbestätigung durch gleitende Durchschnitte und schafft so einen systematischen Ansatz zur Identifizierung potenzieller Einstiege in den Markt.

Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 3): Experte für den Kanal der Standardabweichung

In dieser Diskussion werden wir einen Expert Advisor entwickeln, der die Klassen CTrade und CStdDevChannel verwendet und dabei mehrere Filter zur Verbesserung der Rentabilität anwendet. In dieser Phase wird unsere vorherige Diskussion in die Praxis umgesetzt. Außerdem werde ich einen weiteren einfachen Ansatz vorstellen, der Ihnen helfen soll, die MQL5-Standardbibliothek und die ihr zugrunde liegende Codebasis besser zu verstehen. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um diese Konzepte in der Praxis zu erkunden.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 39): Statistische Rückkehr zum Mittelwert mit Konfidenzintervallen und Dashboard

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5 Expert Advisor für den Handel von einer Rückkehr zum Mittelwert, der statistischen Momente wie Mittelwert, Varianz, Schiefe, Kurtosis und dem Jarque-Bera-Test über einen bestimmten Zeitraum, um nicht-normale Verteilungen zu identifizieren und Kauf- bzw.Verkaufssignale auf der Grundlage von Konfidenzintervallen mit adaptiven Schwellenwerten zu erzeugen.

Risk-Based Trade Placement EA mit On-Chart UI (Part 1): Gestaltung der Nutzeroberfläche

Lernen Sie, wie man ein sauberes und professionelles On-Chart-Kontrollpanel in MQL5 für einen Risk-Based Trade Placement Expert Advisor erstellt. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung erklärt, wie man eine funktionale GUI entwirft, die es Händlern ermöglicht, Handelsparameter einzugeben, die Losgröße zu berechnen und die automatische Auftragserteilung vorzubereiten.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 38): Versteckter RSI-Divergenzhandel mit Steigungswinkel-Filtern

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 EA, der versteckte RSI-Divergenzen über Umkehrpunkte mit Stärke, Balkenbereiche, Toleranz und Steigungswinkel-Filter für Preis und RSI-Linien erkennt. Es führt Kauf-/Verkaufstransaktionen auf validierte Signale mit festen Lots, SL/TP in Pips und optionalen Trailing-Stops zur Risikokontrolle aus.

Aufbau eines Smart Trade Managers in MQL5: Automatisieren Sie Break-Even, Trailing Stop und Teilweises Schließen

Lernen Sie, wie man einen Smart Trade Manager Expert Advisor in MQL5 erstellt, der das Handelsmanagement mit Break-Even-, Trailing-Stop- und Partial-Close-Funktionen automatisiert. Ein praktischer, schrittweiser Leitfaden für Händler, die durch Automatisierung Zeit sparen und die Konsistenz verbessern wollen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 37): Regelmäßige RSI-Divergenz-Konvergenz mit visuellen Indikatoren

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 EA, der regelmäßige RSI-Divergenzen anhand von Umkehrpunkten mit Stärke, Balken-Limits und Toleranzprüfungen erkennt. Er führt Handelsgeschäfte auf Auf- oder Abwärtssignale mit festen Losgröße, SL/TP in Pips und optionalen Trailing Stops aus. Zu den visuellen Elementen gehören farbige Linien in den Charts und beschriftete Schwankungen für einen besseren Einblick in die Strategie.

Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

In diesem Artikel setzen wir die Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 fort, indem wir Kerzendaten aus einer externen Quelle abrufen. Wir konzentrieren uns auf die Aufteilung der Serverantwort, die Bereinigung der Daten und die Extraktion wesentlicher Elemente wie Eröffnungszeit und OHLC-Werte für mehrere Tageskerzen, um die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten.

Einführung in MQL5 (Teil 28): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (II)

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von APIs und der Funktion WebRequest in MQL5 Preisdaten von externen Plattformen abrufen und extrahieren können. Sie lernen, wie URLs strukturiert sind, wie API-Antworten formatiert werden, wie man Serverdaten in lesbare Strings umwandelt und wie man bestimmte Werte aus JSON-Antworten identifiziert und extrahiert.

Dreieckige und Sägezahnwellen: Analysetools für Händler

Die Wellenanalyse ist eine der Methoden der technischen Analyse. In diesem Artikel geht es um zwei weniger konventionelle Wellenmuster: Dreiecks- und Sägezahnwellen. Diese Formationen untermauern eine Reihe von technischen Indikatoren, die für die Analyse der Marktpreise entwickelt wurden.

Neuronale Netze im Handel: Hybride Graphsequenzmodelle (letzter Teil)

Wir erforschen weiterhin hybride Graphsequenzmodelle (GSM++), die die Vorteile verschiedener Architekturen vereinen und eine hohe Analysegenauigkeit sowie eine effiziente Verteilung der Rechenressourcen bieten. Diese Modelle erkennen verborgene Muster, verringern die Auswirkungen von Marktstörungen und verbessern die Prognosequalität.

Neuronale Netze im Handel: Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++)

Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++) kombinieren die Vorteile verschiedener Architekturen, um eine realitätsnahe Datenanalyse und optimierte Rechenkosten zu ermöglichen. Diese Modelle passen sich effektiv an dynamische Marktdaten an und verbessern die Darstellung und Verarbeitung von Finanzinformationen.

Einführung in MQL5 (Teil 26): Aufbau eines EAs mit Hilfe von Unterstützungs- und Widerstandszonen

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MQL5 Expert Advisor erstellen, der automatisch Unterstützungs- und Widerstandszonen erkennt und darauf basierende Handelsgeschäfte ausführt. Sie werden lernen, wie Sie Ihren EA so programmieren, dass er diese wichtigen Marktniveaus identifiziert, die Preisreaktionen überwacht und Handelsentscheidungen ohne manuelle Eingriffe trifft.

Einführung in MQL5 (Teil 27): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5

Dieser Artikel stellt die Verwendung der Funktion WebRequest() und der APIs in MQL5 zur Kommunikation mit externen Plattformen vor. Sie lernen, wie Sie einen Telegram-Bot erstellen, Chat- und Gruppen-IDs erhalten und Nachrichten direkt von MT5 aus senden, bearbeiten und löschen können. Damit schaffen Sie eine solide Grundlage für die Beherrschung der API-Integration in Ihren zukünftigen MQL5-Projekten.

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (II)

In diesem Artikel werden wir die neue Strategie mit dem erstellten automatischen Optimierungssystem verbinden. Schauen wir uns an, welche Änderungen am EA für die Erstellung des Optimierungsprojekts sowie an den EAs der zweiten und dritten Stufe vorgenommen werden müssen.

Vom Neuling zum Experten: Automatisierung der Handelsdisziplin mit einem MQL5 Risk Enforcement EA

Für viele Händler ist die Lücke zwischen der Kenntnis einer Risikoregel und deren konsequenter Befolgung der Punkt, an dem die Konten sterben. Emotionale Übertreibungen, Kompensationshandel und einfaches Versehen können selbst die beste Strategie zunichte machen. Heute werden wir die MetaTrader 5-Plattform in einen unnachgiebigen Vollstrecker Ihrer Handelsregeln verwandeln, indem wir einen Risk Enforcement Expert Advisor entwickeln. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.

Vom Neuling zum Experten: Handel mit dem RSI unter Berücksichtigung der Struktur des Marktes

In diesem Artikel werden wir praktische Techniken für den Handel mit dem Relative Strength Index (RSI) Oszillator mit Marktstruktur untersuchen. Wir werden uns auf Kanal-Preisaktionsmuster konzentrieren, wie sie typischerweise gehandelt werden und wie MQL5 zur Verbesserung dieses Prozesses eingesetzt werden kann. Am Ende werden Sie über ein regelbasiertes, automatisiertes Channel-Trading-System verfügen, mit dem Sie Gelegenheiten zur Trendfortsetzung mit größerer Präzision und Beständigkeit nutzen können.

Vom Neuling zum Experten: Zeitlich gefilterter Handel

Nur weil ständig Ticks eingehen, heißt das nicht, dass jeder Moment eine Gelegenheit zum Handeln ist. Heute befassen wir uns eingehend mit der Kunst des Timings und konzentrieren uns auf die Entwicklung eines Algorithmus zur Zeitisolierung, der Händlern dabei hilft, die für sie günstigsten Marktfenster zu identifizieren und zu handeln. Die Pflege dieser Disziplin ermöglicht es Privatanlegern, sich besser auf das Timing der institutionellen Anleger einzustellen, bei denen Präzision und Geduld oft über den Erfolg entscheiden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil, in der wir die Wissenschaft des Timings und des selektiven Handels mit Hilfe der analytischen Fähigkeiten von MQL5 erkunden.

Vom Neuling zum Experten: Prädiktive Preispfade

Fibonacci-Levels bieten einen praktischen Rahmen, der von den Märkten oft beachtet wird und Preiszonen aufzeigt, in denen Reaktionen wahrscheinlicher sind. In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor, der die Logik des Fibonacci-Retracements anwendet, um wahrscheinliche künftige Bewegungen zu antizipieren und Rücksetzer mit schwebenden Aufträgen zu handeln. Erkunden Sie den gesamten Arbeitsablauf – von der Umkehr-Erkennung über die Pegelaufzeichnung und Risikokontrolle bis hin zur Ausführung.

Vom Neuling zum Experten: Die Schatten der Kerzen enthüllen (Dochte)

In dieser Diskussion gehen wir einen Schritt weiter, um die zugrundeliegende Preisaktion aufzudecken, die in den Dochten der Kerzen versteckt ist. Durch die Integration einer Docht-Visualisierungsfunktion in den Market Periods Synchronizer verbessern wir das Tool mit größerer analytischer Tiefe und Interaktivität. Dieses aktualisierte System ermöglicht es Händlern, Preisverwerfungen auf höheren Zeitrahmen direkt auf Charts mit niedrigerem Zeitrahmen zu visualisieren und so detaillierte Strukturen zu erkennen, die früher im Schatten verborgen waren.

Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (letzter Teil)

Wir erforschen weiterhin den innovativen Chimera-Rahmen – ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netzwerktechnologien zur Analyse mehrdimensionaler Zeitreihen nutzt. Diese Methode bietet eine hohe Vorhersagegenauigkeit bei geringen Rechenkosten.

Wie können jahrhundertealte Funktionen Ihre Handelsstrategien aktualisieren?

Dieser Artikel befasst sich mit der Rademacher- und der Walsh-Funktion. Wir werden untersuchen, wie diese Funktionen auf die Analyse von Finanzzeitreihen angewendet werden können, und auch verschiedene Anwendungen für den Handel in Betracht ziehen.

Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (Chimera)

In diesem Artikel wird das innovative Chimera-System vorgestellt: ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netze zur Analyse multivariater Zeitreihen verwendet. Diese Methode bietet eine hohe Genauigkeit bei geringen Rechenkosten und übertrifft damit traditionelle Ansätze und Transformer-Architekturen.

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (I)

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man eine neue Strategie mit dem von uns erstellten Auto-Optimierungssystem verbindet. Schauen wir uns an, welche Art von EAs wir erstellen müssen und ob es möglich ist, ohne Änderung der EA-Bibliotheksdateien auszukommen oder die notwendigen Änderungen zu minimieren.

Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells (letzter Teil)

Wir erforschen weiterhin ein auf ResNeXt basierendes Multitasking-Lernsystem, das sich durch Modularität, hohe Recheneffizienz und die Fähigkeit, stabile Muster in Daten zu erkennen, auszeichnet. Die Verwendung eines einzigen Encoders und spezieller „Köpfe“ verringert das Risiko einer Überanpassung des Modells und verbessert die Qualität der Prognosen.

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 23): Ordnung in den Ablauf automatischer Projektoptimierungsstufe bringen (II)

Unser Ziel ist es, ein System zur automatischen periodischen Optimierung von Handelsstrategien zu schaffen, die in einem endgültigen EA verwendet werden. Im Laufe der Entwicklung wird das System immer komplexer, sodass es von Zeit zu Zeit in seiner Gesamtheit betrachtet werden muss, um Engpässe und suboptimale Lösungen zu ermitteln.

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 22): Beginn des Übergangs zum Hot-Swapping von Einstellungen

Wenn wir die periodische Optimierung automatisieren wollen, müssen wir über automatische Aktualisierungen der Einstellungen der bereits auf dem Handelskonto laufenden EAs nachdenken. Dies sollte es uns auch ermöglichen, den EA im Strategietester laufen zu lassen und seine Einstellungen in einem einzigen Durchgang zu ändern.

Neuronale Netze im Handel: Hierarchical Dual-Tower Transforme (letzter Teil)

Wir setzen die Entwicklung des Modells von „Hidformer Hierarchical Dual-Tower Transformer“ fort, das für die Analyse und Vorhersage komplexer multivariater Zeitreihen entwickelt wurde. In diesem Artikel werden wir die Arbeit, die wir zuvor begonnen haben, zu einem logischen Abschluss bringen - wir werden das Modell an realen historischen Daten testen.

Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen für Kryptowährungsmärkte (letzter Teil)

Das MacroHFT-Framework für den Hochfrequenzhandel mit Kryptowährungen nutzt kontextbezogenes Verstärkungslernen und Speicher, um sich an dynamische Marktbedingungen anzupassen. Am Ende dieses Artikels werden wir die implementierten Ansätze an realen historischen Daten testen, um ihre Wirksamkeit zu bewerten.

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 21): Vorbereitungen für ein wichtiges Experiment und Optimierung des Codes

Um weitere Fortschritte zu erzielen, wäre es gut zu sehen, ob wir die Ergebnisse verbessern können, indem wir die automatische Optimierung in regelmäßigen Abständen erneut durchführen und einen neuen EA erstellen. Der Stolperstein in vielen Debatten über den Einsatz der Parameteroptimierung ist die Frage, wie lange die erhaltenen Parameter für den Handel in der Zukunft verwendet werden können, während die Rentabilität und der Drawdown auf dem vorgegebenen Niveau bleiben. Und ist das überhaupt möglich?

Neuronale Netze im Handel: Hierarchischer Dual-Tower-Transformer (Hidformer)

Wir laden Sie ein, sich mit dem Hierarchical Double-Tower Transformer (Hidformer) vertraut zu machen, der für Zeitreihenprognosen und Datenanalysen entwickelt wurde. Die Autoren des Rahmenwerks schlugen mehrere Verbesserungen an der Transformer-Architektur vor, die zu einer höheren Vorhersagegenauigkeit und einem geringeren Verbrauch an Rechenressourcen führten.

Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen (MacroHFT) für Kryptowährungsmärkte

Ich lade Sie ein, das MacroHFT-Framework zu erkunden, das kontextbewusstes Verstärkungslernen und eine Speicherverwendung anwendet, um Hochfrequenzhandelsentscheidungen für Kryptowährungen mithilfe von makroökonomischen Daten und adaptiven Agenten zu verbessern.

Risikomanagement (Teil 1): Grundlagen für den Aufbau einer Risikomanagement-Klasse

In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen des Risikomanagements beim Handel und lernen, wie man erste Funktionen zur Berechnung der geeigneten Losgröße für einen Handel sowie eines Stop-Loss erstellt. Außerdem werden wir die Funktionsweise dieser Funktionen im Detail erläutern und jeden Schritt erklären. Unser Ziel ist es, ein klares Verständnis dafür zu vermitteln, wie diese Konzepte im automatisierten Handel angewendet werden können. Schließlich werden wir alles in die Praxis umsetzen, indem wir ein einfaches Skript mit einer Include-Datei erstellen.

Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells

Ein auf ResNeXt basierendes Multi-Task-Learning-System optimiert die Analyse von Finanzdaten unter Berücksichtigung ihrer hohen Dimensionalität, Nichtlinearität und Zeitabhängigkeit. Die Verwendung von Gruppenfaltung und spezialisierten Köpfen ermöglicht es dem Modell, effektiv Schlüsselmerkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren.

Risikomanagement (Teil 2): Implementierung der Losberechnung in einer grafischen Schnittstelle

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man die im vorherigen Artikel vorgestellten Konzepte mit Hilfe der leistungsstarken grafischen MQL5-Bibliotheken der Steuerelemente verbessern und effektiver anwenden kann. Wir werden Schritt für Schritt durch den Prozess der Erstellung einer voll funktionsfähigen GUI gehen. Ich werde die Ideen dahinter sowie den Zweck und die Funktionsweise der einzelnen Methoden erläutern. Darüber hinaus werden wir am Ende des Artikels das von uns erstellte Panel testen, um sicherzustellen, dass es korrekt funktioniert und die angegebenen Ziele erfüllt.

Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agenten-System mit konzeptioneller Verstärkung (FinCon)

Wir laden Sie ein, den FinCon-Rahmen zu erkunden, der ein auf einem Large Language Model (LLM) basierendes Multi-Agenten-System ist. Der Rahmen nutzt konzeptionelle verbale Verstärkung, um die Entscheidungsfindung und das Risikomanagement zu verbessern und eine effektive Leistung bei einer Vielzahl von Finanzaufgaben zu ermöglichen.

Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agenten-System mit konzeptioneller Verstärkung (letzter Teil)

Wir setzen weiterhin die von den Autoren des FinCon-Rahmens vorgeschlagenen Ansätze um. FinCon ist ein Multi-Agenten-System, das auf Large Language Models (LLMs) basiert. Heute werden wir die erforderlichen Module implementieren und umfassende Tests des Modells mit realen historischen Daten durchführen.