In diesem Artikel wird ein MQL5-Framework beschrieben, das den Handel auf eine genehmigte Auswahl von Symbolen beschränkt. Die Lösung kombiniert eine gemeinsam genutzte Bibliothek, ein Konfigurations-Dashboard und einen Expert Advisor zur Durchsetzung, der jeden Handel anhand einer Whitelist überprüft und blockierte Versuche protokolliert. Sie enthält voll funktionsfähige Code-Beispiele, eine klare Erläuterung der strukturellen Entwurfsentscheidungen sowie Validierungstests, die eine zuverlässige Symbolfilterung, eine kontrollierte Marktpräsenz und eine transparente Überwachung der Regelumsetzung bestätigen.
In diesem Artikel wird ein interaktives MQL5-Diagramm zur Binomialverteilung erstellt, das ein Histogramm der simulierten Ergebnisse mit der theoretischen Wahrscheinlichkeitsfunktion (PMF) kombiniert. Es bietet Funktionen für Mittelwert, Standardabweichung, Schiefe, Kurtosis, Perzentile und Konfidenzintervalle, sowie konfigurierbare Farbschemata und Beschriftungen und unterstützt das Ziehen, die Größenänderung und Live-Parameteränderungen. Nutzen Sie es, um bei der Validierung von Handelsstrategien erwartete Gewinn-Trades, wahrscheinliche Drawdown-Phasen und Konfidenzbereiche zu bewerten.
In Teil 2 erweitern wir den Nachrichtenfilter, um bestehende Positionen während Nachrichtenereignissen zu schützen. Anstatt Trades zu schließen, entfernen wir die Werte von Stop-Loss und Take-Profit vorübergehend und speichern sie sicher im Speicher. Wenn das Nachrichtenfenster endet, werden die Stopps deterministisch unter Einhaltung der Mindestabstände des Brokers wiederhergestellt und angepasst, falls der Kurs die ursprünglichen Niveaus bereits überschritten hat. Das Ergebnis ist ein Mechanismus, der die Handelslogik wahrt, ohne die Einstiegslogik zu beeinträchtigen, und dafür sorgt, dass der EA auch bei Volatilität die Kontrolle behält.
Der Artikel beschreibt die Erstellung eines transparenten MQL5-Expert-Advisors für die Hidden-Smash-Day-Reversals von Larry Williams. Signale werden nur bei neuen Bars generiert: Eine Setup-Bar wird validiert und anschließend bestätigt, wenn die nächste Sitzung jenseits des Extremums schließt. Das Risiko wird über ATR oder strukturelle Stopps mit einem festgelegten Risiko-Ertrags-Verhältnis gesteuert; die Positionsgröße kann fest oder vom Kontostand abhängig sein, und Richtungsfilter sowie eine Ein-Positions-Regel gewährleisten reproduzierbare Tests.
Dieser Artikel stellt ein adaptives System zur Erkennung paralleler Kanäle und den Ausbrüchen daraus in MQL5 vor. Darin wird erläutert, wie Swing-Punkte ermittelt, Kanäle konstruiert und dynamisch neu berechnet werden und wie Ausbrüche durch persistente Signale bestätigt und visualisiert werden. Das Framework vereint Trendliniengeometrie, ATR-basierte Filterung und Retest-Validierung, um eine zuverlässige Kursanalyse in Echtzeit für professionelle Chartanalysen und Handelsentscheidungen zu ermöglichen.
Wir haben ein System entwickelt, das ein tägliches Handelslimit durchsetzt, damit Sie Ihre Handelsregeln einhalten können. Es überwacht alle über das Konto ausgeführten Trades und greift automatisch ein, sobald das festgelegte Limit erreicht ist, wodurch weitere Aktivitäten verhindert werden. Durch die direkte Integration der Kontrollmechanismen in die Plattform stellt das System sicher, dass die Disziplin auch bei steigendem Marktdruck gewahrt bleibt.
Dieser Artikel beschreibt die Systemarchitektur für eine algorithmische Handelslösung mit mehreren Konten, die Kryptowährungs-CFDs auf MetaTrader 5 handelt und dabei die Vorgaben für Prop-Firmen berücksichtigt. Er definiert drei Kernprinzipien – festes Dollar-Risiko, ein Skript pro Konto und zentralisierte Konfiguration – und erläutert anschließend die Aufteilung zwischen Python und MQL5, die 60-Sekunden-Verarbeitungsschleife sowie die JSON-basierte Signalübermittlung. Die Leser erhalten praktische Anleitungen zur Berechnung der Lot-Größe, zu Sicherheitsprüfungen und zu praxisnahen Mustern für das Positionsmanagement und für einen zuverlässigen Live-Einsatz.
In diesem Beitrag werden wir Swing Extremes und den Indikator für Rücksetzer automatisieren, der die rohe Kursbewegung in niedrigeren Zeitrahmen (LTF) in eine strukturierte Darstellung der Marktrichtung umwandelt und dabei Swing-Hochs, Swing-Tiefs und Korrekturphasen in Echtzeit präzise identifiziert. Durch die programmatische Verfolgung von Veränderungen in der Mikrostruktur antizipiert es potenzielle Umkehrungen, bevor diese sich vollständig entfalten – und verwandelt so Rauschen in handlungsrelevante Erkenntnisse.
In diesem Artikel erweitern wir das Tool zur Darstellung von Regressionsdiagrammen in MQL5 um einen Cyberpunk-Modus mit Neon-Leuchteffekten, Animationen und holografischen Effekten für eine eindrucksvolle Visualisierung. Wir integrieren die Umschaltung zwischen Themenmodi, dynamische Hintergründe mit Sternen, leuchtende Rahmen sowie Neonpunkte und -linien, wobei die Kompatibilität mit dem Standardmodus gewährleistet bleibt. Dieses System mit zwei Themenmodi wertet die Analyse von Symbolpaaren durch eine futuristische Ästhetik auf und unterstützt Echtzeitaktualisierungen sowie Interaktionen für aufschlussreiche Handelserkenntnisse.
Dieser Artikel verwandelt Market Memory Zones von einem reinen Chart-Konzept in einen vollwertigen MQL5-Expert Advisor. Das System automatisiert die Erkennung von Displacement-Zonen, Strukturübergängen (CHoCH) und Liquidity Sweep-Zonen mithilfe von ATR- und Kerzenstruktur-Filtern, wendet eine Bestätigung auf einem niedrigeren Zeitrahmen an und sorgt für eine risikobasierte Positionsgrößenbestimmung mit dynamischen Stop-Loss- und strukturbasierten Take-Profit-Zielen. Sie erhalten die Code-Architektur für die Erkennung, die Einstiegspunkte, das Handelsmanagement und die Visualisierung sowie eine kurze Auswertung über den Backtest.
In diesem Artikel erstellen wir in MQL5 ein canvasbasiertes grafisches Tool für statistische Korrelations- und lineare Regressionsanalysen zwischen zwei Symbolen, das sich per Drag & Drop verschieben und in der Größe anpassen lässt. Wir nutzen ALGLIB für Regressionsberechnungen, dynamische Achsenbeschriftungen, Datenpunkte und ein Statistikfeld, in dem Steigung, Achsenabschnitt, Korrelation und R-Quadrat angezeigt werden. Diese interaktive Visualisierung liefert wertvolle Erkenntnisse für Pair-Trading-Strategien und bietet anpassbare Designs, Rahmen sowie Echtzeit-Aktualisierungen bei neuen Bars.
In diesem Artikel erstellen wir in MQL5 eine interaktive Werkzeugpalette zum Zeichnen in Charts mit verschiebbaren und in der Größe anpassbaren Panels sowie der Möglichkeit, das Design zu wechseln. Wir fügen Schaltflächen für Werkzeuge wie Fadenkreuz, Trendlinien, Linien, Rechtecke, Fibonacci, Text und Pfeile hinzu und verarbeiten Mausereignisse zur Aktivierung und für Anweisungen. Dieses System verbessert die Handelsanalyse durch eine anpassbare Benutzeroberfläche und unterstützt Echtzeit-Interaktionen mit den Charts.
Wir entwickeln einen kalendergesteuerten Nachrichtenfilter vollständig in MQL5 und verzichten dabei auf Webanfragen und externe DLLs. Teil 1 behandelt das Laden und Zwischenspeichern von Ereignissen, deren Zuordnung zu Symbolen nach Währung, das Filtern nach Bedeutung, die Definition von Vor- und Nachlaufzeitfenstern sowie das Sperren neuer Trades während aktiver Nachrichten, mit der optionalen Möglichkeit, Positionen vor Nachrichtenereignissen zu schließen. Das Ergebnis ist ein konfigurierbarer, prop-firm-tauglicher Kontrollmechanismus, der falsche Handelspausen vermeidet und Einstiegspunkte bei hohen Schwankungen schützt.
In diesem Artikel geht es um einen spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie man Handels-Setups nach Liquidity-Raids nutzen kann. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die daran interessiert sind, Liquiditätsabschöpfungen als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen zu optimieren und zu nutzen. Außerdem wird untersucht, wie man korrekt zwischen Liquidity-Raids und Marktstrukturwechseln unterscheidet und wie man diese jeweils validiert und nutzt, wenn sie auftreten, um so Verluste zu minimieren, die dadurch entstehen, dass Trader beides miteinander verwechseln.
Dieser Artikel bietet anhand eines praktischen, projektbasierten Arbeitsablaufs eine Einführung in die Dateiverwaltung in MQL5. Sie verwenden „FileSelectDialog“, um eine CSV-Datei auszuwählen oder zu erstellen, öffnen diese mit „FileOpen“ und schreiben strukturierte Kopfzeilen mit Kontoinformationen wie Kontoname, Kontostand, Kontologin, Datumsbereich und Zeitpunkt der letzten Aktualisierung. Das Ergebnis ist eine klare Grundlage für ein wiederverwendbares Handelsjournal und sichere Dateivorgänge in MetaTrader 5.
Wir stellen ein Tool zur Erkennung von Ausbrüchen aus schrägen Trendlinien vor, das auf einer Validierung anhand von drei Swings basiert, um objektive Signale aus der Price‑Action zu generieren. Das System automatisiert die Erkennung von Swings, die Erstellung von Trendlinien und die Bestätigung von Ausbrüchen anhand einer Kreuzungslogik, um Störsignale zu reduzieren und die Ausführung zu standardisieren. Der Artikel erläutert die Strategievorgaben, zeigt die MQL5-Implementierung und gibt einen Überblick über die Testergebnisse; das Tool ist für die Analyse und die Bestätigung von Signalen gedacht, nicht für den automatisierten Handel.
Wir stellen einen regelbasierten Ansatz für Trendlinien vor, der Indikator-Pivots vermeidet und geordnete Swings nutzt, die direkt aus unverarbeiteten Kursdaten abgeleitet werden. Der Artikel behandelt die Swing-Erkennung, die Bewertung der Swing-Größe mittels ATR oder fester Schwellenwerte sowie die Validierung von Aufwärts- und Abwärtsstrukturen und setzt diese Regeln anschließend in MQL5 mit einer Darstellung ohne Repainting und selektiver Anzeige um. Sie erhalten eine klare, reproduzierbare Methode zur Ermittlung struktureller Unterstützungs- und Widerstandsniveaus, die über verschiedene Marktbedingungen hinweg tragfähig bleibt.
Wir implementieren das Umkehrmuster „Smash-Day“ von Larry Williams in MQL5, indem wir einen regelbasierten Expert Advisor mit dynamischem Risikomanagement, einer Logik zur Bestätigung von Ausbrüchen und mit einer Ausführungslogik, die immer nur eine Position gleichzeitig zulässt, erstellen. Mit dem MetaTrader 5-Strategietester und dem bereitgestellten Quellcode können Leser Backtests durchführen, die Strategie nachbilden und die Auswirkungen der Parameter untersuchen.
Bei der Untersuchung einer Vielzahl von Breakout-Setups ist mir aufgefallen, dass gescheiterte Breakouts selten auf mangelnde Volatilität zurückzuführen waren, sondern häufiger auf eine schwache interne Struktur. Diese Beobachtung führte zu dem in diesem Artikel vorgestellten Rahmenkonzept. Der Ansatz identifiziert Muster, bei denen das letzte Kurssegment eine überdurchschnittliche Länge, Steilheit und Geschwindigkeit aufweist – eindeutige Anzeichen für den Aufbau von Momentum im Vorfeld einer gerichteten Ausweitung. Indem sie diese subtilen geometrischen Ungleichgewichte innerhalb der Konsolidierungsphase erkennen, können Trader Ausbrüche mit höherer Wahrscheinlichkeit antizipieren, bevor der Kurs die Konsolidierungsspanne verlässt. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie dieses auf Fraktalen basierende geometrische Modell strukturelle Ungleichgewichte in präzise Ausbruchsignale umsetzt.
In diesem Artikel befassen wir uns mit vektorbasierten Methoden zum Zeichnen abgerundeter Rechtecke und Dreiecke in MQL5 mithilfe von Canvas, wobei Supersampling für eine kantenglättete Darstellung zum Einsatz kommt. Wir setzen Scanline-Füllung, geometrische Vorberechnungen für Bögen und Tangenten sowie Rahmen ein, um glatte, anpassbare Formen zu erstellen. Dieser Ansatz schafft die Grundlage für moderne UI-Elemente in zukünftigen Trading-Tools und unterstützt die Eingabe von Größen, Radien, Rahmen und Deckkraftwerten.
In diesem Artikel befassen wir uns mit den Dateiverarbeitungsklassen der MQL5-Standardbibliothek, um ein robustes Reporting-Modul zu entwickeln, das automatisch Excel-kompatible CSV-Dateien generiert. Dabei unterscheiden wir klar zwischen manuell ausgeführten Trades und algorithmisch ausgeführten Orders und schaffen damit die Grundlage für ein zuverlässiges, auditierbares Trade-Reporting.
Dieser Artikel stellt einen MetaTrader 5-kompatiblen Backtesting-Workflow vor, der sich auf verschiedene Symbole und Zeitrahmen hinweg skaliert. Wir nutzen den HistoryManager, um die Datenerfassung zu parallelisieren, Kursbalken und Ticks aus allen Zeitrahmen zu synchronisieren und symbolisolierte OnTick-Handler in Threads auszuführen. Sie erfahren, wie sich Modellierungsmodi auf Geschwindigkeit und Genauigkeit auswirken, wann Sie sich auf Terminaldaten verlassen können, wie Sie den I/O-Aufwand durch ereignisgesteuerte Aktualisierungen reduzieren und wie Sie einen vollständigen Multiwährungs-Trading-Roboter erstellen.
Wir fügen dem MQL5-Canvas-Dashboard ein auf Supersampling basierendes Anti-Aliasing sowie hochauflösendes Rendering hinzu und skalieren anschließend auf die Zielgröße herunter. Der Artikel implementiert Füllungen und Rahmen in Form abgerundeter Rechtecke, Pfeile in Form abgerundeter Dreiecke sowie eine benutzerdefinierte Bildlaufleiste mit Theme-Unterstützung für die Statistik- und Textpanels. Mit diesen Tools können Sie in MetaTrader 5 glattere und besser lesbare UI-Komponenten erstellen.
Der Artikel beschreibt eine Variante der Options-Nachbildung über einen Basiswert, die in der Programmiersprache MQL5 implementiert ist. Die Vor- und Nachteile des gewählten Ansatzes werden anhand des FORTS-Futuresmarkts der Moskauer Börse MOEX und der Kryptobörse Bybit mit realen börsengehandelten Optionen verglichen.
Wenn Text in einem Chart angezeigt werden soll, können wir die Funktion „Comment()“ verwenden. Aber ihre Möglichkeiten sind recht begrenzt. Daher werden wir in diesem Artikel eine eigene Komponente erstellen – ein Dialogfenster über die gesamte Chartfläche, das mehrzeiligen Text mit flexiblen Schriftarteneinstellungen und Scroll-Unterstützung anzeigen kann.
Dieser Artikel befasst sich mit dem Grey-Modell, einem vielversprechenden Instrument, das die Möglichkeiten von Händlern erweitern kann. Wir werden uns einige Möglichkeiten ansehen, wie dieses Modell auf die technische Analyse angewendet und zur Entwicklung von Handelsstrategien genutzt werden kann.
Das MetaTrader-5-Modul für Python ermöglicht es, Trades bequem über Python in der MetaTrader-5-Anwendung zu eröffnen. Es hat jedoch einen großen Nachteil: Die im MetaTrader-5-Terminal verfügbare Funktion des Strategietesters fehlt. In dieser Artikelserie werden wir ein Framework für das Backtesting Ihrer Handelsstrategien in Python-Umgebungen aufbauen.
Wir erstellen eine praktische Brücke zwischen MetaTrader 5 und Binance: Wir holen 30-Minuten-Klines mit WebRequest, extrahieren OHLC/Zeitwerte aus JSON und bestätigen ein bullisches Engulfing-Muster, indem wir nur geschlossene Kerzen verwenden. Dann setzen wir die Zeichenkette für die Abfrage zusammen, berechnen die HMAC-SHA256-Signatur, fügen X-MBX-APIKEY hinzu und übermitteln authentifizierte Orders. Sie erhalten einen klaren, durchgängigen EA-Workflow von der Datenerfassung bis zur Orderausführung.
In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit MQL5 authentifizierte Anfragen an die Binance-API senden, um Ihren Kontostand für alle Assets abzurufen. Erfahren Sie, wie Sie Ihren API-Schlüssel, die Serverzeit und die Signatur verwenden, um sicher auf Kontodaten zuzugreifen, und wie Sie die Antwort zur späteren Verwendung in einer Datei speichern können.
In diesem Artikel wird ein Modul zur Klassifizierung von Marktzuständen für MQL5 entwickelt, das das Preisverhalten anhand abgeschlossener Preisdaten interpretiert. Durch die Analyse von Volatilitätskontraktion, -expansion und struktureller Konsistenz klassifiziert das Tool die Marktbedingungen als Kompression, Transition, Expansion oder Trend und bietet so einen klaren kontextuellen Rahmen für die Price-Action-Analyse.
In diesem Artikel wird das MQL5-Canvas-Dashboard mit fortschrittlichen visuellen Effekten erweitert, einschließlich Unschärfegradienten für Nebelüberlagerungen, Schattenrendering für den Header und Antialiasing für glattere Linien und Kurven. Wir fügen dem Textfeld ein sanftes Mausrad-Scrolling hinzu, das die Zoom-Skalierung des Charts nicht beeinträchtigt – eine klare technische Verbesserung.
Breadth First Search (BFS) verwendet Level-Order-Traversierung, um die Marktstruktur als einen gerichteten Graphen von Swings zu modellieren, der sich im Zeitverlauf entwickelt. Durch die schichtweise Analyse historischer Bars oder Sitzungen priorisiert BFS das jüngste Kursverhalten und berücksichtigt gleichzeitig die historische Marktprägung.
In diesem Artikel entwickeln wir ein Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) Handelssystem in MQL5, das Channel-Indikatoren für Umkehrsignale verwendet und trendfolgende Einstiege mit Hedging-Unterstützung für Long- und Short-Positionen ermöglicht. Wir integrieren Risikomanagement-Funktionen wie automatische Berechnung der Lot-Größen auf der Basis von Kontoeigenkapital (equity) oder Kontostand (balance), feste oder dynamische Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus unter Verwendung von ATR-Multiplikatoren und Positionslimits.
In diesem Teil werden wir uns auf die Entwicklung einer intelligenten Ausführungsschicht konzentrieren, die die Spread-Bedingungen in Echtzeit über mehrere Symbole hinweg kontinuierlich überwacht und auswertet. Der EA passt seine Symbolauswahl dynamisch an, indem er den Handel auf der Grundlage der Spread-Effizienz und nicht nach festen Regeln aktiviert oder deaktiviert. Dieser Ansatz ermöglicht es Hochfrequenz-Multi-Pair-Systemen, kostengünstige Symbole zu priorisieren.
In diesem Artikel verbessern wir das Canvas-basierte Kurs-Dashboard in MQL5, indem wir ein pixelgenaues, scrollbares Textpanel für Bedienhinweise hinzufügen und die Einschränkungen des nativen Scrollens mithilfe von benutzerdefiniertem Anti-Aliasing sowie einer abgerundeten, sich bei Hover verbreiternden Scrollleiste umgehen. Das Textpanel unterstützt themenabhängige Hintergründe mit einstellbarer Transparenz, dynamischen Zeilenumbruch für Inhalte wie Anleitungen und Kontaktinformationen sowie eine interaktive Navigation über Schaltflächen zum Hoch- und Herunterscrollen, Ziehen von Schiebereglern und Scrollen mit dem Mausrad innerhalb des Textpanels.
In diesem Artikel entwickeln wir in MQL5 ein Canvas-basiertes Kurs-Dashboard auf Basis der CCanvas-Klasse. Es erstellt interaktive Panels zur Visualisierung jüngster Kursverläufe und Kontostatistiken und unterstützt Hintergrundbilder, Nebeleffekte sowie Farbverlaufsfüllungen. Das System unterstützt das Verschieben und die Größenänderung per Mausereignisbehandlung sowie das Umschalten zwischen einem dunklen und einem hellen Design mit dynamischen Farbanpassungen sowie Bedienelemente zum Minimieren und Maximieren für eine effiziente Verwaltung des Charts.
Von ChatGPT über Gemini bis hin zu zahlreichen KI-Tools zur Text-, Bild- und Videogenerierung – Transformer haben die KI-Welt tiefgreifend verändert. Aber sind sie auch auf den Finanzbereich (Handel) anwendbar? Finden wir es heraus.
Der Artikel widmet sich der ereignisgesteuerten Architektur in MQL5 und beschreibt den Übergang vom monolithischen OnTick-Modell zur verteilten Verarbeitung. Wir werden uns mit vordefinierten und nutzerdefinierten Ereignissen, Diensten und Nachrichtenaustausch zwischen Programmen sowie mit häufigen Architekturfehlern befassen. Ein praktisches Beispiel zeigt, wie die Interaktionen zwischen Indikatoren und einem EA organisiert werden können, um die Last zu verringern, die Lesbarkeit zu verbessern und die Wartung zu vereinfachen.
Die Vorhersage der Bewegungen von Währungspaaren ist ein wichtiger Faktor für den Handelserfolg. Dieser Artikel befasst sich mit verschiedenen Kursbewegungsmodellen, analysiert ihre Vor- und Nachteile und untersucht ihre praktische Anwendung in Handelsstrategien. Wir werden uns mit Ansätzen beschäftigen, die es uns ermöglichen, verborgene Muster zu erkennen und die Genauigkeit der Prognosen zu verbessern.
Dieser Artikel befasst sich mit der praktischen Anwendung des L1-Trendfilters im MetaTrader 5, wobei sowohl die mathematischen Grundlagen als auch die Verwendung in MQL5-Programmen behandelt werden. Der L1-Filter ermöglicht die Extraktion stückweise linearer Trends, die die wesentliche Marktstruktur erhalten und gleichzeitig das Kursrauschen reduzieren. Die Studie analysiert die Skalierung der Parameter, das Verhalten der Trendschätzung und die Integration der Methode in algorithmische Handelsstrategien. Experimentelle Ergebnisse zeigen, wie der L1-Trendfilter die Signalstabilität, das Handels-Timing und die allgemeine Robustheit von Handelssystemen verbessern kann.
