Algorithmic Trading Articles for Expert advisors

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.

Neuronale Netze im Handel: Ein multimodaler, werkzeuggestützter Agent für Finanzmärkte (letzter Teil)

Wir entwickeln weiterhin die Algorithmen für FinAgent, einen multimodalen Finanzhandelsagenten, der multimodale Marktdynamikdaten und historische Handelsmuster analysiert.

Neuronale Netze im Handel: Ein multimodaler, werkzeuggestützter Agent für Finanzmärkte (FinAgent)

Wir laden Sie ein, FinAgent kennenzulernen, ein multimodales Finanzhandelsagenten-Framework zur Analyse verschiedener Datentypen, die die Marktdynamik und historische Handelsmuster widerspiegeln.

Neuronale Netze im Handel: Ein Agent mit geschichtetem Gedächtnis (letzter Teil)

Wir setzen unsere Arbeit an der Entwicklung des Systems von FinMem fort, das mehrschichtige Speicheransätze verwendet, die menschliche kognitive Prozesse nachahmen. Dadurch kann das Modell nicht nur komplexe Finanzdaten effektiv verarbeiten, sondern sich auch an neue Signale anpassen, was die Genauigkeit und Effektivität von Anlageentscheidungen auf sich dynamisch verändernden Märkten erheblich verbessert.

Einführung in MQL5 (Teil 25): Aufbau eines EAs, der mit Chart-Objekten handelt (II)

In diesem Artikel wird erklärt, wie man einen Expert Advisor (EA) erstellt, der mit Chart-Objekten, insbesondere Trendlinien, interagiert, um Ausbruchs- und Umkehrmöglichkeiten zu erkennen und zu handeln. Sie werden lernen, wie der EA gültige Signale bestätigt, die Handelsfrequenz verwaltet und die Konsistenz mit den vom Nutzer ausgewählten Strategien aufrechterhält.

Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 16): Überwachte lineare Systemidentifikation

Die lineare Systemidentifikation kann mit dem Lernen gekoppelt werden, um den Fehler in einem überwachten Lernalgorithmus zu korrigieren. So können wir Anwendungen entwickeln, die von statistischen Modellierungstechniken abhängen, ohne zwangsläufig die Anfälligkeit der restriktiven Annahmen des Modells zu übernehmen. Klassische überwachte Lernalgorithmen haben viele Bedürfnisse, die durch die Kombination dieser Modelle mit einem Feedback-Controller ergänzt werden können, der das Modell korrigieren kann, um mit den aktuellen Marktbedingungen Schritt zu halten.

Einführung in MQL5 (Teil 24): Erstellen eines EAs, der mit Chart-Objekten handelt

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Expert Advisor erstellen, der auf dem Chart eingezeichnete Unterstützungs- und Widerstandszonen erkennt und darauf basierend automatisch Handelsgeschäfte ausführt.

Vom Neuling zum Experten: Hilfsprogramm zur Parametersteuerung

Stellen Sie sich vor, Sie verwandeln die traditionellen EA- oder Indikator-Eingabeeigenschaften in eine Echtzeit-Kontrollschnittstelle auf dem Chart. Diese Diskussion baut auf unserer grundlegenden Arbeit am Market Period Synchronizer-Indikator auf und stellt eine bedeutende Entwicklung in der Art und Weise dar, wie wir Higher-Timeframe (HTF)-Marktstrukturen visualisieren und verwalten. Hier setzen wir dieses Konzept in ein vollständig interaktives Hilfsprogramm um – ein Dashboard, das eine dynamische Steuerung und eine verbesserte Visualisierung von mehrperiodigen Preisaktionen direkt auf dem Chart ermöglicht. Erkunden Sie mit uns, wie diese Innovation die Art und Weise, wie Händler mit ihren Tools interagieren, neu gestaltet.

Vom Neuling zum Experten: Synchronisieren der Zeitrahmen des Marktes

In dieser Diskussion stellen wir ein Synchronisierungsinstrument der Zeitrahmen von länger zu kürzer vor, das das Problem der Analyse von Marktmustern lösen soll, die sich über höhere Zeitrahmen bilden. Die eingebauten Periodenmarker in MetaTrader 5 sind oft begrenzt, starr und lassen sich nicht ohne weiteres an nicht standardisierte Zeitrahmen anpassen. Unsere Lösung nutzt die MQL5-Sprache, um einen Indikator zu entwickeln, der eine dynamische und visuelle Möglichkeit bietet, Strukturen mit höherem Zeitrahmen in Charts mit niedrigerem Zeitrahmen auszurichten. Dieses Instrument kann für eine detaillierte Marktanalyse sehr wertvoll sein. Um mehr über die Funktionen und die Umsetzung zu erfahren, lade ich Sie ein, sich an der Diskussion zu beteiligen.

Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 2): Verbinden mit Bibliothekskomponenten

Heute machen wir einen wichtigen Schritt, damit jeder Entwickler versteht, wie man Klassenstrukturen liest und schnell Expert Advisors mit der MQL5-Standardbibliothek erstellt. Die Bibliothek ist reichhaltig und ausbaufähig, aber es kann sich anfühlen, als würde man ein komplexes Toolkit ohne Handbuch in die Hand bekommen. Hier wird eine alternative Integrationsroutine vorgestellt und diskutiert – ein prägnanter, wiederholbarer Arbeitsablauf, der zeigt, wie sich Klassen in realen Projekten zuverlässig verbinden lassen.

Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 15): Identifizierung linearer Systeme

Es kann schwierig sein, Handelsstrategien zu verbessern, weil wir oft nicht ganz verstehen, was die Strategie falsch macht. In dieser Diskussion führen wir die lineare Systemidentifikation ein, ein Teilgebiet der Kontrolltheorie. Lineare Rückkopplungssysteme können aus Daten lernen, um die Fehler eines Systems zu erkennen und sein Verhalten auf die gewünschten Ergebnisse auszurichten. Auch wenn diese Methoden keine vollständig interpretierbaren Erklärungen liefern, sind sie doch weitaus wertvoller, als überhaupt kein Kontrollsystem zu haben. Lassen Sie uns die Identifizierung linearer Systeme untersuchen und beobachten, wie sie uns als algorithmische Händler helfen kann, die Kontrolle über unsere Handelsanwendungen zu behalten.

Vom Neuling zum Experten: Entmystifizierung versteckter Fibonacci-Retracement-Levels

In diesem Artikel untersuchen wir einen datengestützten Ansatz zur Ermittlung und Validierung von nicht standardmäßigen Fibonacci-Retracement-Levels, die von den Märkten möglicherweise respektiert werden. Wir stellen einen kompletten Arbeitsablauf vor, der auf die Implementierung in MQL5 zugeschnitten ist, beginnend mit der Datenerfassung und der Balken- oder Swing-Erkennung, bis hin zum Clustering, statistischen Hypothesentests, Backtesting und der Integration in ein MetaTrader 5 Fibonacci-Tool. Das Ziel ist es, eine reproduzierbare Pipeline zu erstellen, die anekdotische Beobachtungen in statistisch vertretbare Handelssignale umwandelt.

Einführung in MQL5 (Teil 22): Aufbau eines Expert Advisors für das harmonische Muster 5-0

Dieser Artikel erklärt, wie man das harmonische Muster 5-0 in MQL5 erkennt und handelt, es mit Hilfe von Fibonacci-Levels validiert und auf dem Chart anzeigt.