Algorithmic Trading Articles for Expert advisors

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 85): Verwendung von Mustern des Stochastik-Oszillators und der FrAMA mit Beta-VAE-Inferenzlernen

Dieser Beitrag schließt an Teil 84 an, in dem wir die Kombination von Stochastik und Fractal Adaptive Moving Average vorgestellt haben. Wir verlagern nun den Schwerpunkt auf das Inferenzlernen, um zu sehen, ob die im letzten Artikel unterlegenen Muster eine Trendwende erfahren könnten. Der Stochastik und der FrAMA sind eine sich ergänzende Paarung von Momentum und Trend. Für unser Inferenzlernen greifen wir auf den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders zurück. Außerdem implementieren wir, wie immer, eine nutzerdefinierte Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

Dynamic Swing Architecture: Marktstrukturerkennung von Umkehrpunkten (Swings) bis zur automatisierten Ausführung

In diesem Artikel wird ein vollautomatisches MQL5-System vorgestellt, mit dem sich Marktschwankungen präzise erkennen und handeln lassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Umkehr-Indikatoren mit festen Balken passt sich dieses System dynamisch an die sich entwickelnde Preisstruktur an und erkennt hohe und tiefe Umkehrpunkte in Echtzeit, um Richtungsgelegenheiten zu nutzen, sobald sie sich bilden.

Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 4): Überwindung mehrzeiliger Eingaben, Sicherstellung der Chat-Persistenz und Generierung von Signalen

In diesem Artikel erweitern wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5, indem wir die Beschränkungen bei mehrzeiligen Eingaben durch eine verbesserte Textdarstellung überwinden, eine Seitenleiste für die Navigation im persistenten Chatspeicher mit AES256-Verschlüsselung und ZIP-Komprimierung einführen und erste Handelssignale durch die Integration von Chart-Daten erzeugen.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 84): Verwendung von Mustern des Stochastik-Oszillators und des FrAMA – Schlussfolgerung

Der Stochastik-Oszillator und der Fractal Adaptive Moving Average sind ein Indikatorpaar, das aufgrund seiner Fähigkeit, sich gegenseitig zu ergänzen, in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir haben diese Paarung im letzten Artikel vorgestellt und wollen nun abschließend ihre 5 letzten Signalmuster betrachten. Dabei verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um deren Potenzial zu erkunden und zu testen.

Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 3): Upgrade auf eine scrollbare, auf den Einzelchat ausgerichtete Nutzeroberfläche

In diesem Artikel aktualisieren wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5 zu einer scrollbaren, auf einen einzelnen Chat ausgerichteten Nutzeroberfläche und verbessern die Anzeige des Gesprächsverlaufs mit Zeitstempeln und dynamischem Scrollen. Das System basiert auf JSON-Parsing, um Multi-Turn-Meldungen zu verwalten, und unterstützt anpassbare Modi der Schieberegler und Hover-Effekte für eine verbesserte Nutzerinteraktion.

Wiederverwendung von ungültig gemachten Orderblöcken als Mitigation Blocks (SMC)

In diesem Artikel untersuchen wir, wie zuvor für ungültig erklärte Orderblöcke als Mitigation Blocks innerhalb von Smart Money Concepts (SMC) wiederverwendet werden können. Diese Zonen zeigen, wo institutionelle Händler nach einer fehlgeschlagenen Auftragssperre wieder in den Markt einsteigen, und bieten Bereiche mit hoher Wahrscheinlichkeit für eine Fortsetzung des Handels im vorherrschenden Trend.

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 9): Entwicklung eines Ersteinrichtungsassistenten für Expert Advisors mit scrollbarem Leitfaden

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5-Erstanwender-Setup-Assistenten für Expert Advisors mit einem scrollbaren Leitfaden mit interaktivem Dashboard, dynamischer Textformatierung und visuellen Steuerelementen wie Schaltflächen und Kontrollkästchen, die es dem Anwender ermöglichen, Anweisungen zu navigieren und Handelsparameter effizient zu konfigurieren. Die Nutzer des Programms erhalten einen Einblick in die Funktionsweise des Programms und in die ersten Schritte, die sie unternehmen müssen, ähnlich wie bei einem Orientierungsmodell.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 83): Die Verwendung von Mustern des Stochastischen Oszillators und des FrAMA – Archetypen des Verhaltens

Der Stochastik-Oszillator und der Fractal Adaptive Moving Average sind ein weiteres Indikatorpaar, das aufgrund seiner Fähigkeit, sich in einem MQL5 Expert Advisor zu ergänzen, verwendet werden kann. Wir betrachten den Stochastik aufgrund seiner Fähigkeit, Momentumverschiebungen zu erkennen, während der FrAMA zur Bestätigung der vorherrschenden Trends verwendet wird. Bei der Erkundung dieser Indikatorenkombination verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu testen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 36): Handel mit Angebot und Nachfrage mit Retest und Impulsmodell

In diesem Artikel erstellen wir ein Angebots- und Nachfragehandelssystem in MQL5, das Angebots- und Nachfragezonen durch Konsolidierungsbereiche identifiziert, sie mit impulsiven Bewegungen validiert und Retests mit Trendbestätigung und anpassbaren Risikoparametern handelt. Das System visualisiert die Zonen mit dynamischen Etiketten und Farben und unterstützt Trailing Stops für das Risikomanagement.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 82): Verwendung von TRIX- und WPR-Mustern mit DQN-Verstärkungslernen

Im letzten Artikel haben wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des Inferenzlernens untersucht. In diesem Beitrag greifen wir das Verstärkungslernen in Verbindung mit einem Indikatorpaar auf, das wir zuletzt in „Teil 68“ betrachtet haben. Der TRIX und Williams Percent Range. Unser Algorithmus für diese Überprüfung wird die Quantilregression DQN sein. Wie üblich stellen wir dies als nutzerdefinierte Signalklasse vor, die für die Implementierung mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 35): Erstellung eines Blockausbruch-Handelssystems

In diesem Artikel erstellen wir ein Block-Ausbruchssytems in MQL5, das Konsolidierungsbereiche identifiziert, Ausbrüche erkennt und Ausbruchsblöcke mit Umkehrpunkten validiert, um Retests mit definierten Risikoparametern zu handeln. Das System visualisiert Auftrags- und Ausbruchsblöcke mit dynamischen Kennzeichnungen und Pfeilen und unterstützt den automatisierten Handel und Trailing Stops.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 34): Trendline Breakout System mit R-Squared Goodness of Fit

In diesem Artikel entwickeln wir ein Trendlinen-Ausbruchssystem in MQL5, das Unterstützungs- und Widerstandstrendlinien mit Hilfe von Umkehrpunkte identifiziert, die durch die R-Quadrat-Anpassungsgüte und Winkelbeschränkungen validiert werden, um den Ausbruch-Handel zu automatisieren. Unser Plan ist es, innerhalb eines bestimmten Rückblickzeitraums hohe und tiefe Umkehrpunkte zu erkennen, Trendlinien mit einer Mindestanzahl von Berührungspunkten zu konstruieren und sie mithilfe von R-Quadrat-Metriken und Winkelbeschränkungen zu validieren, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 81): Verwendung von Ichimoku-Mustern und des ADX-Wilder mit Beta-VAE-Inferenzlernen

Dieser Beitrag schließt an Teil 80 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen eines Reinforcement Learning untersucht haben. Wir wenden uns nun dem Inferenzlernen zu. Ichimoku und ADX ergänzen sich, wie bereits erwähnt, jedoch werden wir die Schlussfolgerungen des letzten Artikels in Bezug auf die Verwendung von Pipelines wieder aufgreifen. Für unser Inferenzlernen verwenden wir den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders. Wir bleiben auch bei der Implementierung einer nutzerdefinierten Signalklasse für die Integration mit dem MQL5-Assistenten.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 80): Verwendung von Ichimoku-Muster und des ADX-Wilder mit TD3 Reinforcement Learning

Dieser Artikel schließt an Teil 74 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des überwachten Lernens untersuchten, und verlagert den Schwerpunkt auf das Bestärkende Lernen. Ichimoku und ADX bilden eine komplementäre Kombination von Unterstützungs-/Widerstandskartierung und Trendstärkemessung. In dieser Folge wird gezeigt, wie der Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithmus mit diesem Indikatorensatz verwendet werden kann. Wie bei früheren Teilen der Serie erfolgt die Implementierung in einer nutzerdefinierten Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde, was eine problemlose Zusammenstellung von Expert Advisors ermöglicht.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 33): Erstellung des Preisaktions-Systems des harmonischen Musters Shark

In diesem Artikel entwickeln wir das System des Shark-Musters in MQL5, das steigende und fallende harmonische Shark-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Ratios identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Kennzeichnungen, um die X-A-B-C-D-Musterstruktur klar darzustellen.

Wie man ein zyklusbasiertes Handelssystem aufbaut und optimiert (Detrended Price Oscillator – DPO)

Dieser Artikel erklärt, wie man ein Handelssystem mit dem Detrended Price Oscillator (DPO) in MQL5 entwickelt und optimiert. Er umreißt die Kernlogik des Indikators und zeigt, wie er kurzfristige Zyklen erkennt, indem er langfristige Trends herausfiltert. Anhand einer Reihe von Schritt-für-Schritt-Beispielen und einfachen Strategien lernen die Leser, wie man den Code erstellt, Ein- und Ausstiegssignale definiert und Backtests durchführt. Schließlich werden praktische Optimierungsmethoden vorgestellt, um die Leistung zu verbessern und das System an die sich ändernden Marktbedingungen anzupassen.

In diesem Beitrag befassen wir uns mit einem wichtigen Schritt der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der zunehmend an Bedeutung gewinnt. Pipelines für die Datenvorverarbeitung. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um eine rationalisierte Abfolge von Datenumwandlungsschritten, mit denen Rohdaten aufbereitet werden, bevor sie in ein Modell eingespeist werden. So uninteressant dies für den Laien auch erscheinen mag, diese „Datenstandardisierung“ spart nicht nur Trainingszeit und Ausführungskosten, sondern trägt auch zu einer besseren Generalisierung bei. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf einige SCIKIT-LEARN Vorverarbeitungsfunktionen, und während wir den MQL5-Assistenten nicht ausnutzen, werden wir in späteren Artikeln darauf zurückkommen.

Einführung in MQL5 (Teil 21): Automatisiertes Erkennen von harmonischen Mustern

Lernen Sie, wie Sie das harmonische Muster von Gartley im MetaTrader 5 mit MQL5 erkennen und anzeigen können. In diesem Artikel wird jeder Schritt des Prozesses erläutert, von der Identifizierung der Umkehrpunkte über die Anwendung der Fibonacci-Ratios bis hin zur Darstellung des gesamten Musters auf dem Chart zur eindeutigen visuellen Bestätigung.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 32): Erstellung eines Price Action 5 Drives des harmonischen Mustersystems

In diesem Artikel entwickeln wir ein 5-Drives-Mustersystem in MQL5, das steigende und fallende harmonische 5-Drives-Muster unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die A-B-C-D-E-F-Musterstruktur klar darzustellen.

Den Marktstimmungsindikator automatisieren

In diesem Artikel entwickeln wir einen nutzerdefinierten Indikator für die Marktstimmung, um die Bedingungen in aufwärts, abwärts, mehr und weniger Risiko oder neutral zu klassifizieren. Der Expert Advisor liefert Echtzeit-Einblicke in die vorherrschende Stimmung und vereinfacht den Analyseprozess für aktuelle Markttrends oder -richtungen.

Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 1): Implementierung der JSON-Verarbeitung für KI-APIs

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des JSON-Parsing in MQL5, um den Datenaustausch für die KI-API-Integration zu handhaben, wobei wir uns auf eine JSON-Klasse zur Verarbeitung von JSON-Strukturen konzentrieren. Wir implementieren Methoden zur Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten, die verschiedene Datentypen wie Strings, Zahlen und Objekte unterstützen. Dies ist für die Kommunikation mit KI-Diensten wie ChatGPT unerlässlich und ermöglicht zukünftige KI-gesteuerte Handelssysteme, indem es eine genaue Datenverarbeitung und -manipulation gewährleistet.

Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 2): Entwicklung eines ChatGPT-integrierten Programms mit Nutzeroberfläche

In diesem Artikel entwickeln wir ein in ChatGPT integriertes Programm in MQL5 mit einer Nutzeroberfläche, das das JSON-Parsing-Framework aus Teil 1 nutzt, um Prompts an die API von OpenAI zu senden und die Antworten auf einem MetaTrader 5-Chart anzuzeigen. Wir implementieren ein Dashboard mit einem Eingabefeld, einer Übermittlungsschaltfläche und einer Antwortanzeige, wobei wir die API-Kommunikation und den Textumbruch für die Nutzerinteraktion übernehmen.

$Entwicklung von Handelsstrategien mit den Oszillatoren Parafrac und Parafrac V2: Einzeleintritt Performance Insights$

In diesem Artikel werden der ParaFrac Oscillator und sein V2-Modell als Handelsinstrumente vorgestellt. Es werden drei Handelsstrategien vorgestellt, die mit Hilfe dieser Indikatoren entwickelt wurden. Jede Strategie wurde getestet und optimiert, um ihre Stärken und Schwächen zu ermitteln. Die vergleichende Analyse zeigte die Leistungsunterschiede zwischen dem Original und dem V2-Modell auf.

Aufbau eines professionellen Handelssystems mit Heikin Ashi (Teil 2): Entwicklung eines EA

Dieser Artikel erklärt, wie man einen professionellen Heikin Ashi-basierten Expert Advisor (EA) in MQL5 entwickelt. Sie werden lernen, wie man Eingabeparameter, Enumerationen, Indikatoren und globale Variablen einrichtet und die zentrale Handelslogik implementiert. Sie können auch einen Backtest mit Gold durchführen, um Ihre Arbeit zu überprüfen.

Entwicklung eines volatilitätsbasierten Ausbruchssystems

Das auf der Volatilität basierende Breakout-System identifiziert Marktbereiche und handelt dann, wenn der Preis über oder unter diese Niveaus bricht, gefiltert durch Volatilitätsmaße wie ATR. Dieser Ansatz hilft, starke Richtungsbewegungen zu erfassen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 31): Erstellung eines Price Action 3 Drives Harmonic Pattern Systems

In diesem Artikel entwickeln wir ein 3 Drives Pattern System in MQL5, das steigende und fallende harmonische Muster der 3 Drives mit Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 30): Erstellen eines harmonischen AB-CD-Preisaktionsmusters mit visuellem Feedback

In diesem Artikel entwickeln wir einen AB=CD Pattern EA in MQL5, der harmonische Auf- und Abwärtsmuster von AB=CD mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Ratios identifiziert und Trades mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte.

Vom Neuling zum Experten: Detaillierte Handelsberichte mit Reporting EA beherrschen

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verbesserung der Details von Handelsberichten und der Übermittlung des endgültigen Dokuments per E-Mail im PDF-Format. Dies stellt eine Weiterentwicklung unserer bisherigen Arbeit dar, da wir weiterhin erforschen, wie wir die Leistungsfähigkeit von MQL5 und Python nutzen können, um Handelsberichte in den bequemsten und professionellsten Formaten zu erstellen und zu planen. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr über die Optimierung der Erstellung von Handelsberichten innerhalb des MQL5-Ökosystems.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 29): Erstellung eines Preisaktionssystems mit dem harmonischen Muster von Gartley

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des Gartley-Musters in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster von Gartley mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die XABCD-Musterstruktur klar darzustellen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 28): Erstellen eines Price Action Bat Harmonic Patterns mit visuellem Feedback

In diesem Artikel entwickeln wir ein Bat-Pattern-System in MQL5, das Auf- und Abwärtsmuster von Bat-Harmonic unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst, ergänzt durch visuelles Feedback durch Chart-Objekte

Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC): OB, BOS und FVG

Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC) durch die Kombination von Order Blocks (OB), Break of Structure (BOS) und Fair Value Gaps (FVG) in einem leistungsstarken EA. Wählen Sie die automatische Strategieausführung oder konzentrieren Sie sich auf jedes einzelne SMC-Konzept, um flexibel und präzise zu handeln.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 79): Verwendung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator mit überwachtem Lernen

Im letzten Beitrag haben wir die Paarung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator in ihrer typischen Einstellung der von ihnen erzeugten Rohsignale betrachtet. Diese beiden Indikatoren sind als Trend- bzw. Volumenindikatoren zu verstehen. Im Anschluss an diesen Teil untersuchen wir die Auswirkungen, die das überwachte Lernen auf die Verbesserung einiger der von uns untersuchten Merkmalsmuster haben kann. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der mit Kernelregression und Skalarproduktähnlichkeit arbeitet, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie immer tun wir dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 27): Erstellen eines Price Action Harmonic Pattern der Krabbe mit visuellem Feedback

In diesem Artikel entwickeln wir ein Crab Harmonic Pattern System in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster der Krabbe oder „crab“ mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnisse identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst. Wir integrieren visuelles Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke und Trendlinien, um die Struktur des XABCD-Musters und die Handelsniveaus anzuzeigen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 26): Aufbau eines Pin Bar Averaging Systems für den Handel mit mehreren Positionen

In diesem Artikel entwickeln wir ein Pin Bar Averaging-System in MQL5, das Pin Bar-Muster erkennt, um Handelsgeschäfte zu initiieren, und eine Averaging-Strategie für das Multipositionsmanagement einsetzt, die durch Trailing-Stops und Breakeven-Anpassungen ergänzt wird. Wir integrieren anpassbare Parameter mit einem Dashboard zur Echtzeitüberwachung von Positionen und Gewinnen.

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 25): Trendlinien-Händler mit der Anpassung der kleinsten Quadrate und dynamischer Signalgenerierung

In diesem Artikel entwickeln wir ein Trendlinien-Handelsprogramm, das die kleinsten Quadrate verwendet, um Unterstützungs- und Widerstandstrendlinien zu erkennen, dynamische Kauf- und Verkaufssignale auf der Grundlage von Preisberührungen zu erzeugen und Positionen auf der Grundlage der erzeugten Signale zu eröffnen.

Einführung in MQL5 (Teil 20): Einführung in „Harmonic Patterns“

In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen der harmonischen Muster, ihren Strukturen und ihrer Anwendung im Handel. Sie lernen etwas über Fibonacci-Retracements, Extensions und wie man die Erkennung harmonischer Muster in MQL5 implementiert, was die Grundlage für den Aufbau fortgeschrittener Handelswerkzeuge und Expert Advisors bildet.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Gator- und AD-Oszillator-Strategien für Marktresilienz

Der Artikel stellt die zweite Hälfte eines strukturierten Ansatzes für den Handel mit dem Gator Oscillator und der Akkumulation/Distribution vor. Durch die Einführung von fünf neuen Mustern zeigt der Autor, wie man falsche Bewegungen herausfiltert, frühe Kehrtwendungen erkennt und Signale über verschiedene Zeitrahmen hinweg abgleicht. Mit klaren Programmierbeispielen und Leistungstests verbindet das Material Theorie und Praxis für MQL5-Entwickler.

Einführung in MQL5 (Teil 19): Automatisiertes Erkennen von Wolfe-Wellen

Dieser Artikel zeigt, wie man programmatisch steigende und fallende Muster der Wolfe-Wellen identifiziert und sie mit MQL5 handelt. Wir werden untersuchen, wie man die Strukturen der Wolfe-Wellen programmatisch identifiziert und darauf basierenden Handel mit MQL5 ausführt. Dazu gehören die Erkennung wichtiger Umkehr-Punkte, die Validierung von Musterregeln und die Vorbereitung des EA, um auf die ermittelten Signale zu reagieren.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 77): Verwendung des Gator-Oszillators und des Akkumulations-/Distributions-Oszillators

Der Gator Oscillator von Bill Williams und der Accumulation/Distribution Oscillator sind ein weiteres Indikatorpaar, das harmonisch in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir verwenden den Gator-Oszillator, weil er in der Lage ist, Trends zu bestätigen, während der A/D-Oszillator verwendet wird, um die Trends durch die Überprüfung des Volumens zu bestätigen. Bei der Erkundung dieser Indikatorenkombination verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu testen.

Vom Neuling zum Experten: Reporting EA – Einrichten des Arbeitsablaufs

Makler stellen oft in regelmäßigen Abständen nach einem vordefinierten Zeitplan Berichte über Handelskonten zur Verfügung. Diese Firmen haben über ihre API-Technologien Zugang zu Ihren Kontoaktivitäten und Ihrer Handelshistorie, sodass sie in Ihrem Namen Performanceberichte erstellen können. Ebenso speichert das MetaTrader 5-Terminal detaillierte Aufzeichnungen Ihrer Handelsaktivitäten, die mit MQL5 genutzt werden können, um vollständig angepasste Berichte zu erstellen und personalisierte Liefermethoden zu definieren.