Add a new article
Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 1): Implementierung der JSON-Verarbeitung für KI-APIs
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.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (XI) – Korrelation im Nachrichtenhandel
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (XI) – Korrelation im Nachrichtenhandel
In diesem Beitrag werden wir untersuchen, wie das Konzept der Finanzkorrelation angewendet werden kann, um die Entscheidungseffizienz beim Handel mit mehreren Symbolen während der Ankündigung wichtiger wirtschaftlicher Ereignisse zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Bewältigung des erhöhten Risikos, das durch die erhöhte Volatilität bei der Veröffentlichung von Nachrichten entsteht.
Aufbau von KI-gesteuerten Handelssystemen in MQL5 (Teil 2): Entwicklung eines ChatGPT-integrierten Programms mit Nutzeroberfläche
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.
Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 1): Einführung in CTrade, CiMA, und CiATR
Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 1): Einführung in CTrade, CiMA, und CiATR
Die MQL5-Standardbibliothek spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen für MetaTrader 5. In dieser Diskussionsreihe wollen wir seine Anwendung beherrschen, um die Erstellung effizienter Handelswerkzeuge für MetaTrader 5 zu vereinfachen. Zu diesen Tools gehören nutzerdefinierte Expert Advisors, Indikatoren und andere Hilfsmittel. Wir beginnen heute mit der Entwicklung eines trendfolgenden Expert Advisors unter Verwendung der Klassen CTrade, CiMA und CiATR. Dies ist ein besonders wichtiges Thema für alle – egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.
Vereinfachung von Datenbanken in MQL5 (Teil 1): Einführung in Datenbanken und SQL
Vereinfachung von Datenbanken in MQL5 (Teil 1): Einführung in Datenbanken und SQL
Wir erforschen, wie man Datenbanken in MQL5 mit den systemeigenen Funktionen der Sprache manipuliert. Wir decken alles ab, vom Erstellen, Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Tabellen bis zum Import und Export von Daten, alles mit Beispielcode. Der Inhalt dient als solide Grundlage für das Verständnis der internen Mechanismen des Datenzugriffs und ebnet den Weg für die Diskussion von ORM, die wir in MQL5 aufbauen werden.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Schlagzeilen mit MQL5 (X) – Multiple Symbol Chart View für den Nachrichtenhandel
Vom Neuling zum Experten: Animierte Schlagzeilen mit MQL5 (X) – Multiple Symbol Chart View für den Nachrichtenhandel
Heute werden wir ein System zur Darstellung mehrerer Charts mit Hilfe von Chartobjekten entwickeln. Ziel ist es, den Nachrichtenhandel durch die Anwendung von MQL5-Algorithmen zu verbessern, die dazu beitragen, die Reaktionszeit des Händlers in Zeiten hoher Volatilität, wie z. B. bei wichtigen Nachrichten, zu verkürzen. In diesem Fall bieten wir Händlern eine integrierte Möglichkeit, mehrere wichtige Symbole mit einem einzigen All-in-One-Tool für den Nachrichtenhandel zu überwachen. Unsere Arbeit entwickelt sich mit dem News Headline EA kontinuierlich weiter. Er verfügt nun über eine wachsende Anzahl von Funktionen, die sowohl für Händler, die vollautomatische Systeme verwenden, als auch für diejenigen, die den manuellen Handel mit Hilfe von Algorithmen bevorzugen, einen echten Mehrwert darstellen. Klicken Sie sich durch und beteiligen Sie sich an dieser Diskussion, um mehr Wissen, Einblicke und praktische Ideen zu erhalten.
Vom Neuling zum Experten: Detaillierte Handelsberichte mit Reporting EA beherrschen
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.
MetaTrader trifft auf Google Sheets mit Pythonanywhere: Ein Leitfaden für einen sicheren Datenfluss
MetaTrader trifft auf Google Sheets mit Pythonanywhere: Ein Leitfaden für einen sicheren Datenfluss
Dieser Artikel zeigt einen sicheren Weg, um MetaTrader-Daten in Google Sheets zu exportieren. Google Sheet ist die wertvollste Lösung, da es cloudbasiert ist und die dort gespeicherten Daten jederzeit und von überall abgerufen werden können. So können Händler jederzeit und von jedem Ort aus auf die in Google Sheet exportierten Handels- und zugehörigen Daten zugreifen und weitere Analysen für den zukünftigen Handel durchführen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 79): Verwendung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator mit überwachtem Lernen
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.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (VIII) – Schnellhandelsschaltflächen für den Nachrichtenhandel
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (VIII) – Schnellhandelsschaltflächen für den Nachrichtenhandel
Während algorithmische Handelssysteme automatisierte Vorgänge verwalten, bevorzugen viele Nachrichtenhändler und Scalper bei aufsehenerregenden Nachrichtenereignissen und schnelllebigen Marktbedingungen eine aktive Steuerung, die eine schnelle Auftragsausführung und -verwaltung erfordert. Dies unterstreicht den Bedarf an intuitiven Front-End-Tools, die Echtzeit-Nachrichtenfeeds, Wirtschaftskalenderdaten, Indikatoreinblicke, KI-gesteuerte Analysen und reaktionsschnelle Handelskontrollen integrieren.
MetaTrader Tick-Info-Zugang von MQL5-Diensten zur Python-Anwendung über Sockets
MetaTrader Tick-Info-Zugang von MQL5-Diensten zur Python-Anwendung über Sockets
Manchmal ist nicht alles in der MQL5-Sprache programmierbar. Und selbst wenn es möglich wäre, bestehende fortgeschrittene Bibliotheken in MQL5 zu konvertieren, wäre dies sehr zeitaufwändig. Dieser Artikel versucht zu zeigen, dass wir die Abhängigkeit vom Windows-Betriebssystem umgehen können, indem wir Tick-Informationen wie Bid, Ask und Time mit MetaTrader-Diensten über Sockets an eine Python-Anwendung übertragen.
CRUD-Operationen in Firebase mit MQL
CRUD-Operationen in Firebase mit MQL
Dieser Artikel bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Beherrschung von CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) in Firebase, wobei der Schwerpunkt auf der Echtzeitdatenbank und dem Firestore liegt. Entdecken Sie, wie Sie die SDK-Methoden von Firebase nutzen können, um Daten in Web- und Mobilanwendungen effizient zu verwalten, vom Hinzufügen neuer Datensätze bis zum Abfragen, Ändern und Löschen von Einträgen. Lernen Sie praktische Code-Beispiele und Best Practices für die Strukturierung und Verarbeitung von Daten in Echtzeit kennen, die es Entwicklern ermöglichen, dynamische, skalierbare Anwendungen mit der flexiblen NoSQL-Architektur von Firebase zu erstellen.
Vom Neuling zum Experten: Reporting EA – Einrichten des Arbeitsablaufs
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar des Awesome Oszillators und die Envelope-Kanäle vorstellten, indem wir uns ansehen, wie dieses Paar durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Der Awesome Oszillator und die Envelope-Kanäle sind eine Mischung aus Trendspotting und Unterstützung/Widerstand, die sich gegenseitig ergänzen. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der das Punktprodukt-Kernel mit Cross-Time-Attention einsetzt, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeile mit MQL5 (VII) – Post-Impact-Strategie für den Nachrichtenhandel
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeile mit MQL5 (VII) – Post-Impact-Strategie für den Nachrichtenhandel
In den ersten Minuten nach der Veröffentlichung einer wichtigen Wirtschaftsnachricht ist das Risiko eines „Whipsaw“ extrem hoch. In diesem kurzen Zeitfenster können Kursbewegungen unberechenbar und volatil sein und oft beide Seiten von schwebenden Aufträgen auslösen. Kurz nach der Veröffentlichung – in der Regel innerhalb einer Minute – stabilisiert sich der Markt in der Regel und nimmt den vorherrschenden Trend wieder auf oder korrigiert ihn mit der üblichen Volatilität. In diesem Abschnitt werden wir einen alternativen Ansatz für den Nachrichtenhandel untersuchen, um seine Wirksamkeit als wertvolle Ergänzung zum Instrumentarium eines Händlers zu bewerten. Lesen Sie weiter, um weitere Einblicke und Details zu dieser Diskussion zu erhalten.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 34): Umwandlung von Marktrohdaten in Prognosemodellen mithilfe einer fortschrittlichen Pipeline der Datenerfassung
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 34): Umwandlung von Marktrohdaten in Prognosemodellen mithilfe einer fortschrittlichen Pipeline der Datenerfassung
Haben Sie schon einmal einen plötzlichen Marktanstieg verpasst oder wurden Sie von einem solchen überrascht? Der beste Weg, aktuelle Ereignisse zu antizipieren, besteht darin, aus historischen Mustern zu lernen. Mit dem Ziel, ein ML-Modell zu trainieren, zeigt Ihnen dieser Artikel zunächst, wie Sie ein Skript in MetaTrader 5 erstellen, das historische Daten aufnimmt und sie zur Speicherung an Python sendet. Lesen Sie weiter, um die einzelnen Schritte in Aktion zu sehen.
Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.
Analyse des Binärcodes der Börsenkurse (Teil II): Umwandlung in BIP39 und Schreiben des GPT-Modells
Analyse des Binärcodes der Börsenkurse (Teil II): Umwandlung in BIP39 und Schreiben des GPT-Modells
Fortsetzung der Versuche, die Preisbewegungen zu entschlüsseln... Wie steht es mit der linguistischen Analyse des „Marktwörterbuchs“, das wir durch die Umwandlung des binären Preiscodes in BIP39 erhalten? In diesem Artikel befassen wir uns mit einem innovativen Ansatz für die Analyse von Börsendaten und untersuchen, wie moderne Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf die Marktsprache angewendet werden können.
Black Hole Algorithmus (BHA)
Black Hole Algorithmus (BHA)
Der Black Hole Algorithm (BHA) nutzt die Prinzipien der Schwerkraft von Schwarzen Löchern, um Lösungen zu optimieren. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie BHA die besten Lösungen findet und dabei lokale Extreme vermeidet, und warum dieser Algorithmus zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme geworden ist. Erfahren Sie, wie einfache Ideen zu beeindruckenden Ergebnissen in der Welt der Optimierung führen können.
Multimodul-Handelsroboter in Python und MQL5 (Teil I): Erstellung der Grundarchitektur und erster Module
Multimodul-Handelsroboter in Python und MQL5 (Teil I): Erstellung der Grundarchitektur und erster Module
Wir werden ein modulares Handelssystem entwickeln, das Python für die Datenanalyse mit MQL5 für die Handelsausführung kombiniert. Vier unabhängige Module überwachen parallel verschiedene Marktaspekte: Volumen, Arbitrage, Ökonomie und Risiken und wir verwenden RandomForest mit 400 Bäumen für die Analyse. Besonderer Wert wird auf das Risikomanagement gelegt, da selbst die fortschrittlichsten Handelsalgorithmen ohne ein angemessenes Risikomanagement nutzlos sind.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (VI) – Strategie von schwebenden Aufträgen für den Nachrichtenhandel
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (VI) – Strategie von schwebenden Aufträgen für den Nachrichtenhandel
In diesem Artikel verlagern wir den Schwerpunkt auf die Integration einer nachrichtengesteuerten Auftragsausführungslogik, die den EA in die Lage versetzt, zu handeln und nicht nur zu informieren. Begleiten Sie uns, wenn wir erforschen, wie man die automatisierte Handelsausführung in MQL5 implementiert und den News Headline EA zu einem vollständig reaktionsfähigen Handelssystem erweitert. Expert Advisors bieten den Entwicklern von Algorithmen erhebliche Vorteile, da sie eine Vielzahl von Funktionen unterstützen. Bislang haben wir uns auf die Entwicklung eines Tools zur Präsentation von Nachrichten und Kalenderereignissen konzentriert, das mit integrierten KI-Einsichten und technischen Indikatoren ausgestattet ist.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (V) – Ereignis-Erinnerungssystem
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (V) – Ereignis-Erinnerungssystem
In dieser Diskussion werden wir weitere Fortschritte bei der Integration einer verfeinerten Logik zur Ereigniswarnung für die vom „News Headline EA“ angezeigten wirtschaftlichen Kalenderereignisse untersuchen. Diese Verbesserung ist von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass die Nutzer rechtzeitig vor wichtigen Ereignissen benachrichtigt werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (IV) – Markteinsichten durch lokal verfügbare KI-Modelle
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (IV) – Markteinsichten durch lokal verfügbare KI-Modelle
In der heutigen Diskussion untersuchen wir, wie man Open-Source-KI-Modelle selbst hosten und zur Gewinnung von Markteinblicken nutzen kann. Dies ist Teil unserer laufenden Bemühungen, den News Headline EA zu erweitern, indem wir einen AI Info-Streifen einführen, die ihn in ein Multi-Integrations-Assistenz-Tool verwandelt. Der aktualisierte EA zielt darauf ab, Händler durch Kalenderereignisse, aktuelle Finanznachrichten, technische Indikatoren und jetzt auch durch KI-generierte Marktperspektiven auf dem Laufenden zu halten - und bietet so zeitnahe, vielfältige und intelligente Unterstützung für Handelsentscheidungen. Seien Sie dabei, wenn wir praktische Integrationsstrategien erforschen und untersuchen, wie MQL5 mit externen Ressourcen zusammenarbeiten kann, um ein leistungsstarkes und intelligentes Arbeitsterminal für den Handel aufzubauen.
Graphentheorie: Dijkstras Algorithmus angewandt im Handel
Graphentheorie: Dijkstras Algorithmus angewandt im Handel
Dijkstras Algorithmus, eine klassische Lösung für den kürzesten Weg in der Graphentheorie, kann Handelsstrategien durch die Modellierung von Marktnetzwerken optimieren. Händler können damit die effizientesten Routen in den Kerzen-Chartdaten finden.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 31): Python-Engine für Kerzenmuster (I) - Manuelles Erkennen
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 31): Python-Engine für Kerzenmuster (I) - Manuelles Erkennen
Kerzenmuster sind für den Handel mit Kursen von grundlegender Bedeutung und bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Umkehr oder Fortsetzung des Marktes. Stellen Sie sich ein zuverlässiges Tool vor, das kontinuierlich jeden neuen Kursbalken überwacht, wichtige Formationen wie die Muster von Engulfing, Hammer, Dojis und Sterne identifiziert und Sie sofort benachrichtigt, wenn ein bedeutendes Handelseinstellungen erkannt wird. Genau diese Funktionalität haben wir entwickelt. Egal, ob Sie neu im Handel sind oder ein erfahrener Profi, dieses System bietet Echtzeit-Warnungen für Kerzenmuster, sodass Sie sich auf die Ausführung von Geschäften mit mehr Vertrauen und Effizienz konzentrieren können. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie er funktioniert und wie er Ihre Handelsstrategie verbessern kann.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 72): Verwendung der Muster von MACD und OBV mit überwachtem Lernen
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 72): Verwendung der Muster von MACD und OBV mit überwachtem Lernen
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar MACD und OBV vorgestellt haben, und untersuchen, wie dieses Paar durch maschinelles Lernen verbessert werden kann. MACD und OBV ergänzen sich in Bezug auf Trend und Volumen. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Exponential-Kernel bei der Dimensionierung seiner Kerne und Kanäle einsetzt. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 70): Verwendung der Muster von SAR und RVI mit einem Exponential-Kernel-Netzwerk
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 70): Verwendung der Muster von SAR und RVI mit einem Exponential-Kernel-Netzwerk
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar SAR und RVI vorstellten, und überlegen, wie dieses Indikatorpaar durch maschinelles Lernen erweitert werden kann. SAR und RVI sind eine komplementäre Paarung von Trend und Momentum. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Exponential-Kernel bei der Dimensionierung seiner Kerne und Kanäle einsetzt. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (III) – Indicator Insights
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (III) – Indicator Insights
In diesem Artikel werden wir den News Headline EA weiterentwickeln, indem wir eine spezielle Indikator-Insight-Lane einführen – eine kompakte, auf dem Chart angezeigte Darstellung der wichtigsten technischen Signale, die von beliebten Indikatoren wie RSI, MACD, Stochastic und CCI generiert werden. Dieser Ansatz macht mehrere Unterfenster für Indikatoren auf dem MetaTrader 5-Terminal überflüssig, wodurch Ihr Arbeitsbereich übersichtlich und effizient bleibt. Indem wir die MQL5-API nutzen, um im Hintergrund auf Indikatordaten zuzugreifen, können wir mithilfe einer nutzerdefinierten Logik Markteinblicke in Echtzeit verarbeiten und visualisieren. Erforschen Sie mit uns, wie Sie Indikatordaten in MQL5 manipulieren können, um ein intelligentes und platzsparendes Scrolling Insights System zu erstellen, und das alles auf einer einzigen horizontalen Spur in Ihrem Trading Chart.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (II)
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (II)
Heute machen wir einen weiteren Schritt nach vorn, indem wir eine externe Nachrichten-API als Quelle für Schlagzeilen in unseren News Headline EA integrieren. In dieser Phase werden wir verschiedene Nachrichtenquellen – sowohl etablierte als auch neue – untersuchen und lernen, wie wir effektiv auf ihre APIs zugreifen können. Wir werden auch Methoden zum Parsen der abgerufenen Daten in ein Format behandeln, das für die Anzeige in unserem Expert Advisor optimiert ist. Nehmen Sie an der Diskussion teil und erfahren Sie mehr über die Vorteile des Zugriffs auf Schlagzeilen und den Wirtschaftskalender direkt auf dem Chart, und das alles über eine kompakte, nicht störende Schnittstelle.
Datenwissenschaft und ML (Teil 45): Forex Zeitreihenprognosen mit dem Modell PROPHET von Facebook
Datenwissenschaft und ML (Teil 45): Forex Zeitreihenprognosen mit dem Modell PROPHET von Facebook
Das von Facebook entwickelte Modell Prophet ist ein robustes Zeitreihen-Prognoseinstrument, das Trends, Saisonalität und Feiertagseffekte mit minimalem manuellem Aufwand erfassen kann. Sie wurde in großem Umfang für die Bedarfsprognose und die Unternehmensplanung eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir die Effektivität von Prophet bei der Vorhersage der Volatilität von Deviseninstrumenten und zeigen, wie es über die traditionellen Geschäftsanwendungen hinaus eingesetzt werden kann.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (I)
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (I)
Die Zugänglichkeit von Nachrichten ist ein entscheidender Faktor beim Handel mit dem MetaTrader 5-Terminal. Obwohl zahlreiche Nachrichten-APIs verfügbar sind, stehen viele Händler vor der Herausforderung, auf diese zuzugreifen und sie effektiv in ihre Handelsumgebung zu integrieren. In dieser Diskussion wollen wir eine schlanke Lösung entwickeln, die Nachrichten direkt auf die Chart bringt – dort, wo sie am meisten gebraucht werden. Zu diesem Zweck wird ein Expert Advisor für News Headline erstellt, der Echtzeit-Nachrichten-Updates aus API-Quellen überwacht und anzeigt.