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Die Erstellung des Bots für Telegram in der Sprache MQL5
Die Erstellung des Bots für Telegram in der Sprache MQL5
Dieser Artikel ist eine Anleitung, um Schritt um Schritt Bots für Telegramm in MQL5 zu erstellen. Dieses Material wird für diejenigen interessant sein, die ihre Traiding-Bots mit ihrem mobilen Gerät verknüpfen möchten. Der Artikel gibt Beispiele für Bots, die Trading-Signale senden, die Suche nach Informationen auf der Web-Seite durchführen, Informationen über den Status des Trading-Kontos senden, Notierungen und Screenshots der Charts auf Ihr Smartphone senden.
Trendvorhersage mit LSTM für Trendfolgestrategien
Trendvorhersage mit LSTM für Trendfolgestrategien
Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das für die Modellierung sequenzieller Daten entwickelt wurde, indem es langfristige Abhängigkeiten effektiv erfasst und das Problem des verschwindenden Gradienten löst. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LSTM zur Vorhersage zukünftiger Trends eingesetzt werden kann, um die Leistung von Trendfolgestrategien zu verbessern. Der Artikel behandelt die Einführung von Schlüsselkonzepten und die Motivation hinter der Entwicklung, das Abrufen von Daten aus dem MetaTrader 5, die Verwendung dieser Daten zum Trainieren des Modells in Python, die Integration des maschinellen Lernmodells in MQL5 und die Reflexion der Ergebnisse und zukünftigen Bestrebungen auf der Grundlage von statistischem Backtesting.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 12): External Flow (III) TrendMap
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 12): External Flow (III) TrendMap
Das Marktgeschehen wird von den Kräften zwischen Bullen und Bären bestimmt. Es gibt bestimmte Niveaus, die der Markt aufgrund der auf ihn wirkenden Kräfte einhält. Fibonacci- und VWAP-Levels sind besonders wirkungsvoll, um das Marktverhalten zu beeinflussen. Begleiten Sie mich in diesem Artikel bei der Erforschung einer Strategie, die auf VWAP und Fibonacci-Levels zur Signalgenerierung basiert.
JSON beherrschen: Erstellen Sie Ihren eigenen JSON-Reader in MQL5 von Grund auf
JSON beherrschen: Erstellen Sie Ihren eigenen JSON-Reader in MQL5 von Grund auf
Erleben Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines nutzerdefinierten JSON-Parsers in MQL5, komplett mit Objekt- und Array-Handling, Fehlerprüfung und Serialisierung. Gewinnen Sie praktische Einblicke in die Verknüpfung Ihrer Handelslogik mit strukturierten Daten mit dieser flexiblen Lösung für den Umgang mit JSON in MetaTrader 5.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 9): External Flow
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 9): External Flow
In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 7): Der EA Signal Pulse
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 7): Der EA Signal Pulse
Nutzen Sie das Potenzial der Multi-Timeframe-Analyse mit „Signal Pulse“, einem MQL5 Expert Advisor, der Bollinger Bänder und den Stochastik Oszillator integriert, um präzise, hochwahrscheinliche Handelssignale zu liefern. Erfahren Sie, wie Sie diese Strategie umsetzen und Kauf- und Verkaufschancen mithilfe von nutzerdefinierten Pfeilen effektiv visualisieren können. Ideal für Händler, die ihr Urteilsvermögen durch automatisierte Analysen über mehrere Zeitrahmen hinweg verbessern möchten.
Hidden Markov Modelle für trendfolgende Volatilitätsprognosen
Hidden Markov Modelle für trendfolgende Volatilitätsprognosen
Hidden Markov Modelle (HMM) sind leistungsstarke statistische Instrumente, die durch die Analyse beobachtbarer Kursbewegungen die zugrunde liegenden Marktzustände identifizieren. Im Handel verbessern HMM die Volatilitätsprognose und liefern Informationen für Trendfolgestrategien, indem sie Marktverschiebungen modellieren und antizipieren. In diesem Artikel stellen wir das vollständige Verfahren zur Entwicklung einer Trendfolgestrategie vor, die HMM zur Prognose der Volatilität als Filter einsetzt.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 8): Metrics Board
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 8): Metrics Board
Als eines der leistungsstärksten Toolkits zur Analyse von Preisaktionen wurde das „Metrics Board“ entwickelt, um die Marktanalyse zu rationalisieren, indem es wichtige Marktmetriken mit nur einem Mausklick bereitstellt. Jede Schaltfläche dient einer bestimmten Funktion, sei es die Analyse von Hoch-/Tief-Trends, Volumen oder anderen Schlüsselindikatoren. Dieses Tool liefert genaue Daten in Echtzeit, wenn Sie sie am meisten brauchen. In diesem Artikel wollen wir uns die Funktionen genauer ansehen.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 7): Erweitern der History Management EX5-Bibliothek um die Funktionen für den zuletzt stornierten, schwebenden Auftrag
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 7): Erweitern der History Management EX5-Bibliothek um die Funktionen für den zuletzt stornierten, schwebenden Auftrag
Erfahren Sie, wie Sie das letzte Modul in der Bibliothek des History Manager EX5 erstellen, wobei Sie sich auf die Funktionen konzentrieren, die für die Bearbeitung des zuletzt stornierten, schwebenden Auftrags verantwortlich sind. Damit haben Sie die Möglichkeit, wichtige Details zu stornierten offenen Aufträgen mit MQL5 effizient abzurufen und zu speichern.
Integration von Broker-APIs mit Expert Advisors unter Verwendung von MQL5 und Python
Integration von Broker-APIs mit Expert Advisors unter Verwendung von MQL5 und Python
In diesem Artikel besprechen wir die Implementierung von MQL5 in Verbindung mit Python, um brokerbezogene Operationen durchzuführen. Stellen Sie sich vor, dass ein kontinuierlich laufender Expert Advisor (EA) auf einem VPS gehostet wird, der in Ihrem Namen handelt. An einem bestimmten Punkt wird die Fähigkeit des EA, Mittel zu verwalten, von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Vorgänge wie die Aufladung Ihres Handelskontos und die Einleitung von Abhebungen. In dieser Diskussion werden wir die Vorteile und die praktische Umsetzung dieser Funktionen beleuchten, um eine nahtlose Integration des Fondsmanagements in Ihre Handelsstrategie zu gewährleisten. Bleiben Sie dran!
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 6): Erweitern der Bibliothek der History Management EX5 mit den Funktionen für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 6): Erweitern der Bibliothek der History Management EX5 mit den Funktionen für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag
Lernen Sie, wie Sie ein EX5-Modul mit exportierbaren Funktionen erstellen, die reibungslos Daten für den zuletzt ausgelösten, schwebenden Auftrag abfragen und speichern. In dieser umfassenden Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek von History Management EX5 durch die Entwicklung dedizierter und unterteilter Funktionen erweitern, um wesentliche Eigenschaften des letzten ausgelösten, schwebenden Auftrags abzurufen. Zu diesen Eigenschaften gehören die Auftragsart, die Einrichtungszeit, die Ausführungszeit, die Art der Zuweisung und andere wichtige Details, die für eine effektive Verwaltung und Analyse des Handelsverlaufs ausstehender Aufträge erforderlich sind.
Anwendung der lokalisierten Merkmalsauswahl in Python und MQL5
Anwendung der lokalisierten Merkmalsauswahl in Python und MQL5
In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.
Quantitativer Ansatz für das Risikomanagement: Anwendung des VaR-Modells zur Optimierung eines Multiwährungsportfolios mit Python und MetaTrader 5
Quantitativer Ansatz für das Risikomanagement: Anwendung des VaR-Modells zur Optimierung eines Multiwährungsportfolios mit Python und MetaTrader 5
In diesem Artikel wird das Potenzial des Value-at-Risk (VaR)-Modells für die Optimierung von Portfolios in mehreren Währungen untersucht. Mit Hilfe von Python und der Funktionalität von MetaTrader 5 demonstrieren wir, wie man eine VaR-Analyse für eine effiziente Kapitalallokation und Positionsverwaltung implementiert. Von den theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung behandelt der Artikel alle Aspekte der Anwendung eines der robustesten Risikoberechnungssysteme - VaR - im algorithmischen Handel.
Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5 (Teil I): Ein bewegliches GUI (I)
Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5 (Teil I): Ein bewegliches GUI (I)
Entfesseln Sie die Macht der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien oder Dienstprogrammen mit unserem umfassenden Leitfaden zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in das Kernkonzept von Chartereignissen und lernen Sie, wie Sie einfache und mehrfach bewegliche GUI auf demselben Chart entwerfen und implementieren. Dieser Artikel befasst sich auch mit dem Hinzufügen von Elementen zu Ihrer grafischen Nutzeroberfläche, um deren Funktionsweise und Ästhetik zu verbessern.
Tabu Search (TS)
Tabu Search (TS)
Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.
MQL5 Trading Toolkit (Teil 5): Die Bibliothek History Management EX5 um Positionsfunktionen erweitern
MQL5 Trading Toolkit (Teil 5): Die Bibliothek History Management EX5 um Positionsfunktionen erweitern
Erfahren Sie, wie Sie exportierbare EX5-Funktionen erstellen können, um historische Positionsdaten effizient abzufragen und zu speichern. In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek History Management EX5 erweitern, indem wir Module entwickeln, die wichtige Eigenschaften der zuletzt geschlossenen Position abrufen. Dazu gehören Nettogewinn, Handelsdauer, Pip-basierter Stop-Loss, Take-Profit, Gewinnwerte und verschiedene andere wichtige Details.
Integration von Discord mit MetaTrader 5: Aufbau eines Handels-Bots mit Echtzeit-Benachrichtigungen
Integration von Discord mit MetaTrader 5: Aufbau eines Handels-Bots mit Echtzeit-Benachrichtigungen
In diesem Artikel wird gezeigt, wie MetaTrader 5 und ein Discord-Server integriert werden können, um Handelsbenachrichtigungen in Echtzeit von jedem Ort aus zu erhalten. Wir werden sehen, wie man die Plattform und Discord konfiguriert, um die Übermittlung von Benachrichtigungen an Discord zu ermöglichen. Wir werden auch Sicherheitsfragen behandeln, die im Zusammenhang mit der Verwendung von WebRequests und Webhooks für solche Alarmierungslösungen auftreten.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 51): Verstärkungslernen mit SAC
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 51): Verstärkungslernen mit SAC
Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning Algorithmus, der 3 neuronale Netze verwendet. Ein Netzwerk für den Actor und 2 Critic-Netze. Diese maschinellen Lernmodelle werden in einer Master-Slave-Partnerschaft gepaart, in der die Kritiker modelliert werden, um die Prognosegenauigkeit des Akteursnetzwerks zu verbessern. Während wir in dieser Serie auch ONNX vorstellen, untersuchen wir, wie diese Ideen als nutzerdefiniertes Signal eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden können.
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 6): Ausführen des Handels (III)
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 6): Ausführen des Handels (III)
In diesem Artikel wird die Nachrichtenfilterung für einzelne Nachrichtenereignisse auf der Grundlage ihrer IDs implementiert. Darüber hinaus werden frühere SQL-Abfragen verbessert, um zusätzliche Informationen zu liefern oder die Laufzeit der Abfrage zu verkürzen. Außerdem wird der in den vorangegangenen Artikeln erstellte Code funktionsfähig gemacht.
Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (III)
Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (III)
Willkommen zum dritten Teil unserer Trendserie! Heute werden wir uns mit der Verwendung von Divergenzen als Strategie zur Identifizierung optimaler Einstiegspunkte innerhalb des vorherrschenden Tagestrends beschäftigen. Wir werden auch einen nutzerdefinierten Gewinnsicherungsmechanismus einführen, der einem Trailing-Stop-Loss ähnelt, aber einzigartige Verbesserungen aufweist. Darüber hinaus werden wir den Experten Trend Constraint zu einer fortschrittlicheren Version ausbauen und eine neue Handelsausführungsbedingung einführen, die die bestehenden Bedingungen ergänzt. Im weiteren Verlauf werden wir die praktische Anwendung von MQL5 bei der Entwicklung von Algorithmen weiter erforschen und Ihnen tiefer gehende Einblicke und umsetzbare Techniken vermitteln.
Risikomodell für ein Portfolio unter Verwendung des Kelly-Kriteriums und der Monte-Carlo-Simulation
Risikomodell für ein Portfolio unter Verwendung des Kelly-Kriteriums und der Monte-Carlo-Simulation
Seit Jahrzehnten verwenden Händler die Formel des Kelly-Kriteriums, um den optimalen Anteil des Kapitals für eine Investition oder eine Wette zu bestimmen, um das langfristige Wachstum zu maximieren und gleichzeitig das Risiko des Ruins zu minimieren. Das blinde Befolgen des Kelly-Kriteriums auf der Grundlage der Ergebnisse eines einzigen Backtests ist jedoch für einzelne Händler oft gefährlich, da beim Live-Handel der Handelsvorsprung im Laufe der Zeit abnimmt und die vergangene Leistung keine Vorhersage für das zukünftige Ergebnis ist. In diesem Artikel werde ich einen realistischen Ansatz für die Anwendung des Kelly-Kriteriums für die Risikoallokation eines oder mehrerer EAs in MetaTrader 5 vorstellen und dabei die Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulation von Python einbeziehen.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil VIII): Das Analytics Panel
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil VIII): Das Analytics Panel
Heute befassen wir uns mit dem Einbinden nützlicher Handelsmetriken in ein spezielles Fenster, das in den Admin Panel EA integriert ist. Diese Diskussion konzentriert sich auf die Implementierung von MQL5 zur Entwicklung des „Analytics Panel“ und hebt den Wert der Daten hervor, die es den Handelsadministratoren liefert. Die Auswirkungen sind weitgehend lehrreich, da aus dem Entwicklungsprozess wertvolle Lehren gezogen werden, von denen sowohl angehende als auch erfahrene Entwickler profitieren. Diese Funktion zeigt die grenzenlosen Möglichkeiten, die diese Entwicklungsreihe für die Ausstattung von Handelsmanagern mit fortschrittlichen Softwaretools bietet. Darüber hinaus werden wir die Implementierung der Klassen PieChart und ChartCanvas als Teil der kontinuierlichen Erweiterung der Funktionen des Trading Administrator-Panels untersuchen.
Connexus Observer (Teil 8): Hinzufügen eines Request Observer
Connexus Observer (Teil 8): Hinzufügen eines Request Observer
In diesem letzten Teil unserer Connexus-Bibliotheksreihe haben wir uns mit der Implementierung des Observer-Patterns sowie mit wesentlichen Refactorings von Dateipfaden und Methodennamen beschäftigt. Diese Serie umfasst die gesamte Entwicklung von Connexus, das die HTTP-Kommunikation in komplexen Anwendungen vereinfachen soll.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil VII): Vertrauenswürdiger Nutzer, Wiederherstellung und Kryptografie
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil VII): Vertrauenswürdiger Nutzer, Wiederherstellung und Kryptografie
Sicherheitsabfragen, wie die, die jedes Mal ausgelöst werden, wenn Sie den Chart aktualisieren, ein neues Paar zum Chat mit dem Admin Panel EA hinzufügen oder das Terminal neu starten, können lästig werden. In dieser Diskussion werden wir eine Funktion untersuchen und implementieren, die die Anzahl der Anmeldeversuche verfolgt, um einen vertrauenswürdigen Nutzer zu identifizieren. Nach einer bestimmten Anzahl von Fehlversuchen geht die Anwendung zu einem erweiterten Anmeldeverfahren über, das auch die Wiederherstellung des Passcodes für Nutzer erleichtert, die ihn vergessen haben. Außerdem werden wir uns damit beschäftigen, wie Kryptographie effektiv in das Admin Panel integriert werden kann, um die Sicherheit zu erhöhen.
Erstellen von einem Trading Administrator Panel in MQL5 (Teil VI): Das Panel zur Handelsverwaltung (II)
Erstellen von einem Trading Administrator Panel in MQL5 (Teil VI): Das Panel zur Handelsverwaltung (II)
In diesem Artikel erweitern wir das Trade Management Panel unseres multifunktionalen Admin Panels. Wir führen eine leistungsstarke Hilfsfunktion ein, die den Code vereinfacht und die Lesbarkeit, Wartbarkeit und Effizienz verbessert. Wir zeigen Ihnen auch, wie Sie zusätzliche Schaltflächen nahtlos integrieren und die Nutzeroberfläche erweitern können, um ein breiteres Spektrum von Handelsaufgaben zu bewältigen. Ob es um die Verwaltung von Positionen, die Anpassung von Aufträgen oder die Vereinfachung von Nutzerinteraktionen geht, dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Entwicklung eines robusten, nutzerfreundlichen Trade Management Panels.
Der Client im Connexus (Teil 7): Hinzufügen der Client-Schicht
Der Client im Connexus (Teil 7): Hinzufügen der Client-Schicht
In diesem Artikel setzen wir die Entwicklung der Bibliothek Connexus fort. In diesem Kapitel erstellen wir die Klasse CHttpClient, die für das Senden einer Anfrage und den Empfang eines Auftrags verantwortlich ist. Wir behandeln auch das Konzept von „Mocks“, wodurch die Bibliothek von der WebRequest-Funktion entkoppelt wird, was den Nutzern mehr Flexibilität bietet.
Von Python zu MQL5: Eine Reise in quanteninspirierte Handelssysteme
Von Python zu MQL5: Eine Reise in quanteninspirierte Handelssysteme
Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines quanteninspirierten Handelssystems, das von einem Python-Prototyp zu einer MQL5-Implementierung für den realen Handel übergeht. Das System nutzt die Prinzipien der Quanteninformatik wie Überlagerung und Verschränkung, um Marktzustände zu analysieren, obwohl es auf klassischen Computern mit Quantensimulatoren läuft. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein Drei-Qubit-System zur gleichzeitigen Analyse von acht Marktzuständen, 24-Stunden-Rückblicke und sieben technische Indikatoren für die Marktanalyse. Auch wenn die Genauigkeitsraten bescheiden erscheinen mögen, bieten sie in Verbindung mit geeigneten Risikomanagementstrategien einen erheblichen Vorteil.
Erstellen von einem Trading Administrator Panel in MQL5 (Teil VI): Schnittstelle für mehrere Funktionen (I)
Erstellen von einem Trading Administrator Panel in MQL5 (Teil VI): Schnittstelle für mehrere Funktionen (I)
Die Rolle des Handelsadministrators geht über die reine Telegram-Kommunikation hinaus; er kann auch verschiedene Kontrolltätigkeiten ausüben, einschließlich Auftragsmanagement, Positionsverfolgung und Schnittstellenanpassung. In diesem Artikel geben wir praktische Einblicke in die Erweiterung unseres Programms zur Unterstützung mehrerer Funktionalitäten in MQL5. Dieses Update zielt darauf ab, die Beschränkung des aktuellen Admin Panels zu überwinden, das sich in erster Linie auf die Kommunikation konzentriert, und ermöglicht es, ein breiteres Spektrum von Aufgaben zu bewältigen.
Künstlicher Algenalgorithmus (AAA)
Künstlicher Algenalgorithmus (AAA)
Der Artikel befasst sich mit dem Künstlichen Algenalgorithmus (AAA), der auf den für Mikroalgen charakteristischen biologischen Prozessen beruht. Der Algorithmus umfasst eine Spiralbewegung, einen evolutionären Prozess und eine Anpassung, die es ihm ermöglicht, Optimierungsprobleme zu lösen. Der Artikel bietet eine eingehende Analyse der Funktionsprinzipien der AAA und ihres Potenzials für die mathematische Modellierung, wobei die Verbindung zwischen Natur und algorithmischen Lösungen hervorgehoben wird.
Algorithmus einer Anarchischen Gesellschaftsoptimierung (ASO)
Algorithmus einer Anarchischen Gesellschaftsoptimierung (ASO)
In diesem Artikel machen wir uns mit dem Algorithmus Anarchic Society Optimization (Anarchischen Gesellschaftsoptimierung, ASO) vertraut und erörtern, wie ein Algorithmus, der auf dem irrationalen und abenteuerlichen Verhalten von Teilnehmern in einer anarchischen Gesellschaft (einem anomalen System sozialer Interaktion, das frei von zentraler Macht und verschiedenen Arten von Hierarchien ist) basiert, in der Lage ist, den Lösungsraum zu erkunden und die Fallen des lokalen Optimums zu vermeiden. Der Artikel stellt eine einheitliche ASO-Struktur vor, die sowohl auf kontinuierliche als auch auf diskrete Probleme anwendbar ist.