Der Artikel entwickelt die im vorhergehenden Teil vorgeschlagenen Ideen und führt sie weiter aus. Er beschreibt die Probleme der Ertragsverteilung, der grafischen Darstellung und untersucht statistische Gesetzmäßigkeiten.
Die Überwachung des Handelskontos bietet einen detaillierten Bericht über alle abgeschlossenen Geschäfte. Alle Handelsstatistiken werden automatisch gesammelt und Ihnen als leicht verständliche Diagramme und Grafiken zur Verfügung gestellt.
Mit dem Kalender bieten Webseiten einen detaillierten Zeitplan der Veröffentlichung von 500 Indikatoren und Indizes der größten Volkswirtschaften der Welt. So erhalten Händler schnell die aktuellen Informationen über alle wichtigen Ereignisse mit Erklärungen und Grafiken, zusätzlich zu den wichtigsten Inhalten der jeweiligen Webseite.
Der Artikel beschreibt nutzerdefinierte Methoden zur Auswertung der Handelsgeschichte. Zwei Klassen wurden geschrieben, um die Handelshistorie zu laden und zu analysieren. Die erste Klasse sammelt die Handelshistorie und fasst alles in einer Tabelle zusammen. Die zweite beschäftigt sich mit den Statistiken: Sie berechnet eine Reihe von Variablen und erstellt Diagramme für eine effizientere Auswertung der Handelsergebnisse.
Im Artikel wird die MQL-Anwendung für die Arbeit mit Optimierungsergebnissen weiter entwickelt. Diesmal wird ein Beispiel gezeigt, wenn die Tabelle der besten Ergebnisse bereits nach der Optimierung der Parameter gebildet werden kann, indem man ein anderes Kriterium über das grafische Interface angibt.
Der Signale-Service entwickelt sich mit Riesenschritten. Wenn man eigenes Geld einem Signalanbieter anvertraut, möchte man das Verlustrisiko minimieren. Wie kommt man in diesem Wald von Handelssignalen zurecht? Wie findet man ein profitables Signal? In diesem Artikel wird vorgeschlagen, ein Tool für die visuelle Analyse der Handelshistorie von Signalen auf dem Chart eines Finanzinstruments zu erstellen.
Die meisten Abonnenten wählen ein Handelssignal nach der Schönheit der Bilanzkurve und nach der Anzahl der Abonnenten. Deshalb achten viele Anbieter heute eher auf schöne Statistiken als auf echte Signalqualität, spielen oft mit Losgrößen und reduzieren die Saldenkurve künstlich nur für ein ideales Erscheinungsbild. Dieses Papier befasst sich mit den Zuverlässigkeitskriterien und den Methoden, mit denen ein Anbieter seine Signalqualität verbessern kann. Eine beispielhafte Analyse einer bestimmten Signalhistorie wird vorgestellt, ebenso wie Methoden, die einem Anbieter helfen würden, diese profitabler und risikoärmer zu gestalten.
Dies ist eine Fortsetzung der Idee der Verarbeitung und Analyse von Optimierungsergebnissen. Diesmal geht es darum, die 100 besten Optimierungsergebnisse auszuwählen und in einer GUI-Tabelle darzustellen. Der Benutzer kann eine Zeile in der Optimierungsergebnistabelle auswählen und erhält ein Saldo mehrerer Symbole und eine Drawdown-Grafik auf einer eigenen Seite.
Der Artikel schlägt eine Technologie vor, die jedem helfen kann, eine eigene Handelsstrategie durch die individuelle Auswahl von Indikatoren sowie den zu entwickelnden Signalen für die Positionseröffnung zu entwickeln.
Der Artikel implementiert eine MQL-Anwendung mit einem grafischen Interface zur erweiterten Darstellung der Optimierung. Das grafische Interface verwendet die letzte Version der Bibliothek EasyAndFast. Viele Anwender fragen sich, warum MQL-Anwendungen überhaupt grafische Interfaces benötigen. Dieser Artikel zeigt einen von mehreren Fällen, die für Händler nützlich sein können.
Der Artikel basiert auf dem Buch 'The Mathematics of Money Management' von Ralph Vince. Es bietet eine Beschreibung der empirischen und parametrischen Methoden zur Ermittlung der optimalen Größe des Handelsvolumens. Der Artikel beinhaltet auch die Implementierung von Handelsmodulen für den MQL5 Wizard, die auf diesen Methoden basieren.
Der Strategy Tester in der Handelsplattform MetaTrader 5 bietet nur zwei Optimierungsoptionen: Die vollständige Suche nach Parametern oder den genetischen Algorithmus. Dieser Artikel schlägt eine neue Methode zur Optimierung von Handelsstrategien vor — Simuliertes Abkühlen (simulated annealing). Dabei werden der Algorithmus der Methode, ihre Implementierung und die Integration in jeden Expert Advisor besprochen. Der entwickelte Algorithmus wird mit dem Moving Average EA getestet.
Dieser Artikel beschreibt Techniken für die Arbeit mit Kohonen-Maps. Das Thema wird sowohl für Marktforscher mit Grundkenntnisse der Programmierung in MQL4 und MQL5 als auch erfahrene Programmierer, die Schwierigkeiten mit der Verbindung von Kohonen-Maps mit ihren Projekten haben, von Interesse sein.
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Begriff des Nachthandels, Handelsstrategien und deren Implementierung in MQL5. Es wurden Tests durchgeführt und Schlussfolgerungen gezogen.
Im Leben eines Händlers gibt es verschiedene Situationen. Häufig wünschen wir uns, die Strategie von geschlossen, erfolgreichen Positionen fortzusetzen, während wir versuchen, die der Verlust bringenden Positionen weiterzuentwickeln und zu verbessern. In beiden Fällen vergleichen wir Positionen mit bekannten Indikatoren. Dieser Artikel schlägt die Methoden eines Batch-Vergleichs von Positionen mit einer Reihe von Indikatoren vor.
Der Mini Market Emulator ist ein Indikator, der für die partielle Emulation des Handels am Terminal entwickelt wurde. Vielleicht möchte jemand damit "manuell" seine Strategie einer Marktanalyse oder des Handels testen.
In diesem Artikel wird ein Beispiel für die Entwicklung eines MQL5-Programms zur Umsetzung des als Growing Neural Gas (GNG) bezeichneten adaptiven Clustering-Algorithmus vorgestellt. Dieser Beitrag richtet sich an Anwender, die die Dokumentation zu dieser Programmiersprache gelesen haben und über gewisse Erfahrungen und Grundkenntnisse im Bereich Neuroinformatik verfügen.
Der Artikel beschäftigt sich mit Funktionen für die grundlegenden, statistischen Verteilungen, die in der Sprache R umgesetzt sind. Das umfasst die Cauchy-, Weibull-, Normal-, Log-Normal-, logistische, exponentielle, gleichmäßige und die Gamma-Verteilung, das zentrale und nicht-zentrale Beta, die Chi-Quadrat und F-Verteilung von Fisher, die Studentsche T-Verteilung, so wie die diskrete und negative Binomialverteilung und die geometrische, hypergeometrische und Poisson-Verteilung. Es gibt Funktionen zur Berechnung der theoretischen Momente der Verteilungen, um den Grad der Übereinstimmung mit einer realen Verteilung einzuschätzen.
Dieser Beitrag möchte dem Leser einige Modelle zur exponentiellen Glättung für kurzfristige Vorhersagen von Zeitreihen näher bringen. Darüber hinaus werden Fragen der Optimierung und Berechnung der Vorhersageergebnisse berührt sowie Beispiele für Programmskripte und Indikatoren vorgestellt. Dieser Artikel soll als erster Einstieg in die Grundsätze von Vorhersagen auf der Grundlage exponentieller Glättungsmodelle dienen.
Der Random Walk sieht realen Marktdaten sehr ähnlich, hat aber einige wichtige Besonderheiten. In diesem Beitrag betrachten wir die Besonderheiten des Random Walk, der mithilfe eines Münzwurfs simuliert wird. Für die Analyse der Eigenschaften der Daten wird der Trendindikator entwickelt.
Dieser Beitrag beschreibt einen neuen Ansatz zur Absicherung von Positions und zieht diesbezüglich einen klaren Schlussstrich in den Diskussionen zwischen MetaTrader 4- und MetaTrader 5-Anwendern. Die Algorithmen, die derartige Absicherungen zuverlässig machen, werden in für Laien leicht verständlichen Begriffen beschrieben und anhand von einfachen Charts und Diagrammen veranschaulicht. Dieser Beitrag widmet sich dem neuen HedgeTerminal Panel, im Grunde ein voll funktionsfähiges Handelsterminal in MetaTrader 5. Mit Hilfe des HedgeTerminal und der von ihm zur Verfügung gestellten Visualisierung des Handels, können Positions so verwaltet werden, wie man es bereits aus MetaTrader 4 kennt.
In diesem Beitrag möchten wir Sie mit der Box-Cox-Transformation vertraut machen. Wir behandeln die Schwierigkeiten ihrer Verwendung und stellen einige Beispiele vor, um die Beurteilung der Effizienz der Transformation anhand von Zufallsfolgen und echten Kursnotierungen zu ermöglichen.
Beim Studium der Handelslogik hat die visuelle Darstellung durch Grafiken eine großer Bedeutung. Eine Reihe von Programmiersprachen, die in der wissenschaftlichen Gemeinschaft weit verbreitet sind (wie R und Python), verfügen über eine spezielle "plot"-Funktion für die Visualisierung von Daten. Sie ermöglicht das Zeichnen von Linien, Gruppen von Punkten und Histogramme, um Muster darzustellen. In MQL5 können wir das Gleiche mit der Klasse CGraphics erreichen.
In diesem Beitrag wird versucht, einen bereits angelegten Indikator nachzubessern, außerdem wird kurz auf eine Methode zur Berechnung der Zuverlässigkeitsintervalle von Vorhersagen mittels Bootstrapping und Quantilen eingegangen. Als Ergebnis erhalten wir einen Vorhersageindikator und Skripte zur Berechnung der Vorhersagegenauigkeit.
Die Schätzung der statistischen Parameter einer Sequenz ist sehr wichtig, weil die meisten mathematischen Modelle und Methoden auf unterschiedlichen Annahmen basieren, beispielsweise dem Normalverteilungsgesetz oder dem Streuungswert oder anderen Parametern. Beim Analysieren und Prognostizieren von Zeitreihen brauchen wir deshalb ein einfaches und bequemes Werkzeug, das es uns ermöglicht, die wichtigsten statistischen Parameter schnell und deutlich zu schätzen. Dieser Beitrag beschreibt kurz die einfachsten statistischen Parameter einer zufälligen Sequenz und mehrere Methoden für die visuelle Analyse. Er liefert die Umsetzung dieser Methoden in MQL5 und die Methoden der Visualisierung des Ergebnisses der Berechnung mithilfe der Anwendung Gnuplot.
Gibt es irgendeine Korrelation zwischen dem Verhalten des Preises in der Vergangenheit und seinen zukünftigen Trends? Warum legt der Preis heute die gleichen Merkmale an den Tag wie bei seinen gestrigen Bewegungen? Können die Statistiken zum Prognostizieren der Preisdynamiken genutzt werden? Es gibt eine Antwort und sie ist positiv. Wenn Sie Zweifel haben, ist dieser Beitrag genau das Richtige für Sie. Ich werde Ihnen erzählen, wie ein funktionierender Filter für ein Handelssystem in MQL5 erstellt wird, und ein interessantes Muster in Preisveränderungen offenlegen.
In diesem Artikel wird das MQL5-RPC-System beschrieben, das Remote Procedure Calls von MQL5 ermöglicht. Zuerst wird auf die Grundlagen XML-RPC eingegangen, dann folgt die MQL5 Implementierung und zwei Bespiele aus dem echten Leben. Beim ersten Beispiel wird ein externer Webdienst verwendet, beim zweiten ein Client für den einfachen Analysator Dienst XML-RPC ATC 2011. Wenn Sie sich für Implementierungen und Analysen von verschiedenen Statistiken des ATC 2011 in Echtzeit interessieren, dann ist dieser Artikel das Richtige für Sie.
Der hier vorliegende Beitrag möchte seine Leser mit einer möglichen Variante der Verwendung der grafischen Objekte der Programmiersprache MQL5 vertraut machen. Es wird ein Indikator analysiert, der mithilfe grafischer Objekte ein Feld zur Steuerung eines einfachen Spektrumanalysators anlegt. Der Beitrag richtet sich an Leser mit Grundkenntnissen in MQL5.
Dieser Artikel ist der praktischen Anwendung des Konzepts der Qualitativaussagenlogik zur Finanzmarktanalyse gewidmet. Wir legen das Beispiel eines Indikators dar, der Signale auf der Grundlage zweier auf dem Envelopes-Indikator fußender unscharfer Regeln erzeugt. Der entwickelte Indikator nutzt verschiedene Indikatorzwischenspeicher: 7 für die Berechnungen, 5 für die Diagrammausgabe und 2 für die Farben.
Im nachfolgenden Beitrag beschreibe ich einen Prozess für die Umsetzung des Indikators Moving Mini-Max auf Basis der Arbeit 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis' von Z.G. Silagadze. Die Idee hinter dem Indikator basiert auf einer Simulation von Quantentunnel-Phänomenen, die von G. Gamov in der Theorie des Alphazerfalls vorgeschlagen wurde.
Das Marktprofil wurde von Peter Steidlmayer, einem wahrhaft brillanten Denker, entwickelt. Er schlug die alternative Darstellung von Informationen über "horizontale" und "vertikale" Marktbewegungen vor, die eine völlig neue Reihe von Modellen ermöglicht. Er stellte die These auf, dass dem Markt ein Puls oder ein grundlegendes Muster namens Zyklus des Gleichgewichts und Ungleichgewichts zugrunde liegen muss. In diesem Beitrag werde ich auf das Preishistogramm eingehen, ein vereinfachtes Modell des Marktprofils, und beschreibe seine Umsetzung in MQL5.
Dieser Artikel widmet sich der Anwendung einer multiplen Regressionsanalyse auf makroökonomische Statistiken. Sie werden außerdem einige Dinge über die Bewertung des Einflusses von Statistiken auf die Wechselkursveränderungen erfahren, indem wir uns beispielhaft das Währungspaar EURUSD anschauen werden. Eine derartige Evaluation erlaubt eine automatisierte Fundamentalanalyse, die selbst unerfahrenen Tradern möglich wird.
MQL 5 versorgt Programmierer mit einem sehr umfassenden Set an Funktionen und objektorientierten Anwendungsprogrammschnittstellen, die ihnen eine - eine MetaTrader-Umgebung vorausgesetzt - nahezu unendliche Handlungsfreiheit verleihen. Web-Technologien stellen heute ein äußerst mächtiges Instrument dar, das Ihnen in vielen verschiedenen Situationen gute Dienste kann - wenn Ihnen beispielsweise die Zeit fehlt, einen bestimmten Teil der MT5-Standard-Library zu meistern - bzw. das Ihnen dabei hilft, Ihre Kunden einfach nur ins Staunen zu versetzen. Die heutige Übung soll Ihnen als ein praktisches Beispiel dafür dienen, wie Sie Ihre Entwicklungszeit beschleunigen, als auch einen wahren Cocktail an Technologien hervorbringen können.
Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
Der Verfasser behandelt in diesem Beitrag evolutionäre Berechnungen mit Hilfe eines persönlich entwickelten, genetischen Algorithmus. Er zeigt die Funktionsweise dieses Algorithmus anhand von Beispielen und gibt praktische Empfehlungen für seine Verwendung.
Dieser Artikel beschreibt den Verwendung von Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie und der mathematischen Statistik für die Analyse von Handelssystemen.
Bei diesem Beitrag handelt es sich um die Fortsetzung des Artikels Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 1. Im zweiten Teil geht es um Fragen zur Einbindung unserer Expert-Systeme sowie anderer in MQL5 geschriebener Programme in die Bibliothek der HedgeTerminalApi. Dieser Beitrag widmet sich der Darstellung der Arbeit mit dieser Bibliothek. Mit ihrer Hilfe können Sie Expert-Systeme für den Handel in unterschiedliche Richtungen erstellen und in einer praktischen und einfachen Handelsumgebung arbeiten.
Dieser Beitrag beschäftigt sich mit Hypothesen - einem der Grundkonzepte mathematischer Statistik. Es werden dabei verschiedene Hypothesen untersucht und anhand von Beispielen mit Hilfe mathematischer Statistikmethoden überprüft. Die tatsächlichen Daten werden mittels nicht parametrischer Methoden verallgemeinert. Zur Verarbeitung der Daten werden das Statistica-Paket und die übertragene ALGLIB MQL5 numerische Analyse-Library verwendet.
Dieser Beitrag behandelt Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten (normal, lognormal, binomial, logistisch, Cauchy-Verteilung, Studentsche t-Verteilung, Laplace-Verteilung, Poisson-Verteilung, Secans-Hyperbolicus-Verteilung, Beta- und Gamma-Verteilung) zufälliger Statistiken in der angewandten Statistik. Er nennt ebenfalls Klassen für den Umgang mit diesen Verteilungen.
Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.