Händler sprechen oft über Trends und Seitwärtsbewegungen (flat), aber nur sehr wenige von ihnen verstehen wirklich, was ein Trend/eine Seitwärtsbewegung wirklich ist, und noch weniger sind in der Lage, diese Konzepte klar zu erklären. Die Diskussion dieser Grundbegriffe ist oft mit einer Reihe von Vorurteilen und Missverständnissen behaftet. Wenn wir jedoch Gewinn erzielen wollen, müssen wir die mathematische und logische Bedeutung dieser Konzepte verstehen. In diesem Artikel werde ich einen genaueren Blick auf das Wesen von Trend und Seitwärtsbewegung werfen und versuchen zu definieren, ob die Marktstruktur auf Trend, Seitwärtsbewegung oder etwas anderem basiert. Ich werde auch die optimalsten Strategien zur Gewinnerzielung auf Trend- und flachen Märkten besprechen.
Normalerweise analysieren wir den Markt mit Hilfe von Kerzen oder Balken, die die Preisreihen in regelmäßige Intervalle aufteilen. Verzerrt eine solche Diskretisierungsmethode nicht die reale Struktur der Marktbewegungen? Die Diskretisierung eines Audiosignals in regelmäßigen Abständen ist eine akzeptable Lösung, da ein Audiosignal eine Funktion ist, die sich mit der Zeit ändert. Das Signal selbst ist eine Amplitude, die von der Zeit abhängt. Diese Signaleigenschaft ist fundamental.
Im aktuellen Artikel werde ich die Bibliotheksklassen verbessern, um die Fähigkeit zu implementieren, Standardindikatoren mit mehreren Symbolen und mehreren Perioden zu entwickeln, die mehrere Indikatorpuffer zur Anzeige ihrer Daten benötigen.
Der Artikel betrachtet ein Beispiel für die Erstellung von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren unter Verwendung eines einzigen Indikator-Puffers für die Konstruktion und die Darstellung im Indikator-Unterfenster. Ich werde die Bibliotheksklassen auf die Arbeit mit Standardindikatoren vorbereiten, die im Hauptfenster des Programms arbeiten und mehr als einen Puffer für die Anzeige ihrer Daten haben.
In diesem Artikel beginne ich mit der Entwicklung von Methoden für die Arbeit mit Standardindikatoren, die letztlich die Erstellung von Multisymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren auf der Grundlage von Bibliotheksklassen ermöglichen werden. Außerdem werde ich das Ereignis "fehlende Balken" (skipped bars) zu den Zeitreihenklassen hinzufügen und die übermäßige Belastung des Hauptprogrammcodes beseitigen, indem ich die Bibliotheksvorbereitungsfunktionen in die Klasse CEngine verlege.
Überkaufte/überverkaufte Zonen kennzeichnen einen bestimmten Zustand des Marktes, der sich durch schwächere Veränderungen der Wertpapierpreise von anderen unterscheidet. Diese nachteilige Veränderung der Dynamik ist in der letzten Phase der Entwicklung von Trends jeglicher Größenordnung am stärksten ausgeprägt. Da der Gewinn beim Handel direkt von der Fähigkeit abhängt, eine möglichst große Trendamplitude abzudecken, ist die Genauigkeit der Erkennung solcher Zonen eine Schlüsselaufgabe beim Handel mit irgendwelchen Wertpapieren.
Beim Handel geht es immer darum, im Angesicht von Unsicherheit Entscheidungen zu treffen. Das bedeutet, dass die Ergebnisse der Entscheidungen zu dem Zeitpunkt, zu dem diese Entscheidungen getroffen werden, nicht ganz eindeutig sind. Daraus ergibt sich die Bedeutung theoretischer Ansätze für die Konstruktion mathematischer Modelle, die es uns ermöglichen, solche Fälle sinnvoll zu beschreiben.
In diesem Artikel werde ich die Klassen der Objekte der Indikatorpuffer verbessern, um im Multisymbolmodus arbeiten zu können. Dies wird den Weg für die Erstellung von Multisymbol- und Mehrperioden-Indikatoren in benutzerdefinierten Programmen ebnen. Ich werde den berechneten Pufferobjekten die fehlende Funktionalität hinzufügen, die es uns ermöglicht, multisymbol- und mehrperiodische Standardindikatoren zu erstellen.
In diesem Artikel werde ich mit der Verbesserung der Indikatorpufferobjekte und der Sammelklasse für die Arbeit in Mehrperioden- und Mehrsymbolmodi beginnen. Ich werde den Betrieb von Pufferobjekten für den Empfang und die Anzeige von Daten aus einem beliebigen Zeitrahmen auf dem aktuellen Symbolchart bespreche.
Der Artikel enthält eine Beschreibung und Anleitungen für den praktischen Einsatz von Modulen für neuronale Netzwerke auf der Matlab-Plattform. Er behandelt auch die Hauptaspekte der Erstellung eines Handelssystems unter Verwendung des Neuronalen Netzwerkmoduls. Um den Komplex in einem Artikel vorstellen zu können, musste ich ihn so modifizieren, dass mehrere Funktionen des neuronalen Netzwerkmoduls in einem Programm kombiniert werden konnten.
Der Artikel befasst sich mit der Erstellung einer Kollektionsklasse der Objekte von Indikatorpuffern. Ich werde die Fähigkeit testen, eine beliebige Anzahl von Puffern für Indikatoren zu erstellen und mit ihnen zu arbeiten (die maximale Anzahl von Indikatorpuffern, die in MQL erstellt werden können, beträgt 512).
Der Artikel beschäftigt sich mit der Entwicklung von Indikatorpuffer-Objektklassen, abgeleitet vom abstrakten Pufferobjekt, um die Deklaration zu vereinfachen und mit Indikatorpuffern zu arbeiten, während gleichzeitig nutzerdefinierte Indikatorprogramme auf der Grundlage der Bibliothek DoEasy erstellt werden.
In diesem Artikel beginnen wir mit der Entwicklung der Indikatorpufferklassen für die DoEasy-Bibliothek. Wir werden die Basisklasse des abstrakten Puffers erstellen, die als Grundlage für die Entwicklung verschiedener Klassentypen von Indikatorpuffern verwendet werden soll.
In diesem Artikel entwickeln wir das Beispiel eines Multisymbol- und Mehrperiodenindikators, der die Zeitreihenklassen der DoEasy-Bibliothek verwendet und das Chart eines ausgewählten Währungspaares in einem ausgewählten Zeitrahmen als Kerzen in einem Unterfenster anzeigt. Ich werde die Bibliotheksklassen ein wenig modifizieren und eine separate Datei erstellen, zum Speichern von Enumerationen für die Programmeingaben und für die Auswahl einer Kompilierungssprache.
Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines einfachen Mehrperiodenindikators auf der Grundlage der DoEasy-Bibliothek. Wir verbessern die Klasse der Zeitreihen so, dass sie Daten aus beliebigen Zeitrahmen empfangen können, um sie in der aktuellen Diagrammperiode anzuzeigen.
Der Artikel befasst sich mit der Anwendung der DoEasy-Bibliothek zur Erstellung von Mehrsymbol- und Mehrperiodenindikatoren. Wir werden die Bibliotheksklassen auf die Arbeit mit Indikatoren vorbereiten und die Erstellung von Zeitreihen testen, die als Datenquellen in Indikatoren verwendet werden können. Wir werden auch das Erstellen und Versenden von Zeitreihen-Ereignissen implementieren.
Der Artikel befasst sich mit der Echtzeit-Aktualisierung von Zeitreihendaten und dem Senden von Meldungen über das Ereignis "New bar" an die Kontrollprogramm auf dem Chart aus allen Zeitreihen aller Symbole, um diese Ereignisse in benutzerdefinierten Programmen handhaben zu können. Die Klasse "New tick" wird verwendet, um die Notwendigkeit der Aktualisierung der Zeitreihen von Symbolen und Perioden zu bestimmen, die nicht dem aktuellen Chart entsprechen.
Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung der Zeitreihenkollektion spezifizierter Zeitrahmen für alle im Programm verwendeten Symbole. Wir werden die Zeitreihenkollektion, die Methoden zur Parametereinstellung der Zeitreihenkollektion und das anfängliche Ausfüllen der entwickelten Zeitreihen mit historischen Daten erstellen.
Der Artikel bietet grundlegende Werkzeuge für die OLAP-Analyse von Testberichten in Bezug auf einzelne Durchläufe und Optimierungsergebnisse. Das Werkzeug kann mit Dateien im Standardformat (tst und opt) arbeiten und bietet auch eine grafische Schnittstelle. MQL-Quellcodes sind unten angefügt.
Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der Support-Vektor-Methode. Er schlägt auch seine Implementierung in MQL vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisor zur Verfügung. Diese Technologie ist noch nicht in MQL implementiert worden. Aber zuerst müssen wir uns mit der Mathematik dafür vertraut machen.
In diesem Artikel werden wir uns überlegen, die Listen der Bar-Objekte für jede verwendete Symbolperiode zu einem einzigen Symbol-Zeitreihen-Objekt zusammenzufassen. Auf diese Weise wird jedes Symbol ein Objekt haben, das die Listen aller verwendeten Symbolzeitreihen-Perioden speichert.
Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.
Dieser Artikel startet eine neue Serie über das Erstellen der Bibliothek DoEasy zur einfachen und schnellen Programmentwicklung. Im aktuellen Artikel werden wir die Bibliotheksfunktionen für den Zugriff auf und die Arbeit mit den Zeitreihen der Symbole implementieren. Wir werden das Bar-Objekt erstellen, das die Haupt- und erweiterten Zeitreihendaten speichert, und Bar-Objekte in der Zeitreihenliste platzieren, um eine bequeme Suche und Sortierung der Objekte zu ermöglichen.
In diesem Artikel werden wir die Beschreibung des Konzepts des Handels mit schwebenden Anfragen vervollständigen und die Funktionen zum Entfernen von Pending-Orders sowie zur Änderung von Orders und Positionen unter bestimmten Bedingungen schaffen. Auf diese Weise werden wir über die gesamte Funktionalität verfügen, die es uns ermöglicht, einfache benutzerdefinierte Strategien bzw. EA-Verhaltenslogiken zu entwickeln, die unter benutzerdefinierten Bedingungen aktiviert werden.
3D-Grafiken sind ein hervorragendes Mittel zur Analyse riesiger Datenmengen, da sie die Visualisierung verborgener Muster ermöglichen. Diese Aufgaben können direkt in MQL5 gelöst werden, während die Funktionen von DireсtX die Erstellung dreidimensionaler Objekte ermöglichen. So ist es sogar möglich, Programme von beliebiger Komplexität zu erstellen, sogar 3D-Spiele für MetaTrader 5. Beginnen Sie mit dem Erlernen der 3D-Grafik, indem Sie einfache dreidimensionale Formen zeichnen.
Wir setzen die Entwicklung der Bibliotheksfunktionalität fort, die den Handel mit schwebenden Anfragen ermöglicht. Wir haben bereits das Senden von bedingten Handelsanfragen für die Eröffnung von Positionen und die Platzierung von Pending Orders implementiert. Im aktuellen Artikel werden wir die bedingte Schließung von Positionen implementieren - vollständig, teilweise und das Schließen durch eine entgegengesetzte Position.
In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der auf den Handel angewandten OLAP-Technologie befassen. Wir werden die in den ersten beiden Artikeln vorgestellten Funktionsweisen erweitern. Dieses Mal werden wir uns mit der operationellen Analyse der Kurse befassen. Wir werden die Hypothesen über Handelsstrategien auf der Grundlage aggregierter historischer Daten aufstellen und testen. Der Artikel stellt Expert Advisors zur Untersuchung von Balkenmustern und adaptivem Handel vor.
Wir setzen die Entwicklung der Funktionsweisen fort, die es den Benutzern ermöglicht, mit schwebenden Anfragen zu handeln. In diesem Artikel werden wir die Möglichkeit einführen, Pending-Orders unter bestimmten Bedingungen zu platzieren.
Ausgehend von diesem Artikel werden wir eine Funktionsweise entwickeln, die es den Benutzern ermöglicht, unter bestimmten Bedingungen mit schwebenden Anfragen zu handeln, z.B. bei Erreichen eines bestimmten Zeitlimits, Überschreiten eines bestimmten Gewinns oder Schließen einer Position durch Stop-Loss.
In diesem Artikel werden wir die Idee der Schaffung eines Mehrwährungsüberwachung für Handelssignale erörtern und eine zukünftige Anwendungsstruktur zusammen mit dem Prototyp entwickeln sowie den Rahmen für den weiteren Einsatz schaffen. Der Artikel stellt eine schrittweise Erstellung einer flexiblen Mehrwährungsanwendung vor, die die Erzeugung von Handelssignalen ermöglicht und die Händler bei der Suche nach den gewünschten Signalen unterstützt.
Der dritte Teil dient als Brücke zwischen den beiden vorhergehenden Teilen: Er beschreibt den Mechanismus der Interaktion mit der DLL, der im ersten Artikel besprochen wurde, und die Objekte zum Laden von Berichten, die im zweiten Artikel beschrieben wurden. Wir werden den Prozess der Wrapper-Erstellung für eine Klasse analysieren, die aus der DLL importiert wird und die eine XML-Datei mit der Handelshistorie bildet. Wir werden auch eine Methode für die Interaktion mit diesem Wrapper in Betracht ziehen.
Im vorigen Artikel haben wir die Klassen der schwebenden Anfrageobjekte erstellt, die dem allgemeinen Konzept der Bibliotheksobjekte entsprechen. Dieses Mal werden wir uns mit der Klasse befassen, die die Verwaltung von schwebenden Anfrageobjekten ermöglicht.
In den vorhergehenden Artikeln haben wir das Konzept der schwebenden Handelsanfragen geprüft. Eine schwebende Anfrage ist in der Tat ein gewöhnlicher Handelsauftrag, der unter einer bestimmten Bedingung ausgeführt wird. In diesem Artikel werden wir vollwertige Klassen von Objekten für hängige Anfragen erstellen — ein Objekt für eine Basisanfrage und seine Nachkommen.
Künstliche Intelligenz wird oft mit etwas phantastisch Komplexem und Unverständlichem assoziiert. Gleichzeitig wird die künstliche Intelligenz im Alltag immer häufiger erwähnt. Nachrichten über Errungenschaften im Zusammenhang mit dem Einsatz neuronaler Netze erscheinen oft in verschiedenen Medien. Der Zweck dieses Artikels ist es zu zeigen, dass jeder leicht ein neuronales Netz erstellen und die Errungenschaften der künstlichen Intelligenz im Handel nutzen kann.
Dies ist der dritte Artikel über das Konzept der schwebenden Anfragen. Wir werden die Tests von schwebenden Anfragen abschließen, indem wir die Methoden für das Schließen von Positionen, die Entfernung von schwebenden Anfragen und die Änderung der Parameter von Positionen und den Parametern von Pending-Orders erstellen.
In diesem Artikel werden wir die Entwicklung von Handelsanfragen fortsetzen, die Platzierung von Pending-Orders umsetzen und festgestellte Mängel bei der Arbeit Handelsklassen beseitigen.
Die Entwicklung von Handelsstrategien ist mit dem Umgang mit großen Datenmengen verbunden. Jetzt können Sie mit Datenbanken mit SQL-Abfragen auf der Basis von SQLite direkt in MQL5 arbeiten. Ein wichtiges Merkmal dieser Engine ist, dass die gesamte Datenbank in einer einzigen Datei auf dem PC des Benutzers abgelegt wird.
Der erste Artikel innerhalb der rollenden Optimierungsreihe beschrieb die Erstellung einer DLL, die in unserem Autooptimierer verwendet werden soll. Diese Fortsetzung ist vollständig der Sprache MQL5 gewidmet.
In diesem Artikel werden wir einige Daten im Wert der Magicnummer der Aufträge und Positionen speichern und mit der Umsetzung der schwebenden Anträge beginnen. Um das Konzept zu überprüfen, erstellen wir die erste Testanforderung zur Eröffnung von Marktpositionen, wenn ein Serverfehler auftritt, der ein Warten und das Senden einer wiederholten Anfrage erfordert.
In diesem Artikel werden wir die saisonalen Charakteristika von Finanzzeitreihen mit Hilfe von Boxplot-Diagrammen betrachten. Jedes separate Boxplot (oder Box-and-Whiskey-Diagramm) bietet eine gute Visualisierung der Verteilung von Werten entlang des Datensatzes. Boxplots sollten nicht mit den Kerzencharts verwechselt werden, obwohl sie visuell ähnlich aussehen.
