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Dynamic Mode Decomposition angewandt auf univariate Zeitreihen in MQL5
Dynamic Mode Decomposition angewandt auf univariate Zeitreihen in MQL5
Die Dynamic Mode Decomposition (DMD) ist eine Technik, die in der Regel auf hochdimensionale Datensätze angewendet wird. In diesem Artikel demonstrieren wir die Anwendung der DMD auf univariate Zeitreihen und zeigen, dass sie in der Lage ist, sowohl eine Reihe zu charakterisieren als auch Prognosen zu erstellen. Dabei werden wir die in MQL5 eingebaute Implementierung der Dynamic Mode Decomposition untersuchen und dabei besonderes Augenmerk auf die neue Matrixmethode DynamicModeDecomposition() legen.
Aufbau eines Handelssystems (Teil 3): Bestimmung des Mindestrisikoniveaus für realistische Gewinnziele
Aufbau eines Handelssystems (Teil 3): Bestimmung des Mindestrisikoniveaus für realistische Gewinnziele
Das oberste Ziel eines jeden Händlers ist die Rentabilität. Deshalb setzen sich viele Händler bestimmte Gewinnziele, die sie innerhalb einer bestimmten Handelsperiode erreichen wollen. In diesem Artikel werden wir Monte-Carlo-Simulationen verwenden, um den optimalen Risikoprozentsatz pro Handel zu bestimmen, der erforderlich ist, um die Handelsziele zu erreichen. Die Ergebnisse helfen den Händlern zu beurteilen, ob ihre Gewinnziele realistisch oder zu ehrgeizig sind. Schließlich werden wir erörtern, welche Parameter angepasst werden können, um einen praktischen Risikoprozentsatz pro Handel festzulegen, der mit den Handelszielen übereinstimmt.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 38): Tick Buffer VWAP und Short-Window Imbalance Engine
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 38): Tick Buffer VWAP und Short-Window Imbalance Engine
In Teil 38 bauen wir ein produktionsreifes MT5-Überwachungspanel, das rohe Ticks in umsetzbare Signale umwandelt. Der EA puffert Tick-Daten, um VWAP auf Tick-Ebene, eine Ungleichgewichtsmetrik (Flow) in einen kurzzeitigen Fenster und ATR-basierte Positionsgrößen zu berechnen. Anschließend werden Spread, ATR und Flow mit flimmerarmen Balken visualisiert. Das System berechnet eine vorgeschlagene Losgröße und einen 1R-Stopp und gibt konfigurierbare Warnungen bei engen Spreads, starkem Flow und Randbedingungen aus. Der automatische Handel ist absichtlich deaktiviert; der Schwerpunkt liegt weiterhin auf einer robusten Signalgenerierung und einer sauberen Nutzererfahrung.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 39): Automatisierung der BOS- und ChoCH-Erkennung in MQL5
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 39): Automatisierung der BOS- und ChoCH-Erkennung in MQL5
Dieser Artikel stellt das Fractal Reaction System vor, ein kompaktes MQL5-System, das fraktale Pivots in umsetzbare Marktstruktursignale umwandelt. Der EA verwendet eine geschlossene Balkenlogik, um ein erneutes Zeichnen zu vermeiden, erkennt Change-of-Character-Warnungen (ChoCH) und bestätigt Breaks-of-Structure (BOS), zeichnet persistente Chartobjekte und protokolliert/meldet jedes bestätigte Ereignis (Desktop, Mobile und Sound). Lesen Sie weiter, um den Algorithmusentwurf, Implementierungshinweise, Testergebnisse und den vollständigen EA-Code zu erfahren, damit Sie den Detektor selbst kompilieren, testen und einsetzen können.
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.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 4): Modellaktualisierung in Echtzeit
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 4): Modellaktualisierung in Echtzeit
Dieser Artikel beschreibt eine einfache, aber umfassende statistische Arbitrage-Pipeline für den Handel mit einem Korb von kointegrierten Aktien. Es enthält ein voll funktionsfähiges Python-Skript zum Herunterladen und Speichern von Daten, Korrelations-, Kointegrations- und Stationaritätstests sowie eine Beispielimplementierung des Metatrader 5 Service zur Aktualisierung der Datenbank und des entsprechenden Expert Advisors. Einige Designentscheidungen werden hier zu Referenzzwecken und als Hilfe bei der Reproduktion des Experiments dokumentiert.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 3): Datenbank-Einrichtung
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 3): Datenbank-Einrichtung
In diesem Artikel wird ein Beispiel für die Implementierung eines MQL5-Dienstes zur Aktualisierung einer neu erstellten Datenbank vorgestellt, die als Quelle für die Datenanalyse und für den Handel mit einem Korb kointegrierter Aktien dient. Der Grundgedanke des Datenbankentwurfs wird ausführlich erläutert und das Datenwörterbuch wird als Referenz dokumentiert. MQL5- und Python-Skripte werden für die Erstellung der Datenbank, die Initialisierung des Schemas und die Eingabe der Marktdaten bereitgestellt.
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 2): Kennzeichnung von Finanzdaten für maschinelles Lernen
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 2): Kennzeichnung von Finanzdaten für maschinelles Lernen
In diesem zweiten Teil der MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint-Serie erfahren Sie, warum einfache Bezeichnungen Ihre Modelle in die Irre führen können und wie Sie fortgeschrittene Techniken wie die Triple-Barrier- und Trend-Scanning-Methode anwenden, um robuste, risikobewusste Ziele zu definieren. Dieser praktische Leitfaden ist vollgepackt mit praktischen Python-Beispielen, die diese rechenintensiven Techniken optimieren, und zeigt Ihnen, wie Sie verrauschte Marktdaten in zuverlässige Kennzeichnungen umwandeln können, die die realen Handelsbedingungen widerspiegeln.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 2): Expert Advisor, Backtests und Optimierung
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 2): Expert Advisor, Backtests und Optimierung
In diesem Artikel wird eine Beispielimplementierung eines Expert Advisors für den Handel mit einem Korb von vier Nasdaq-Aktien vorgestellt. Die Aktien wurden zunächst anhand von Pearson-Korrelationstests gefiltert. Die gefilterte Gruppe wurde dann mit Johansen-Tests auf Kointegration geprüft. Schließlich wurde der kointegrierte Spread mit dem ADF- und dem KPSS-Test auf Stationarität geprüft. Hier sehen wir einige Anmerkungen zu diesem Prozess und die Ergebnisse der Backtests nach einer kleinen Optimierung.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 12): Aufbau von linearen Klassifikatoren durch Matrixfaktorisierung
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 12): Aufbau von linearen Klassifikatoren durch Matrixfaktorisierung
Dieser Artikel befasst sich mit der leistungsfähigen Rolle der Matrixfaktorisierung im algorithmischen Handel, insbesondere in MQL5-Anwendungen. Von Regressionsmodellen bis hin zu Multi-Target-Klassifikatoren gehen wir durch praktische Beispiele, die zeigen, wie einfach diese Techniken mit Hilfe von integrierten MQL5-Funktionen integriert werden können. Ganz gleich, ob Sie die Kursrichtung vorhersagen oder das Verhalten von Indikatoren modellieren wollen, dieser Leitfaden schafft eine solide Grundlage für den Aufbau intelligenter Handelssysteme mit Hilfe von Matrixmethoden.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 27): Erstellen eines Price Action Harmonic Pattern der Krabbe mit visuellem Feedback
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.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 37): Sentiment Tilt Meter
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 37): Sentiment Tilt Meter
Die Marktstimmung ist eine der am meisten übersehenen, aber dennoch mächtigen Kräfte, die die Kursentwicklung beeinflussen. Während sich die meisten Händler auf nachlaufende Indikatoren oder Vermutungen verlassen, verwandelt der Sentiment Tilt Meter (STM) EA rohe Marktdaten in klare, visuelle Hinweise, die in Echtzeit anzeigen, ob der Markt nach oben oder unten tendiert oder neutral bleibt. Dies erleichtert die Bestätigung von Geschäften, die Vermeidung von Fehleinstiegen und eine bessere Zeitplanung der Marktteilnahme.
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Gator- und AD-Oszillator-Strategien für Marktresilienz
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.
Aufbau eines Handelssystems (Teil 1): Ein quantitativer Ansatz
Aufbau eines Handelssystems (Teil 1): Ein quantitativer Ansatz
Viele Händler bewerten Strategien auf der Grundlage kurzfristiger Ergebnisse und geben profitable Systeme oft zu früh auf. Die langfristige Rentabilität hängt jedoch von einer positiven Erwartungshaltung durch eine optimierte Gewinnrate und ein optimiertes Risiko-Ertrags-Verhältnis ab, zusammen mit einer disziplinierten Positionsgröße. Diese Grundsätze können mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen in Python mit bewährten Metriken validiert werden, um zu beurteilen, ob eine Strategie robust ist oder im Laufe der Zeit wahrscheinlich scheitern wird.
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.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 11): Eine sanfte Einführung in die Grundlagen der linearen Algebra
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 11): Eine sanfte Einführung in die Grundlagen der linearen Algebra
In dieser Diskussion werden wir die Grundlagen für die Verwendung leistungsstarker linearer Algebra-Werkzeuge schaffen, die in der MQL5-Matrix- und Vektor-API implementiert sind. Damit wir diese API sachkundig nutzen können, müssen wir die Grundsätze der linearen Algebra, die den intelligenten Einsatz dieser Methoden bestimmen, genau kennen. Dieser Artikel zielt darauf ab, dem Leser ein intuitives Verständnis einiger der wichtigsten Regeln der linearen Algebra zu vermitteln, die wir als algorithmische Händler in MQL5 benötigen, um mit der Nutzung dieser leistungsstarken Bibliothek zu beginnen.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 10): Matrix-Faktorisierung
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 10): Matrix-Faktorisierung
Die Faktorisierung ist ein mathematischer Prozess, der dazu dient, Erkenntnisse über die Eigenschaften von Daten zu gewinnen. Wenn wir die Faktorisierung auf große Mengen von Marktdaten anwenden – die in Zeilen und Spalten organisiert sind – können wir Muster und Merkmale des Marktes aufdecken. Die Faktorisierung ist ein mächtiges Werkzeug, und dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie es im MetaTrader 5-Terminal über die MQL5-API nutzen können, um tiefere Einblicke in Ihre Marktdaten zu gewinnen.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 14): Analyse mehrerer Strategien
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 14): Analyse mehrerer Strategien
In diesem Artikel setzen wir unsere Erforschung der Erstellung eines Ensembles von Handelsstrategien und der Verwendung des MT5 genetischen Optimierers zur Abstimmung der Strategieparameter fort. Heute haben wir die Daten in Python analysiert. Dabei hat sich gezeigt, dass unser Modell besser vorhersagen kann, welche Strategie besser abschneiden wird, und eine höhere Genauigkeit erreicht als die direkte Vorhersage der Marktrenditen. Als wir unsere Anwendung jedoch mit ihren statistischen Modellen testeten, fielen unsere Leistungswerte drastisch ab. In der Folge stellten wir fest, dass der genetische Optimierer leider stark korrelierte Strategien bevorzugte, was uns dazu veranlasste, unsere Methode zu überarbeiten, um die Stimmgewichte fest zu halten und die Optimierung stattdessen auf Indikatoreinstellungen zu konzentrieren.
Datenwissenschaft und ML (Teil 46): Aktienmarktprognosen mit N-BEATS in Python
Datenwissenschaft und ML (Teil 46): Aktienmarktprognosen mit N-BEATS in Python
N-BEATS ist ein revolutionäres Deep-Learning-Modell, das für die Prognose von Zeitreihen entwickelt wurde. Es wurde veröffentlicht, um die klassischen Modelle für Zeitreihenprognosen wie ARIMA, PROPHET, VAR usw. zu übertreffen. In diesem Artikel werden wir dieses Modell erörtern und es für die Vorhersage des Aktienmarktes verwenden.
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.
Algorithmus für zyklische Parthenogenese (CPA)
Algorithmus für zyklische Parthenogenese (CPA)
Der Artikel befasst sich mit einem neuen Populationsoptimierungsalgorithmus – dem Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA), der von der einzigartigen Fortpflanzungsstrategie von Blattläusen inspiriert ist. Der Algorithmus kombiniert zwei Fortpflanzungsmechanismen – Parthenogenese und sexuelle Fortpflanzung – und nutzt auch die koloniale Struktur der Population mit der Möglichkeit der Migration zwischen Kolonien. Die wichtigsten Merkmale des Algorithmus sind der adaptive Wechsel zwischen verschiedenen Fortpflanzungsstrategien und ein System des Informationsaustauschs zwischen den Kolonien durch den Flugmechanismus.
Funktionen zur Aktivierung von Neuronen während des Trainings: Der Schlüssel zur schnellen Konvergenz?
Funktionen zur Aktivierung von Neuronen während des Trainings: Der Schlüssel zur schnellen Konvergenz?
In diesem Artikel wird die Interaktion verschiedener Aktivierungsfunktionen mit Optimierungsalgorithmen im Rahmen des Trainings neuronaler Netze untersucht. Besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich zwischen dem klassischen ADAM und seiner Populationsversion gelegt, wenn mit einer breiten Palette von Aktivierungsfunktionen gearbeitet wird, einschließlich der oszillierenden ACON- und Snake-Funktionen. Durch die Verwendung einer minimalistischen MLP-Architektur (1-1-1) und eines einzigen Trainingsbeispiels wird der Einfluss der Aktivierungsfunktionen auf die Optimierung von anderen Faktoren getrennt. Der Artikel schlägt einen Ansatz zur Verwaltung von Netzwerkgewichten durch die Grenzen von Aktivierungsfunktionen und einen Gewichtsreflexionsmechanismus vor, der es ermöglicht, Probleme mit Sättigung und Stagnation beim Training zu vermeiden.
Big Bang – Big Crunch (BBBC) Algorithmus
Big Bang – Big Crunch (BBBC) Algorithmus
Der Artikel stellt die Methode Big Bang – Big Crunch vor, die aus zwei Schlüsselphasen besteht: zyklische Erzeugung von Zufallspunkten und deren Komprimierung zur optimalen Lösung. Dieser Ansatz kombiniert Erkundung und Verfeinerung und ermöglicht es uns, schrittweise bessere Lösungen zu finden und neue Optimierungsmöglichkeiten zu erschließen.
Diskretisierungsmethoden für Preisbewegungen in Python
Diskretisierungsmethoden für Preisbewegungen in Python
Wir werden uns die Preisdiskretisierungsmethoden mit Python und MQL5 ansehen. In diesem Artikel werde ich meine praktischen Erfahrungen mit der Entwicklung einer Python-Bibliothek teilen, die eine breite Palette von Ansätzen zur Balkenbildung implementiert – von klassischen Volumen- und Range Bars bis hin zu exotischeren Methoden wie Renko und Kagi. Wir werden Drei-Linien-Durchbruchskerzen und Range-Bars betrachten, ihre Statistiken analysieren und versuchen zu definieren, wie die Preise sonst noch diskret dargestellt 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.
Neuro-symbolische Systeme im algorithmischen Handel: Kombination von symbolischen Regeln und neuronalen Netzen
Neuro-symbolische Systeme im algorithmischen Handel: Kombination von symbolischen Regeln und neuronalen Netzen
Der Artikel beschreibt die Erfahrungen bei der Entwicklung eines hybriden Handelssystems, das die klassische technische Analyse mit neuronalen Netzen kombiniert. Der Autor liefert eine detaillierte Analyse der Systemarchitektur, von der grundlegenden Musteranalyse und der Struktur des neuronalen Netzes bis hin zu den Mechanismen, die den Handelsentscheidungen zugrunde liegen, und stellt echten Code und praktische Beobachtungen vor.
Artificial Tribe Algorithm (ATA)
Artificial Tribe Algorithm (ATA)
In diesem Artikel werden die wichtigsten Komponenten und Innovationen des ATA-Optimierungsalgorithmus ausführlich besprochen. Dabei handelt es sich um eine evolutionäre Methode mit einem einzigartigen dualen Verhaltenssystem, das sich je nach Situation anpasst. ATA kombiniert individuelles und soziales Lernen und nutzt Crossover für Erkundungen und Migration, um Lösungen zu finden, wenn sie in lokalen Optima stecken.
Quantencomputing und Handel: Ein neuer Ansatz für Preisprognosen
Quantencomputing und Handel: Ein neuer Ansatz für Preisprognosen
Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.