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Erstellen von MQL5-ähnlichen Handelsklassen in Python für MetaTrader 5
Erstellen von MQL5-ähnlichen Handelsklassen in Python für MetaTrader 5
Das MetaTrader 5 Python-Paket bietet eine einfache Möglichkeit, Handelsanwendungen für die MetaTrader 5-Plattform in der Sprache Python zu erstellen. Obwohl dieses Modul ein leistungsstarkes und nützliches Werkzeug ist, ist es nicht so einfach wie die MQL5-Programmiersprache, wenn es darum geht, eine algorithmische Handelslösung zu erstellen. In diesem Artikel werden wir Handelsklassen erstellen, die den in MQL5 angebotenen ähnlich sind, um eine ähnliche Syntax zu schaffen und es einfacher zu machen, Handelsroboter in Python wie in MQL5 zu erstellen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 25): Dual EMA Fractal Breaker
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 25): Dual EMA Fractal Breaker
Die Preisaktion ist ein grundlegender Ansatz zur Identifizierung profitabler Handels-Setups. Die manuelle Überwachung von Kursbewegungen und -mustern kann jedoch schwierig und zeitaufwändig sein. Deshalb entwickeln wir Tools, die das Kursgeschehen automatisch analysieren und rechtzeitig Signale geben, wenn sich potenzielle Chancen ergeben. In diesem Artikel wird ein robustes Tool vorgestellt, das fraktale Ausbrüche zusammen mit dem EMA 14 und dem EMA 200 nutzt, um zuverlässige Handelssignale zu generieren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen mit größerer Zuversicht zu treffen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 24): Analyse-Tool zur Quantifizierung von Preisaktionen
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 24): Analyse-Tool zur Quantifizierung von Preisaktionen
Kerzenmuster bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Marktbewegungen. Einige einzelne Kerzen signalisieren die Fortsetzung des aktuellen Trends, während andere, je nach ihrer Position innerhalb der Kursbewegung, Umkehrungen vorhersagen. In diesem Artikel wird ein EA vorgestellt, der automatisch vier wichtige Kerzen-Formationen identifiziert. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie dieses Tool Ihre Preis-Aktions-Analyse verbessern kann.
Vom Neuling zum Experten: Autogeometrisches Analysesystem
Vom Neuling zum Experten: Autogeometrisches Analysesystem
Geometrische Muster bieten Händlern eine prägnante Methode zur Interpretation von Kursbewegungen. Viele Analysten zeichnen Trendlinien, Rechtecke und andere Formen mit der Hand und treffen ihre Handelsentscheidungen dann auf der Grundlage der von ihnen gesehenen Formationen. In diesem Artikel untersuchen wir eine automatisierte Alternative: die Nutzung von MQL5 zur Erkennung und Analyse der gängigsten geometrischen Muster. Wir schlüsseln die Methodik auf, erörtern Details der Implementierung und zeigen auf, wie die automatische Mustererkennung die Markteinblicke eines Händlers schärfen kann.
Datenwissenschaft und ML (Teil 39): News + Künstliche Intelligenz, würden Sie darauf wetten?
Datenwissenschaft und ML (Teil 39): News + Künstliche Intelligenz, würden Sie darauf wetten?
Nachrichten treiben die Finanzmärkte an, insbesondere wichtige Veröffentlichungen wie die Non-Farm Payrolls (NFP, Beschäftigung außerhalb der Landwirtschaft). Wir alle haben schon erlebt, wie eine einzige Schlagzeile starke Kursbewegungen auslösen kann. In diesem Artikel befassen wir uns mit der leistungsstarken Schnittmenge von Nachrichtendaten und künstlicher Intelligenz.
Datenwissenschaft und ML (Teil 38): AI Transfer Learning auf den Forexmärkten
Datenwissenschaft und ML (Teil 38): AI Transfer Learning auf den Forexmärkten
Die KI-Durchbrüche, die die Schlagzeilen beherrschen, von ChatGPT bis hin zu selbstfahrenden Autos, entstehen nicht durch isolierte Modelle, sondern durch kumulatives Wissen, das aus verschiedenen Modellen oder gemeinsamen Bereichen übertragen wird. Jetzt kann derselbe Ansatz "einmal lernen, überall anwenden" angewandt werden, um unsere KI-Modelle im algorithmischen Handel zu transformieren. In diesem Artikel erfahren wir, wie wir die aus verschiedenen Instrumenten gewonnenen Informationen nutzen können, um mit Hilfe von Transfer Learning die Vorhersagen für andere Instrumente zu verbessern.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 23): Stärkemessung einer Währung
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 23): Stärkemessung einer Währung
Wissen Sie, was die Richtung eines Währungspaares wirklich bestimmt? Es geht um die Stärke der einzelnen Währungen. In diesem Artikel werden wir die Stärke einer Währung messen, indem wir jedes Paar, in dem sie vorkommt, in einer Schleife durchgehen. Aufgrund dieser Erkenntnisse können wir vorhersagen, wie sich diese Paare auf der Grundlage ihrer relativen Stärke entwickeln werden. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 22): Korrelation Dashboard
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 22): Korrelation Dashboard
Bei diesem Tool handelt es sich um ein Korrelations-Dashboard, das Korrelationskoeffizienten für mehrere Währungspaare in Echtzeit berechnet und anzeigt. Durch die Visualisierung, wie sich Paare im Verhältnis zueinander bewegen, fügt es Ihrer Preisaktionsanalyse wertvollen Kontext hinzu und hilft Ihnen, die Dynamik zwischen den Märkten zu antizipieren. Lesen Sie weiter, um seine Funktionen und Anwendungen kennenzulernen.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil XI): Modernes Merkmal Kommunikationsschnittstelle (I)
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil XI): Modernes Merkmal Kommunikationsschnittstelle (I)
Heute konzentrieren wir uns auf die Verbesserung der Messaging-Schnittstelle des Kommunikationspanels, um sie an die Standards moderner, leistungsstarker Kommunikationsanwendungen anzupassen. Diese Verbesserung wird durch eine Aktualisierung der Klasse CommunicationsDialog erreicht. Begleiten Sie uns in diesem Artikel und in der Diskussion, wenn wir die wichtigsten Erkenntnisse erkunden und die nächsten Schritte bei der Weiterentwicklung der Schnittstellenprogrammierung mit MQL5 skizzieren.
Population ADAM (Adaptive Moment Estimation)
Population ADAM (Adaptive Moment Estimation)
Der Artikel stellt die Umwandlung des bekannten und beliebten ADAM-Gradientenoptimierungsverfahrens in einen Populationsalgorithmus und dessen Modifikation durch die Einführung hybrider Individuen vor. Der neue Ansatz ermöglicht die Schaffung von Agenten, die Elemente erfolgreicher Entscheidungen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen kombinieren. Die wichtigste Innovation ist die Bildung hybrider Populationen, die adaptiv Informationen aus den vielversprechendsten Lösungen sammeln und so die Effizienz der Suche in komplexen mehrdimensionalen Räumen erhöhen.
Portfolio-Optimierung am Devisenmarkt: Synthese von VaR und die Markowitz-Theorie
Portfolio-Optimierung am Devisenmarkt: Synthese von VaR und die Markowitz-Theorie
Wie funktioniert der Portfoliohandel im Forexmarkt? Wie lassen sich die Portfoliotheorie von Markowitz zur Optimierung des Portfolioanteils und das VaR-Modell zur Optimierung des Portfoliorisikos zusammenführen? Wir erstellen einen auf der Portfoliotheorie basierenden Code, der einerseits ein geringes Risiko und andererseits eine akzeptable langfristige Rentabilität gewährleistet.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 76): Neuer Chart Trade (III)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 76): Neuer Chart Trade (III)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie der Code von DispatchMessage, der im vorherigen Artikel fehlte, funktioniert. Wir werden das Thema des nächsten Artikels vorstellen. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Funktionsweise dieses Codes zu verstehen, bevor wir zum nächsten Thema übergehen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Algorithmischer Handel auf der Grundlage von 3D-Umkehrmustern
Algorithmischer Handel auf der Grundlage von 3D-Umkehrmustern
Die Entdeckung einer neuen Welt des automatisierten Handels mit 3D-Bars. Wie sieht ein Handelsroboter auf mehrdimensionalen Preisbalken aus? Sind „gelbe“ Cluster von 3D-Balken in der Lage, Trendumkehrungen vorherzusagen? Wie sieht der multidimensionale Handel aus?
Expert Advisor auf der Grundlage des universellen MLP-Approximators
Expert Advisor auf der Grundlage des universellen MLP-Approximators
In diesem Artikel wird eine einfache und zugängliche Methode zur Verwendung eines neuronalen Netzwerks in einem Handels-EA vorgestellt, für die keine tiefgreifenden Kenntnisse des maschinellen Lernens erforderlich sind. Die Methode eliminiert die Zielfunktionsnormalisierung und überwindet die Probleme der „Gewichtsexplosion“ und des „Netzwerkstaus“, indem sie intuitives Training und visuelle Kontrolle der Ergebnisse bietet.
Training eines mehrschichtigen Perzeptrons unter Verwendung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus
Training eines mehrschichtigen Perzeptrons unter Verwendung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus
Der Artikel stellt eine Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus für das Training von neuronalen Feedforward-Netzen vor. Es wurde eine vergleichende Analyse der Leistung mit Algorithmen aus der scikit-learn Python-Bibliothek durchgeführt. Einfachere Lernmethoden wie Gradientenabstieg, Gradientenabstieg mit Momentum und stochastischer Gradientenabstieg werden vorläufig diskutiert.
Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse
Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse
Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse: Ist es möglich, die Finanzmärkte vorherzusagen? Betrachten wir die Erstellung eines Modells für die Vorhersage der Preise für EURUSD, und machen zwei Roboter auf der Grundlage - in Python und MQL5.
Volumetrische neuronale Netzwerkanalyse als Schlüssel zu zukünftigen Trends
Volumetrische neuronale Netzwerkanalyse als Schlüssel zu zukünftigen Trends
Der Artikel untersucht die Möglichkeit, die Preisprognose auf der Grundlage der Analyse des Handelsvolumens zu verbessern, indem die Prinzipien der technischen Analyse mit der Architektur des neuronalen Netzes LSTM integriert werden. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung und Interpretation anomaler Volumina, die Verwendung von Clustern und die Erstellung von Merkmalen auf der Grundlage von Volumina und deren Definition im Rahmen des maschinellen Lernens gelegt.
Algorithmus der Atomic Orbital Search (AOS)
Algorithmus der Atomic Orbital Search (AOS)
Der Artikel befasst sich mit dem Algorithmus der atomare Orbitalsuche (AOS), der die Konzepte des atomaren Orbitalmodells nutzt, um die Suche nach Lösungen zu simulieren. Der Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Dynamik von Wechselwirkungen im Atom. In dem Artikel werden die mathematischen Aspekte von AOS im Detail erörtert, einschließlich der Aktualisierung der Positionen der Lösungsvorschläge und der Mechanismen der Energieaufnahme und -abgabe. AOS eröffnet neue Horizonte für die Anwendung von Quantenprinzipien auf Computerprobleme, indem es einen innovativen Ansatz zur Optimierung bietet.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 75): Neuer Chart-Handel (II)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 75): Neuer Chart-Handel (II)
In diesem Artikel geht es um die Klasse C_ChartFloatingRAD. Das ist es, was Chart Trade ausmacht. Doch damit ist die Erklärung noch nicht zu Ende. Wir werden sie im nächsten Artikel vervollständigen, da der Inhalt dieses Artikels recht umfangreich ist und ein tiefes Verständnis erfordert. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Die Verwendung von Assoziationsregeln in der Forex-Datenanalyse
Die Verwendung von Assoziationsregeln in der Forex-Datenanalyse
Wie lassen sich die Vorhersageregeln der Supermarkt-Einzelhandelsanalyse auf den realen Devisenmarkt anwenden? Wie hängt der Kauf von Keksen, Milch und Brot mit Börsentransaktionen zusammen? Der Artikel behandelt einen innovativen Ansatz für den algorithmischen Handel, der auf der Verwendung von Assoziationsregeln beruht.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 74): Neuer Chart-Handel (I)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 74): Neuer Chart-Handel (I)
In diesem Artikel werden wir den letzten Code, der in dieser Serie über Chart Trade gezeigt wurde, ändern. Diese Änderungen sind notwendig, um den Code an das aktuelle Wiedergabe-/Simulationssystemmodell anzupassen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Analyse der Auswirkungen des Wetters auf die Währungen der Agrarländer mit Python
Analyse der Auswirkungen des Wetters auf die Währungen der Agrarländer mit Python
Welcher Zusammenhang besteht zwischen Wetter und Devisen? In der klassischen Wirtschaftstheorie wurde der Einfluss von Faktoren wie dem Wetter auf das Marktverhalten lange Zeit ignoriert. Aber alles hat sich geändert. Versuchen wir, Zusammenhänge zwischen den Witterungsbedingungen und der Stellung der Agrarwährungen auf dem Markt zu finden.
Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek (Teil II)
Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek (Teil II)
In diesem Artikel werden wir die verbleibenden Optimierungsmethoden aus der ALGLIB-Bibliothek weiter untersuchen, mit besonderem Augenmerk auf deren Prüfung auf komplexe mehrdimensionale Funktionen. So können wir nicht nur die Effizienz der einzelnen Algorithmen bewerten, sondern auch ihre Stärken und Schwächen unter verschiedenen Bedingungen ermitteln.
Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek (Teil I)
Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek (Teil I)
In diesem Artikel werden wir uns mit den Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek für MQL5 vertraut machen. Der Artikel enthält einfache und anschauliche Beispiele für die Verwendung von ALGLIB zur Lösung von Optimierungsproblemen, die das Erlernen der Methoden so einfach wie möglich machen. Wir werden uns die Verbindung von Algorithmen wie BLEIC, L-BFGS und NS im Detail ansehen und sie zur Lösung eines einfachen Testproblems verwenden.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 73): Eine ungewöhnliche Kommunikation (II)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 73): Eine ungewöhnliche Kommunikation (II)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie Informationen in Echtzeit zwischen dem Indikator und dem Dienst übertragen werden können, und wir werden auch verstehen, warum bei der Änderung des Zeitrahmens Probleme auftreten können und wie man sie lösen kann. Als Bonus erhalten Sie Zugang zur neuesten Version der Wiedergabe-/Simulations-App.
Nutzung des CatBoost Machine Learning Modells als Filter für Trendfolgestrategien
Nutzung des CatBoost Machine Learning Modells als Filter für Trendfolgestrategien
CatBoost ist ein leistungsfähiges, baumbasiertes, maschinelles Lernmodell, das auf die Entscheidungsfindung auf der Grundlage stationärer Merkmale spezialisiert ist. Andere baumbasierte Modelle wie XGBoost und Random Forest haben ähnliche Eigenschaften in Bezug auf ihre Robustheit, ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu verarbeiten, und ihre Interpretierbarkeit. Diese Modelle haben ein breites Anwendungsspektrum, das von der Merkmalsanalyse bis zum Risikomanagement reicht.
Neuronale Netzwerke der dritten Generation: Tiefe Netzwerke
Neuronale Netzwerke der dritten Generation: Tiefe Netzwerke
In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 72): Eine ungewöhnliche Kommunikation (I)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 72): Eine ungewöhnliche Kommunikation (I)
Was wir heute schaffen, wird schwer zu verstehen sein. Deshalb werde ich in diesem Artikel nur über die Anfangsphase sprechen. Bitte lesen Sie diesen Artikel aufmerksam, er ist eine wichtige Voraussetzung, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Der Zweck dieses Materials ist rein didaktisch, da wir nur die vorgestellten Konzepte studieren und beherrschen werden, ohne praktische Anwendung.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 71): Das richtige Bestimmen der Zeit (IV)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 71): Das richtige Bestimmen der Zeit (IV)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man das, was im vorigen Artikel über unseren Wiedergabe-/Simulationsdienst gezeigt wurde, implementiert. Wie bei vielen anderen Dingen im Leben sind auch hier Probleme vorprogrammiert. Und dieser Fall war keine Ausnahme. In diesem Artikel werden wir die Dinge weiter verbessern. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 70): Das richtige Bestimmen der Zeit (III)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 70): Das richtige Bestimmen der Zeit (III)
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Funktion CustomBookAdd richtig und effektiv nutzen können. Trotz ihrer scheinbaren Einfachheit hat sie viele Nuancen. So können Sie dem Mauszeiger beispielsweise mitteilen, ob ein nutzerdefiniertes Symbol gerade versteigert oder gehandelt wird oder ob der Markt geschlossen ist. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Datenwissenschaft und ML (Teil 37): Mit Kerzenmustern und AI den Markt schlagen
Datenwissenschaft und ML (Teil 37): Mit Kerzenmustern und AI den Markt schlagen
Kerzenmuster helfen Händlern, die Marktpsychologie zu verstehen und Trends auf den Finanzmärkten zu erkennen. Sie ermöglichen fundiertere Handelsentscheidungen, die zu besseren Ergebnissen führen können. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man Kerzenmuster mit KI-Modellen nutzen kann, um eine optimale Handelsperformance zu erzielen.
Datenwissenschaft und ML (Teil 36): Der Umgang mit verzerrten Finanzmärkten
Datenwissenschaft und ML (Teil 36): Der Umgang mit verzerrten Finanzmärkten
Die Finanzmärkte sind nicht vollkommen ausgeglichen. Einige Märkte steigen, andere fallen, und wieder andere zeigen ein gewisses Schwankungsverhalten, das auf Unsicherheit in beide Richtungen hindeutet. Diese unausgewogenen Informationen können beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen irreführend sein, da sich die Märkte häufig ändern. In diesem Artikel werden wir verschiedene Möglichkeiten erörtern, dieses Problem zu lösen.
Dekodierung von Intraday-Handelsstrategien des Opening Range Breakout
Dekodierung von Intraday-Handelsstrategien des Opening Range Breakout
Die Strategien des Opening Range Breakout (ORB) basieren auf der Idee, dass die erste Handelsspanne, die sich kurz nach der Markteröffnung bildet, wichtige Preisniveaus widerspiegelt, bei denen sich Käufer und Verkäufer auf einen Wert einigen. Durch die Identifizierung von Ausbrüchen über oder unter einer bestimmten Spanne können Händler von der Dynamik profitieren, die oft folgt, wenn die Marktrichtung klarer wird. In diesem Artikel werden wir drei ORB-Strategien untersuchen, die von der Concretum Group übernommen wurden.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil X): Externe, ressourcenbasierte Schnittstelle
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil X): Externe, ressourcenbasierte Schnittstelle
Heute machen wir uns die Möglichkeiten von MQL5 zunutze, um externe Ressourcen - wie Bilder im BMP-Format - zu nutzen und eine einzigartig gestaltete Nutzeroberfläche für das Trading Administrator Panel zu erstellen. Die hier gezeigte Strategie ist besonders nützlich, wenn mehrere Ressourcen, einschließlich Bilder, Töne und mehr, für eine rationelle Verteilung zusammengefasst werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie, wie diese Funktionen implementiert werden, um eine moderne und visuell ansprechende Oberfläche für unser New_Admin_Panel EA zu schaffen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 21): Das Tool Market Structure Flip Detector
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 21): Das Tool Market Structure Flip Detector
Der Market Structure Flip Detector Expert Advisor (EA) agiert als Ihr aufmerksamer Partner, der ständig die Veränderungen der Marktstimmung beobachtet. Durch die Verwendung von Average True Range (ATR)-basierten Schwellenwerten erkennt es effektiv Strukturumkehrungen und kennzeichnet jedes höhere Tief und niedrigere Hoch mit klaren Indikatoren. Dank der schnellen Ausführung und der flexiblen API von MQL5 bietet dieses Tool eine Echtzeitanalyse, die die Anzeige für eine optimale Lesbarkeit anpasst und ein Live-Dashboard zur Überwachung der Anzahl und des Timings von Flips bereitstellt. Darüber hinaus sorgen anpassbare Ton- und Push-Benachrichtigungen dafür, dass Sie über kritische Signale informiert bleiben, sodass Sie sehen können, wie einfache Eingaben und Hilfsroutinen Kursbewegungen in umsetzbare Strategien verwandeln können.
Entwicklung eines Toolkits zur Analyse von Preisaktionen (Teil 20): Externer Fluss (IV) - Correlation Pathfinder
Entwicklung eines Toolkits zur Analyse von Preisaktionen (Teil 20): Externer Fluss (IV) - Correlation Pathfinder
Der Correlation Pathfinder bietet als Teil der Serie der Entwicklung eines Toolkits zur Analyse von Preisaktionen einen neuen Ansatz zum Verständnis der Dynamik von Währungspaaren. Dieses Tool automatisiert die Datenerfassung und -analyse und bietet einen Einblick in die Wechselwirkungen zwischen Paaren wie EUR/USD und GBP/USD. Verbessern Sie Ihre Handelsstrategie mit praktischen Echtzeit-Informationen, die Ihnen helfen, Risiken zu managen und Chancen effektiver zu erkennen.