In diesem Artikel wird ein interaktives MQL5-Diagramm zur Binomialverteilung erstellt, das ein Histogramm der simulierten Ergebnisse mit der theoretischen Wahrscheinlichkeitsfunktion (PMF) kombiniert. Es bietet Funktionen für Mittelwert, Standardabweichung, Schiefe, Kurtosis, Perzentile und Konfidenzintervalle, sowie konfigurierbare Farbschemata und Beschriftungen und unterstützt das Ziehen, die Größenänderung und Live-Parameteränderungen. Nutzen Sie es, um bei der Validierung von Handelsstrategien erwartete Gewinn-Trades, wahrscheinliche Drawdown-Phasen und Konfidenzbereiche zu bewerten.
In Teil 2 erweitern wir den Nachrichtenfilter, um bestehende Positionen während Nachrichtenereignissen zu schützen. Anstatt Trades zu schließen, entfernen wir die Werte von Stop-Loss und Take-Profit vorübergehend und speichern sie sicher im Speicher. Wenn das Nachrichtenfenster endet, werden die Stopps deterministisch unter Einhaltung der Mindestabstände des Brokers wiederhergestellt und angepasst, falls der Kurs die ursprünglichen Niveaus bereits überschritten hat. Das Ergebnis ist ein Mechanismus, der die Handelslogik wahrt, ohne die Einstiegslogik zu beeinträchtigen, und dafür sorgt, dass der EA auch bei Volatilität die Kontrolle behält.
Lassen Sie uns besprechen, wie wir unsere Expert Advisors mithilfe von Text-to-Speech-Technologie sprachfähig machen können, indem wir Python und MQL5 kombinieren. Nachdem Sie diesen Artikel gelesen haben, verfügen Sie über ein funktionierendes Beispiel für einen EA, der dynamische Marktinformationen ausgibt. Sie werden den Einsatz von TTS und der WebRequest-Funktion beherrschen und lernen, wie sich Python-Bibliotheken in die Sprache MQL5 integrieren lassen, um ein wirklich sprachunterstütztes Trading-Tool zu entwickeln.
In diesem Beitrag werden wir Swing Extremes und den Indikator für Rücksetzer automatisieren, der die rohe Kursbewegung in niedrigeren Zeitrahmen (LTF) in eine strukturierte Darstellung der Marktrichtung umwandelt und dabei Swing-Hochs, Swing-Tiefs und Korrekturphasen in Echtzeit präzise identifiziert. Durch die programmatische Verfolgung von Veränderungen in der Mikrostruktur antizipiert es potenzielle Umkehrungen, bevor diese sich vollständig entfalten – und verwandelt so Rauschen in handlungsrelevante Erkenntnisse.
In diesem Artikel erstellen wir in MQL5 eine interaktive Werkzeugpalette zum Zeichnen in Charts mit verschiebbaren und in der Größe anpassbaren Panels sowie der Möglichkeit, das Design zu wechseln. Wir fügen Schaltflächen für Werkzeuge wie Fadenkreuz, Trendlinien, Linien, Rechtecke, Fibonacci, Text und Pfeile hinzu und verarbeiten Mausereignisse zur Aktivierung und für Anweisungen. Dieses System verbessert die Handelsanalyse durch eine anpassbare Benutzeroberfläche und unterstützt Echtzeit-Interaktionen mit den Charts.
Wir entwickeln einen kalendergesteuerten Nachrichtenfilter vollständig in MQL5 und verzichten dabei auf Webanfragen und externe DLLs. Teil 1 behandelt das Laden und Zwischenspeichern von Ereignissen, deren Zuordnung zu Symbolen nach Währung, das Filtern nach Bedeutung, die Definition von Vor- und Nachlaufzeitfenstern sowie das Sperren neuer Trades während aktiver Nachrichten, mit der optionalen Möglichkeit, Positionen vor Nachrichtenereignissen zu schließen. Das Ergebnis ist ein konfigurierbarer, prop-firm-tauglicher Kontrollmechanismus, der falsche Handelspausen vermeidet und Einstiegspunkte bei hohen Schwankungen schützt.
In diesem Artikel geht es um einen spezialisierten, trendfolgenden EA, der deutlich machen soll, wie man Handels-Setups nach Liquidity-Raids nutzen kann. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die daran interessiert sind, Liquiditätsabschöpfungen als Einstiegskriterien für ihre Trades und Handelsentscheidungen zu optimieren und zu nutzen. Außerdem wird untersucht, wie man korrekt zwischen Liquidity-Raids und Marktstrukturwechseln unterscheidet und wie man diese jeweils validiert und nutzt, wenn sie auftreten, um so Verluste zu minimieren, die dadurch entstehen, dass Trader beides miteinander verwechseln.
In diesem Artikel zeigen wir, wie man mithilfe von CCanvas aus der MQL5-Standardbibliothek ein Tool zur Visualisierung von Positionsdaten erstellt. Dieses Projekt vertieft Ihre Kenntnisse im Umgang mit Bibliotheksmodulen und bietet Händlern gleichzeitig ein praktisches Werkzeug, um offene Positionen direkt in einem Live-Chart zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren. Nehmen Sie an der Diskussion teil, um mehr zu erfahren.
In diesem Artikel wird gezeigt, wie man in MQL5 abgerundete Sprechblasen erstellt, indem man ein abgerundetes Rechteck mit einem Zeigerdreieck kombiniert und die Ausrichtung (nach oben, unten, links, rechts) steuert. Darin werden die Vorberechnung der Geometrie, das Füllen mit Supersampling zur Kantenglättung, abgerundete Bögen an der Zeigerspitze sowie segmentierte Umrandungen mit einem Erweiterungsverhältnis für nahtlose Übergänge detailliert beschrieben. Leser erhalten konfigurierbaren Code für Größe, Radien, Farben, Deckkraft und Strichstärke, der sich direkt für Warnmeldungen oder Tooltips in Handelsoberflächen einsetzen lässt.
Dieser Artikel befasst sich mit einer auf Barrierefreiheit ausgerichteten Erweiterung, die über die standardmäßigen Terminal-Warnmeldungen hinausgeht und mithilfe der MQL5-Ressourcenverwaltung kontextbezogenes Sprachfeedback bereitstellt. Anstelle von allgemeinen Signaltönen vermittelt der Indikator, was geschehen ist und warum, sodass Trader die Marktgeschehnisse nachvollziehen können, ohne sich ausschließlich auf visuelle Beobachtungen verlassen zu müssen. Dieser Ansatz ist besonders für sehbehinderte Trader von großem Nutzen, kommt aber auch vielbeschäftigten Nutzern oder Nutzern, die mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen und eine freihändige Bedienung bevorzugen.
In diesem Artikel befassen wir uns mit vektorbasierten Methoden zum Zeichnen abgerundeter Rechtecke und Dreiecke in MQL5 mithilfe von Canvas, wobei Supersampling für eine kantenglättete Darstellung zum Einsatz kommt. Wir setzen Scanline-Füllung, geometrische Vorberechnungen für Bögen und Tangenten sowie Rahmen ein, um glatte, anpassbare Formen zu erstellen. Dieser Ansatz schafft die Grundlage für moderne UI-Elemente in zukünftigen Trading-Tools und unterstützt die Eingabe von Größen, Radien, Rahmen und Deckkraftwerten.
Der Artikel beschreibt eine Variante der Options-Nachbildung über einen Basiswert, die in der Programmiersprache MQL5 implementiert ist. Die Vor- und Nachteile des gewählten Ansatzes werden anhand des FORTS-Futuresmarkts der Moskauer Börse MOEX und der Kryptobörse Bybit mit realen börsengehandelten Optionen verglichen.
In diesem Artikel werden wir uns mit dem spannenden Thema der fraktalen Analyse und der Marktprognose mithilfe von maschinellem Lernen befassen. Dies sind nur die ersten Schritte auf dem Weg zur Erforschung der vielfältigen fraktalen Strukturen, die sich in Finanzkurscharts bilden. Wir werden die Korrelation nutzen, um Muster zu erkennen, und den CatBoost-Algorithmus, um diese Muster zu klassifizieren.
Der Artikel untersucht die Qualität eines saisonalen Handelsansatzes auf Tagesbasis, sowohl für einzelne Instrumente als auch für Spreads. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung wiederkehrender monatlicher Zyklen und deren Anwendungsmöglichkeiten im Handel im laufenden Jahr gelegt.
In diesem Artikel befassen wir uns näher mit dem DEA-Algorithmus, einem metaheuristischen Optimierungsverfahren, das von der einzigartigen Fähigkeit der Delfine inspiriert ist, Beute mithilfe der Echoortung aufzuspüren. Von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in MQL5, von der Analyse bis zum Vergleich mit klassischen Algorithmen werden wir eingehend untersuchen, warum diese relativ neue Methode einen Platz im Werkzeugkasten von Forschern verdient, die sich mit Optimierungsproblemen befassen.
Eagle Strategy ist ein Algorithmus, der die zweistufige Jagdstrategie des Adlers nachahmt: eine globale Suche mittels Levy-Flügen unter Verwendung der Mantegna-Methode, abwechselnd mit intensiver lokaler Ausnutzung unter Verwendung des Firefly-Algorithmus – ein mathematisch fundierter Ansatz zum Ausgleich von Erkundung und Ausnutzung sowie ein bioinspiriertes Konzept, das zwei Naturphänomene in einem einzigen Algorithmus vereint.
Die biogeografische Optimierung (BBO) ist ein elegantes Verfahren zur globalen Optimierung, das von den natürlichen Prozessen der Artenmigration zwischen Inseln eines Archipels inspiriert ist. Der Algorithmus basiert auf einer einfachen, aber wirkungsvollen Idee: Hochwertige Lösungen geben ihre Eigenschaften aktiv weiter, während minderwertige Lösungen aktiv neue Merkmale übernehmen, wodurch ein natürlicher Informationsfluss von den besten zu den schlechtesten Lösungen entsteht. Ein einzigartiger adaptiver Mutationsoperator sorgt für ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen Exploration und Exploitation. BBO zeigt bei einer Vielzahl von Aufgaben eine hohe Effizienz.
Der Artikel befasst sich mit einem der interessantesten gradientenfreien Optimierungsalgorithmen, der lernt, die Geometrie der Zielfunktion zu verstehen. Wir werden uns auf die klassische Implementierung von CMA-ES konzentrieren, mit einer kleinen Änderung: Die Normalverteilung wird durch die Potenzgesetzverteilung ersetzt. Wir werden sowohl die mathematischen Grundlagen des Algorithmus als auch dessen praktische Umsetzung eingehend untersuchen und prüfen, in welchen Fällen CMA-ES unübertroffen ist und in welchen Fällen es vermieden werden sollte.
In diesem Artikel wird das MQL5-Canvas-Dashboard mit fortschrittlichen visuellen Effekten erweitert, einschließlich Unschärfegradienten für Nebelüberlagerungen, Schattenrendering für den Header und Antialiasing für glattere Linien und Kurven. Wir fügen dem Textfeld ein sanftes Mausrad-Scrolling hinzu, das die Zoom-Skalierung des Charts nicht beeinträchtigt – eine klare technische Verbesserung.
Das Ausmaß der Liquiditätszonen und das Ausmaß der Ausbruchsbewegung sind Schlüsselvariablen, die die Wahrscheinlichkeit eines Retests erheblich beeinflussen. In diesem Beitrag zeigen wir den vollständigen Entwicklungsprozess eines Indikators, der diese Verhältnisse berücksichtigt.
In diesem Artikel entwickeln wir ein Nick Rypock Trailing Reverse (NRTR) Handelssystem in MQL5, das Channel-Indikatoren für Umkehrsignale verwendet und trendfolgende Einstiege mit Hedging-Unterstützung für Long- und Short-Positionen ermöglicht. Wir integrieren Risikomanagement-Funktionen wie automatische Berechnung der Lot-Größen auf der Basis von Kontoeigenkapital (equity) oder Kontostand (balance), feste oder dynamische Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus unter Verwendung von ATR-Multiplikatoren und Positionslimits.
In dieser Diskussion knüpfen wir an den zuvor entwickelten Multi-Signal-Expert Advisor an, mit dem Ziel, verfügbare Optimierungsmethoden zu erforschen und anzuwenden. Ziel ist es, festzustellen, ob die Handelsleistung des EA durch systematische Optimierung auf Basis historischer Daten sinnvoll verbessert werden kann.
Von ChatGPT über Gemini bis hin zu zahlreichen KI-Tools zur Text-, Bild- und Videogenerierung – Transformer haben die KI-Welt tiefgreifend verändert. Aber sind sie auch auf den Finanzbereich (Handel) anwendbar? Finden wir es heraus.
Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung eines Break-Even-Mechanismus in automatisierten Strategien, die die Sprache MQL5 verwenden. Wir beginnen mit einer einfachen Erklärung, was der Break-Even-Modus ist, wie er umgesetzt wird und welche Varianten möglich sind. Als Nächstes wird diese Funktionalität in den Expert Advisor Order Blocks integriert, den wir in unserem letzten Artikel über Risikomanagement erstellt haben. Um seine Wirksamkeit zu bewerten, werden wir zwei Backtests unter bestimmten Bedingungen durchführen: einen mit und einen ohne Break-Even-Mechanismus.
Hidden-Markov-Modelle (HMMs) sind eine leistungsstarke Klasse probabilistischer Modelle, die für die Analyse sequenzieller Daten entwickelt wurden, bei denen beobachtete Ereignisse von einer Sequenz unbeobachteter (versteckter) Zustände abhängen, die einen Markov-Prozess bilden. Zu den wichtigsten Annahmen des HMM gehören die Markov-Eigenschaft für verborgene Zustände, was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit des Übergangs zum nächsten Zustand nur vom aktuellen Zustand abhängt, und die Unabhängigkeit der Beobachtungen bei Kenntnis des aktuellen verborgenen Zustands.
Der Algorithmus der deterministischen oszillatorischen Suche (DOS) ist ein innovatives globales Optimierungsverfahren, das die Vorteile von Gradienten- und Schwarmalgorithmen ohne die Verwendung von Zufallszahlen kombiniert. Der Mechanismus der Fitness-Oszillation und der Steigung ermöglicht es DOS, komplexe Suchräume auf deterministische Weise zu erkunden.
Der Artikel stellt einen systematischen Ansatz für den Handel mit Nachrichten in MetaTrader 5 unter Verwendung des integrierten Wirtschaftskalenders vor: Datenstruktur, API-Funktionen, Zeitsynchronisationsregeln und Ereignisfilterung. Es werden Methoden zur Zwischenspeicherung und inkrementellen Aktualisierung ohne Überlastung des Servers beschrieben. Der Artikel beschreibt außerdem einen funktionsfähigen Mechanismus für den Export historischer Ereignisse in eine .EX5-Ressource für deterministische Tests mit demselben Algorithmus.
Der 2016 entwickelte Kamelalgorithmus simuliert das Verhalten von Kamelen in der Wüste, um Optimierungsprobleme unter Berücksichtigung von Temperatur, Versorgung und Ausdauer zu lösen. In diesem Artikel wird auch eine modifizierte Version des Algorithmus (CAm) mit wesentlichen Verbesserungen vorgestellt: die Verwendung einer Normalverteilung bei der Generierung von Lösungen und die Optimierung der Parameter für den Oaseneffekt.
Wir setzen die Untersuchung des chaotischen Optimierungsalgorithmus fort. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit den praktischen Aspekten der Implementierung des Algorithmus, seinen Tests und Schlussfolgerungen.
Der Artikel stellt eine neue metaheuristische Methode vor, die auf einem fraktalen Ansatz zur Partitionierung des Suchraums für die Lösung von Optimierungsproblemen basiert. Der Algorithmus identifiziert nacheinander vielversprechende Bereiche und trennt sie voneinander ab, wodurch eine selbstähnliche fraktale Struktur entsteht, die die Rechenressourcen auf die vielversprechendsten Bereiche konzentriert. Ein einzigartiger Mutationsmechanismus, der auf bessere Lösungen abzielt, sorgt für ein optimales Gleichgewicht zwischen globaler Erkundung und lokaler Nutzung des Suchraums, wodurch die Effizienz des Algorithmus erheblich gesteigert wird.
Der Artikel stellt eine umfassende Analyse des Korallenriff-Optimierungsalgorithmus (CRO) vor, einer metaheuristischen Methode, die von den biologischen Prozessen der Entstehung und Entwicklung von Korallenriffen inspiriert ist. Der Algorithmus modelliert Schlüsselaspekte der Korallenevolution: Broadcast Spawning (Massenlaichen), Brooding (interne Larvenentwicklung), Larvenansiedlung, ungeschlechtliche Fortpflanzung und Wettbewerb um den begrenzten Platz im Riff. Besondere Aufmerksamkeit gilt der verbesserten Version des Algorithmus.
Der Artikel untersucht den Algorithmus Battle Royale Optimizer – eine Metaheuristik, bei der Lösungen mit ihren nächsten Nachbarn konkurrieren, „Schaden“ anhäufen, ersetzt werden, wenn ein Schwellenwert überschritten wird, und den Suchraum um die aktuell beste Lösung herum regelmäßig verkleinern. Es werden sowohl Pseudocode als auch eine MQL5-Implementierung der Klasse C_AO_BRO vorgestellt, einschließlich Nachbarschaftssuche, Bewegung in Richtung der besten Lösung und eines adaptiven Delta-Intervalls. Die Testergebnisse für die Funktionen „Hilly“, „Forest“ und „Megacity“ zeigen die Stärken und Grenzen des Ansatzes auf. Der Leser erhält eine gebrauchsfertige Grundlage für Experimente und die Einstellung wichtiger Parameter wie popSize und maxDamage.
In diesem Artikel werden wir das in früheren Veröffentlichungen entwickelte Risikomanagementsystem implementieren und den in anderen Artikeln beschriebenen Order-Block-Indikator hinzufügen. Darüber hinaus werden wir einen Backtest durchführen, um die Ergebnisse mit dem aktivierten Risikomanagementsystem zu vergleichen und die Auswirkungen des dynamischen Risikos zu bewerten.
Dies ist Teil 4 unserer Serie über Risikomanagement in MQL5, in der wir fortgeschrittene Methoden zum Schutz und zur Optimierung von Handelsstrategien erforschen. Nachdem wir in früheren Artikeln wichtige Grundlagen gelegt haben, werden wir uns nun darauf konzentrieren, alle verbleibenden, in Teil 3 verschobenen Methoden zu vervollständigen, einschließlich der Funktionen zur Überprüfung, ob bestimmte Gewinn- oder Verlustniveaus erreicht wurden. Ferner werden wir neue Schlüsselereignisse einführen, die ein genaueres und flexibleres Risikomanagement ermöglichen.
In diesem Artikel erweitern wir das Dashboard für die Korrelationsmatrix in MQL5 um interaktive Funktionen wie das Ziehen des Panels, Minimieren/Maximieren, Hover-Effekte auf Schaltflächen und Zeitrahmen sowie die Behandlung von Mausereignissen für ein verbessertes Nutzungserlebnis. Wir ergänzen eine Sortierung der Symbole nach durchschnittlicher Korrelationsstärke in auf- und absteigender Reihenfolge, schalten zwischen der Matrixdarstellung der Korrelationen und den p-Werten um und integrieren einen Wechsel zwischen hellen und dunklen Farbschemen mit dynamischen Farbaktualisierungen.
Dieser Artikel befasst sich mit der Entwicklung einer algorithmischen Handelsstrategie für den EURUSD-Markt, die die Bollinger-Bänder und den Relative Strength Indicator (RSI) kombiniert. Die ersten regelbasierten Strategien lieferten zwar hochwertige Signale, litten aber unter einer geringen Handelsfrequenz und begrenzter Rentabilität. Mehrere Iterationen der Strategie wurden evaluiert, wobei sich herausstellte, dass unser Verständnis des Marktes unzureichend war, das Rauschen zunahm und die Leistung sich verschlechterte. Durch den angemessenen Einsatz statistischer Lernalgorithmen, die Verlagerung des Modellierungsziels auf technische Indikatoren, die Anwendung einer angemessenen Skalierung und die Kombination von maschinellen Lernprognosen mit klassischen Handelsregeln erzielte die endgültige Strategie eine deutlich verbesserte Rentabilität und Handelshäufigkeit bei gleichzeitig akzeptabler Signalqualität.
In diesem Artikel bauen wir ein Korrelationsmatrix-Dashboard in MQL5 auf, um die Beziehungen zwischen den Vermögenswerten mit den Methoden von Pearson, Spearman und Kendall über einen bestimmten Zeitraum und Balken zu berechnen. Das System bietet einen Standardmodus mit farbigen Schwellenwerten und p-Wert-Sternen sowie einen Heatmap-Modus mit Farbverlaufsdarstellungen für Korrelationsstärken. Es enthält eine interaktive Nutzeroberfläche mit Zeitrahmenauswahl, Modusumschaltungen und einer dynamischen Legende zur effizienten Analyse von Symbolinterdependenzen.
Dies ist ein spezieller Trendfolge-EA, der sowohl kurz- als auch langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage des Gesamttrends und seiner Stärke vornimmt. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die geduldig, diszipliniert und zielstrebig genug sind, um Trades nur dann auszuführen und ihre Positionen nur dann zu halten, wenn sie mit starker Marktdynamik und in Trendrichtung handeln, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern – insbesondere nicht gegen den Trend –, bis die Gewinnziele erreicht sind.
In diesem Artikel stellen wir Python-MetaTrader 5-ähnliche Wege vor, um Handelsoperationen wie das Öffnen, Schließen und Ändern von Aufträgen im Simulator zu handhaben. Um sicherzustellen, dass sich die Simulation wie MetaTrader 5 verhält, ist eine strenge Validierungsschicht für Handelsanfragen implementiert, die die Parameter des Symbolhandels und die typischen Brokerage-Einschränkungen berücksichtigt.
In diesem Artikel entwickeln wir einen nutzerdefinierten Indikator in MQL5 namens Smart WaveTrend Crossover, der zwei WaveTrend-Oszillatoren verwendet – einen für die Erzeugung der Signale über das Kreuzen und einen anderen für die Trendfilterung – mit anpassbaren Parametern für Kanal-, Durchschnitts- und gleitende Durchschnittslängen. Der Indikator stellt farbige Kerzen auf der Grundlage der Trendrichtung dar, zeigt Kauf- und Verkaufspfeilsignale bei Überkreuzungen an und enthält Optionen zur Aktivierung der Trendbestätigung und zur Anpassung visueller Elemente wie Farben und Offsets.
