Die Kapitalrendite ist der offensichtlichste Indikator, den Anleger und unerfahrene Händler für die Analyse der Handelseffizienz verwenden. Professionelle Händler verwenden zuverlässigere Instrumente zur Analyse von Strategien, wie z.B. die Sharpe- oder die Sortino-Ratio.
In diesem Artikel werde ich versuchen, eines der wichtigsten Konzepte und Indikatoren zu erläutern, nämlich den Momentum-Indikator, und ich werde erklären, wie man ein Handelssystem mit diesem Momentum-Indikator entwickelt.
In diesem Artikel werde ich Ihnen einen der beliebtesten und am häufigsten verwendeten Indikatoren in der Welt des Handels vorstellen: den RSI. Sie werden lernen, wie Sie ein Handelssystem mit diesem Indikator entwerfen können.
In diesem Artikel werde ich Ihnen eine der Methoden vorstellen, wie man mit Bändern handeln kann. Dieses Mal werden wir uns mit Envelopes (Hüllkurve) beschäftigen und sehen, wie einfach es ist, einige Strategien auf der Grundlage der Envelopes zu erstellen.
In diesem Artikel lernen wir die Bollinger Bänder kennen, einen der beliebtesten Indikatoren in der Handelswelt. Wir werden die technische Analyse betrachten und sehen, wie man ein algorithmisches Handelssystem auf der Grundlage des Bollinger Bänder Indikators entwickelt.
Kurzbeschreibung: In diesem Artikel lernen wir, wie man verschiedene Systeme des gleitenden Durchschnitts nach unterschiedlichen Strategien des gleitenden Durchschnitts entwickelt.
Durch die Verwendung der speziellen Datentypen 'matrix' und 'vector' ist es möglich, Code zu erstellen, der der mathematischen Notation sehr nahe kommt. Mit diesen Methoden müssen Sie keine verschachtelten Schleifen erstellen oder auf die korrekte Indizierung von Arrays in Berechnungen achten. Die Verwendung von Matrix- und Vektormethoden erhöht daher die Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit bei der Entwicklung komplexer Programme.
In diesem Artikel habe ich mich entschlossen, eine Studie über die Möglichkeit der Reduzierung mehrerer Zustände auf Systeme mit zwei Zuständen durchzuführen. Der Hauptzweck des Artikels besteht darin, zu analysieren und zu nützlichen Schlussfolgerungen zu gelangen, die bei der weiteren Entwicklung skalierbarer Handelsalgorithmen auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeitstheorie hilfreich sein können. Natürlich ist dieses Thema mit Mathematik verbunden. Angesichts der Erfahrungen aus früheren Artikeln sehe ich jedoch, dass allgemeine Informationen nützlicher sind als Details.
In diesem Artikel möchte ich das bekannte Bernoulli-Schema beleuchten und zeigen, wie es zur Beschreibung von handelsbezogenen Datenfeldern verwendet werden kann. All dies wird dann verwendet, um ein sich selbst anpassendes Handelssystem zu erstellen. Wir werden auch nach einem allgemeineren Algorithmus suchen, dessen Spezialfall die Bernoulli-Formel ist, und eine Anwendung für sie finden.
In diesem Artikel demonstrieren wir die Funktionen von botbrains.app - einer no-code Plattform für die Entwicklung von Handelsrobotern. Um einen Handelsroboter zu erstellen, brauchen Sie keinen Code zu schreiben - ziehen Sie einfach die notwendigen Blöcke auf das Schema, legen Sie ihre Parameter fest und stellen Sie Verbindungen zwischen ihnen her.
Dieser Artikel ist eine logische Fortsetzung des vorangegangenen Artikels. Er hebt die Fakten hervor, die die im ersten Artikel gezogenen Schlussfolgerungen bestätigen. Diese Fakten wurden in den zehn Jahren nach der Veröffentlichung dieses Artikels beobachtet. Sie konzentrieren sich auf drei festgestellte dynamische Übergangsfunktionen (transient functions), die die Muster der Marktpreisänderungen beschreiben.
Dieser Artikel zeigt die Grundlagen von MQL für Anfänger, um ihr Algorithmisches Handelssystem (Expert Advisor) zu entwerfen, indem sie ein einfaches algorithmisches Handelssystem entwerfen, nachdem sie einige Grundlagen von MQL5 erwähnt haben.
Automatische Ermittlung des Broker-Offsets und GMT. Anstatt den Support Ihres Brokers zu fragen, von dem Sie wahrscheinlich eine unzureichende Antwort erhalten werden (wer würde schon bereit sein, eine fehlende Stunde zu erklären), schauen wir einfach selbst, welchen Zeitstempel Ihr Broker den Kursen in den Wochen der Zeitumstellung geben — aber nicht umständlich von Hand, das lassen wir ein Programm machen, wozu haben wir ja schließlich einen PC.
Funktionen und Codeschnipsel, die den Umgang mit der Zeit, dem Broker-Offset und der Umstellung auf Sommer- oder Winterzeit vereinfachen und verdeutlichen. Genaues Timing kann ein entscheidendes Element beim Handel sein. Ist die Börse in London oder New York zur aktuellen Stunde bereits geöffnet oder noch nicht, wann beginnt und endet die Handelszeit für den Forex-Handel? Für einen Händler, der manuell und live handelt, ist dies kein großes Problem.
Eine logische Fortsetzung des zuvor behandelten Themas wäre die Entwicklung von multifunktionalen mathematischen Modellen für Handelsaufgaben. In diesem Artikel werde ich den gesamten Prozess der Entwicklung des ersten mathematischen Modells zur Beschreibung von Fraktalen von Grund auf beschreiben. Dieses Modell soll ein wichtiger Baustein werden und multifunktional und universell sein. Es wird unsere theoretische Basis für die weitere Entwicklung dieser Idee bilden.
In diesem Artikel werden wir das Studium der Fraktale fortsetzen und besonderes Augenmerk auf die Zusammenfassung des gesamten Materials legen. Zu diesem Zweck werde ich versuchen, alle früheren Entwicklungen in eine kompakte Form zu bringen, die für die praktische Anwendung im Handel geeignet und verständlich ist.
Ein Indikator, der die Bid/Ask-Spreads Ihres Brokers anzeigt. Jetzt können wir die Tick-Daten des MT5 verwenden, um zu analysieren, wie hoch der historische durchschnittliche Bid/Ask-Spread in letzter Zeit tatsächlich war. Die aktuelle Spanne brauchen Sie nicht zu betrachten, da diese verfügbar ist, wenn Sie sowohl Bid als auch Ask-Kurslinien anzeigen.
In dieser Artikelserie werden wir versuchen, eine praktische Anwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie zur Beschreibung von Handels- und Preisbildungsprozessen zu finden. Im ersten Artikel werden wir uns mit den Grundlagen der Kombinatorik und der Wahrscheinlichkeitstheorie befassen und das erste Beispiel für die Anwendung von Fraktalen im Rahmen der Wahrscheinlichkeitstheorie analysieren.
In diesem Artikel werde ich versuchen, das klassische Konzept der Swap-Handelsmethoden zu erweitern. Ich werde erklären, warum ich zu dem Schluss gekommen bin, dass dieses Konzept besondere Aufmerksamkeit verdient und unbedingt zum Studium empfohlen wird.
Der Artikel beschreibt die Technologie, die darauf abzielt, die Effektivität jedes automatisierten Handelssystems zu erhöhen. Er bietet eine kurze Erläuterung der Idee, sowie die zugrundeliegenden Grundlagen, Möglichkeiten und Nachteile.
Dieser Artikel beschreibt die Technik des maschinellen Lernens, die auf den Grid- und Martingale-Handel angewendet wird. Überraschenderweise hat dieser Ansatz wenig bis gar keine Verbreitung im globalen Netzwerk. Nachdem Sie den Artikel gelesen haben, werden Sie in der Lage sein, Ihre eigenen Trading Bots zu erstellen.
Ich fahre fort, den Algorithmus mit der minimal notwendigen Funktionalität zu entwickeln und die Ergebnisse zu testen. Die Rentabilität ist recht gering, aber die Artikel demonstrieren das Modell des vollautomatischen profitablen Handels mit völlig unterschiedlichen Instrumenten, die auf grundlegend verschiedenen Märkten gehandelt werden.
Es ist unmöglich, einen wirklich stabilen Algorithmus zu erhalten, wenn wir die Optimierung auf Basis historischer Daten zur Auswahl der Parameter verwenden. Ein stabiler Algorithmus sollte wissen, welche Parameter bei der Arbeit an einem beliebigen Handelsinstrument zu jeder Zeit benötigt werden. Er sollte nicht prognostizieren oder raten, er sollte es mit Sicherheit wissen.
Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.
Der Artikel befasst sich mit dem Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Zeitfiltern und diskutiert die Effektivität dieses Ansatzes. Der menschliche Faktor kann nun eliminiert werden, indem das Modell einfach angewiesen wird, zu einer bestimmten Stunde an einem bestimmten Wochentag zu handeln. Die Mustersuche kann durch einen separaten Algorithmus bereitgestellt werden.
In der kommenden Artikelserie werde ich die Entwicklung von selbstanpassenden Algorithmen unter Berücksichtigung der meisten Marktfaktoren demonstrieren, sowie zeigen, wie man diese Situationen systematisiert, in Logik beschreibt und in seiner Handelsaktivität berücksichtigt. Ich werde mit einem sehr einfachen Algorithmus beginnen, der sich nach und nach die Theorie aneignet und sich zu einem sehr komplexen Projekt entwickelt.
Der Artikel beschreibt die grundlegenden Prinzipien und Methoden, die es Ihnen ermöglichen, jede Strategie mithilfe von Tabellenkalkulationen (Excel, Calc, Google) zu analysieren. Die erzielten Ergebnisse werden mit dem MetaTrader 5-Tester verglichen.
Thomas DeMark Sequential ist gut darin, Gleichgewichtsänderungen in der Preisbewegung anzuzeigen. Dies wird besonders deutlich, wenn wir seine Signale mit einem Pegelindikator, zum Beispiel Murray-Levels, kombinieren. Der Artikel ist vor allem für Anfänger und diejenigen gedacht, die ihren "Gral" noch nicht gefunden haben. Ich werde auch einige Merkmale der Levelbildung zeigen, die ich in anderen Foren nicht gesehen habe. So wird der Artikel wahrscheinlich auch für fortgeschrittene Händler nützlich sein... Anregungen und vernünftige Kritik sind willkommen...
In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.
In diesem Artikel werden wir die schrittweise Implementierung eines Handelssystems analysieren, das auf der Programmierung von tiefen neuronalen Netzen in Python basiert. Dies wird unter Verwendung der von Google entwickelten TensorFlow-Bibliothek für maschinelles Lernen durchgeführt. Außerdem werden wir die Keras-Bibliothek zur Beschreibung von neuronalen Netzen verwenden.
Der Artikel zielt darauf ab, die Hauptmerkmale des Forex-Handels so einfach und schnell wie möglich zu beschreiben sowie einige grundlegende Ideen mit Anfängern zu beschreiben. Er versucht auch, die quälendsten Fragen in der Trading-Community zu beantworten und zeigt die Entwicklung eines einfachen Indikators.
Der Artikel befasst sich mit der Methodik zur Entwicklung von Handelsalgorithmen, bei der ein konsistenter, wissenschaftlicher Ansatz zur Analyse möglicher Kursmuster und zur Erstellung von Handelsalgorithmen auf der Grundlage dieser Muster verwendet wird. Die Entwicklungsideale werden anhand von Beispielen demonstriert.
Der Artikel ist der programmatischen Generierung von nutzerdefinierten Symbolen gewidmet, die zur Demonstration einiger gängiger Methoden zur Anzeige von Ticks verwendet werden. Er beschreibt eine vorgeschlagene Variante der minimal-invasiven Anpassung von Expert Advisors für den Handel mit einem realen Symbol aus einem abgeleiteten nutzerdefinierten Symbolchart. Die MQL-Quellcodes sind diesem Artikel beigefügt.
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.
In diesem Artikel betrachten wir die Ver-/Entschlüsselung von Objekten im MetaTrader und in externen Anwendungen. Unser Ziel ist es, die Bedingungen zu bestimmen, unter denen die gleichen Ergebnisse mit den gleichen Ausgangsdaten erzielt werden.
Trainieren des Klassifikators CatBoost in Python und Exportieren des Modells nach mql5, sowie Parsen der Modellparameter und eines nutzerdefinierten Strategietesters. Die Python-Sprache und die MetaTrader 5-Bibliothek werden zur Vorbereitung der Daten und zum Training des Modells verwendet.
In diesem Artikel werden wir die Möglichkeiten der Werkzeuge erweitern: Wir werden die Möglichkeit hinzufügen, Handelspositionen unter bestimmten Bedingungen zu schließen, und wir werden Tabellen zur Kontrolle von Markt-Aufträgen und Pending-Orders erstellen, mit der Möglichkeit, diese Aufträge zu bearbeiten.
