Einen robusten Handelsroboter zu erzeugen geht nicht ohne das Verständnis der Mechanismen des MetaTrader 5 Handelssystems. Der Client-Terminal erhält vom Handelsserver Informationen über die Positions, Orders und Abschlüsse. Um diese Daten mittels MQL5 entsprechend verarbeiten zu können, ist ein gutes Verständnis der Interaktion zwischen dem mql5-Programm und dem Client-Terminal unabdingbar.
In diesem Beitrag dreht sich alles um Strategien, in denen bedingte Aufträge (Pending Orders) intensiv genutzt werden, um eine Metasprache, die geschaffen werden kann, um diese Strategien in Formelsprache zu beschreiben, und um die Verwendung eines universellen automatischen Handelssystems, dessen Arbeitsweise auf diesen Beschreibungen beruht.
Lassen Sie uns die PHP-basierte Twitter-Idee aus dem ersten Teil dieses Beitrags nun in Form bringen. Wir setzen die verschiedenen Teile des SDSS zusammen. In Bezug auf die Client-Seite der Systemarchitektur verlassen wir uns auf die neue MQL5-Funktion WebRequest() zum Senden von Handelssignalen per HTTP.
In diesem Beitrag wird die Theorie der Kursbildung und der Besonderheiten der Verrechnung im Terminhandelsbereich der Moskauer Börse vorgestellt. Es handelt sich um einen umfassenden Überblicksartikel, der sowohl Neueinsteigern helfen soll, erste Erfahrungen im Terminhandel zu sammeln, als auch erfahrenen Devisenhändlern, die den Handel auf einer zentralisierten Plattform in Erwägung ziehen.
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Handelssystem von Elder-Ray, das auf den Indikatoren Bulls Power, Bears Power und einem gleitenden Durchschnitt (EMA — exponentiellen gleitenden Durchschnitt) basiert. Dieses System wurde von Alexander Elder in seinem Buch "Trading for a Living" beschrieben.
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.
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.
Der größte Marktplatz für fertige Anwendungen des algorithmischen Handels umfasst jetzt 13.970 Produkte. Dazu gehören 4.800 Roboter, 6.500 Indikatoren, 2.400 Hilfsprogramme und andere Lösungen. Fast die Hälfte der Anwendungen (6.000) können Sie mieten. Außerdem kann ein Viertel der Produkte (3.800) kostenlos heruntergeladen werden.
In den beiden vorangegangenen Artikeln haben wir die Anwendung von Merrill-Mustern auf verschiedene Datentypen diskutiert. Es wurde eine Anwendung entwickelt, um die vorgestellten Ideen zu testen. In diesem Artikel werden wir die Arbeit mit dem Strategy Builder fortsetzen, um seine Effizienz zu verbessern und neue Funktionen und Fähigkeiten zu implementieren.
Im vorherigen Artikel haben wir die Anwendung der Merill-Muster auf verschiedene Daten erwogen, wie z.B. auf einen Preiswert auf dem Chart eines Währungssymbols und auf Werte von Standard-MetaTrader-5-Indikatoren: ATR, WPR, CCI, RSI, unter anderem. Nun, lassen Sie uns versuchen, einen Strategiebaukasten zu erstellen, der auf Merill-Mustern basiert.
Ein Händler kann eine Mailing-Kampagne organisieren, um Geschäftsbeziehungen zu anderen Händlern, Abonnenten, Kunden oder Freunden zu pflegen. Außerdem kann es notwendig sein, Screenshots, Logs oder Berichte zu versenden. Dies sind vielleicht nicht die am häufigsten auftretenden Aufgaben, aber eine solche Möglichkeit ist eindeutig von Vorteil. Der Artikel beschäftigt sich mit der gleichzeitigen Nutzung mehrerer Google-Dienste, der Entwicklung einer geeigneten Assembly auf C# und der Integration mit MQL-Tools.
In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor für die automatisierte Berechnung der Losgrößen bei der Eröffnung auf Basis von Risikowerten. Auch der Expert Advisor kann TakeProfit mit dem gewählten Verhältnis zu StopLoss automatisch platzieren. Das heißt, er kann einen TakeProfit basierend auf einem beliebigen Verhältnis berechnen, z.B. 3 zu 1, 4 zu 1 oder einem anderen ausgewählten Wert.
In diesem Artikel werden wir einen Grider-EA für den Handel in einer Trendrichtung innerhalb einer Kursspanne entwickeln. Somit ist der EA vor allem für den Devisen- und Rohstoffmarkt geeignet. Nach den Tests zeigte unser Grider seit 2018 einen Gewinn. Leider gilt dies nicht für den Zeitraum 2014-2018.
Der Anwendungsbereich der Fraktionalen Differenziation ist breit genug. Beispielsweise wird in der Regel eine differenzierte Zeitreihe in maschinelle Lernalgorithmen eingegeben. Das Problem ist, dass es notwendig ist, neue Daten entsprechend der verfügbaren Historie anzuzeigen, die das Modell des maschinellen Lernens erkennen kann. In diesem Artikel werden wir einen originellen Ansatz zur Differenzierung von Zeitreihen betrachten. Der Artikel enthält zusätzlich ein Beispiel für ein selbstoptimierendes Handelssystem, das auf einer erhaltenen differenzierten Reihe basiert.
In diesem Artikel betrachten wir das Erstellen einer interaktiven grafischen Oberfläche für ein MQL-Programm, das für die Verarbeitung von Kontobewegungen und Handelsberichten mit OLAP-Techniken konzipiert ist. Für die Darstellung werden wir maximierbare und skalierbare Fenster, ein adaptives Layout der Gummikontrollen und ein neues Steuerelement für die Anzeige von Diagrammen verwenden. Damit die Darstellung funktioniert, implementieren wir eine GUI mit der Auswahl von Variablen entlang der Koordinatenachsen sowie mit der Auswahl von Aggregatfunktionen, Diagrammtypen und Sortieroptionen.
Der Artikel beschreibt, wie man einen Rahmen für die Online-Analyse von multidimensionalen Daten (OLAP) schafft, wie man diesen in MQL implementiert und wie man diese Analyse in der MetaTrader-Umgebung am Beispiel der Verarbeitung der Historie des Handelskontos anwendet.
Eine umfassende Datenverarbeitung erfordert umfangreiche Werkzeuge und geht oft über den Sandkasten (Sandbox) einer einzigen Anwendung hinaus. Für die Verarbeitung und Analyse von Daten, Statistiken und maschinellem Lernen werden spezielle Programmiersprachen verwendet. Eine der führenden Programmiersprachen für die Datenverarbeitung ist Python. Der Artikel enthält eine Beschreibung, wie man MetaTrader 5 und Python über Sockets verbindet und wie man Kurse über die Terminal-API erhält.
Im ersten Teil der Artikelserie habe ich einen modifizierten ZigZag-Indikator und eine Klasse zum Empfangen von Daten dieser Art von Indikatoren beschrieben. Hier werde ich zeigen, wie man Indikatoren entwickelt, die auf diesen Tools basieren, und ein EA für Tests schreiben, der gemäß den Signalen des ZigZag-Indikators handelt. Als Ergänzung wird der Artikel eine neue Version der Bibliothek EasyAndFast zur Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen vorstellen.
Viele Forscher schenken dem Erkennen des Preisverhaltens nicht genügend Aufmerksamkeit. Gleichzeitig werden komplexe Methoden eingesetzt, die sehr oft nur "Black Boxes" sind, wie z.B. maschinelles Lernen oder neuronale Netze. Die wichtigste Frage, die sich in diesem Fall stellt, ist, welche Daten für das Training eines bestimmten Modells vorgelegt werden müssen.
In diesem Artikel werden wir uns ausführlich mit dem Martingal-System befassen. Wir werden prüfen, ob dieses System im Handel eingesetzt werden kann und wie es zur Risikominimierung eingesetzt werden kann. Der Hauptnachteil dieses einfachen Systems ist die Wahrscheinlichkeit, dass die gesamte Einlage verloren geht. Diese Tatsache muss berücksichtigt werden, wenn Sie sich entscheiden, mit der Martingaltechnik zu handeln.
Dies ist der letzte Artikel innerhalb der Serie, der sich mit der Strategie des Umkehrhandels beschäftigt. Hier werden wir versuchen, das Problem zu lösen, das die Instabilität der Testergebnisse in früheren Artikeln verursacht hat. Wir werden auch unseren eigenen Algorithmus für den manuellen Handel in jedem Markt mit der Reverse-Strategie entwickeln und testen.
Der Artikel beschäftigt sich mit Kurslücken (gaps) - signifikante Unterschiede zwischen dem Schlusskurs des vorherigen Balkens und dem Eröffnungskurs des darauf folgenden sowie auf der Prognose der Richtung des Tagesbalkens. Die Anwendung der Funktion GetOpenFileName durch die System-DLL wird ebenfalls besprochen.
Die Verwendung von Limit-Orders anstelle von herkömmlichen Take-Profits ist seit langem ein Diskussionsthema im Forum. Was ist der Vorteil dieses Ansatzes und wie kann er in Ihrem Handel umgesetzt werden? In diesem Artikel möchte ich Ihnen meine Vision zu diesem Thema vorstellen.
MetaTrader 5 ist eine Multi-Asset-Plattform. Darüber hinaus unterstützt sie verschiedene Positionsmanagementsysteme. Diese Möglichkeiten bieten deutlich erweiterte Möglichkeiten für die Umsetzung und Formalisierung von Handelsideen. In diesem Artikel werden Methoden zur Handhabung und Bilanzierung von Positionseigenschaften im Hedging-Modus diskutiert. Der Artikel enthält eine abgeleitete Klasse sowie Beispiele, die zeigen, wie man die Eigenschaften einer Hedge-Position abfragt und verarbeitet.
Der Artikel betrachtet drei Methoden, die zur Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging eingesetzt werden können, und schätzt deren Effizienz. Die Auswirkungen der Optimierung der Hyperparameter des neuronalen ELM-Netzwerkes und der Nachbearbeitungsparameter werden bewertet.
Die Überwachung des Handelskontos bietet einen detaillierten Bericht über alle abgeschlossenen Geschäfte. Alle Handelsstatistiken werden automatisch gesammelt und Ihnen als leicht verständliche Diagramme und Grafiken zur Verfügung gestellt.
Mit dem Kalender bieten Webseiten einen detaillierten Zeitplan der Veröffentlichung von 500 Indikatoren und Indizes der größten Volkswirtschaften der Welt. So erhalten Händler schnell die aktuellen Informationen über alle wichtigen Ereignisse mit Erklärungen und Grafiken, zusätzlich zu den wichtigsten Inhalten der jeweiligen Webseite.
Dies ist der zweite Teil des Artikels, der die Entwicklung eines Expert Advisors für den manuellen Handel mit mehreren Symbolen zeigt. Wir haben die grafische Oberfläche bereits erstellt. Es ist nun an der Zeit, sie mit den Funktionen des Programms zu verbinden.
Dieser Artikel schließt die Serie über den Handel mit Körben von Währungspaaren ab. Diesmal testen wir das verbleibende Muster und diskutieren die Anwendung der gesamten Methode im realen Handel. Markteintritte und -austritte, die Suche nach Mustern und deren Analyse, komplexer Einsatz von kombinierten Indikatoren werden berücksichtigt.
Wir erstellen weitere Ensembles. Diesmal wird das zuvor mittels Bagging geschaffene Ensemble durch einen trainierbaren Kombinator (Combiner) - ein tiefes neuronales Netzwerk - ergänzt. Ein neuronales Netz kombiniert die 7 besten Ensemble-Ergebnisse nach der Bereinigung (pruning). Der zweite nimmt alle 500 Ausgänge des Ensembles als Input, bereinigt sie und kombiniert sie neu. Die neuronalen Netze werden mit dem keras/TensorFlow-Paket für Python aufgebaut. Die Eigenschaften des Pakets werden kurz erläutert. Es werden Tests durchgeführt und die Klassifizierungsqualität der Ensembles mit Bagging und Stacking verglichen.
Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.
Dieser Artikel stellt einen visuellen Strategieentwickler vor. Es wird gezeigt, wie jeder Nutzer einen Handelsroboter oder ein Hilfsprogramm ohne zu programmieren, erstellen kann. Der erstellte Expert Advisor ist voll funktionsfähig und kann im Strategie-Tester getestet, in der Cloud optimiert oder auf einem realen Konto ausgeführt werden.
Die Programmiersprache MQL erlaubt es, das Konzept der modularen Programmierung von Handelsstrategien umzusetzen. Der Artikel schildert ein Beispiel für die Erstellung eines multimodularen Expert Advisors, der aus separat kompilierten Dateimodulen besteht.
Der Artikel beschäftigt sich mit der automatischen Konstruktion von Unterstützungs-/Widerstandslinien unter Verwendung aktueller Hochs und Tiefs. Zur Definition dieser Extremwerte wird der bekannte ZigZag-Indikator verwendet.
In diesem Artikel beenden wir die Tests der Muster, die beim Handel mit Währungskörben erkannt werden können. Hier präsentieren wir Ihnen die Ergebnisse der Tests der Muster, die die Bewegungen der Währungen des Paares relativ zueinander verfolgen.
Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, mit einem Expert Advisor und den Standardelementen aus MQL5 die DiNapoli-Ebenen zu handeln. Es wird die Leistungsfähigkeit getestet und die Ergebnisse besprochen.
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Begriff des Nachthandels, Handelsstrategien und deren Implementierung in MQL5. Es wurden Tests durchgeführt und Schlussfolgerungen gezogen.
Wir testen die Muster und prüfen die Methoden weiter, die in den Artikeln über den Handel mit Körben von Währugnspaaren beschrieben wurden. Betrachten wir in der Praxis, ob man die Muster verwenden kann, bei welchen die Grafik eines vereinigten WPR einen gleitenden Durchschnitt kreuzt, und wenn ja, dann wie genau.
Dieser Artikel beschreibt die Konstruktion des benutzerdefinierten Optimierungskriterium R². Anhand dieses Kriteriums kann die Qualität der Saldenkurve einer Strategie abgeschätzt und die bestgeeignete Strategie ausgewählt werden. Die Arbeit diskutiert die Grundsätze der Konstruktion und die statistischen Methoden, die in der Schätzung der Eigenschaften und Qualität dieser Metrik.
Das ist der abschließende Artikel zum Thema "Muster, die beim Handeln mit Körben von Währungspaaren auftreten". Der Artikel beschäftigt sich mit vereinigten Trendindikatoren und der Anwendung gewöhnlicher grafischer Konstruktionen.
