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 Handel an den Finanzmärkten ist mit einer ganzen Reihe von Risiken verbunden, die in den Algorithmen der Handelssysteme berücksichtigt werden sollten. Die Reduzierung solcher Risiken ist die wichtigste Aufgabe, um mit dem Handel Gewinne zu erzielen.
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.
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.
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.
Der Artikel beschäftigt sich mit der populären Handelsmethode - dem Trianguläre Arbitrage. Wir analysieren hier das Thema so detailliert wie möglich, betrachten die positiven und negativen Aspekte der Strategie und entwickeln den fertigen Code für einen Expert Advisor.
Der Mini Market Emulator ist ein Indikator, der für die partielle Emulation des Handels am Terminal entwickelt wurde. Vielleicht möchte jemand damit "manuell" seine Strategie einer Marktanalyse oder des Handels testen.
Dieser Artikel beschäftigt sich mit den neuen Fähigkeiten des Programmpaketes darch (v.0.12.0). Es enthält eine Beschreibung des Trainings eines tiefen neuronalen Netzes mit verschiedenen Datentypen, unterschiedlicher Struktur und Trainingsreihenfolge. Die Ergebnisse des Trainings sind enthalten.
Im Artikel wird eine einfache Erstellungsmethode eines automatischen Handelssystems nach der linearen Markierung des Charts betrachtet. Es wird ein fertiger Experte angeboten, der die Standardeigenschaften der Objekte MetaTrader 4 und 5 verwendet, und der auch Haupt-Handelsoperationen unterstützt.
Wir beginnen mit dem Testen der Muster und der Prüfung der Methoden, die in den Artikeln über den Handel mit Körben von Währungspaaren beschrieben wurden. Schauen wir, wie die Ausbruchsmuster der Levels für Überkauft/Überverkauft in der Praxis angewandt werden.
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.
Im Artikel wird gründlich das Handelssystem unter Verwendung der Ebene Fibonatschtschi betrachtet, die Joe DiNapoli entwickelt und beschrieben hat. Es werden die Hauptbegriffe und das Wesen des Systems erklärt, es wird die Illustration auf dem Beispiel des unkomplizierten Indikators gegeben.
Der Artikel erklärt detailliert die Idee hinter dem Hurst-Exponenten, sowie die Bedeutung der Werte und den Algorithmus der Berechnung. Eine Reihe von Teilen des Finanzmarktes werden analysiert, und die Methode zur Umsetzung der Fraktalanalyse mit dem MetaTrader 5 wird beschrieben.
Das ist der zweite Teil des Artikels über die Muster, die Trader beim Handeln mit Währungspaaren erkennen können. In diesem Teil werden die Muster betrachtet, die bei der Verwendung vereinigter Trendindikatoren festgestellt werden können. Als Analysewerkzeug wurden die Indikatoren verwendet, die auf einem Währungsindex basieren.
Bei der Automatisierung von Handelsstrategien, die grafische Muster verwenden, ist es notwendig, Extremwerte auf den Charts für eine weitere Verarbeitung und Interpretation zu ermitteln. Bestehende Tools bieten nicht immer diese Möglichkeit. Die im Artikel beschriebenen Algorithmen erlauben es, alle Extremwerte auf den Charts zu ermitteln. Die entwickelten Tools sind effektiv sowohl in einem Trend, als auch in einem Seitwärtsmarkt. Die erhaltenen Ergebnisse hängen von der gewählten Timeframe ab und werden nur durch den angegebenen Rückgang definiert.
In Folge des letzten Artikels über die Prinzipien des Handelns der Währungskörbe werden die Muster betrachtet, die ein Trader selbst finden kann. Es wurden positive und negative Seiten jedes Musters betrachtet und es gibt Hinweise bezüglich ihrer Verwendung. Als Mittel für die Analyse wurden die Indikatoren verwendet, die aufgrund des Indikators Williams erstellt sind.
MetaTrader 5 erlaubt es, Roboter zu entwickeln und zu testen, die gleichzeitig auf mehreren Symbolen handeln. Der in die Plattform integrierte Strategietester lädt die Tickshistorie vom Server des Brokers automatisch herunter und berücksichtigt Kontraktspezifikationen: der Entwickler muss nichts manuell machen. Dies lässt einfach und präzise alle Bedingungen der MetaTrader 5 Handelsumgebung programmieren und Roboter testen, mit den Intervallen von bis zu Millisekunden zwischen dem Eingehen von Ticks auf verschiedenen Symbolen. In diesem Artikel zeigen wir, wie eine Spread-Strategie basierend auf zwei Futures der Moskauer Börse entwickelt und getestet werden kann.
Abonnenten suchen oft nach einem geeigneten Signal durch die Analyse des Gesamtzuwachs eines Kontos, das ein Signal handelt. Das ist an sich keine schlechte Idee. Allerdings ist es auch wichtig, die potentiellen Risiken bestimmter Handelsstrategien zu analysieren. In diesem Artikel werden wir einen einfachen und effizienten Weg zeigen, um ein Handelssignal, basierend auf dessen Entwicklung, zu bewerten.
Analyse des bisherigen Handels und das Zeichnen der Entwicklung der Handelsergebnisse in HTML abhängig vom Zeitpunkt der Positionseröffnung. Die Diagramme sind in drei Gruppen aufgeteilt - nach Stunde, nach Tag der Woche und nach Monat.
Alle Markets Produkte vor der Veröffentlichung bestehen eine obligatorische vorläufige Überprüfung, um eine Standarte Qualität zu haben. In diesem Artikel werden wir von den häufigsten Fehlern erzählen, die die Hersteller in den Handelsrobotern und den technischen Indikatoren machen. Auch werden wir zeigen, wie man sein Produkt vor der Sendung in Market selbständig überprüfen soll.
Viele Trader auf der Moskauer Börse möchten ihre Handelsalgorithmen automatisieren, aber wissen nicht, womit anfangen. Die Sprache MQL5 bietet nicht nur den riesigen Satz der Handelsfunktionen an, sondern auch die einsatzbereiten Klassen, die die ersten Schritte in Algotrading maximal erleichtern.
Die Anzahl der Handelsroboter für die Arbeit an Devisenmärkten nimmt in den letzten Jahren lawinenartig zu. In den Robotern werden verschiedene Konzepte und Strategien umgesetzt, keinem ist aber bis jetzt gelungen, eine gewinnsichere künstliche Intelligenz zu entwilckeln.
Aus diesem Grund bleiben viele Trader manuellem Handel treu.
Aber auch für sie werden Assistenten, die sogenannten Trading Panels erstellt. Dieser Artikel stellt ein Beispiel für die Erstellung eines solchen Panels von Grund auf dar.
Support Vector Machines wurden lange in Bereichen wie Bioinformatik und angewandter Mathematik verwendet, um komplexe Datensätze zu evaluieren und nützliche Muster für die Datenklassifikation zu extrahieren. In diesem Artikel wird besprochen, was eine Support Vector Machine ist, wie sie arbeitet und warum sie so nützlich bei der Extraktion komplexer Muster ist. Danach werden wir untersuchen, wie sie auf dem Markt angewandt werden können und vielleicht beim Handeln Ratschläge geben. Mit dem "Support Vector Machine Learning Tool" bietet der Artikel Beispiele, anhand derer Leser mit ihrem eigenen Handeln experimentieren können.
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Vor kurzem wurde den Nutzern von MetaTrader 4 und MetaTrader 5 die Möglichkeit geboten, Anbieter von Signalen zu werden und damit zusätzliche Einkünfte zu erzeugen. Und jetzt können Sie die Erfolge Ihres Handels mit Hilfe neuer Widgets auch auf Ihrer Website, Blog oder sozialen Netzwerk-Seiten anzeigen. Die Vorteile dieser Widgets sind klar: damit lässt sich der Bekanntheitsgrad eines Anbieters von Signalen erhöhen und sein Ruf als erfolgreicher Händler festigen, was natürlich auch neue Abonnenten anzieht. Alle Händler, die auf ihren Websites Widgets platzieren, können von diesen Vorteilen profitieren.
Es gibt viele verschiedene Charttypen, die Informationen zur aktuellen Marktsituation anzeigen. Viele von Ihnen - wie beispielsweise Point-&-Figure-Charts - sind die Hinterlassenschaften einer weit zurückliegenden Vergangenheit. Dieser Artikel beschäftigt sich mit dem Zeichnen von Point-&-Figure-Charts mithilfe von Echtzeitindikatoren.
Vorliegender Artikel stellt eine Fortsetzung des Artikels „Eine andere MQL5-OOP-Klasse“ dar, der Ihnen bereits gezeigt hat, wie Sie aus dem Nichts einen objektorientierten EA basteln, und der Ihnen Tipps zum objektorientierten Programmieren vermittelt hat. Heute werde ich Ihnen die technischen Grundlagen zeigen, mit deren Hilfe Sie einen EA erstellen können, der mit News tradet. Mein Ziel ist es dabei, Ihnen noch ein paar weitere Ideen betreffend objektorientierter Programmierung zu geben und Sie gleichzeitig mit einem neuen Thema zu konfrontieren - dem Arbeiten mit Dateisystemen.
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.
Die Handelsaktivitäten jedes Händlers haben immer mit verschiedenen Mechanismen und Verflechtungen zu tun, einschließlich Zusammenhängen bei Orders. Dieser Beitrag schlägt eine Lösung zur Verarbeitung von OCO-Orders vor. Hierbei spielen Standard Library-Klassen sowie auch neue Datentypen, die darin erzeugt werden, eine große Rolle.
Dieser Beitrag behandelt Handelsmethoden, mit denen die Sicherheit von Handelsoperationen auf Aktienbörsen und Märkten mit geringer Liquidität gewährleistet wird, anhand des Beispiels des Terminmarktes der Moskauer Börse. Er liefert einen praktischen Ansatz für die Handelstheorie aus dem Beitrag "Grundlagen der Preisbildung von Börsen anhand des Beispiels des Terminmarktes der Moskauer Börse".
Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung liefert Tipps und Tricks zum besseren Verstehen und Suchen nach einem benötigten Produkt. Dieser Beitrag versucht, verschiedene Methoden zum Suchen nach einem geeigneten Produkt, zum Aussortieren unerwünschter Produkte und zum Bestimmen der Wirksamkeit und Bedeutung eines Produkts für Sie zu erschaffen.
Einleitung
Dieser Beitrag führt vor, wie die Markttiefe (Depth of Market, DOM) programmatisch verwendet wird, und beschreibt das Arbeitsprinzip der Klasse CMarketBook, durch die die Standardbibliothek von MQL5-Klassen erweitert werden kann und die praktische Methoden für die Verwendung der DOM liefert.
