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Erstellen von nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5 (Teil 1): Erstellen eines Pivot-basierten Trendindikators mit Canvas-Gradient
Erstellen von nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5 (Teil 1): Erstellen eines Pivot-basierten Trendindikators mit Canvas-Gradient
In diesem Artikel erstellen wir einen Pivot-basierten Trendindikator in MQL5, der schnelle und langsame Pivot-Linien über nutzerdefinierte Zeiträume berechnet, Trendrichtungen anhand des Preises relativ zu diesen Linien erkennt und Trendstarts mit Pfeilen signalisiert, wobei die Linien optional über den aktuellen Balken hinaus verlängert werden können. Der Indikator unterstützt eine dynamische Visualisierung mit separaten Aufwärts-/Abwärtslinien in anpassbaren Farben, gepunkteten schnellen Linien, die bei Trendänderungen ihre Farbe ändern, und optionalen Farbverläufen zwischen den Linien, die ein Canvas-Objekt zur besseren Hervorhebung des Trendbereichs verwenden.
Klassische Strategien neu interpretiert (Teil 20): Moderne stochastische Oszillatoren
Klassische Strategien neu interpretiert (Teil 20): Moderne stochastische Oszillatoren
Dieser Artikel zeigt auf, wie der stochastische Oszillator, ein klassischer technischer Indikator, über seine herkömmliche Verwendung als Instrument der Rückkehr zum Mittelwert hinaus umfunktioniert werden kann. Indem wir den Indikator durch eine andere analytische Linse betrachten, zeigen wir, wie vertraute Strategien neuen Wert schaffen und alternative Handelsregeln unterstützen können, einschließlich trendfolgender Interpretationen. Letztlich zeigt der Artikel auf, wie jeder technische Indikator im Terminal MetaTrader 5 ungenutztes Potenzial birgt und wie durch aufmerksames Ausprobieren sinnvolle Interpretationen aufgedeckt werden können, die nicht sichtbar sind.
Codex-Pipelines: Von Python zu MQL5 für die Indikatorauswahl – eine Multi-Quartal-Analyse des FXI ETF
Codex-Pipelines: Von Python zu MQL5 für die Indikatorauswahl – eine Multi-Quartal-Analyse des FXI ETF
Wir setzen unseren Blick darauf fort, wie MetaTrader außerhalb seiner „Komfortzone“ für den Devisenhandel eingesetzt werden kann, indem wir einen weiteren handelbaren Vermögenswert in Form des FXI ETFs betrachten. Im Gegensatz zum letzten Artikel, in dem wir versucht haben, „zu viel“ zu tun, indem wir uns nicht nur mit der Auswahl von Indikatoren, sondern auch mit der Kombination von Indikatormustern beschäftigt haben, werden wir in diesem Artikel etwas flussaufwärts schwimmen und uns mehr auf die Auswahl von Indikatoren konzentrieren. Unser Endprodukt ist als eine Art Pipeline gedacht, die dabei helfen kann, Indikatoren für verschiedene Vermögenswerte zu empfehlen, vorausgesetzt, wir verfügen über einen angemessenen Teil ihrer Kurshistorie.
Automatisiertes Risikomanagement für das Bestehen der Herausforderungen von Prop-Firmen
Automatisiertes Risikomanagement für das Bestehen der Herausforderungen von Prop-Firmen
Dieser Artikel erläutert den Aufbau eines Expert Advisors für GOLD, der für Prop-Firmen entwickelt wurde und sich durch Breakout-Filter, eine Analyse über mehrere Zeitrahmen, ein robustes Risikomanagement sowie einen strengen Schutz vor Drawdowns auszeichnet. Der EA hilft Händlern, die Herausforderungen von Prop-Firmen zu bestehen, indem er Regelverstöße vermeidet und die Handelsausführung unter volatilen Marktbedingungen stabilisiert.
Entwicklung einer Handelsstrategie: Verwendung eines volumenabhängigen Ansatzes
Entwicklung einer Handelsstrategie: Verwendung eines volumenabhängigen Ansatzes
In der Welt der technischen Analyse steht der Preis oft im Mittelpunkt. Händler zeichnen akribisch Unterstützung, Widerstand und Muster auf, ignorieren aber häufig die entscheidende Kraft, die diese Bewegungen antreibt: das Volumen. Dieser Artikel befasst sich mit einem neuartigen Ansatz zur Volumenanalyse: dem Volume Boundary Indikator. Diese Transformation, bei der ausgefeilte Glättungsfunktionen wie die Schmetterlings- und Triple-Sinuskurve zum Einsatz kommen, ermöglicht eine klarere Interpretation und die Entwicklung systematischer Handelsstrategien.
Implementierung von praktischen Modulen aus anderen Sprachen in MQL5 (Teil 05): Das Logging-Modul von Python, Log Like a Pro
Implementierung von praktischen Modulen aus anderen Sprachen in MQL5 (Teil 05): Das Logging-Modul von Python, Log Like a Pro
Die Integration des Logging-Moduls von Python in MQL5 ermöglicht Händlern einen systematischen Logging-Ansatz, der die Überwachung, Fehlersuche und Dokumentation von Handelsaktivitäten vereinfacht. Dieser Artikel erläutert den Anpassungsprozess und bietet Händlern ein leistungsfähiges Werkzeug, um Klarheit und Organisation bei der Entwicklung von Handelssoftware zu erhalten.
Verstärkte Gewinnarchitektur: Mehrschichtiger Kontoschutz
Verstärkte Gewinnarchitektur: Mehrschichtiger Kontoschutz
In dieser Diskussion stellen wir ein strukturiertes, mehrschichtiges Verteidigungssystem vor, das darauf ausgelegt ist, aggressive Gewinnziele zu verfolgen und gleichzeitig das Risiko katastrophaler Verluste zu minimieren. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbindung einer offensiven Handelslogik mit Schutzmaßnahmen auf jeder Ebene der Handelskette. Die Idee ist, einen EA zu entwickeln, der sich wie ein „risikobewusstes Raubtier“ verhält – fähig, hochwertige Gelegenheiten zu ergreifen,jedoch stets mit einem mehrschichtigen Schutz, um zu verhindern, dass man von plötzlichen Marktturbulenzen überrascht wird.
ARIMA-Prognose-Indikator in MQL5
ARIMA-Prognose-Indikator in MQL5
In diesem Artikel implementieren wir den ARIMA-Prognose-Indikator in MQL5. Es wird untersucht, wie das ARIMA-Modell Prognosen erstellt und wie es sich auf den Devisenmarkt und den Aktienmarkt im Allgemeinen anwenden lässt. Außerdem wird erklärt, was AR-Autoregression ist, wie autoregressive Modelle für Prognosen verwendet werden und wie der Autoregressionsmechanismus funktioniert.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 46): Liquidity Sweep on Break of Structure (BoS)
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 46): Liquidity Sweep on Break of Structure (BoS)
In diesem Artikel bauen wir ein „Liquidity Sweep on Break of Structure“ (BoS) System in MQL5 auf, das hohe/tiefe Umkehrpunkte über eine nutzerdefinierte Länge erkennt, sie als HH/HL/LH/LL kennzeichnet, um BoS zu identifizieren (HH in einem Aufwärtstrend oder LL in einem Abwärtstrend), und Liquidity-Sweeps erkennt, wenn der Preis über den Umkehrpunkt hinausgeht, aber auf einer Auf-/Abwärtskerze wieder innerhalb schließt.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 9): Korrelationsbasierte Lernen von Merkmalen im selbstüberwachten Finanzwesen
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 9): Korrelationsbasierte Lernen von Merkmalen im selbstüberwachten Finanzwesen
Selbstüberwachtes Lernen ist ein leistungsstarkes Paradigma des statistischen Lernens, das nach Überwachungssignalen sucht, die aus den Beobachtungen selbst generiert werden. Mit diesem Ansatz werden schwierige Probleme des unüberwachten Lernens in vertrautere überwachte Probleme umgewandelt. Diese Technologie hat Anwendungen für unser Ziel als Gemeinschaft von algorithmischen Händlern übersehen. Unsere Diskussion zielt daher darauf ab, dem Leser eine leicht verständliche Brücke in das offene Forschungsgebiet des selbstüberwachten Lernens zu schlagen und bietet praktische Anwendungen, die robuste und zuverlässige statistische Modelle der Finanzmärkte ohne Überanpassung an kleine Datensätze liefern.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 45): Inverse Fair Value Gap (IFVG)
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 45): Inverse Fair Value Gap (IFVG)
In diesem Artikel erstellen wir ein System zur Erkennung der inversen Fair-Value-Gaps (IFVG) in MQL5, das Auf-/Abwärts-FVGs auf den letzten Balken mit einer Filterung der Mindestlückengröße identifiziert, ihre Zustände als normal/gemildert/invertiert auf der Grundlage von Preisinteraktionen verfolgt (Abschwächung bei Durchbrüchen auf der Gegenseite, Rücksetzer bei Wiedereintritt, Inversion des Schlusskurses auf der Gegenseite von innen) und Überschneidungen ignoriert, während es die verfolgten FVGs begrenzt.
Reine Implementierung der RSA-Verschlüsselung in MQL5
Reine Implementierung der RSA-Verschlüsselung in MQL5
MQL5 verfügt über keine eingebaute asymmetrische Kryptografie, was den sicheren Datenaustausch über unsichere Kanäle wie HTTP erschwert. Dieser Artikel stellt eine reine MQL5-Implementierung von RSA mit PKCS#1 v1.5 Padding vor, die eine sichere Übertragung von AES-Sitzungsschlüsseln und kleinen Datenblöcken ohne externe Bibliotheken ermöglicht. Dieser Ansatz bietet eine HTTPS-ähnliche Sicherheit über Standard-HTTP und füllt darüber hinaus eine wichtige Lücke in der sicheren Kommunikation für MQL5-Anwendungen.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 19): Tiefes Eintauchen in das Kreuzen von gleitenden Durchschnitten
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 19): Tiefes Eintauchen in das Kreuzen von gleitenden Durchschnitten
In diesem Artikel wird die klassische Strategie des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten wieder aufgegriffen und untersucht, warum sie in bewegten, schnelllebigen Märkten oft scheitert. Es werden fünf alternative Filtermethoden vorgestellt, die die Signalqualität verbessern und schwache oder unrentable Handelsgeschäfte entfernen sollen. Die Diskussion zeigt, wie statistische Modelle lernen und Fehler korrigieren können, die der menschlichen Intuition und traditionellen Regeln entgehen. Die Leser erhalten ein besseres Verständnis dafür, wie man eine veraltete Strategie modernisieren kann und welche Fallstricke es gibt, wenn man sich bei der Finanzmodellierung ausschließlich auf Kennzahlen wie den RMSE verlässt.
Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 5): Experte für mehrere Signale
Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 5): Experte für mehrere Signale
In dieser Sitzung werden wir einen ausgeklügelten Multi-Signal-Expert Advisor unter Verwendung der MQL5-Standardbibliothek erstellen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, integrierte Signale nahtlos mit unserer eigenen Logik zu kombinieren und so einen leistungsstarken und flexiblen Handelsalgorithmus zu entwickeln. Klicken Sie hier, um mehr zu erfahren.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 44): Erkennung des Change of Character (CHoCH) mit Durchbrechen der hohen und tiefen Umkehrpunkte
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 44): Erkennung des Change of Character (CHoCH) mit Durchbrechen der hohen und tiefen Umkehrpunkte
In diesem Artikel entwickeln wir ein Erkennungssystem für Change of Character (CHoCH) in MQL5, das hohe und tiefe Umkehrpunkte über eine nutzerdefinierte Balkenanzahl identifiziert, sie als HH/LH für Hochs oder LL/HL für Tiefs kennzeichnet, um die Trendrichtung zu bestimmen, und Handelsgeschäfte bei Durchbrüchen dieser Umkehrpunkte auslöst, was eine potenzielle Umkehr anzeigt, und die Durchbrüche handelt, wenn sich die Struktur ändert.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 8): Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleich für Portfolio-Rebalancing
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 8): Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleich für Portfolio-Rebalancing
In diesem Artikel wird die Verwendung des Rolling-Windows-Eigenvektor-Vergleichs für die frühzeitige Diagnose von Ungleichgewichten und das Rebalancing des Portfolios in einer statistischen Arbitragestrategie der Rückkehr zum Mittelwert (Mean-Reversion) auf der Grundlage kointegrierter Aktien vorgeschlagen. Sie stellt diese Technik der traditionellen In-Sample/Out-of-Sample-ADF-Validierung gegenüber und zeigt, dass Eigenvektorverschiebungen die Notwendigkeit einer Neugewichtung signalisieren können, selbst wenn die IS/OOS-ADF immer noch eine stationäre Streuung anzeigt. Obwohl die Methode hauptsächlich für die Überwachung des Live-Handels gedacht ist, kommt der Artikel zu dem Schluss, dass der Eigenvektorvergleich auch in das Scoring-System integriert werden könnte – obwohl sein tatsächlicher Beitrag zur Leistung noch getestet werden muss.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 53): Pattern Density Heatmap zur Entdeckung von Unterstützungs- und Widerstandszonen
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 53): Pattern Density Heatmap zur Entdeckung von Unterstützungs- und Widerstandszonen
In diesem Artikel wird die Pattern Density Heatmap vorgestellt, ein Zuordnungsinstrument des Preis-Aktions-Mappings, das wiederholte Erkennungen von Kerzenmustern in statistisch signifikante Unterstützungs- und Widerstandszonen umwandelt. Anstatt jedes Signal isoliert zu behandeln, fasst der EA die Erkennungen in festen Preisbereichen (bins) zusammen, bewertet ihre Dichte mit einer optionalen Aktualitätsgewichtung und bestätigt die Werte anhand von Daten mit höherem Zeitrahmen. Die sich daraus ergebende Heatmap zeigt, wo der Markt in der Vergangenheit reagiert hat – Werte, die proaktiv für das Handels-Timing, das Risikomanagement und das Vertrauen in die Strategie für jeden Handelsstil genutzt werden können.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 43): Adaptive lineare Regressionskanalstrategie
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 43): Adaptive lineare Regressionskanalstrategie
In diesem Artikel implementieren wir ein adaptives lineares Regressionskanalsystem in MQL5, das automatisch die Regressionslinie und den Standardabweichungskanal über einen nutzerdefinierten Zeitraum berechnet, nur aktiviert wird, wenn die Steigung einen Mindestschwellenwert überschreitet, um einen klaren Trend zu bestätigen, und den Kanal dynamisch neu erstellt oder erweitert, wenn der Preis um einen konfigurierbaren Prozentsatz der Kanalbreite ausbricht.
Analytical Volume Profile Trading (AVPT): Liquiditätsarchitektur, Marktgedächtnis und algorithmische Ausführung
Analytical Volume Profile Trading (AVPT): Liquiditätsarchitektur, Marktgedächtnis und algorithmische Ausführung
Analytical Volume Profile Trading (AVPT) untersucht, wie die Liquiditätsarchitektur und das Marktgedächtnis das Preisverhalten beeinflussen, und ermöglicht so einen tieferen Einblick in die institutionelle Positionierung und die volumengesteuerte Struktur. Durch die Zuordnung von POC, HVNs, LVNs und Value Areas können Händler Annahme-, Ablehnungs- und Ungleichgewichtszonen präzise identifizieren.
Kagi-Charts in MQL5 beherrschen (Teil I): Erstellen des Indikators
Kagi-Charts in MQL5 beherrschen (Teil I): Erstellen des Indikators
Lernen Sie, wie man eine komplette Kagi-Chart-Engine in MQL5 aufbaut – Preisumkehrungen konstruieren, dynamische Liniensegmente erzeugen und Kagi-Strukturen in Echtzeit aktualisieren. In diesem ersten Teil lernen Sie, wie Sie Kagi-Charts direkt auf dem MetaTrader 5 rendern können, sodass Händler einen klaren Überblick über Trendverschiebungen und Marktstärke erhalten. Gleichzeitig bereiten Sie sich auf die automatisierte Kagi-basierte Handelslogik in Teil 2 vor.
Die „Griechen“ in Black-Scholes automatisieren: Fortgeschrittenes Scalping und Mikrostrukturhandel
Die „Griechen“ in Black-Scholes automatisieren: Fortgeschrittenes Scalping und Mikrostrukturhandel
Gamma und Delta wurden ursprünglich als Risikomanagement-Tools zur Absicherung von Optionsrisiken entwickelt, entwickelten sich aber im Laufe der Zeit zu leistungsstarken Instrumenten für fortgeschrittenes Scalping, Orderflow-Modellierung und Mikrostrukturhandel. Heute dienen sie als Echtzeit-Indikatoren für die Preisempfindlichkeit und das Liquiditätsverhalten und ermöglichen es den Händlern, kurzfristige Schwankungen mit bemerkenswerter Präzision zu antizipieren.
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 6): Entwicklung eines produktionsgerechten Caching-Systems
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 6): Entwicklung eines produktionsgerechten Caching-Systems
Sind Sie es leid, Fortschrittsbalken zu beobachten, anstatt Handelsstrategien zu testen? Die herkömmliche Zwischenspeicherung versagt bei Financial ML, sodass Sie mit verlorenen Berechnungen und frustrierenden Neustarts konfrontiert werden. Wir haben eine ausgeklügelte Caching-Architektur entwickelt, die den besonderen Herausforderungen von Finanzdaten gerecht wird: zeitliche Abhängigkeiten, komplexe Datenstrukturen und die ständige Gefahr einer Verzerrung durch Vorausschau. Unser dreischichtiges System sorgt für drastische Geschwindigkeitsverbesserungen, während es veraltete Ergebnisse automatisch ungültig macht und kostspielige Datenlecks verhindert. Warten Sie nicht länger auf Berechnungen, sondern beginnen Sie mit der Iteration in dem Tempo, das der Markt verlangt.
Marktpositionierungskodex für den VGT mit Kendall’schen Tau und Distanzkorrelation
Marktpositionierungskodex für den VGT mit Kendall’schen Tau und Distanzkorrelation
In diesem Artikel wollen wir untersuchen, wie ein komplementäres Indikatorpaar zur Analyse der jüngsten 5-Jahres-Historie des Vanguard Information Technology Index Fund ETF verwendet werden kann. Durch die Betrachtung von zwei Algorithmen, dem Kendall’schen Tau und der Distance-Korrelation, versuchen wir nicht nur ein ideales Indikatorpaar für den Handel mit dem VGT auszuwählen, sondern auch geeignete Signalmuster-Paarungen dieser beiden Indikatoren.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 8): Nichtparametrische Strategieauswahl
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 8): Nichtparametrische Strategieauswahl
Dieser Artikel zeigt, wie man ein Blackbox-Modell konfiguriert, um automatisch starke Handelsstrategien mit einem datengesteuerten Ansatz zu entdecken. Indem wir die gegenseitige Information nutzen, um die lernfähigsten Signale zu priorisieren, können wir intelligentere und anpassungsfähigere Modelle erstellen, die herkömmliche Methoden übertreffen. Die Leser werden auch lernen, häufige Fallstricke wie den übermäßigen Rückgriff auf oberflächliche Metriken zu vermeiden und stattdessen Strategien zu entwickeln, die auf aussagekräftigen statistischen Erkenntnissen beruhen.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 41): Candle Range Theory (CRT) – Akkumulation, Manipulation, Distribution (AMD)
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 41): Candle Range Theory (CRT) – Akkumulation, Manipulation, Distribution (AMD)
In diesem Artikel entwickeln wir das Handelssystem der Candle Range Theory (CRT, Theorie des Kerzenbereichs) in MQL5, das Akkumulationsbereiche auf einem bestimmten Zeitrahmen identifiziert, Durchbrüche mit Manipulationstiefenfilterung erkennt und Umkehrungen für Einstiegsgeschäfte in der Distributionsphase bestätigt. Das System unterstützt dynamische oder statische Stop-Loss- und Take-Profit-Berechnungen auf der Grundlage von Risiko-Ertrags-Verhältnissen, optionale Trailing-Stops und Positionslimits pro Richtung für ein kontrolliertes Risikomanagement.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 7): Automatische Strategieauswahl
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 7): Automatische Strategieauswahl
Dieser Artikel zeigt, wie man mit MetaTrader 5 automatisch potenziell profitable Handelsstrategien identifizieren kann. White-Box-Lösungen, die auf unüberwachter Matrixfaktorisierung beruhen, sind schneller zu konfigurieren, leichter zu interpretieren und bieten eine klare Anleitung, welche Strategien beibehalten werden sollen. Black-Box-Lösungen sind zwar zeitaufwändiger, eignen sich aber besser für komplexe Marktbedingungen, die mit White-Box-Ansätzen nicht erfasst werden können. Diskutieren Sie mit uns, wie unsere Handelsstrategien uns helfen können, unter allen Umständen profitable Strategien zu identifizieren.
Entwicklung einer Handelsstrategie: Der Flower-Volatilitäts-Index als Trendfolgemethode
Entwicklung einer Handelsstrategie: Der Flower-Volatilitäts-Index als Trendfolgemethode
Das unermüdliche Bestreben, Marktrhythmen zu entschlüsseln, hat Händler und quantitative Analysten dazu veranlasst, unzählige mathematische Modelle zu entwickeln. In diesem Artikel wird der Flower Volatility Index (FVI) vorgestellt, ein neuartiger Ansatz, der die mathematische Eleganz der Rosenkurven in ein funktionales Handelsinstrument verwandelt. Mit dieser Arbeit haben wir gezeigt, wie mathematische Modelle in praktische Handelsmechanismen umgewandelt werden können, die sowohl die Analyse als auch die Entscheidungsfindung unter realen Marktbedingungen unterstützen.
Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 6): Einführung der Chat-Lösch- und Suchfunktionalität
Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 6): Einführung der Chat-Lösch- und Suchfunktionalität
In Teil 6 unserer Serie über das KI-Handelssystem MQL5 entwickeln wir den in ChatGPT integrierten Expert Advisor weiter, indem wir eine Chat-Löschfunktion durch interaktive Löschschaltflächen in der Seitenleiste, kleine/große Verlaufs-Popups und ein neues Such-Popup einführen, die es Händlern ermöglichen, anhaltende Unterhaltungen effizient zu verwalten und zu organisieren, während die verschlüsselte Speicherung und die KI-gesteuerten Signale aus den Chartdaten erhalten bleiben.
Entwicklung einer Handelsstrategie: Ansatz der Pseudo-Pearson-Korrelation
Entwicklung einer Handelsstrategie: Ansatz der Pseudo-Pearson-Korrelation
Die Generierung neuer Indikatoren aus vorhandenen Indikatoren bietet eine leistungsstarke Möglichkeit zur Verbesserung der Handelsanalyse. Durch die Definition einer mathematischen Funktion, die die Ergebnisse bestehender Indikatoren integriert, können Händler hybride Indikatoren erstellen, die mehrere Signale in einem einzigen, effizienten Instrument zusammenfassen. In diesem Artikel wird ein neuer Indikator vorgestellt, der aus drei Oszillatoren besteht und eine modifizierte Version der Pearson-Korrelationsfunktion verwendet, die wir Pseudo-Pearson-Korrelation (PPC) nennen. Der PPC-Indikator zielt darauf ab, die dynamische Beziehung zwischen Oszillatoren zu quantifizieren und sie in einer praktischen Handelsstrategie anzuwenden.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 51): Revolutionäre Chart-Suchtechnologie für die Entdeckung von Kerzenmustern
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 51): Revolutionäre Chart-Suchtechnologie für die Entdeckung von Kerzenmustern
Dieser Artikel richtet sich an algorithmische Händler, quantitative Analysten und MQL5-Entwickler, die ihr Verständnis für die Erkennung von Kerzenmustern durch praktische Umsetzung verbessern möchten. Es bietet eine eingehende Untersuchung des CandlePatternSearch.mq5 Expert Advisor – ein komplettes Framework zur Erkennung, Visualisierung und Überwachung klassischer Kerzenmuster in MetaTrader 5. Neben einer Zeile-für-Zeile-Überprüfung des Codes erörtert der Artikel die Architektur, die Logik zur Mustererkennung, die Integration in die grafische Nutzeroberfläche und die Warnmechanismen und zeigt, wie die traditionelle Preis-Aktions-Analyse effizient automatisiert werden kann.
Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 5): Hinzufügen einer ausklappbaren Seitenleiste mit Chat-Popups
Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 5): Hinzufügen einer ausklappbaren Seitenleiste mit Chat-Popups
In Teil 5 unserer Serie über das KI-Handelssystem MQL5 verbessern wir den in ChatGPT integrierten Expert Advisor, indem wir eine ausklappbare Seitenleiste einführen, die Navigation mit kleinen und großen Verlaufs-Popups für eine nahtlose Chat-Auswahl verbessern und gleichzeitig die Handhabung von mehrzeiligen Eingaben, die dauerhafte verschlüsselte Chat-Speicherung und die KI-gesteuerte Erzeugung von Handelssignalen aus Chartdaten beibehalten.