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Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Theorie
Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Theorie
Der Artikel ist dem metaheuristischen Algorithmus der Optimierung des Atmosphärenwolkenmodells (ACMO) gewidmet, der das Verhalten von Wolken simuliert, um Optimierungsprobleme zu lösen. Der Algorithmus nutzt die Prinzipien der Wolkenerzeugung, -bewegung und -ausbreitung und passt sich den „Wetterbedingungen“ im Lösungsraum an. Der Artikel zeigt, wie die meteorologische Simulation des Algorithmus optimale Lösungen in einem komplexen Möglichkeitsraum findet, und beschreibt detailliert die Phasen des ACMO-Betriebs, einschließlich der Vorbereitung des „Himmels“, der Wolkenentstehung, der Wolkenbewegung und der Regenkonzentration.
Archery-Algorithmus (AA)
Archery-Algorithmus (AA)
Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.
Neuronale Netze im Handel: Punktwolkenanalyse (PointNet)
Neuronale Netze im Handel: Punktwolkenanalyse (PointNet)
Die direkte Analyse von Punktwolken vermeidet unnötiges Datenwachstum und verbessert die Leistung von Modellen bei Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben. Solche Ansätze zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit gegenüber Störungen in den Originaldaten.
Implementierung eines Schnellfeuer-Handelsstrategie-Algorithmus mit parabolischem SAR und einfachem gleitenden Durchschnitt (SMA) in MQL5
Implementierung eines Schnellfeuer-Handelsstrategie-Algorithmus mit parabolischem SAR und einfachem gleitenden Durchschnitt (SMA) in MQL5
In diesem Artikel entwickeln wir einen Rapid-Fire Trading Expert Advisor in MQL5, der die Indikatoren Parabolic SAR und Simple Moving Average (SMA) nutzt, um eine reaktionsfähige Handelsstrategie zu erstellen. Wir gehen detailliert auf die Umsetzung der Strategie ein, einschließlich der Verwendung von Indikatoren, der Signalerzeugung sowie des Test- und Optimierungsprozesses.
Scalping Orderflow für MQL5
Scalping Orderflow für MQL5
Dieser MetaTrader 5 Expert Advisor implementiert die Strategie für ein Scalping-OrderFlow mit fortschrittlichem Risikomanagement. Es verwendet mehrere technische Indikatoren, um Handelsmöglichkeiten auf der Grundlage von Ungleichgewichten im Auftragsfluss zu identifizieren. Das Backtesting zeigt die potenzielle Rentabilität, macht aber auch deutlich, dass weitere Optimierungen erforderlich sind, insbesondere beim Risikomanagement und beim Verhältnis der Handelsergebnisse. Es ist für erfahrene Händler geeignet und muss vor dem Live-Einsatz gründlich getestet und verstanden werden.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 61): Den Dienst abspielen (II)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 61): Den Dienst abspielen (II)
In diesem Artikel werden wir uns mit Änderungen befassen, die einen effizienteren und sichereren Betrieb des Replay-/Simulationssystems ermöglichen. Ich möchte auch nicht die Aufmerksamkeit derjenigen vernachlässigen, die das Beste durch die Verwendung von Klassen machen wollen. Darüber hinaus werden wir ein spezielles Problem in MQL5 betrachten, das die Codeleistung bei der Arbeit mit Klassen verringert, und erklären, wie man es lösen kann.
Neuronale Netze im Handel: Vereinheitlichtes Trajektoriengenerierungsmodell (UniTraj)
Neuronale Netze im Handel: Vereinheitlichtes Trajektoriengenerierungsmodell (UniTraj)
Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 6): Der Mean Reversion Signal Reaper
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 6): Der Mean Reversion Signal Reaper
Während einige Konzepte auf den ersten Blick einfach erscheinen, kann ihre Umsetzung in der Praxis eine ziemliche Herausforderung darstellen. Im folgenden Artikel nehmen wir Sie mit auf eine Reise durch unseren innovativen Ansatz zur Automatisierung eines Expert Advisor (EA), der den Markt mithilfe einer Mean-Reversion-Strategie fachkundig analysiert. Seien Sie dabei, wenn wir die Feinheiten dieses spannenden Automatisierungsprozesses entschlüsseln.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 52): Accelerator Oszillator
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 52): Accelerator Oszillator
Der Accelerator Oszillator ist ein weiterer Indikator von Bill Williams, der die Beschleunigung der Preisdynamik und nicht nur ihr Tempo verfolgt. Ähnlich wie der Awesome Oszillator, den wir in einem kürzlich erschienenen Artikel besprochen haben, versucht er, die Verzögerungseffekte zu vermeiden, indem er sich mehr auf die Beschleunigung als auf die Geschwindigkeit konzentriert. Wir untersuchen wie immer, welche Muster wir daraus ableiten können und welche Bedeutung sie für den Handel mit einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor haben könnten.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 3): Das Zone Recovery RSI System für ein dynamisches Handelsmanagement
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 3): Das Zone Recovery RSI System für ein dynamisches Handelsmanagement
In diesem Artikel erstellen wir ein Zone Recovery RSI EA System in MQL5, das RSI-Signale verwendet, um Handelsgeschäfte auszulösen und eine Recovery-Strategie, um auf Verluste zu reagieren. Wir implementieren die Klasse „ZoneRecovery“ zur Automatisierung von Handelseinträgen, Erholungslogik und Positionsmanagement. Der Artikel schließt mit Erkenntnissen zu den Backtests, um die Leistung zu optimieren und die Effektivität des EA zu erhöhen.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 13): Minimale Verzögerung des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 13): Minimale Verzögerung des Kreuzens von gleitenden Durchschnitten
Der gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern in unserer Gemeinschaft weithin bekannt, und doch hat sich der Kern der Strategie seit ihrer Einführung nur wenig verändert. In dieser Diskussion werden wir Ihnen eine leichte Anpassung der ursprünglichen Strategie vorstellen, die darauf abzielt, den in der Handelsstrategie vorhandenen Verzögerung zu minimieren. Alle Fans der ursprünglichen Strategie könnten in Erwägung ziehen, die Strategie entsprechend den Erkenntnissen, die wir heute diskutieren werden, zu überarbeiten. Durch die Verwendung von 2 gleitenden Durchschnitten mit der gleichen Periodenlänge wird die Verzögerung in der Handelsstrategie erheblich reduziert, ohne dass die Grundprinzipien der Strategie verletzt werden.
MQL5 Trading Toolkit (Teil 5): Die Bibliothek History Management EX5 um Positionsfunktionen erweitern
MQL5 Trading Toolkit (Teil 5): Die Bibliothek History Management EX5 um Positionsfunktionen erweitern
Erfahren Sie, wie Sie exportierbare EX5-Funktionen erstellen können, um historische Positionsdaten effizient abzufragen und zu speichern. In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek History Management EX5 erweitern, indem wir Module entwickeln, die wichtige Eigenschaften der zuletzt geschlossenen Position abrufen. Dazu gehören Nettogewinn, Handelsdauer, Pip-basierter Stop-Loss, Take-Profit, Gewinnwerte und verschiedene andere wichtige Details.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 51): Verstärkungslernen mit SAC
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 51): Verstärkungslernen mit SAC
Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning Algorithmus, der 3 neuronale Netze verwendet. Ein Netzwerk für den Actor und 2 Critic-Netze. Diese maschinellen Lernmodelle werden in einer Master-Slave-Partnerschaft gepaart, in der die Kritiker modelliert werden, um die Prognosegenauigkeit des Akteursnetzwerks zu verbessern. Während wir in dieser Serie auch ONNX vorstellen, untersuchen wir, wie diese Ideen als nutzerdefiniertes Signal eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden können.
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 6): Ausführen des Handels (III)
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 6): Ausführen des Handels (III)
In diesem Artikel wird die Nachrichtenfilterung für einzelne Nachrichtenereignisse auf der Grundlage ihrer IDs implementiert. Darüber hinaus werden frühere SQL-Abfragen verbessert, um zusätzliche Informationen zu liefern oder die Laufzeit der Abfrage zu verkürzen. Außerdem wird der in den vorangegangenen Artikeln erstellte Code funktionsfähig gemacht.
Wie man ein volumenbasiertes Handelssystem aufbaut und optimiert (Chaikin Money Flow - CMF)
Wie man ein volumenbasiertes Handelssystem aufbaut und optimiert (Chaikin Money Flow - CMF)
In diesem Artikel werden wir einen volumenbasierten Indikator, den Chaikin Money Flow (CMF), vorstellen, nachdem wir erläutert haben, wie er konstruiert, berechnet und verwendet werden kann. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser ist.
Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisors in MQL5 (Teil 3): Dynamische Trendfolge- und Mean-Reversion-Strategien
Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisors in MQL5 (Teil 3): Dynamische Trendfolge- und Mean-Reversion-Strategien
Die Finanzmärkte werden in der Regel entweder in eine Handelsspanne oder in einen Trendmodus eingeteilt. Diese statische Sichtweise des Marktes kann es uns leichter machen, kurzfristig zu handeln. Sie ist jedoch von der Realität des Marktes abgekoppelt. In diesem Artikel geht es darum, besser zu verstehen, wie genau sich die Finanzmärkte zwischen diesen beiden möglichen Modi bewegen und wie wir unser neues Verständnis des Marktverhaltens nutzen können, um Vertrauen in unsere algorithmischen Handelsstrategien zu gewinnen.
Einführung in MQL5 (Teil 10): Eine Anleitung für Anfänger zur Arbeit mit den integrierten Indikatoren in MQL5
Einführung in MQL5 (Teil 10): Eine Anleitung für Anfänger zur Arbeit mit den integrierten Indikatoren in MQL5
Dieser Artikel führt in die Arbeit mit integrierten Indikatoren in MQL5 ein und konzentriert sich auf die Erstellung eines RSI-basierten Expert Advisors (EA) mit einem projektbasierten Ansatz. Sie werden lernen, RSI-Werte abzurufen und zu nutzen, Liquiditätsdurchbrüche zu handhaben und die Handelsvisualisierung mit Chart-Objekten zu verbessern. Darüber hinaus wird in dem Artikel ein wirksames Risikomanagement hervorgehoben, einschließlich der Festlegung eines prozentualen Risikos, der Umsetzung von Risiko-Ertrags-Verhältnissen und der Anwendung von Risikomodifikationen zur Sicherung von Gewinnen.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 5): Volatilitätsnavigator EA
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 5): Volatilitätsnavigator EA
Die Marktrichtung zu bestimmen kann einfach sein, aber zu wissen, wann man einsteigen sollte, kann eine Herausforderung sein. Im Rahmen der Serie „Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen" freue ich mich, ein weiteres Tool vorzustellen, das Einstiegspunkte, Take-Profit-Levels und Stop-Loss-Platzierungen bietet. Um dies zu erreichen, haben wir die Programmiersprache MQL5 verwendet. In diesem Artikel wollen wir die einzelnen Schritte näher erläutern.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs entwickeln und testen (III) – Adapter-Tuning
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs entwickeln und testen (III) – Adapter-Tuning
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Erstellen von selbstoptimierenden Expertenberatern in MQL5 (Teil 2): USDJPY Scalping Strategie
Erstellen von selbstoptimierenden Expertenberatern in MQL5 (Teil 2): USDJPY Scalping Strategie
Seien Sie dabei, wenn wir uns heute der Herausforderung stellen, eine Handelsstrategie rund um das USDJPY-Paar zu entwickeln. Wir handeln Kerzenmuster, die auf dem täglichen Zeitrahmen gebildet werden, weil sie potenziell mehr Kraft hinter sich haben. Unsere anfängliche Strategie war gewinnbringend, was uns ermutigte, die Strategie weiter zu verfeinern und zusätzliche Sicherheitsschichten hinzuzufügen, um das gewonnene Kapital zu schützen.
Handelseinblicke über das Volumen: Trendbestätigung
Handelseinblicke über das Volumen: Trendbestätigung
Die Enhanced Trend Confirmation Technique kombiniert Preisaktionen, Volumenanalysen und maschinelles Lernen, um echte Marktbewegungen zu identifizieren. Für die Handelsvalidierung sind sowohl Preisausbrüche als auch Volumensprünge (50 % über dem Durchschnitt) erforderlich, während ein neuronales LSTM-Netzwerk für zusätzliche Bestätigung sorgt. Das System verwendet eine ATR-basierte Positionsgröße und ein dynamisches Risikomanagement, wodurch es an verschiedene Marktbedingungen angepasst werden kann und gleichzeitig falsche Signale herausfiltert.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 12): EURUSD Ausbruchsstrategie
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 12): EURUSD Ausbruchsstrategie
Begleiten Sie uns heute, wenn wir uns der Herausforderung stellen, eine profitable Ausbruchs-Handelsstrategie in MQL5 zu entwickeln. Wir haben das Währungspaar EURUSD ausgewählt und versucht, Kursausbrüche auf dem stündlichen Zeitrahmen zu handeln. Unser System hatte Schwierigkeiten, zwischen falschen Ausbrüchen und dem Beginn eines echten Trends zu unterscheiden. Wir haben unser System mit Filtern überlagert, die unsere Verluste minimieren und gleichzeitig unsere Gewinne erhöhen sollen. Am Ende haben wir unser System erfolgreich profitabel und weniger anfällig für falsche Ausbrüche gemacht.
Risikomodell für ein Portfolio unter Verwendung des Kelly-Kriteriums und der Monte-Carlo-Simulation
Risikomodell für ein Portfolio unter Verwendung des Kelly-Kriteriums und der Monte-Carlo-Simulation
Seit Jahrzehnten verwenden Händler die Formel des Kelly-Kriteriums, um den optimalen Anteil des Kapitals für eine Investition oder eine Wette zu bestimmen, um das langfristige Wachstum zu maximieren und gleichzeitig das Risiko des Ruins zu minimieren. Das blinde Befolgen des Kelly-Kriteriums auf der Grundlage der Ergebnisse eines einzigen Backtests ist jedoch für einzelne Händler oft gefährlich, da beim Live-Handel der Handelsvorsprung im Laufe der Zeit abnimmt und die vergangene Leistung keine Vorhersage für das zukünftige Ergebnis ist. In diesem Artikel werde ich einen realistischen Ansatz für die Anwendung des Kelly-Kriteriums für die Risikoallokation eines oder mehrerer EAs in MetaTrader 5 vorstellen und dabei die Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulation von Python einbeziehen.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 5): Verbessern des Dashboards mit reaktionsschnellen Steuerelementen und Filterschaltflächen
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 5): Verbessern des Dashboards mit reaktionsschnellen Steuerelementen und Filterschaltflächen
In diesem Artikel erstellen wir Schaltflächen für die Filter von Währungspaar, Wichtigkeitsstufen, Zeitspannen und eine Abbruchoption, um die Kontrolle über das Dashboard zu verbessern. Diese Tasten sind so programmiert, dass sie dynamisch auf Nutzeraktionen reagieren und eine nahtlose Interaktion ermöglichen. Außerdem automatisieren wir ihr Verhalten, um Änderungen in Echtzeit auf dem Dashboard anzuzeigen. Dies verbessert die allgemeine Funktionsweise, Mobilität und Reaktionsfähigkeit des Panels.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 37): Gaußsche Prozessregression mit linearen und Matérn-Kernel
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 37): Gaußsche Prozessregression mit linearen und Matérn-Kernel
Lineare Kernel sind die einfachste Matrix ihrer Art, die beim maschinellen Lernen für lineare Regression und Support Vector Machines verwendet wird. Der Matérn-Kernel hingegen ist eine vielseitigere Version der Radialbasisfunktion, die wir in einem früheren Artikel besprochen haben, und er eignet sich für die Abbildung von Funktionen, die nicht so glatt sind, wie es die RBF annehmen würde. Wir erstellen eine nutzerdefinierte Signalklasse, die beide Kernel für die Vorhersage von Long- und Short-Bedingungen verwendet.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 4): Implementierung von Echtzeit-Nachrichtenaktualisierungen im Dashboard
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 4): Implementierung von Echtzeit-Nachrichtenaktualisierungen im Dashboard
Dieser Artikel erweitert unser Wirtschaftskalender-Dashboard durch die Implementierung von Echtzeit-Nachrichten-Updates, um Marktinformationen aktuell und umsetzbar zu halten. Wir integrieren Techniken zum Abrufen von Live-Daten in MQL5, um Ereignisse auf dem Dashboard kontinuierlich zu aktualisieren und die Reaktionsfähigkeit der Schnittstelle zu verbessern. Dieses Update stellt sicher, dass wir direkt über das Dashboard auf die neuesten Wirtschaftsnachrichten zugreifen können, um unsere Handelsentscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Daten zu optimieren.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 1): Das Profitunity System (Trading Chaos von Bill Williams)
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 1): Das Profitunity System (Trading Chaos von Bill Williams)
In diesem Artikel untersuchen wir das Profitunity System von Bill Williams, indem wir seine Kernkomponenten und seinen einzigartigen Ansatz für den Handel im Marktchaos aufschlüsseln. Wir führen die Leser durch die Implementierung des Systems in MQL5 und konzentrieren uns dabei auf die Automatisierung von Schlüsselindikatoren und Einstiegs-/Ausstiegssignalen. Schließlich testen und optimieren wir die Strategie und geben Einblicke in ihre Leistung in verschiedenen Marktszenarien.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 49): Verstärkungslernen mit Optimierung der proximalen Politik
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 49): Verstärkungslernen mit Optimierung der proximalen Politik
Die „Proximal Policy Optimization“ ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der die „Policy“, oft in Form eines Netzwerks, in sehr kleinen inkrementellen Schritten aktualisiert, um die Stabilität des Modells zu gewährleisten. Wir untersuchen, wie dies in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor von Nutzen sein könnte, wie wir es in früheren Artikeln getan haben.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 2): Ein Script für analytische Kommentare
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 2): Ein Script für analytische Kommentare
Im Einklang mit unserer Vision, das Preisgeschehen zu vereinfachen, freuen wir uns, Ihnen ein weiteres Tool vorstellen zu können, das Ihre Marktanalyse erheblich verbessern und Ihnen helfen kann, gut informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool zeigt wichtige technische Indikatoren an, wie z. B. die Kurse des Vortags, wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus und das Handelsvolumen, und generiert automatisch visuelle Hinweise auf dem Chart.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 47): Verstärkungslernen mit Temporaler Differenz
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 47): Verstärkungslernen mit Temporaler Differenz
Temporal Difference ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der Q-Werte auf der Grundlage der Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Belohnungen während des Agententrainings aktualisiert. Sie befasst sich speziell mit der Aktualisierung von Q-Werten, ohne sich um die Verknüpfung von Zustand und Aktion zu kümmern. Daher wollen wir sehen, wie wir dies, wie in früheren Artikeln, in einem mit einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor anwenden können.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 3): Hinzufügen de Filter für Währung, Bedeutung und Zeit
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 3): Hinzufügen de Filter für Währung, Bedeutung und Zeit
In diesem Artikel implementieren wir Filter in das MQL5-Wirtschaftskalender-Dashboard, um die Anzeige von Nachrichtenereignissen nach Währung, Bedeutung und Zeit zu verfeinern. Wir erstellen zunächst Filterkriterien für jede Kategorie und integrieren diese dann in das Dashboard, um nur relevante Ereignisse anzuzeigen. Schließlich stellen wir sicher, dass jeder Filter dynamisch aktualisiert wird, um Händlern gezielte wirtschaftliche Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 48): Bill Williams Alligator
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 48): Bill Williams Alligator
Der Alligator-Indikator, der von Bill Williams entwickelt wurde, ist ein vielseitiger Indikator zur Trenderkennung, der klare Signale liefert und häufig mit anderen Indikatoren kombiniert wird. Die MQL5-Assistenten-Klassen und die Assemblierung ermöglichen es uns, eine Vielzahl von Signalen auf der Basis von Mustern zu testen, und so betrachten wir auch diesen Indikator.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil XI): Kreuzung gleitender Durchschnitte (II)
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil XI): Kreuzung gleitender Durchschnitte (II)
Die gleitenden Durchschnitte und der Stochastik-Oszillator können verwendet werden, um trendfolgende Handelssignale zu generieren. Diese Signale werden jedoch erst nach dem Eintreten der Preisaktion beobachtet. Diese den technischen Indikatoren innewohnende Verzögerung können wir mit Hilfe von KI wirksam überwinden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen vollständig autonomen KI-gesteuerten Expert Advisor erstellen, der Ihre bestehenden Handelsstrategien verbessern kann. Selbst die älteste mögliche Handelsstrategie kann verbessert werden.