Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 53): Aufteilung der Belohnung
Wir haben bereits mehrfach darüber gesprochen, wie wichtig die richtige Wahl der Belohnungsfunktion ist, mit der wir das gewünschte Verhalten des Agenten anregen, indem wir Belohnungen oder Bestrafungen für einzelne Aktionen hinzufügen. Aber die Frage nach der Entschlüsselung unserer Signale durch den Agenten bleibt offen. In diesem Artikel geht es um die Aufteilung der Belohnung im Sinne der Übertragung einzelner Signale an den trainierten Agenten.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 17): Ticks und noch mehr Ticks (I)
Hier werden wir sehen, wie man etwas wirklich Interessantes, aber gleichzeitig auch sehr Schwieriges umsetzen kann, da bestimmte Punkte sehr verwirrend sein können. Das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass einige Händler, die sich für Profis halten, nichts über die Bedeutung dieser Konzepte auf dem Kapitalmarkt wissen. Auch wenn wir uns hier auf die Programmierung konzentrieren, ist das Verständnis einiger der Probleme, die mit dem Markthandel verbunden sind, von entscheidender Bedeutung für das, was wir umsetzen werden.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 16): Neues System der Klassen
Wir müssen unsere Arbeit besser organisieren. Der Code wächst, und wenn dies nicht jetzt geschieht, wird es unmöglich werden. Lasst uns teilen und erobern. MQL5 erlaubt die Verwendung von Klassen, die bei der Umsetzung dieser Aufgabe helfen, aber dafür müssen wir einige Kenntnisse über Klassen haben. Das, was Anfänger am meisten verwirrt, ist wahrscheinlich die Vererbung. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man diese Mechanismen auf praktische und einfache Weise nutzen kann.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 51): Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)
Die letzten beiden Artikel befassten sich mit dem Soft Actor-Critic-Algorithmus, der eine Entropie-Regularisierung in die Belohnungsfunktion integriert. Dieser Ansatz schafft ein Gleichgewicht zwischen Umwelterkundung und Modellnutzung, ist aber nur auf stochastische Modelle anwendbar. In diesem Artikel wird ein alternativer Ansatz vorgeschlagen, der sowohl auf stochastische als auch auf deterministische Modelle anwendbar ist.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 50): Soft Actor-Critic (Modelloptimierung)
Im vorigen Artikel haben wir den Algorithmus Soft Actor-Critic (Akteur-Kritiker) implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Hier werden wir das zuvor erstellte Modell optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil V): Neue Blickwinkel
In diesem Artikel werde ich einen völlig anderen Ansatz für den algorithmischen Handel vorstellen, den ich nach langer Zeit gefunden habe. Das alles hat natürlich mit meinem Brute-Force-Programm zu tun, das eine Reihe von Änderungen erfahren hat, die es ihm ermöglichen, mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen. Dennoch ist der Artikel allgemeiner und so einfach wie möglich gehalten, weshalb er auch für diejenigen geeignet ist, die nichts über Brute-Force wissen.
Das Preisbewegungsmodell und seine wichtigsten Aspekte. (Teil 3): Berechnung der optimalen Parameter des Börsenhandels
Im Rahmen des vom Autor entwickelten technischen Ansatzes, der auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basiert, werden die Bedingungen für die Eröffnung einer profitablen Position gefunden und die optimalen (gewinnmaximierenden) Take-Profit- und Stop-Loss-Werte berechnet.
Verständnis der Auftragsvergabe in MQL5
Bei der Entwicklung jedes Handelssystems gibt es eine Aufgabe, die wir effektiv bewältigen müssen. Diese Aufgabe besteht darin, Aufträge zu erteilen oder das erstellte Handelssystem automatisch mit Aufträgen umgehen zu lassen, da dies in jedem Handelssystem von entscheidender Bedeutung ist. Daher finden Sie in diesem Artikel die meisten Themen, die Sie über diese Aufgabe verstehen müssen, um Ihr Handelssystem in Bezug auf die Auftragsvergabe effektiv zu gestalten.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 20): Ein Abstecher über die Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention) und den Transformer
Wir schweifen in unserer Serie ab, indem wir über einen Teil des Algorithmus zu chatGPT nachdenken. Gibt es Ähnlichkeiten oder Konzepte, die den natürlichen Transformationen entlehnt sind? Wir versuchen, diese und andere Fragen in einem unterhaltsamen Stück zu beantworten, mit unserem Code in einem Signalklassenformat.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 19): Induktion natürlicher Quadrate
Wir setzen unseren Blick auf natürliche Transformationen fort, indem wir die Induktion natürlicher Quadrate besprechen. Leichte Einschränkungen bei der Implementierung von Mehrfachwährungen für Experten, die mit dem MQL5-Assistenten zusammengestellt wurden, bedeuten, dass wir unsere Fähigkeiten zur Datenklassifizierung mit einem Skript demonstrieren. Die wichtigsten Anwendungen sind die Klassifizierung von Preisänderungen und damit deren Vorhersage.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 15): Die Geburt des SIMULATORS (V) - RANDOM WALK
In diesem Artikel werden wir die Entwicklung eines Simulators für unser System abschließen. Das Hauptziel besteht darin, den im vorherigen Artikel beschriebenen Algorithmus zu konfigurieren. Dieser Algorithmus zielt darauf ab, eine zufällige Bewegung, einen „RANDOM WALK“ zu erzeugen. Um das heutige Material zu verstehen, ist es daher notwendig, den Inhalt der früheren Artikel zu kennen. Wenn Sie die Entwicklung des Simulators nicht verfolgt haben, empfehle ich Ihnen, diese Sequenz von Anfang an zu lesen. Andernfalls könnten Sie verwirrt sein über das, was hier erklärt wird.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 14): Die Geburt des SIMULATORS (IV)
In diesem Artikel werden wir die Entwicklungsphase des Simulators fortsetzen. Diesmal werden wir sehen, wie wir eine Bewegung vom Typ RANDOM WALK effektiv erstellen können. Diese Art von Bewegung ist sehr interessant, denn sie bildet die Grundlage für alles, was auf dem Kapitalmarkt geschieht. Darüber hinaus werden wir beginnen, einige Konzepte zu verstehen, die für die Durchführung von Marktanalysen grundlegend sind.
Developing a Replay System — Market simulation (Part 13): Die Geburt des SIMULATORS (III)
Hier werden wir einige Elemente im Zusammenhang mit der Arbeit im nächsten Artikel vereinfachen. Ich erkläre auch, wie Sie sich vorstellen können, was der Simulator in Bezug auf die Zufälligkeit erzeugt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic
Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der Hauptvorteil von SAC ist die Fähigkeit, optimale Strategien zu finden, die nicht nur die erwartete Belohnung maximieren, sondern auch eine maximale Entropie (Vielfalt) von Aktionen aufweisen.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 12): Die Geburt des SIMULATORS (II)
Die Entwicklung eines Simulators kann viel interessanter sein, als es scheint. Heute gehen wir ein paar Schritte weiter in diese Richtung, denn die Dinge werden immer interessanter.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 11): Die Geburt des SIMULATORS (I)
Um die Daten, die die Balken bilden, nutzen zu können, müssen wir auf das Replay verzichten und einen Simulator entwickeln. Wir werden 1-Minuten-Balken verwenden, weil sie den geringsten Schwierigkeitsgrad aufweisen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten
Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt jedoch auch DDPG dazu, die Werte der Q-Funktion zu überschätzen. Dieses Problem führt häufig dazu, dass ein Agent mit einer suboptimalen Strategie ausgebildet wird. In diesem Artikel werden wir uns einige Ansätze zur Überwindung des genannten Problems ansehen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 47): Kontinuierlicher Aktionsraum
In diesem Artikel erweitern wir das Aufgabenspektrum unseres Agenten. Der Ausbildungsprozess wird einige Aspekte des Geld- und Risikomanagements umfassen, die ein wesentlicher Bestandteil jeder Handelsstrategie sind.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 46): Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen)
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einen weiteren Ansatz des Reinforcement Learning. Es wird als Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen) bezeichnet. Bei diesem Ansatz wird ein Agent darauf trainiert, verschiedene Ziele in bestimmten Szenarien zu erreichen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands
Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei Algorithmen zur Lösung dieses Problems kennengelernt. Die Frage nach der Vollständigkeit der Umweltforschung bleibt jedoch offen. In diesem Artikel wird ein anderer Ansatz für das Training von Fertigkeiten vorgestellt, dessen Anwendung direkt vom aktuellen Zustand des Systems abhängt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik
Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für verschiedene Aufgaben genutzt werden. Aber solche Fertigkeiten können ziemlich unberechenbar sein, was ihre Anwendung schwierig machen kann. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zum Erlernen vorhersehbarer Fertigkeiten vorgestellt.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse
Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 43): Beherrschen von Fähigkeiten ohne Belohnungsfunktion
Das Problem des Verstärkungslernens liegt in der Notwendigkeit, eine Belohnungsfunktion zu definieren. Sie kann komplex oder schwer zu formalisieren sein. Um dieses Problem zu lösen, werden aktivitäts- und umweltbasierte Ansätze zum Erlernen von Fähigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion erforscht.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 42): Modell der Prokrastination, Ursachen und Lösungen
Im Kontext des Verstärkungslernens kann die Prokrastination (Zögern) eines Modells mehrere Ursachen haben. Der Artikel befasst sich mit einigen der möglichen Ursachen für Prokrastination bei Modellen und mit Methoden zu deren Überwindung.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise.
Der erste Einsatz des MetaTrader VPS: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Jeder, der Handelsroboter oder Signalabonnements verwendet, erkennt früher oder später die Notwendigkeit, einen zuverlässigen 24/7-Hosting-Server für seine Handelsplattform zu mieten. Wir empfehlen die Verwendung von MetaTrader VPS aus einer Reihe von Gründen. Sie können den Dienst bequem über Ihr MQL5.community-Konto bezahlen und das Abonnement verwalten.
Tests von verschiedenen gleitenden Durchschnitten, um zu sehen, wie aufschlussreich sie sind
Wir alle wissen, wie wichtig der Indikator des gleitenden Durchschnitts für viele Händler ist. Es gibt noch andere Arten von gleitenden Durchschnitten, die für den Handel nützlich sein können. Wir werden diese Arten in diesem Artikel identifizieren und einen einfachen Vergleich zwischen jeder von ihnen und dem beliebtesten einfachen gleitenden Durchschnitt anstellen, um zu sehen, welcher die besten Ergebnisse liefern kann.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)
In diesem Artikel setzen wir unsere Reihe zur Kategorientheorie fort, indem wir natürliche Transformationen, eine der wichtigsten Säulen des Fachs, vorstellen. Wir befassen uns mit der scheinbar komplexen Definition und gehen dann auf Beispiele und Anwendungen dieser Serie ein: Volatilitätsprognosen.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 17): Funktoren und Monoide
Dieser Artikel, der letzte in unserer Reihe zum Thema Funktoren, befasst sich erneut mit Monoiden als Kategorie. Monoide, die wir in dieser Serie bereits vorgestellt haben, werden hier zusammen mit mehrschichtigen Perceptrons zur Unterstützung der Positionsbestimmung verwendet.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 16): Funktoren mit mehrschichtigen Perceptrons
In diesem Artikel, dem 16. in unserer Reihe, geht es weiter mit einem Blick auf Funktoren und wie sie mit künstlichen neuronalen Netzen implementiert werden können. Wir weichen von unserem bisherigen Ansatz der Volatilitätsprognose ab und versuchen, eine nutzerdefinierte Signalklasse zum Setzen von Ein- und Ausstiegssignalen zu implementieren.
Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUI's in MQL5 (Teil III): Ein einfaches, bewegliches Handels-GUI
Begleiten Sie uns in Teil III der Serie „Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5“, wenn wir die Integration interaktiver GUIs in bewegliche Handels-Dashboards in MQL5 untersuchen. Dieser Artikel baut auf den Grundlagen von Teil I und II auf und leitet die Leser an, statische Handels-Dashboards in dynamische, bewegliche Dashboards umzuwandeln.
Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 1): Indikatorsignale basierend auf ADX in Kombination mit Parabolic SAR
Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mit mehr als einem Symbolpaar aus einem Symbolchart handeln kann (Positionen öffnen, schließen und verwalten).
Alles, was Sie über die MQL5-Programmstruktur wissen müssen
Jedes Programm in jeder Programmiersprache hat eine bestimmte Struktur. In diesem Artikel lernen Sie wesentliche Teile der MQL5-Programmstruktur kennen, indem Sie die Programmiergrundlagen jedes Teils der MQL5-Programmstruktur verstehen, die bei der Erstellung unseres MQL5-Handelssystems oder -Handelswerkzeugs, das im MetaTrader 5 ausführbar ist, sehr hilfreich sein können.
Die Handelstechnik RSI Deep Three Move
Vorstellung der Handelstechnik RSI Deep Three Move für MetaTrader 5. Dieser Artikel basiert auf einer neuen Reihe von Studien, die einige Handelstechniken auf der Grundlage des RSI aufzeigen. Der RSI ist ein Indikator der technischen Analyse, der zur Messung der Stärke und Dynamik eines Wertpapiers, z. B. einer Aktie, einer Währung oder eines Rohstoffs, verwendet wird.
Verbessern Sie Ihre Handelscharts durch interaktiven GUI's in MQL5 (Teil II): Ein bewegliches GUI (II)
Erschließen Sie das Potenzial der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien und Dienstprogrammen mit unserer ausführlichen Anleitung zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in die grundlegenden Prinzipien der objektorientierten Programmierung und entdecken Sie, wie Sie mit Leichtigkeit und Effizienz einzelne oder mehrere bewegliche GUIs auf demselben Diagramm entwerfen und implementieren können.
Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 04): Anpassung der Einstellungen (II)
Lassen Sie uns mit der Entwicklung des Systems und der Kontrollen fortfahren. Ohne die Möglichkeit, den Dienst zu kontrollieren, ist es schwierig, Fortschritte zu machen und das System zu verbessern.
Mean Reversion, eine einfache Handelsstrategie
Mean Reversion ist eine Form des entgegengesetzten Handels, bei der der Händler erwartet, dass der Kurs zu einer Art Gleichgewicht zurückkehrt, das im Allgemeinen durch einen Mittelwert oder eine andere Statistik der zentralen Tendenz gemessen wird.
Das Erstellen von grafischen Panels ist mit MQL5 einfach geworden
In diesem Artikel bieten wir eine einfache und leicht verständliche Anleitung für jeden, der eines der wertvollsten und hilfreichsten Werkzeuge im Handel erstellen muss, nämlich das grafische Panel zur Vereinfachung und Erleichterung von Aufgaben rund um den Handel, das dabei hilft, Zeit zu sparen und sich ohne Ablenkungen mehr auf den eigentlichen Handelsprozess zu konzentrieren.
Verstehen der MQL5 Objektorientierte Programmierung (OOP)
Als Entwickler müssen wir lernen, Software zu erstellen und zu entwickeln, die wiederverwendbar und flexibel ist, ohne dass Code dupliziert wird, vor allem, wenn wir verschiedene Objekte mit unterschiedlichen Verhaltensweisen haben. Dies kann durch die Verwendung objektorientierter Programmiertechniken und -prinzipien reibungslos erfolgen. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen der objektorientierten Programmierung von MQL5 vorstellen, um zu verstehen, wie wir die Prinzipien und Praktiken dieses wichtigen Themas in unserer Software nutzen können.
Handelsstrategie auf der Grundlage des verbesserten Indikators zur Erkennung des Kerzenmusters von Doji
Der Metabar-Indikator erkennt mehr Kerzen als der herkömmliche Indikator. Prüfen wir, ob dies einen echten Nutzen für den automatisierten Handel bringt.