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Artikel "Algorithmischer Handel mit MetaTrader 5 und R für Einsteiger" veröffentlicht.
![Algorithmischer Handel mit MetaTrader 5 und R für Einsteiger](https://c.mql5.com/2/64/Algorithmic_Trading_With_MetaTrader_5_And_R_For_Beginners___LOGO_5-transformed.png)
Begeben wir uns auf eine fesselnde Entdeckungsreise, bei der Finanzanalyse und algorithmischer Handel aufeinandertreffen, während wir die Kunst der nahtlosen Verbindung von R und MetaTrader 5 enträtseln. Dieser Artikel ist Ihr Leitfaden für den Brückenschlag zwischen den analytischen Finessen von R und den beeindruckenden Handelsmöglichkeiten von MetaTrader 5.
Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 18): Der Kampf um die Beherrschung der Marktkomplexität, verkürzte SVD versus NMF" veröffentlicht.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 18): Der Kampf um die Beherrschung der Marktkomplexität, verkürzte SVD versus NMF](https://c.mql5.com/2/64/Data_Science_and_Machine_Learning_pPart_183_Truncated_SVD_Versus_NMF__LOGO.png)
Die verkürzte Singulärwertzerlegung (Truncated Singular Value Decomposition, SVD) und die nicht-negative Matrixzerlegung (Non-Negative Matrix Factorization, NMF) sind Verfahren zur Dimensionsreduktion. Beide spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von datengesteuerten Handelsstrategien. Entdecken Sie die Kunst der Dimensionalitätsreduzierung, der Entschlüsselung von Erkenntnissen und der Optimierung quantitativer Analysen für einen fundierten Ansatz zur Navigation durch die Feinheiten der Finanzmärkte.
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Artikel "Anzeige historischer Positionen auf dem Chart als deren Gewinn/Verlust-Diagramm" veröffentlicht.
![Anzeige historischer Positionen auf dem Chart als deren Gewinn/Verlust-Diagramm](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13911_52_463__3-logo.png)
In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit erörtern, Informationen über geschlossene Positionen auf der Grundlage ihrer Handelshistorie zu erhalten. Außerdem werde ich einen einfachen Indikator erstellen, der den ungefähren Gewinn/Verlust der Positionen auf jedem Balken als Diagramm anzeigt.
Artikel "Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren" veröffentlicht.
![Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren](https://c.mql5.com/2/62/Colored_buffers_in_multi-symbol_multi-period_indicators__LOGO.png)
In diesem Artikel werden wir die Struktur des Indikatorpuffers bei Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren untersuchen und die Darstellung farbiger Puffer dieser Indikatoren auf dem Chart organisieren.
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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht
Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.
![MetaTrader 5 unter Linux](https://c.mql5.com/2/0/linux5.png)
In diesem Artikel demonstrieren wir eine einfache Möglichkeit, MetaTrader 5 auf gängigen Linux-Versionen zu installieren – Ubuntu und Debian. Diese Systeme werden häufig auf Serverhardware sowie auf den Personalcomputern von Händlern verwendet.
![MQL5 lernen, vom Anfänger zum Profi (Teil I): Beginn der Programmierung](https://c.mql5.com/2/60/Introduction_to_programming_using_the_MQL5_language_LOGO.png)
MQL5 lernen, vom Anfänger zum Profi (Teil I): Beginn der Programmierung
Dieser Artikel ist die Einleitung zu einer Reihe von Artikeln über das Programmieren. Es wird hier davon ausgegangen, dass der Leser sich noch nie mit Programmierung beschäftigt hat. Diese Serie beginnt also mit den Grundlagen. Niveau der Programmierkenntnisse: Absolute Anfänger.
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- Beispiele aus dem Buch „Neuronale Netze für den algorithmischen Handel mit MQL5“ Das Buch „Neuronale Netze im algorithmischen Handel mit MQL5“ ist ein umfassender Leitfaden, der sowohl die theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz und der neuronalen Netze als auch die praktischen Aspekte ihrer Anwendung im Finanzhandel unter Verwendung der Programmiersprache MQL5 behandelt.
- Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
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Artikel "Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5" veröffentlicht.
![Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Implementation_of_the_Augmented_Dickey_Fuller_test_in_MQL5__LOGO.png)
In diesem Artikel demonstrieren wir die Implementierung des Augmented Dickey-Fuller-Tests und wenden ihn zur Durchführung von Kointegrationstests mit der Engle-Granger-Methode an.
Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA). Teil II" veröffentlicht.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA). Teil II](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13870_45_399__3-logo.png)
Der erste Teil war dem bekannten und beliebten Algorithmus des Simulated Annealing gewidmet. Wir haben ihre Vor- und Nachteile gründlich abgewogen. Der zweite Teil des Artikels ist der radikalen Umgestaltung des Algorithmus gewidmet, die ihn zu einem neuen Optimierungsalgorithmus macht, dem Simulated Isotropic Annealing (SIA).
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Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Umformen, Verschieben von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Test auf Smart Cephalopod (SC)" veröffentlicht.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Umformen, Verschieben von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Test auf Smart Cephalopod (SC)](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13893_48_427__3-logo.png)
Der Artikel untersucht die Auswirkungen einer Formveränderung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf die Leistung von Optimierungsalgorithmen. Wir werden Experimente mit dem Testalgorithmus Smart Cephalopod (SC) durchführen, um die Effizienz verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Zusammenhang mit Optimierungsproblemen zu bewerten.
Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Algorithmus Simulated Annealing (SA). Teil I" veröffentlicht.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Algorithmus Simulated Annealing (SA). Teil I](https://c.mql5.com/2/62/Population_optimization_algorithms_Simulated_Annealing_algorithm_LOGO.png)
Der Algorithmus des Simulated Annealing ist eine Metaheuristik, die vom Metallglühprozess inspiriert ist. In diesem Artikel führen wir eine gründliche Analyse des Algorithmus durch und räumen mit einer Reihe von weit verbreiteten Überzeugungen und Mythen rund um diese weithin bekannte Optimierungsmethode auf. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit dem nutzerdefinierten Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA).
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![Bauen Sie Ihr erstes Modell einer Glass-Box mit Python und MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Building_Your_First_Glass_Box_Model_Using_Python_And_MQL5__LOGO_____2.png)
Bauen Sie Ihr erstes Modell einer Glass-Box mit Python und MQL5
Modelle des maschinellen Lernens sind schwer zu interpretieren, und das Verständnis dafür, warum unsere Modelle von unseren Erwartungen abweichen, ist von entscheidender Bedeutung, wenn wir einen Nutzen aus dem Einsatz dieser fortschrittlichen Techniken ziehen wollen. Ohne einen umfassenden Einblick in das Innenleben unseres Modells könnten wir Fehler nicht erkennen, die die Leistung unseres Modells beeinträchtigen, wir könnten Zeit mit der Entwicklung von Funktionen verschwenden, die nicht vorhersagbar sind, und langfristig riskieren wir, die Leistungsfähigkeit dieser Modelle nicht voll auszuschöpfen. Glücklicherweise gibt es eine ausgeklügelte und gut gewartete Komplettlösung, mit der wir genau sehen können, was unser Modell unter seiner Haube macht.
Meist geladene Quellcodes der Woche
- Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
- SuperTrend SuperTrend Indikator.
- Trade Sessions Indikator Dieser Indikator basiert auf DRAW_FILLING buffers. Eingabeparameter werden nicht verwendet, die Funktionen TimeTradeServer(), TimeGMT() werden benutzt.
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Artikel "Quantitative Analyse in MQL5: Implementierung eines vielversprechenden Algorithmus" veröffentlicht.
![Quantitative Analyse in MQL5: Implementierung eines vielversprechenden Algorithmus](https://c.mql5.com/2/62/Quantitative_analysis_in_MQL5_-__implementing_a_promising_algorithm__LOGO.png)
Wir werden der Frage nachgehen, was eine quantitative Analyse ist und wie sie von den wichtigsten Akteuren eingesetzt wird. Wir werden einen der Algorithmen für die quantitative Analyse in der Sprache MQL5 erstellen.