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Profalgo Limited
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MT4 Version: https://www.mql5.com/en/market/product/104871 Überwachung der Leistung des HFT MT5 Challenge (nicht für Live-Konten): Broker: Fusion Market Login: 89600 Passwort: Greenman89$ Server: FusionMarkets-demo Mehr als 700 echte 5-Sterne-Bewertungen für die zuvor veröffentlichte MT4-Version: https://www.mql5.com/en/market/product/104871?source=Unknown#!tab=reviews Öffentlicher Kanal: https://www.mql5.com/en/channels/hftpropfirmea MT4 Version: https://www.mql5.com/en/market/product/104871 Ha
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Forum für Händler

Stellen Sie Fragen zur technischen Analyse, diskutieren Sie über Handelssysteme und verbessern Sie Ihre Kenntnisse im Programmieren von Handelsstrategien in der MQL5 Programmiersprache.

Tauschen Sie sich mit anderen Händlern aus der ganzen Welt aus und helfen Sie den Anfängern — unsere Community entwickelt sich mit Ihrer Hilfe.

Artikel über den Handel an Finanzmärkten

Lernen Sie Ihre eigenen technischen Indikatoren und Handelsroboter basierend auf Beispielen von Artikeln zu erstellen, die von erfahrenen Tradern für Sie geschrieben wurden.

Teilen Sie Ihre Erfahrung im Handel und Programmieren mit angehenden Algo-Tradern — schreiben Sie einen Artikel darüber, wir übersetzen ihn in zehn Sprachen und zahlen Ihnen $200!

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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)

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In unseren Modellen verwenden wir häufig verschiedene Aufmerksamkeitsalgorithmen. Und am häufigsten verwenden wir wahrscheinlich Transformers. Ihr größter Nachteil ist der Ressourcenbedarf. In diesem Artikel wird ein neuer Algorithmus vorgestellt, der dazu beitragen kann, die Rechenkosten ohne Qualitätseinbußen zu senken.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 76): Erforschung verschiedener Interaktionsmuster mit Multi-Future Transformer

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Dieser Artikel setzt das Thema der Vorhersage der kommenden Kursentwicklung fort. Ich lade Sie ein, sich mit der Architektur eines Multi-Future Transformers vertraut zu machen. Die Hauptidee besteht darin, die multimodale Verteilung der Zukunft in mehrere unimodale Verteilungen zu zerlegen, was es ermöglicht, verschiedene Modelle der Interaktion zwischen Agenten auf der Szene effektiv zu simulieren.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 74): Trajektorienvorhersage mit Anpassung

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In diesem Artikel wird eine recht effektive Methode zur Vorhersage der Trajektorie von Multi-Agenten vorgestellt, die sich an verschiedene Umweltbedingungen anpassen kann.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 73): AutoBots zur Vorhersage von Kursbewegungen

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Wir fahren fort mit der Erörterung von Algorithmen für das Training von Trajektorievorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode namens „AutoBots“ vertraut machen.
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Die Qualität der Vorhersage zukünftiger Zustände spielt eine wichtige Rolle bei der Methode des Goal-Conditioned Predictive Coding, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, der die Vorhersagequalität in stochastischen Umgebungen, wie z. B. den Finanzmärkten, erheblich verbessern kann.
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Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 4): Organisieren von Funktionen in Klassen in MQL5

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In diesem Artikel wird der Übergang von der prozeduralen Codierung zur objektorientierten Programmierung (OOP) in MQL5 mit Schwerpunkt auf der Integration mit der REST-API erörtert. Heute werden wir besprechen, wie HTTP-Anfragefunktionen (GET und POST) in Klassen organisiert werden können. Wir werden einen genaueren Blick auf das Refactoring von Code werfen und zeigen, wie isolierte Funktionen durch Klassenmethoden ersetzt werden können. Der Artikel enthält praktische Beispiele und Tests.
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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 41): Beginn der zweiten Phase (II)

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Wenn Ihnen bis zu diesem Punkt alles richtig erschien, bedeutet dies, dass Sie bei der Entwicklung von Anwendungen nicht wirklich an die langfristige Perspektive denken. Im Laufe der Zeit müssen Sie keine neuen Anwendungen mehr programmieren, sondern nur noch dafür sorgen, dass sie zusammenarbeiten. Schauen wir uns also an, wie man den Mauszeiger fertigstellt.
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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 40): Beginn der zweiten Phase (I)

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Heute werden wir über die neue Phase des Replay/Simulator-Systems sprechen. In dieser Phase wird das Gespräch wirklich interessant und sehr inhaltsreich. Ich empfehle Ihnen dringend, den Artikel sorgfältig zu lesen und die darin enthaltenen Links zu nutzen. Dies wird Ihnen helfen, den Inhalt besser zu verstehen.
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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 39): Den Weg ebnen (III)

Entwicklung eines Replay Systems (Teil 39): Den Weg ebnen (III)

Bevor wir zur zweiten Stufe der Entwicklung übergehen, müssen wir einige Ideen überarbeiten. Wissen Sie, wie Sie MQL5 dazu bringen können, das zu tun, was Sie brauchen? Haben Sie jemals versucht, über das hinauszugehen, was in der Dokumentation enthalten ist? Wenn nicht, dann machen Sie sich bereit. Denn wir werden etwas tun, was die meisten Menschen normalerweise nicht tun.