Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.

Sind Sie es leid, ständig zu versuchen, den Aktienmarkt vorherzusagen? Hätten Sie gerne eine Kristallkugel, die Ihnen hilft, fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen? Selbst trainierte neuronale Netze könnten die Lösung sein, nach der Sie schon lange gesucht haben. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, ob diese leistungsstarken Algorithmen Ihnen helfen können, „die Welle zu reiten“ und den Aktienmarkt zu überlisten. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern können selbst trainierte neuronale Netze Vorhersagen treffen, die oft genauer sind als die von menschlichen Händlern. Entdecken Sie, wie Sie diese Spitzentechnologie nutzen können, um Ihre Gewinne zu maximieren und intelligentere Investitionsentscheidungen zu treffen.

Eines der Hauptprobleme beim Verstärkungslernen ist die Erkundung der Umgebung. Zuvor haben wir bereits die Forschungsmethode auf der Grundlage der intrinsischen Neugier kennengelernt. Heute schlage ich vor, einen anderen Algorithmus zu betrachten: Erkundung bei Unstimmigkeit.

Ein neuer Artikel in unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren wird sich mit dem technischen Indikator Gator Oscillator und der Erstellung eines Handelssystems durch einfache Strategien befassen.

Dieser Artikel versucht, die Frage zu beantworten: Wie kann man die richtigen Expert Advisor auswählen? Welche sind die besten für unser Portfolio, und wie können wir die große Liste der auf dem Markt erhältlichen Handelsroboter filtern? In diesem Artikel werden zwanzig klare und starke Kriterien für die Ablehnung eines Expert Advisors vorgestellt. Jedes Kriterium wird vorgestellt und gut erklärt, um Ihnen zu helfen, eine nachhaltigere Entscheidung zu treffen und eine profitablere Expert Advisor-Sammlung für Ihre Gewinne aufzubauen.

Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mehr als nur ein Symbolpaar von dessen Symbolchart handeln kann (Aufträge öffnen, schließen und verwalten oder zum Beispiel Trailing Stop Loss und Trailing Profit). Dieses Mal werden wir nur 1 Indikator verwenden, nämlich den Triangulären gleitenden Durchschnitt in Multi-Timeframes oder Single-Timeframes.

Beispiele für die Übergabe von Indikatoren an ein Perzeptron. Der Artikel beschreibt allgemeine Konzepte und stellt den einfachsten fertigen Expert Advisor vor, gefolgt von den Ergebnissen seiner Optimierung und seines Vorwärtstests.

In den letzten Artikeln haben wir verschiedene Optionen für die Verwendung der Entscheidungs-Transformer-Methode gesehen. Die Methode erlaubt es, nicht nur den aktuellen Zustand zu analysieren, sondern auch die Trajektorie früherer Zustände und die darin durchgeführten Aktionen. In diesem Artikel werden wir uns auf die Anwendung dieser Methode in hierarchischen Modellen konzentrieren.

In diesem Artikel werden wir einen interessanten Algorithmus kennenlernen, der an der Schnittstelle von überwachten und verstärkenden Lernmethoden angesiedelt ist.

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Erstellung eines Expert Advisors (EA), der Kursausbrüche nach Konsolidierungsphasen ausnutzt. Durch die Identifizierung von Konsolidierungsbereichen und die Festlegung von Ausbruchsniveaus können Händler ihre Handelsentscheidungen auf der Grundlage dieser Strategie automatisieren. Der Expert Advisor zielt darauf ab, klare Einstiegs- und Ausstiegspunkte zu bieten und gleichzeitig falsche Ausbrüche zu vermeiden.

Hier ist ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand der beliebtesten technischen Indikatoren entwickelt. In diesem Artikel stellen wir Ihnen vor, wie Sie ein Handelssystem mit dem Indikator DeMarker erstellen können.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung eines Trailing-Stops beim Handel. Wir werden bewerten, wie nützlich und wirksam das ist und wie es genutzt werden kann. Die Effizienz eines Trailing-Stopps hängt weitgehend von der Preisvolatilität und der Wahl des Stop-Loss-Niveaus ab. Für die Festlegung eines Stop-Loss können verschiedene Ansätze verwendet werden.

Dieser Teil der Artikelserie ist der Integration von WhatsApp mit MetaTrader 5 für Benachrichtigungen gewidmet. Zum besseren Verständnis haben wir ein Flussdiagramm beigefügt und werden die Bedeutung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Integration erörtern. Der Hauptzweck von Indikatoren besteht darin, die Analyse durch Automatisierung zu vereinfachen, und sie sollten Benachrichtigungsmethoden enthalten, um Nutzer zu alarmieren, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Erfahren Sie mehr in diesem Artikel.

Die von Joseph Fourier eingeführte Fourier-Transformation ist ein Mittel zur Zerlegung komplexer Wellen aus Datenpunkten in einfache Teilwellen. Diese Funktion könnte für Händler sehr nützlich sein, und dieser Artikel wirft einen Blick darauf.

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Handel von Paaren befassen, d. h. mit den Grundsätzen und den Aussichten für seine praktische Anwendung. Wir werden auch versuchen, dafür eine Handelsstrategie zu entwickeln.

Der Artikel zeigt, dass es zu Fehlregressionen kommt, wenn versucht wird, die Regressionsanalyse mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation auf nicht-stationäre Prozesse anzuwenden.

Wir setzen die Untersuchung des verteilten Q-Learnings fort. Heute wollen wir diesen Ansatz von der anderen Seite her betrachten. Wir werden die Möglichkeit prüfen, die Quantilsregression zur Lösung von Preisvorhersageaufgaben einzusetzen.

Das ursprüngliche Ziel dieses Artikels ist es nicht, alle Möglichkeiten des Forex-Handels abzudecken, sondern das System so anzupassen, dass Sie zumindest ein Replay des Marktes durchführen können. Wir lassen die Simulation noch einen Moment auf sich warten. Wenn wir jedoch keine Ticks, sondern nur Balken haben, können wir mit ein wenig Aufwand mögliche Abschlüsse simulieren, die auf dem Forex-Markt passieren könnten. Dies wird der Fall sein, bis wir uns mit der Anpassung des Simulators befassen. Der Versuch, mit Forex-Daten innerhalb des Systems zu arbeiten, ohne sie zu verändern, führt zu einer Reihe von Fehlern.

Im vorangegangenen Artikel haben wir uns mit nicht-gradientenbasierten Optimierungsmethoden befasst. Wir haben uns mit dem genetischen Algorithmus vertraut gemacht. Heute werden wir dieses Thema fortsetzen und eine andere Klasse von evolutionären Algorithmen besprechen.

Es gibt Methoden, mit denen sich viele Probleme lösen lassen, die sich ständig wiederholen. Wenn Sie einmal verstanden haben, wie man diese Methoden anwendet, kann es sehr hilfreich sein, Ihre Software effektiv zu erstellen und das Konzept von DRY (Do not Repeat Yourself) anzuwenden. In diesem Zusammenhang eignet sich das Thema Entwurfsmuster sehr gut, da es sich um Muster handelt, die Lösungen für gut beschriebene und wiederkehrende Probleme bieten.

In diesem Artikel werden wir einen weiteren, volatilitätsbasierten Indikator namens Chaikin Volatility vorstellen. Wir werden verstehen, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt, nachdem wir herausgefunden haben, wie er verwendet und aufgebaut werden kann. Wir werden einige einfache Strategien vorstellen, die verwendet werden können, und sie dann testen, um zu verstehen, welche davon besser sein kann.

In diesem Artikel werde ich mich mit der Möglichkeit befassen, den CCI-Indikator zu verbessern. Außerdem werde ich eine Änderung des Indikators vorstellen.

Wir fahren fort mit der Betrachtung der Clustermethode. In diesem Artikel werden wir eine neue CKmeans-Klasse erstellen, um eine der gängigsten k-means-Clustermethoden zu implementieren. Während der Tests gelang es dem Modell, etwa 500 Muster zu erkennen.

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können.

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.

In diesem Artikel werde ich den Fledermaus-Algorithmus (Bat-Algorithmus, BA) betrachten, der gute Konvergenz bei glatten Funktionen zeigt.