DoEasy. Steuerung (Teil 20): Das WinForms-Objekt SplitContainer
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung des SplitContainer-Steuerelements aus dem MS Visual Studio-Toolkit beginnen. Diese Steuerelement besteht aus zwei Feldern, die durch eine vertikale oder horizontale bewegliche Trennwand getrennt sind.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 25): Forex-Zeitreihenvorhersage mit einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (RNN)
Rekurrente neuronale Netze (RNNs) zeichnen sich dadurch aus, dass sie Informationen aus der Vergangenheit nutzen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Ihre bemerkenswerten Vorhersagefähigkeiten wurden in verschiedenen Bereichen mit großem Erfolg eingesetzt. In diesem Artikel werden wir RNN-Modelle zur Vorhersage von Trends auf dem Devisenmarkt einsetzen und ihr Potenzial zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit beim Devisenhandel aufzeigen.
MVC-Entwurfsmuster und seine Anwendung (Teil 2): Diagramm der Interaktion zwischen den drei Komponenten
Dieser Artikel ist eine Fortsetzung und Vervollständigung des im vorherigen Artikel behandelten Themas: das MVC-Muster in MQL-Programmen. In diesem Artikel werden wir ein Diagramm der möglichen Interaktion zwischen den drei Komponenten des Musters betrachten.
Verwendung der Klasse CCanvas in MQL-Anwendungen
Der Artikel befasst sich mit der Verwendung der Klasse CCanvas in MQL-Anwendungen. Die Theorie wird von detaillierten Erklärungen und Beispielen begleitet, um ein gründliches Verständnis der CCanvas-Grundlagen zu ermöglichen.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 12): Können selbstlernende neuronale Netze Ihnen helfen, den Aktienmarkt zu überlisten?
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.
Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 4): Triangulärer gleitender Durchschnitt — Indikatorensignale
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.
Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge
Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel
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.
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5
Wir fahren mit der Besprechung von Assoziationsregeln fort. Im vorigen Artikel haben wir den theoretischen Aspekt dieser Art von Problemen erörtert. In diesem Artikel werde ich die Implementierung der FP Growth-Methode mit MQL5 zeigen. Außerdem werden wir die implementierte Lösung anhand realer Daten testen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning
Wir haben die Q-Learning-Methode in einem der früheren Artikel dieser Serie kennengelernt. Bei dieser Methode werden die Belohnungen für jede Aktion gemittelt. Im Jahr 2017 wurden zwei Arbeiten vorgestellt, die einen größeren Erfolg bei der Untersuchung der Belohnungsverteilungsfunktion zeigen. Wir sollten die Möglichkeit in Betracht ziehen, diese Technologie zur Lösung unserer Probleme einzusetzen.
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 6): Das Perzeptron als autarkes Instrument zur Preisprognose
Der Artikel liefert ein Beispiel für die Verwendung eines Perzeptrons als autarkes Preisprognoseinstrument, indem er allgemeine Konzepte und den einfachsten vorgefertigten Expert Advisor vorstellt und anschließend die Ergebnisse seiner Optimierung zeigt.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 20): FOREX (I)
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.
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 7): Übergabe von Indikatoren
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.
Der Indikator CCI: Drei Transformationsschritte
In diesem Artikel werde ich zusätzliche Änderungen am CCI vornehmen, die die eigentliche Logik dieses Indikators betreffen. Außerdem können wir sie im Hauptfenster des Charts sehen.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Gator Oscillator entwickelt
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.
Wie man einen Expert Advisor auswählt: Zwanzig starke Kriterien für die Ablehnung eines Handelsroboter
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 25): Multi-Timeframe-Tests und -Handel
Strategien, die auf mehreren Zeitrahmen (Multi-Timeframe) basieren, können aufgrund der in den Assembly-Klassen verwendeten MQL5-Code-Architektur standardmäßig nicht in den vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden. In einer Fallstudie mit dem quadratischen gleitenden Durchschnitt untersuchen wir, wie sich diese Einschränkung bei Strategien, die mehrere Zeitrahmen nutzen wollen, umgehen lässt.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem DeMarker entwickelt
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.
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 1): Die Geometrie neu betrachten
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.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 07): Polynome Regression
Im Gegensatz zur linearen Regression ist die polynome Regression ein flexibles Modell, das darauf abzielt, Aufgaben besser zu erfüllen, die das lineare Regressionsmodell nicht bewältigen kann. Lassen Sie uns herausfinden, wie man polynome Modelle in MQL5 erstellt und etwas Positives daraus macht.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Differenzielle Evolution (DE)
In diesem Artikel werden wir uns mit dem Algorithmus befassen, der von allen bisher diskutierten Algorithmen die umstrittensten Ergebnisse zeigt - der Algorithmus der differentiellen Evolution (DE).
Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 5): Die Bollinger Bänder mit dem Keltner-Kanal — Indikatoren Signal
Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der handeln kann (z.B. Aufträge eröffnen, schließen und verwalten, Trailing Stop Loss und Trailing Profit) für mehr als ein Symbolpaar aus nur einem Symbolchart. In diesem Artikel werden wir Signale von zwei Indikatoren verwenden, in diesem Fall Bollinger Bänder® und dem Keltner Kanal.
Erstellen eines automatisch arbeitenden EA (Teil 13): Automatisierung (V)
Wissen Sie, was ein Flussdiagramm ist? Können Sie es verwenden? Glauben Sie, dass Flussdiagramme etwas für Anfänger sind? Ich schlage vor, dass wir mit diesem neuen Artikel fortfahren und lernen, wie man mit Flussdiagrammen arbeitet.
DoEasy. Steuerung (Teil 26): Fertigstellung des WinForms-Objekts ToolTip und Weiterführung der Entwicklung der ProgressBar
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des ToolTip-Steuerelements abschließen und mit der Entwicklung des WinForms-Objekts der ProgressBar beginnen. Bei der Arbeit an Objekten werde ich universelle Funktionen für die Animation von Steuerelementen und deren Komponenten entwickeln.
MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 06): Fourier-Transformation
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.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer
Wir entwickeln in diesem Artikel ein Objekt, das alle Daten eines Puffers für einen Indikator enthalten wird. Solche Objekte werden für die Speicherung serieller Daten von Indikatorpuffern benötigt. Mit ihrer Hilfe wird es möglich sein, Pufferdaten beliebiger Indikatoren zu sortieren und zu vergleichen, sowie andere ähnliche Daten miteinander zu vergleichen.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 50): Verschieben der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
In diesem Artikel wollen wir die Bibliotheksmethoden für die korrekte Anzeige von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren verbessern, wobei die Linien auf dem aktuellen Symbol-Chart mit einer in den Einstellungen festgelegten Verschiebung angezeigt werden. Außerdem sollten wir die Methoden für die Arbeit mit Standardindikatoren in Ordnung bringen und den redundanten Code für den Bibliotheksbereich im endgültigen Indikatorprogramm entferne.
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.
Python, ONNX und MetaTrader 5: Erstellen eines RandomForest-Modells mit RobustScaler und PolynomialFeatures zur Datenvorverarbeitung
In diesem Artikel werden wir ein Random-Forest-Modell in Python erstellen, das Modell trainieren und es als ONNX-Pipeline mit Datenvorverarbeitung speichern. Danach werden wir das Modell im MetaTrader 5 Terminal verwenden.
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.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)
In diesem Artikel werde ich den Fledermaus-Algorithmus (Bat-Algorithmus, BA) betrachten, der gute Konvergenz bei glatten Funktionen zeigt.
Von der Saisonalität des Devisenmarktes profitieren
Wir sind alle mit dem Konzept der Saisonalität vertraut, z. B. sind wir alle an steigende Preise für frisches Gemüse im Winter oder an steigende Kraftstoffpreise bei strengem Frost gewöhnt, aber nur wenige Menschen wissen, dass es auf dem Devisenmarkt ähnliche Muster gibt.
DoEasy. Steuerung (Teil 30): Animieren des ScrollBar-Steuerelements
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des ScrollBar-Steuerelements fortsetzen und mit der Implementierung der Interaktionsfunktionen der Maus beginnen. Außerdem werde ich die Listen der Status-Flags der Maus und der Ereignisse erweitern.
Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)
Die erstaunliche Fähigkeit von Unkräutern, unter verschiedensten Bedingungen zu überleben, wurde zur Idee für einen leistungsstarken Optimierungsalgorithmus. IWO (Invasive Weed Optimization) ist einer der besten Algorithmen unter den bisher geprüften.
Erstellen eines täglichen Drawdown-Limits EA in MQL5
Der Artikel beschreibt detailliert, wie die Erstellung eines Expert Advisors (EA) auf der Grundlage des Handelsalgorithmus umgesetzt werden kann. Dies hilft, das System im MQL5 zu automatisieren und die Kontrolle über den Daily Drawdown zu übernehmen.
Prognose mit ARIMA-Modellen in MQL5
In diesem Artikel setzen wir die Entwicklung der CArima-Klasse zur Erstellung von ARIMA-Modellen fort, indem wir intuitive Methoden hinzufügen, die Vorhersagen ermöglichen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 27): Gleitende Durchschnitte und der Anstellwinkel (Angle of Attack)
Der Anstellwinkel oder engl. „Angle of Attack“ ist eine oft zitierte Kennzahl, deren Steilheit stark mit der Stärke eines vorherrschenden Trends korreliert. Wir sehen uns an, wie es allgemein verwendet und verstanden wird, und untersuchen, ob es Änderungen gibt, die in der Art und Weise, wie es gemessen wird, zum Nutzen eines Handelssystems, das es verwendet, eingeführt werden könnten.
Der Indikator CCI: Upgrade und neue Funktionen
In diesem Artikel werde ich mich mit der Möglichkeit befassen, den CCI-Indikator zu verbessern. Außerdem werde ich eine Änderung des Indikators vorstellen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung
Wir setzen die Untersuchung der Umgebung in Modellen des verstärkten Lernens fort. Und in diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Algorithmus ansehen – Go-Explore. Er ermöglicht es Ihnen, die Umgebung in der Phase der Modellbildung effektiv zu erkunden.