Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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.

Bevor wir fertig sind, müssen wir noch einige kleinere Dinge im Zusammenhang mit dem neuronalen Feed-Forward-Netz behandeln, unter anderem den Entwurf. Sehen wir uns an, wie wir ein flexibles neuronales Netz für unsere Eingaben, die Anzahl der verborgenen Schichten und die Knoten für jedes Netz aufbauen und gestalten können.

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.

Entdecken Sie die unverzichtbare Rolle von Support Vector Machines (SVM) bei der Gestaltung der Zukunft des Handels. Dieser umfassende Leitfaden zeigt auf, wie SVM Ihre Handelsstrategien verbessern, die Entscheidungsfindung optimieren und neue Chancen auf den Finanzmärkten erschließen kann. Tauchen Sie ein in die Welt der SVM mit realen Anwendungen, Schritt-für-Schritt-Tutorials und Expertenwissen. Rüsten Sie sich mit dem unverzichtbaren Werkzeug aus, das Ihnen helfen kann, die Komplexität des modernen Handels zu bewältigen. Verbessern Sie das Spiel Ihres Handels mit SVM - ein Muss für den Werkzeugkasten eines jeden Händlers.

In diesem Artikel werden wir unsere Artikel über Entwurfsmuster fortsetzen, nachdem wir gelernt haben, wie wichtig dieses Thema für uns als Entwickler ist, um erweiterbare, zuverlässige Anwendungen nicht nur mit der Programmiersprache MQL5, sondern auch mit anderen zu entwickeln. Wir werden eine andere Art von Entwurfsmustern kennenlernen, nämlich die strukturellen, um zu lernen, wie man Systeme entwirft, indem man das, was wir als Klassen haben, zur Bildung größerer Strukturen verwendet.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.

Dieser Artikel richtet sich an Anfänger und Profi-MQL5-Entwickler. Es stellt einen Code zur Verfügung, um signalgenerierende Indikatoren zu definieren und auf Trends in höheren Zeitrahmen zu beschränken. Auf diese Weise können Händler ihre Strategien verbessern, indem sie eine breitere Marktperspektive einbeziehen, was zu potenziell robusteren und zuverlässigeren Handelssignalen führt.

Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.

Während des Offline-Lernens optimieren wir die Strategie des Agenten auf der Grundlage der Trainingsdaten. Die daraus resultierende Strategie gibt dem Agenten Vertrauen in sein Handeln. Ein solcher Optimismus ist jedoch nicht immer gerechtfertigt und kann zu erhöhten Risiken während des Modellbetriebs führen. Heute werden wir uns mit einer der Methoden zur Verringerung dieser Risiken befassen.

In diesem Artikel werden wir mit der Entwicklung von Methoden zur Suche nach Preismustern anhand von Zeitreihendaten beginnen. Ein Muster hat einen bestimmten Satz von Parametern, die für alle Arten von Mustern gelten. Alle Daten dieser Art werden in der Objektklasse des abstrakten Basismusters konzentriert. In diesem Artikel werden wir eine abstrakte Musterklasse und eine Pin Bar-Musterklasse erstellen.

Als Fortsetzung dieser Artikelserie betrachten wir eine andere Art von Problemen innerhalb der Methoden des unüberwachten Lernens: die Ermittlung von Assoziationsregeln. Dieser Problemtyp wurde zuerst im Einzelhandel, insbesondere in Supermärkten, zur Analyse von Warenkörben eingesetzt. In diesem Artikel werden wir über die Anwendbarkeit solcher Algorithmen im Handel sprechen.

Ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand eines beliebten technischen Indikators entwickelt. In diesem Artikel werden wir lernen, wie man das mit Hilfe des Relativen Vigot-Index-Indikators tun kann.

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

In diesem Artikel erstellen wir einen MQL5 Expert Advisor auf Basis der Daily Range Breakout Strategie. Wir behandeln die wichtigsten Konzepte der Strategie, entwerfen den EA-Blaupause, und implementieren die Breakout-Logik in MQL5. Schließlich werden Techniken für das Backtesting und die Optimierung des EA erforscht, um seine Effektivität zu maximieren.

In diesem Artikel untersuchen wir die praktische Umsetzung der elastischen Netzregression, um die Überanpassung zu minimieren und gleichzeitig automatisch nützliche Prädiktoren von solchen zu trennen, die wenig prognostische Kraft haben.

In diesem Artikel wird die Verwendung des Go-Explore-Algorithmus über einen langen Trainingszeitraum erörtert, da die Strategie der zufälligen Aktionsauswahl mit zunehmender Trainingszeit möglicherweise nicht zu einem profitablen Durchgang führt.

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.

In diesem Artikel werden die Schritte, die für die Erstellung eines auf dem Zone Recovery-Handelsalgorithmus basierenden Expert Advisors erforderlich sind, ausführlich beschrieben. Dies hilft, das System zu automatisieren und spart den Algotradern Zeit.

Gleitende Durchschnitte sind ein sehr verbreiteter Indikator, der von den meisten Händlern verwendet und verstanden wird. Wir erforschen mögliche Anwendungsfälle, die in den mit dem MQL5-Assistenten zusammengestellten Expert Advisors vielleicht nicht so häufig vorkommen.

Dieser Artikel untersucht eine Handelsstrategie, die die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) mit Bollinger-Bändern integriert und kategorische Zonenvorhersagen für strategische Markteinstiegssignale nutzt.

Erfahren Sie, wie Sie exportierbare EX5-Funktionen erstellen können, um historische Positionsdaten effizient abzufragen und zu speichern. In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir die Bibliothek History Management EX5 erweitern, indem wir Module entwickeln, die wichtige Eigenschaften der zuletzt geschlossenen Position abrufen. Dazu gehören Nettogewinn, Handelsdauer, Pip-basierter Stop-Loss, Take-Profit, Gewinnwerte und verschiedene andere wichtige Details.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.

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).

Willkommen zu einem neuen Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikator hier ist ein neuer Artikel über das Lernen, wie man ein Handelssystem von Bears Power technischen Indikator zu entwerfen.