Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Heute werden wir uns damit beschäftigen, wie man die Berechnung der Pseudoinverse in der reinen MQL5-Sprache implementiert. Der Code, den wir uns ansehen werden, wird für Anfänger viel komplexer sein, als ich erwartet hatte, und ich bin noch dabei herauszufinden, wie ich ihn auf einfache Weise erklären kann. Betrachten Sie dies also als eine Gelegenheit, einen ungewöhnlichen Code zu lernen. Ruhig und aufmerksam. Obwohl es nicht auf eine effiziente oder schnelle Anwendung abzielt, soll es so didaktisch wie möglich sein.

Das mehrschichtige Perzeptron ist eine Weiterentwicklung des einfachen Perzeptrons, das nichtlineare separierbare Probleme lösen kann. Zusammen mit dem Backpropagation-Algorithmus kann dieses neuronale Netz effektiv trainiert werden. In Teil 3 der Serie Multilayer Perceptron und Backpropagation werden wir sehen, wie man diese Technik in den Strategy Tester integriert. Diese Integration ermöglicht die Nutzung komplexer Datenanalysen, um bessere Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Handelsstrategien zu treffen. In diesem Artikel werden wir die Vorteile und Probleme dieser Technik erörtern.

We will guide you through the entire process of DL with python to make a GRU ONNX model, culminating in the creation of an Expert Advisor (EA) designed for trading, and subsequently comparing GRU model with LSTN model.

Die gleitenden Durchschnitte sind bei weitem die besten Indikatoren für die Vorhersage unserer KI-Modelle. Wir können unsere Genauigkeit jedoch noch weiter verbessern, indem wir unsere Daten sorgfältig transformieren. In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie KI-Modelle erstellen können, die in der Lage sind, weiter in die Zukunft zu prognostizieren, als Sie es derzeit tun, ohne dass Ihre Genauigkeit signifikant sinkt. Es ist wirklich bemerkenswert, wie nützlich die gleitenden Durchschnitte sind.

Die Mehrheit der Studenten in meinen Kursen war der Meinung, dass MQL5 wirklich schwer zu verstehen ist. Darüber hinaus suchten sie nach einer einfachen Methode, um einige Prozesse zu automatisieren. Entdecken Sies, wie Sie sofort mit MQL5 arbeiten können, einfach durch das Lesen der in diesem Artikel enthaltenen Informationen. Selbst, wenn Sie noch nie etwas programmiert haben. Und auch für den Fall, dass Sie die vorhergehenden Illustrationen, die Sie beobachtet haben, nicht nachvollziehen können.

Der Artikel verwendet Blockdiagramme, um die Logik der auf Kerzen basierenden Trainings-EAs zu untersuchen, die sich im Ordner Experts\Free Robots des Terminals befinden.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie der verallgemeinerte Hurst-Exponent und der Varianzverhältnis-Test verwendet werden können, um das Verhalten von Preisreihen in MQL5 zu analysieren.

Dieser Artikel ist Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir unsere Code-Organisation, die ersten Header-Dateien und Klassen, und wie wir unsere Tests schreiben. Dieser Artikel enthält auch kurze Hinweise auf die Praxis der testgetriebenen Entwicklung und wie wir sie in diesem Projekt anwenden.

Nun ist es an der Zeit, die grafische Oberfläche zu animieren, indem die Funktionsweise für die Interaktion von Objekten mit Nutzern und Objekten implementiert wird. Die neue Funktionsweise wird auch notwendig sein, damit komplexere Objekte korrekt funktionieren.

Der Artikel behandelt die Gruppierung von WinForms-Objekten und die Erstellung des Listenobjekts CheckBox-Objekte.

Maschinelles Lernen ist ein komplexes und lohnendes Gebiet für jeden, unabhängig von seiner Erfahrung. In diesem Artikel tauchen wir tief in die inneren Mechanismen ein, die den von Ihnen erstellten Modellen zugrunde liegen. Wir erforschen die komplizierte Welt der Merkmale, Vorhersagen und wirkungsvollen Entscheidungen, um die Komplexität zu entschlüsseln und ein sicheres Verständnis der Modellinterpretation zu erlangen. Lernen Sie die Kunst, Kompromisse zu finden, Vorhersagen zu verbessern, die Wichtigkeit von Merkmalen einzustufen und gleichzeitig eine solide Entscheidungsfindung zu gewährleisten. Diese wichtige Lektüre hilft Ihnen, mehr Leistung aus Ihren maschinellen Lernmodellen herauszuholen und mehr Wert aus dem Einsatz von maschinellen Lernmethoden zu ziehen.

Es wird erwartet, dass der in der Entwicklung befindliche EA gute Ergebnisse beim Handel mit verschiedenen Brokern zeigt. Aber im Moment haben wir die Kurse eines MetaQuotes-Demokontos verwendet, um Tests durchzuführen. Lassen Sie uns sehen, ob unser EA bereit ist, auf einem Handelskonto mit anderen Kursen zu arbeiten, als die, die wir während der Tests und der Optimierung verwendet haben.

Scheinkorrelationen treten auf, wenn zwei Zeitreihen rein zufällig ein hohes Maß an Korrelation aufweisen, was zu irreführenden Ergebnissen bei der Regressionsanalyse führt. In solchen Fällen sind die Variablen zwar scheinbar miteinander verbunden, aber die Korrelation ist zufällig und das Modell kann unzuverlässig sein.

Das MetaTrader 5 Python-Paket bietet eine einfache Möglichkeit, Handelsanwendungen für die MetaTrader 5-Plattform in der Sprache Python zu erstellen. Obwohl dieses Modul ein leistungsstarkes und nützliches Werkzeug ist, ist es nicht so einfach wie die MQL5-Programmiersprache, wenn es darum geht, eine algorithmische Handelslösung zu erstellen. In diesem Artikel werden wir Handelsklassen erstellen, die den in MQL5 angebotenen ähnlich sind, um eine ähnliche Syntax zu schaffen und es einfacher zu machen, Handelsroboter in Python wie in MQL5 zu erstellen.

Zum Abschluss unserer Betrachtung der Empfindlichkeit der Lernrate für die Leistung von Expert Advisors untersuchen wir in erster Linie die adaptiven Lernraten. Diese Lernraten sollen für jeden Parameter in einer Schicht während des Trainingsprozesses angepasst werden, und so bewerten wir die potenziellen Vorteile gegenüber der erwarteten Leistungsgebühr.

Dieser Artikel ist der vierte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir, was MQTT v5.0 Properties sind, ihre Semantik, wie wir einige von ihnen lesen, und geben ein kurzes Beispiel, wie die Eigenschaften (Properties) zur Erweiterung des Protokolls verwendet werden können.