Artikel mit Beispielen für das Programmieren von Handelsrobotern in MQL5
Expert Advisors gehören zum Höhepunkt des Programmierens und sind das gewünschte Ziel jeden Entwicklers im Bereich des automatischen Handels. Sie können auch einen eigenen Handelsroboter schreiben, wenn Sie die Artikel dieser Kategorie lesen und beschriebene Schritte durchführen. Sie werden lernen, wie automatische Handelssysteme erstellt und getestet werden.
Die Artikel lehren, nicht nur in MQL5 zu programmieren, sondern auch jegliche Handelsideen und Techniken umzusetzen. Sie erfahren, wie man Trailing-Stops programmiert, Geld verwaltet, Indikatorwerte erhält und vieles mehr.
Neuer Artikel
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen für Kryptowährungsmärkte (letzter Teil)
Das MacroHFT-Framework für den Hochfrequenzhandel mit Kryptowährungen nutzt kontextbezogenes Verstärkungslernen und Speicher, um sich an dynamische Marktbedingungen anzupassen. Am Ende dieses Artikels werden wir die implementierten Ansätze an realen historischen Daten testen, um ihre Wirksamkeit zu bewerten.
Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells
Ein auf ResNeXt basierendes Multi-Task-Learning-System optimiert die Analyse von Finanzdaten unter Berücksichtigung ihrer hohen Dimensionalität, Nichtlinearität und Zeitabhängigkeit. Die Verwendung von Gruppenfaltung und spezialisierten Köpfen ermöglicht es dem Modell, effektiv Schlüsselmerkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren.
Neuronale Netze im Handel: Ein Agent mit geschichtetem Gedächtnis (letzter Teil)
Wir setzen unsere Arbeit an der Entwicklung des Systems von FinMem fort, das mehrschichtige Speicheransätze verwendet, die menschliche kognitive Prozesse nachahmen. Dadurch kann das Modell nicht nur komplexe Finanzdaten effektiv verarbeiten, sondern sich auch an neue Signale anpassen, was die Genauigkeit und Effektivität von Anlageentscheidungen auf sich dynamisch verändernden Märkten erheblich verbessert.
Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen (MacroHFT) für Kryptowährungsmärkte
Ich lade Sie ein, das MacroHFT-Framework zu erkunden, das kontextbewusstes Verstärkungslernen und eine Speicherverwendung anwendet, um Hochfrequenzhandelsentscheidungen für Kryptowährungen mithilfe von makroökonomischen Daten und adaptiven Agenten zu verbessern.
Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agenten-System mit konzeptioneller Verstärkung (FinCon)
Wir laden Sie ein, den FinCon-Rahmen zu erkunden, der ein auf einem Large Language Model (LLM) basierendes Multi-Agenten-System ist. Der Rahmen nutzt konzeptionelle verbale Verstärkung, um die Entscheidungsfindung und das Risikomanagement zu verbessern und eine effektive Leistung bei einer Vielzahl von Finanzaufgaben zu ermöglichen.
Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agenten-System mit konzeptioneller Verstärkung (letzter Teil)
Wir setzen weiterhin die von den Autoren des FinCon-Rahmens vorgeschlagenen Ansätze um. FinCon ist ein Multi-Agenten-System, das auf Large Language Models (LLMs) basiert. Heute werden wir die erforderlichen Module implementieren und umfassende Tests des Modells mit realen historischen Daten durchführen.
Neuronale Netze im Handel: Ein multimodaler, werkzeuggestützter Agent für Finanzmärkte (letzter Teil)
Wir entwickeln weiterhin die Algorithmen für FinAgent, einen multimodalen Finanzhandelsagenten, der multimodale Marktdynamikdaten und historische Handelsmuster analysiert.
Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells (letzter Teil)
Wir erforschen weiterhin ein auf ResNeXt basierendes Multitasking-Lernsystem, das sich durch Modularität, hohe Recheneffizienz und die Fähigkeit, stabile Muster in Daten zu erkennen, auszeichnet. Die Verwendung eines einzigen Encoders und spezieller „Köpfe“ verringert das Risiko einer Überanpassung des Modells und verbessert die Qualität der Prognosen.