Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5
Expert Advisors erfüllen unterschiedliche Funktionen auf der Plattform MetaTrader. Handelroboter können Finanzinstrumente rund um die Uhr verfolgen, Trades kopieren, Berichte erstellen und abschicken, sogar dem Händler eine speizielle auf seine Bestellung entwickelte grafische Benutzeroberfläche bieten.
In den Artikeln sind Programmierverfahren, mathematische Ideen für Datenverarbeitung, Ratschläge für Erstellung und Bestellung von Handelsrobotern.
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Einführung in MQL5 (Teil 20): Einführung in „Harmonic Patterns“
In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen der harmonischen Muster, ihren Strukturen und ihrer Anwendung im Handel. Sie lernen etwas über Fibonacci-Retracements, Extensions und wie man die Erkennung harmonischer Muster in MQL5 implementiert, was die Grundlage für den Aufbau fortgeschrittener Handelswerkzeuge und Expert Advisors bildet.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Gator- und AD-Oszillator-Strategien für Marktresilienz
Der Artikel stellt die zweite Hälfte eines strukturierten Ansatzes für den Handel mit dem Gator Oscillator und der Akkumulation/Distribution vor. Durch die Einführung von fünf neuen Mustern zeigt der Autor, wie man falsche Bewegungen herausfiltert, frühe Kehrtwendungen erkennt und Signale über verschiedene Zeitrahmen hinweg abgleicht. Mit klaren Programmierbeispielen und Leistungstests verbindet das Material Theorie und Praxis für MQL5-Entwickler.
Einführung in MQL5 (Teil 19): Automatisiertes Erkennen von Wolfe-Wellen
Dieser Artikel zeigt, wie man programmatisch steigende und fallende Muster der Wolfe-Wellen identifiziert und sie mit MQL5 handelt. Wir werden untersuchen, wie man die Strukturen der Wolfe-Wellen programmatisch identifiziert und darauf basierenden Handel mit MQL5 ausführt. Dazu gehören die Erkennung wichtiger Umkehr-Punkte, die Validierung von Musterregeln und die Vorbereitung des EA, um auf die ermittelten Signale zu reagieren.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 77): Verwendung des Gator-Oszillators und des Akkumulations-/Distributions-Oszillators
Der Gator Oscillator von Bill Williams und der Accumulation/Distribution Oscillator sind ein weiteres Indikatorpaar, das harmonisch in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir verwenden den Gator-Oszillator, weil er in der Lage ist, Trends zu bestätigen, während der A/D-Oszillator verwendet wird, um die Trends durch die Überprüfung des Volumens zu bestätigen. Bei der Erkundung dieser Indikatorenkombination verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu testen.
Vom Neuling zum Experten: Reporting EA – Einrichten des Arbeitsablaufs
Makler stellen oft in regelmäßigen Abständen nach einem vordefinierten Zeitplan Berichte über Handelskonten zur Verfügung. Diese Firmen haben über ihre API-Technologien Zugang zu Ihren Kontoaktivitäten und Ihrer Handelshistorie, sodass sie in Ihrem Namen Performanceberichte erstellen können. Ebenso speichert das MetaTrader 5-Terminal detaillierte Aufzeichnungen Ihrer Handelsaktivitäten, die mit MQL5 genutzt werden können, um vollständig angepasste Berichte zu erstellen und personalisierte Liefermethoden zu definieren.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar des Awesome Oszillators und die Envelope-Kanäle vorstellten, indem wir uns ansehen, wie dieses Paar durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Der Awesome Oszillator und die Envelope-Kanäle sind eine Mischung aus Trendspotting und Unterstützung/Widerstand, die sich gegenseitig ergänzen. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der das Punktprodukt-Kernel mit Cross-Time-Attention einsetzt, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeile mit MQL5 (VII) – Post-Impact-Strategie für den Nachrichtenhandel
In den ersten Minuten nach der Veröffentlichung einer wichtigen Wirtschaftsnachricht ist das Risiko eines „Whipsaw“ extrem hoch. In diesem kurzen Zeitfenster können Kursbewegungen unberechenbar und volatil sein und oft beide Seiten von schwebenden Aufträgen auslösen. Kurz nach der Veröffentlichung – in der Regel innerhalb einer Minute – stabilisiert sich der Markt in der Regel und nimmt den vorherrschenden Trend wieder auf oder korrigiert ihn mit der üblichen Volatilität. In diesem Abschnitt werden wir einen alternativen Ansatz für den Nachrichtenhandel untersuchen, um seine Wirksamkeit als wertvolle Ergänzung zum Instrumentarium eines Händlers zu bewerten. Lesen Sie weiter, um weitere Einblicke und Details zu dieser Diskussion zu erhalten.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 10): Matrix-Faktorisierung
Die Faktorisierung ist ein mathematischer Prozess, der dazu dient, Erkenntnisse über die Eigenschaften von Daten zu gewinnen. Wenn wir die Faktorisierung auf große Mengen von Marktdaten anwenden – die in Zeilen und Spalten organisiert sind – können wir Muster und Merkmale des Marktes aufdecken. Die Faktorisierung ist ein mächtiges Werkzeug, und dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie es im MetaTrader 5-Terminal über die MQL5-API nutzen können, um tiefere Einblicke in Ihre Marktdaten zu gewinnen.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 7): Informatives Dashboard für Multi-Symbol-Positionen und Kontoüberwachung
In diesem Artikel entwickeln wir ein Informations-Dashboard in MQL5 zur Überwachung von Multi-Symbol-Positionen und Kontometriken wie Kontostand, Kapital und freie Marge. Wir implementieren ein sortierbares Raster mit Echtzeit-Updates, CSV-Export und einen leuchtenden Header-Effekt, um die Nutzerfreundlichkeit und den visuellen Reiz zu verbessern.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 14): Analyse mehrerer Strategien
In diesem Artikel setzen wir unsere Erforschung der Erstellung eines Ensembles von Handelsstrategien und der Verwendung des MT5 genetischen Optimierers zur Abstimmung der Strategieparameter fort. Heute haben wir die Daten in Python analysiert. Dabei hat sich gezeigt, dass unser Modell besser vorhersagen kann, welche Strategie besser abschneiden wird, und eine höhere Genauigkeit erreicht als die direkte Vorhersage der Marktrenditen. Als wir unsere Anwendung jedoch mit ihren statistischen Modellen testeten, fielen unsere Leistungswerte drastisch ab. In der Folge stellten wir fest, dass der genetische Optimierer leider stark korrelierte Strategien bevorzugte, was uns dazu veranlasste, unsere Methode zu überarbeiten, um die Stimmgewichte fest zu halten und die Optimierung stattdessen auf Indikatoreinstellungen zu konzentrieren.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 6): Dynamisches holografisches Dashboard mit Impulsanimationen und Steuerelementen
In diesem Artikel erstellen wir ein dynamisches holografisches Dashboard in MQL5 zur Überwachung von Symbolen und Zeitrahmen mit RSI, Volatilitätswarnungen und Sortieroptionen. Wir fügen eine pulsierende Animationen, interaktive Schaltflächen und holografische Effekte hinzu, um das Tool visuell ansprechend und reaktionsschnell zu gestalten.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 33): Candle-Range Theory Tool
Verbessern Sie Ihr Marktverständnis mit der Candle-Range Theory Suite für MetaTrader 5, einer vollständig MQL5-nativen Lösung, die rohe Preisbalken in Echtzeit-Volatilitätsinformationen umwandelt. Die leichtgewichtige Bibliothek CRangePattern vergleicht die „True Range“ jeder Kerze mit einer adaptiven ATR und klassifiziert sie in dem Moment, in dem sie schließt. Der CRT-Indikator projiziert diese Klassifizierungen dann als scharfe, farbkodierte Rechtecke und Pfeile auf Ihr Chart, die sich verengende Konsolidierungen, explosive Ausbrüche und Verengungen der gesamten Spanne in dem Moment anzeigen, in dem sie auftreten.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 24): London Session Breakout System mit Risikomanagement und Trailing Stops
In diesem Artikel entwickeln wir ein London Session Breakout System, das Ausbrüche vor der Londoner Handelsspanne identifiziert und schwebende Aufträge mit anpassbaren Handelsarten und Risikoeinstellungen platziert. Wir integrieren Funktionen wie Trailing Stops, Risiko-Ertrags-Verhältnisse, maximale Drawdown-Grenzen und ein Kontrollpanel für die Überwachung und Verwaltung in Echtzeit.
Neuronale Netze im Handel: Ein Agent mit geschichtetem Speicher
Mehrschichtige Speicher, die die kognitiven Prozesse des Menschen nachahmen, ermöglichen die Verarbeitung komplexer Finanzdaten und die Anpassung an neue Signale, wodurch die Wirksamkeit von Anlageentscheidungen auf dynamischen Märkten verbessert wird.
Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit (letzter Teil)
Im vorangegangenen Artikel haben wir die theoretischen Grundlagen erforscht und mit der Umsetzung der Ansätze des Systems Multitask-Stockformer begonnen, das die Wavelet-Transformation und das Self-Attention-Multitask-Modell kombiniert. Wir fahren fort, die Algorithmen dieses Rahmens zu implementieren und ihre Effektivität anhand realer historischer Daten zu bewerten.
Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit
Wir laden Sie ein, einen Rahmen zu erkunden, der Wavelet-Transformationen und ein Multitasking-Selbstaufmerksamkeitsmodell kombiniert, um die Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit von Prognosen unter volatilen Marktbedingungen zu verbessern. Die Wavelet-Transformation ermöglicht die Zerlegung der Renditen von Vermögenswerten in hohe und niedrige Frequenzen, wodurch langfristige Markttrends und kurzfristige Schwankungen sorgfältig erfasst werden.
Neuronale Netze im Handel: Ein hybrider Handelsrahmen mit prädiktiver Kodierung (letzter Teil)
Wir setzen unsere Untersuchung des hybriden Handelssystems StockFormer fort, das prädiktive Kodierungs- und Verstärkungslernalgorithmen für die Analyse von Finanzzeitreihen kombiniert. Das System basiert auf drei Transformer-Zweigen mit einem diversifizierten Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismus (DMH-Attn), der die Erfassung komplexer Muster und Abhängigkeiten zwischen Assets ermöglicht. Zuvor haben wir uns mit den theoretischen Aspekten des Frameworks vertraut gemacht und die DMH-Attn-Mechanismus implementiert. Heute werden wir über die Modellarchitektur und das Training sprechen.
Neuronale Netze im Handel: Ein hybrider Handelsrahmen mit prädiktiver Kodierung (StockFormer)
In diesem Artikel wird das hybride Handelssystem StockFormer vorgestellt, das die Algorithmen von Predictive Coding und dem Reinforcement Learning (RL) kombiniert. Das Framework verwendet 3 Transformer-Zweige mit einem integrierten Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)-Mechanismus, der das ursprüngliche Aufmerksamkeitsmodul mit einem mehrköpfigen Block des Vorwärtsdurchlaufs verbessert und es ermöglicht, diverse Zeitreihenmuster über verschiedene Teilräume hinweg zu erfassen.
Neuronale Netze im Handel: Ein Ensemble von Agenten mit Aufmerksamkeitsmechanismen (MASAAT)
Wir stellen das Multi-Agent Self-Adaptive Portfolio Optimization Framework (MASAAT) vor, das Aufmerksamkeitsmechanismen und Zeitreihenanalyse kombiniert. MASAAT generiert eine Reihe von Agenten, die Preisreihen und Richtungsänderungen analysieren und so die Identifizierung signifikanter Fluktuationen in Vermögenspreisen auf verschiedenen Detailebenen ermöglichen.
Trendkriterien im Handel
Trends sind ein wichtiger Bestandteil vieler Handelsstrategien. In diesem Artikel werden wir einige der Instrumente zur Ermittlung von Trends und deren Merkmale betrachten. Das Verständnis und die richtige Interpretation von Trends können die Handelseffizienz erheblich verbessern und die Risiken minimieren.
Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agent Self-Adaptive Modell (letzter Teil)
Im vorangegangenen Artikel haben wir das adaptive Multi-Agenten-System MASA vorgestellt, das Reinforcement-Learning-Ansätze und selbstanpassende Strategien kombiniert und so ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risiko unter turbulenten Marktbedingungen ermöglicht. Wir haben die Funktionalität der einzelnen Agenten in diesem Rahmen aufgebaut. In diesem Artikel setzen wir die begonnene Arbeit fort und bringen sie zu einem logischen Abschluss.
Neuronale Netze im Handel: Ein selbstanpassendes Multi-Agenten-Modell (MASA)
Ich lade Sie ein, sich mit dem Multi-Agent Self-Adaptive (MASA) Framework vertraut zu machen, das Reinforcement Learning und adaptive Strategien kombiniert und ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risikomanagement unter turbulenten Marktbedingungen bietet.
Implementierung von praktischen Modulen aus anderen Sprachen in MQL5 (Teil 02): Aufbau der REQUESTS-Bibliothek, inspiriert von Python
In diesem Artikel implementieren wir ein Modul, das den in Python angebotenen Anfragen ähnelt, um das Senden und Empfangen von Web-Anfragen in MetaTrader 5 mit MQL5 zu erleichtern.
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 74): Verwendung von Ichimoku-Mustern und ADX-Wilder mit überwachtem Lernen
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorenpaar Ichimoku und ADX vorstellten, und untersuchen, wie dieses Duo durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Ichimoku und ADX sind ein Unterstützungs-/Widerstands- und komplementäres Paar bezüglich eines Trends. Unser überwachter Lernansatz verwendet ein neuronales Netzwerk, das den Deep Spectral Mixture Kernel einsetzt, um die Prognosen dieses Indikatorpaares zu verfeinern. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.
Einführung in MQL5 (Teil 18): Einführung in das Muster der Wolfe-Wellen
In diesem Artikel wird das Muster der Wolfe-Wellen im Detail erklärt, wobei sowohl die Abwärts- wie die Aufwärts-Variante behandelt wird. Außerdem wird die Logik zur Identifizierung gültiger Kauf- und Verkaufsarrangements auf der Grundlage dieses fortgeschrittenen Chartmusters Schritt für Schritt erläutert.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 5): Erstellen eines Ticker-Laufbands für eine Symbolüberwachung in Echtzeit
In diesem Artikel entwickeln wir ein Ticker-Laufband in MQL5 für die Echtzeitüberwachung mehrerer Symbole, das Geldkurse, Spreads und tägliche prozentuale Veränderungen mit Scrolleffekten anzeigt. Wir implementieren anpassbare Schriftarten, Farben und Bildlaufgeschwindigkeiten, um Preisbewegungen und Trends effektiv hervorzuheben.
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 73): Verwendung von Ichimoku-Mustern und ADX-Wilder
Der Ichimoku-Kinko-Hyo-Indikator und der Oszillator ADX-Wilder sind ein Paar, das ergänzend in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Das Ichimoku hat viele Facetten, aber in diesem Artikel verlassen wir uns hauptsächlich auf seine Fähigkeit, Unterstützungs- und Widerstandsniveaus zu definieren. Inzwischen verwenden wir auch den ADX, um unseren Trend zu definieren. Wie üblich verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu erstellen und zu testen.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (VI) – Strategie von schwebenden Aufträgen für den Nachrichtenhandel
In diesem Artikel verlagern wir den Schwerpunkt auf die Integration einer nachrichtengesteuerten Auftragsausführungslogik, die den EA in die Lage versetzt, zu handeln und nicht nur zu informieren. Begleiten Sie uns, wenn wir erforschen, wie man die automatisierte Handelsausführung in MQL5 implementiert und den News Headline EA zu einem vollständig reaktionsfähigen Handelssystem erweitert. Expert Advisors bieten den Entwicklern von Algorithmen erhebliche Vorteile, da sie eine Vielzahl von Funktionen unterstützen. Bislang haben wir uns auf die Entwicklung eines Tools zur Präsentation von Nachrichten und Kalenderereignissen konzentriert, das mit integrierten KI-Einsichten und technischen Indikatoren ausgestattet ist.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 4): Verbesserung des Dashboards des Multi-Timeframe-Scanners mit dynamischer Positionierung und Umschaltfunktionen
In diesem Artikel erweitern wir das MQL5 Multi-Timeframe Scanner Dashboard mit beweglichen und umschaltbaren Funktionen. Wir ermöglichen das Verschieben des Dashboards und eine Option zum Minimieren/Maximieren für eine bessere Bildschirmnutzung. Wir implementieren und testen diese Verbesserungen für eine verbesserte Handelsflexibilität.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 9): Kreuzen zweier gleitender Durchschnitte
Dieser Artikel beschreibt den Aufbau einer Strategie des Kreuzens zweier gleitender Durchschnitte, die Signale aus einem höheren Zeitrahmen (D1) verwendet, um Einstiege auf einem niedrigeren Zeitrahmen (M15) zu steuern, wobei die Stop-Loss-Niveaus aus einem Zeitrahmen mit mittlerem Risiko (H4) berechnet werden. Es werden Systemkonstanten, nutzerdefinierte Enumerationen und Logik für trendfolgende und zum Mittelwert rückkehrende Modi eingeführt, wobei der Schwerpunkt auf Modularität und künftige Optimierung mithilfe eines genetischen Algorithmus liegt. Der Ansatz ermöglicht flexible Einstiegs- und Ausstiegsbedingungen und zielt darauf ab, die Signalverzögerung zu verringern und das Handels-Timing zu verbessern, indem Einstiegsmöglichkeiten im unteren Zeitrahmen mit Trends im oberen Zeitrahmen abgestimmt werden.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 23): Zone Recovery mit Trailing- und Basket-Logik
In diesem Artikel erweitern wir unser Zone Recovery System durch die Einführung von Trailing-Stops und Multi-Basket-Handelsfunktionen. Wir untersuchen, wie die verbesserte Architektur dynamische Trailing-Stops verwendet, um Gewinne zu sichern, und ein Basket-Management-System, um mehrere Handelssignale effizient zu verarbeiten. Durch Implementierung und Backtests demonstrieren wir ein robusteres Handelssystem, das auf eine adaptive Marktperformance zugeschnitten ist.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 8): Analyse mehrerer Strategien (3) – Gewichtetes Abstimmungsverhalten
In diesem Artikel wird untersucht, wie die Bestimmung der optimalen Anzahl von Strategien in einem Ensemble eine komplexe Aufgabe sein kann, die durch den Einsatz des genetischen Optimierers von MetaTrader 5 leichter zu lösen ist. Die MQL5 Cloud wird auch als Schlüsselressource zur Beschleunigung von Backtests und Optimierung eingesetzt. Alles in allem schafft unsere Diskussion hier die Grundlage für die Entwicklung statistischer Modelle zur Bewertung und Verbesserung von Handelsstrategien auf der Grundlage unserer ersten Ensemble-Ergebnisse.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 22): Erstellen eines Zone Recovery Systems für den Trendhandel mit Envelopes
In diesem Artikel entwickeln wir ein Zone Recovery System, das mit einer Envelopes-Trend-Handelsstrategie in MQL5 integriert ist. Wir skizzieren die Architektur für die Verwendung von RSI- und Envelopes-Indikatoren, um Handelsgeschäfte auszulösen und Erholungszonen zu verwalten, um Verluste zu mindern. Durch Implementierung und Backtests zeigen wir, wie man ein effektives automatisches Handelssystem für dynamische Märkte aufbaut.
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 75): Verwendung des Awesome Oszillators und des Envelopes
Der Awesome Oscillator von Bill Williams und der Envelopes-Kanal sind ein Paar, das komplementär in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir verwenden den Awesome Oscillator wegen seiner Fähigkeit, Trends zu erkennen, während der Envelope-Kanal zur Definition unserer Unterstützungs-/Widerstandsniveaus herangezogen wird. Bei der Erkundung dieser Indikatorpaarung verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden Indikatoren zu ermitteln und zu testen.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 21): Verbesserung des Handels mit neuronalen Netzen durch adaptive Lernraten
In diesem Artikel verbessern wir eine Handelsstrategie mit neuronalen Netzen in MQL5 mit einer adaptiven Lernrate, um die Genauigkeit zu erhöhen. Wir entwerfen und implementieren diesen Mechanismus und testen anschließend seine Leistungsfähigkeit. Der Artikel schließt mit Optimierungserkenntnissen für den algorithmischen Handel.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 72): Verwendung der Muster von MACD und OBV mit überwachtem Lernen
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar MACD und OBV vorgestellt haben, und untersuchen, wie dieses Paar durch maschinelles Lernen verbessert werden kann. MACD und OBV ergänzen sich in Bezug auf Trend und Volumen. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Exponential-Kernel bei der Dimensionierung seiner Kerne und Kanäle einsetzt. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
Senden von Nachrichten von MQL5 an Discord, Erstellen eines Discord-Bots für MetaTrader 5
Ähnlich wie Telegram ist Discord in der Lage, Informationen und Nachrichten im JSON-Format über seine Kommunikations-APIs zu empfangen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Sie Discord-APIs verwenden können, um Handelssignale und Updates von MetaTrader 5 an Ihre Discord-Handelsgemeinschaft zu senden.
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 71): Verwendung der Muster des MACD und des OBV
Die Oszillatoren Moving-Average-Convergence-Divergence (MACD) und On-Balance-Volume (OBV) sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Wie in dieser Artikelserie üblich, ist diese Paarung komplementär, wobei der MACD die Trends bestätigt, während der OBV das Volumen überprüft. Wie üblich verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu erstellen und zu testen.
Datenwissenschaft und ML (Teil 45): Forex Zeitreihenprognosen mit dem Modell PROPHET von Facebook
Das von Facebook entwickelte Modell Prophet ist ein robustes Zeitreihen-Prognoseinstrument, das Trends, Saisonalität und Feiertagseffekte mit minimalem manuellem Aufwand erfassen kann. Sie wurde in großem Umfang für die Bedarfsprognose und die Unternehmensplanung eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir die Effektivität von Prophet bei der Vorhersage der Volatilität von Deviseninstrumenten und zeigen, wie es über die traditionellen Geschäftsanwendungen hinaus eingesetzt werden kann.
Datenwissenschaft und ML (Teil 43): Erkennen verborgener Muster in Indikatordaten unter Verwendung Latenter Gaußscher Mischmodelle (LGMM)
Haben Sie sich jemals das Horoskop angesehen und das seltsame Gefühl gehabt, dass sich unter der Oberfläche ein Muster verbirgt? Ein Geheimcode, der Ihnen verrät, wohin sich die Preise entwickeln werden, wenn Sie ihn nur knacken könnten? Darf ich vorstellen: LGMM, Erkennen verborgener Muster im Markt. Ein maschinelles Lernmodell, das dabei hilft, diese verborgenen Muster im Markt zu erkennen.