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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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 65): Verwendung von FrAMA-Mustern und des Force Index
Der Fractal Adaptive Moving Average (FrAMA) und der Oszillator Force Index sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Diese beiden Indikatoren ergänzen sich ein wenig, denn der FrAMA ist ein Trendfolgeindikator, während der Force Index ein volumenbasierter Oszillator ist. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial der beiden schnell zu erkunden.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 84): Verwendung von Mustern des Stochastik-Oszillators und des FrAMA – Schlussfolgerung
Der Stochastik-Oszillator und der Fractal Adaptive Moving Average sind ein Indikatorpaar, das aufgrund seiner Fähigkeit, sich gegenseitig zu ergänzen, in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir haben diese Paarung im letzten Artikel vorgestellt und wollen nun abschließend ihre 5 letzten Signalmuster betrachten. Dabei verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um deren Potenzial zu erkunden und zu testen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 62): Nutzung der Muster von ADX und CCI mit Reinforcement-Learning TRPO
Der ADX-Oszillator und der CCI-Oszillator sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir machen dort weiter, wo wir im letzten Artikel aufgehört haben, indem wir untersuchen, wie das Training in der Praxis und die Aktualisierung unseres entwickelten Modells dank des Verstärkungslernens erfolgen kann. Wir verwenden einen Algorithmus, den wir in dieser Serie noch behandeln werden, die sogenannte Trusted Region Policy Optimization (Optimierung vertrauenswürdiger Regionen). Und wie immer erlaubt uns die Zusammenstellung von Expert Advisors durch den MQL5-Assistenten, unser(e) Modell(e) zum Testen viel schneller und auch so einzurichten, dass es mit verschiedenen Signaltypen verteilt und getestet werden kann.
Neuronale Netze im Trading: Anomalieerkennung im Frequenzbereich (CATCH)
Das CATCH-Framework kombiniert Fourier-Transformation und Frequenz-Patching, um Marktanomalien genau zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden kaum oder gar nicht erkannt werden können. Im Folgenden untersuchen wir, wie dieser Ansatz verborgene Muster in Finanzdaten aufdeckt.
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 90): Frequenzinterpolation von Zeitreihen (FITS)
Durch die Untersuchung der FEDformer-Methode haben wir die Tür zum Frequenzbereich der Zeitreihendarstellung geöffnet. In diesem neuen Artikel werden wir das begonnene Thema fortsetzen. Wir werden uns mit einer Methode befassen, mit der wir nicht nur eine Analyse durchführen, sondern auch spätere Zustände in einem bestimmten Bereich vorhersagen können.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 60): Inferenzlernen (Wasserstein-VAE) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern
Wir schließen unsere Betrachtung der komplementären Paarung von MA und stochastischem Oszillator ab, indem wir untersuchen, welche Rolle das Inferenzlernen in einer Situation nach überwachtem Lernen und Verstärkungslernen spielen kann. Es gibt natürlich eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie man in diesem Fall das Inferenzlernen angehen kann, unser Ansatz ist jedoch die Verwendung von Variationsautokodierern. Wir untersuchen dies in Python, bevor wir unser trainiertes Modell mit ONNX exportieren, um es in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor in MetaTrader zu verwenden.
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.
Neuronale Netze im Handel: Transformer mit relativer Kodierung
Selbstüberwachtes Lernen kann ein effektives Mittel sein, um große Mengen ungekennzeichneter Daten zu analysieren. Die Effizienz wird durch die Anpassung der Modelle an die spezifischen Merkmale der Finanzmärkte gewährleistet, was zur Verbesserung der Wirksamkeit der traditionellen Methoden beiträgt. In diesem Artikel wird ein alternativer Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt, der die relativen Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen den Eingaben berücksichtigt.
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.
Vom Neuling zum Experten: Detaillierte Handelsberichte mit Reporting EA beherrschen
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verbesserung der Details von Handelsberichten und der Übermittlung des endgültigen Dokuments per E-Mail im PDF-Format. Dies stellt eine Weiterentwicklung unserer bisherigen Arbeit dar, da wir weiterhin erforschen, wie wir die Leistungsfähigkeit von MQL5 und Python nutzen können, um Handelsberichte in den bequemsten und professionellsten Formaten zu erstellen und zu planen. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr über die Optimierung der Erstellung von Handelsberichten innerhalb des MQL5-Ökosystems.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 1): Mangel an interoperablen Metriken
Es gibt eine mächtige und allgegenwärtige Kraft, die die kollektiven Bemühungen unserer Gemeinschaft, verlässliche Handelsstrategien zu entwickeln, die KI in irgendeiner Form einsetzen, leise untergräbt. In diesem Artikel wird festgestellt, dass ein Teil der Probleme, mit denen wir konfrontiert sind, auf das blinde Festhalten an „Best Practices“ zurückzuführen ist. Indem wir dem Leser einfache marktbasierte Beweise aus der realen Welt vorlegen, werden wir ihm erklären, warum wir von einem solchen Verhalten absehen und stattdessen bereichsgebundene „Best Practices“ anwenden müssen, wenn unsere Gemeinschaft eine Chance haben soll, das latente Potenzial der KI zu nutzen.
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.
Optimieren der Trendstärke: Handel in Richtung von Trend und Stärke
Dies ist ein spezieller Trendfolge-EA, der sowohl kurz- als auch langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage des Gesamttrends und seiner Stärke vornimmt. In diesem Artikel wird ein EA ausführlich vorgestellt, der speziell für Trader entwickelt wurde, die geduldig, diszipliniert und zielstrebig genug sind, um Trades nur dann auszuführen und ihre Positionen nur dann zu halten, wenn sie mit starker Marktdynamik und in Trendrichtung handeln, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern – insbesondere nicht gegen den Trend –, bis die Gewinnziele erreicht sind.
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.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 28): Erstellen eines Price Action Bat Harmonic Patterns mit visuellem Feedback
In diesem Artikel entwickeln wir ein Bat-Pattern-System in MQL5, das Auf- und Abwärtsmuster von Bat-Harmonic unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst, ergänzt durch visuelles Feedback durch Chart-Objekte
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 82): Verwendung von TRIX- und WPR-Mustern mit DQN-Verstärkungslernen
Im letzten Artikel haben wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des Inferenzlernens untersucht. In diesem Beitrag greifen wir das Verstärkungslernen in Verbindung mit einem Indikatorpaar auf, das wir zuletzt in „Teil 68“ betrachtet haben. Der TRIX und Williams Percent Range. Unser Algorithmus für diese Überprüfung wird die Quantilregression DQN sein. Wie üblich stellen wir dies als nutzerdefinierte Signalklasse vor, die für die Implementierung mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 53): Pattern Density Heatmap zur Entdeckung von Unterstützungs- und Widerstandszonen
In diesem Artikel wird die Pattern Density Heatmap vorgestellt, ein Zuordnungsinstrument des Preis-Aktions-Mappings, das wiederholte Erkennungen von Kerzenmustern in statistisch signifikante Unterstützungs- und Widerstandszonen umwandelt. Anstatt jedes Signal isoliert zu behandeln, fasst der EA die Erkennungen in festen Preisbereichen (bins) zusammen, bewertet ihre Dichte mit einer optionalen Aktualitätsgewichtung und bestätigt die Werte anhand von Daten mit höherem Zeitrahmen. Die sich daraus ergebende Heatmap zeigt, wo der Markt in der Vergangenheit reagiert hat – Werte, die proaktiv für das Handels-Timing, das Risikomanagement und das Vertrauen in die Strategie für jeden Handelsstil genutzt werden können.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 32): Regularisierung
Die Regularisierung ist eine Form der Bestrafung der Verlustfunktion im Verhältnis zur diskreten Gewichtung, die in den verschiedenen Schichten eines neuronalen Netzes angewendet wird. Wir sehen uns an, welche Bedeutung dies für einige der verschiedenen Regularisierungsformen in Testläufen mit einem vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisor haben kann.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 6): Automatisierung des Handelseinstiegs mit der Analyse von Nachrichtenereignissen und Countdown-Timern
In diesem Artikel implementieren wir einen automatischen Handelseinstieg mit dem MQL5-Wirtschaftskalender, indem wir nutzerdefinierte Filter und Zeitverschiebungen anwenden, um qualifizierte Nachrichtenereignisse zu identifizieren. Wir vergleichen die prognostizierten und die vorherigen Werte, um zu entscheiden, ob ein KAUF oder VERKAUF eröffnet werden soll. Dynamische Countdown-Timer zeigen die verbleibende Zeit bis zur Veröffentlichung von Nachrichten an und werden nach einem Handel automatisch zurückgesetzt.
Neuronale Netze im Handel: Hybride Graphsequenzmodelle (letzter Teil)
Wir erforschen weiterhin hybride Graphsequenzmodelle (GSM++), die die Vorteile verschiedener Architekturen vereinen und eine hohe Analysegenauigkeit sowie eine effiziente Verteilung der Rechenressourcen bieten. Diese Modelle erkennen verborgene Muster, verringern die Auswirkungen von Marktstörungen und verbessern die Prognosequalität.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 66): Verwendung von FrAMA-Mustern und des Force Index mit dem Punktprodukt-Kernel
Der FrAMA-Indikator und der Force Index Oscillator sind Trend- und Volumeninstrumente, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem dieses Paar vorgestellt wurde, und betrachten die Anwendbarkeit des maschinellen Lernens auf dieses Paar. Wir verwenden ein neuronales Faltungsnetzwerk, das den Punkt-Produkt-Kernel bei der Erstellung von Prognosen mit den Eingaben dieser Indikatoren verwendet. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
Langfristige Handelsgeschäfte optimieren: Engulfing-Kerzenmuster und Liquiditätsstrategien
Dies ist ein EA, der auf einem hohen Zeitrahmen basiert und langfristige Analysen, Handelsentscheidungen und Ausführungen auf der Grundlage von Analysen auf einem höheren Zeitrahmen von W1, D1 und MN vornimmt. Dieser Artikel befasst sich ausführlich mit einem EA, der speziell für langfristige Händler entwickelt wurde, die geduldig genug sind, um ihre Positionen während turbulenter Kursbewegungen im unteren Zeitrahmen zu halten, ohne ihre Ausrichtung häufig zu ändern, bis die Take-Profit-Ziele erreicht sind.
Neuronale Netze im Handel: Leichtgewichtige Modelle für die Zeitreihenprognose
Leichtgewichtige Modelle zur Zeitreihenprognose erzielen eine hohe Leistung mit einer minimalen Anzahl von Parametern. Dies wiederum reduziert den Rechenaufwand und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Trotz ihrer Einfachheit erreichen solche Modelle eine mit komplexeren Modellen vergleichbare Prognosequalität.
Neuronale Netze im Handel: Verbesserung des Wirkungsgrads der Transformer durch Verringerung der Schärfe (letzter Teil)
SAMformer bietet eine Lösung für die wichtigsten Nachteile von Transformer-Modellen in der langfristigen Zeitreihenprognose, wie z. B. die Komplexität des Trainings und die schlechte Generalisierung auf kleinen Datensätzen. Die flache Architektur und die auf Schärfe ausgerichtete Optimierung helfen, suboptimale lokale Minima zu vermeiden. In diesem Artikel werden wir die Umsetzung von Ansätzen mit MQL5 fortsetzen und ihren praktischen Wert bewerten.
Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil 3): Dreieck der Wechselkurse
Händler sehen sich oft mit Drawdowns aufgrund falscher Signale konfrontiert, während das Warten auf eine Bestätigung zu verpassten Chancen führen kann. In diesem Artikel wird eine dreieckige Handelsstrategie vorgestellt, die den Silberpreis in Dollar (XAGUSD) und Euro (XAGEUR) zusammen mit dem EURUSD-Wechselkurs verwendet, um das Rauschen herauszufiltern. Durch die Nutzung marktübergreifender Beziehungen können Händler versteckte Stimmungen aufdecken und ihre Eingaben in Echtzeit verfeinern.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (I)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man eine neue Strategie mit dem von uns erstellten Auto-Optimierungssystem verbindet. Schauen wir uns an, welche Art von EAs wir erstellen müssen und ob es möglich ist, ohne Änderung der EA-Bibliotheksdateien auszukommen oder die notwendigen Änderungen zu minimieren.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 8): Optimierung des nachrichtengesteuerten Backtests mit intelligenter Ereignisfilterung und gezielten Protokollen
In diesem Artikel optimieren wir unseren Wirtschaftskalender mit intelligenter Ereignisfilterung und gezielter Protokollierung für ein schnelleres, klareres Backtests im Live- und Offline-Modus. Wir rationalisieren die Ereignisverarbeitung und konzentrieren die Protokolle auf kritische Handels- und Dashboard-Ereignisse, um die Strategievisualisierung zu verbessern. Diese Verbesserungen ermöglichen ein nahtloses Testen und Verfeinern von nachrichtengesteuerten Handelsstrategien.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 2): Mangelnde Reproduzierbarkeit
Der Artikel geht der Frage nach, warum die Handelsergebnisse bei verschiedenen Brokern selbst bei Verwendung derselben Strategie und desselben Finanzsymbols aufgrund dezentraler Preisfestsetzung und Datenabweichungen erheblich voneinander abweichen können. Der Artikel hilft MQL5-Entwicklern zu verstehen, warum ihre Produkte auf dem MQL5-Marktplatz gemischte Bewertungen erhalten können, und fordert die Entwickler auf, ihre Ansätze auf bestimmte Makler zuzuschneiden, um transparente und reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten. Dies könnte sich zu einer wichtigen bereichsgebundenen Best Practice entwickeln, die unserer Gemeinschaft gute Dienste leisten würde, wenn sie auf breiter Ebene übernommen würde.
Aufbau von KI-gestützten Handelssystemen in MQL5 (Teil 3): Upgrade auf eine scrollbare, auf den Einzelchat ausgerichtete Nutzeroberfläche
In diesem Artikel aktualisieren wir das in ChatGPT integrierte Programm in MQL5 zu einer scrollbaren, auf einen einzelnen Chat ausgerichteten Nutzeroberfläche und verbessern die Anzeige des Gesprächsverlaufs mit Zeitstempeln und dynamischem Scrollen. Das System basiert auf JSON-Parsing, um Multi-Turn-Meldungen zu verwalten, und unterstützt anpassbare Modi der Schieberegler und Hover-Effekte für eine verbesserte Nutzerinteraktion.
Larry Williams Marktgeheimnisse (Teil 4): Automatisieren von kurzfristigen hohen und tiefen Umkehrpunkten in MQL5
Meistern Sie die Automatisierung der kurzfristigen Umkehrmuster von Larry Williams mit MQL5. In diesem Leitfaden entwickeln wir einen vollständig konfigurierbaren Expert Advisor (EA), der nicht-zufällige Marktstrukturen ausnutzt. Wir zeigen Ihnen, wie Sie ein robustes Risikomanagement und eine flexible Ausstiegslogik integrieren und so eine solide Grundlage für die systematische Strategieentwicklung und die Backtests schaffen.
Neuronale Netze im Handel: Stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen
Dieser Artikel unterscheidet sich etwas von meinen früheren Veröffentlichungen. In diesem Artikel werden wir über eine alternative Darstellung von Zeitreihen sprechen. Die stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen ist eine Methode zur Annäherung einer Zeitreihe durch lineare Funktionen über kleine Intervalle.
Neuronale Netze im Handel: Räumlich-zeitliches neuronales Netz (STNN)
In diesem Artikel werden wir über die Verwendung von Raum-Zeit-Transformationen zur effektiven Vorhersage bevorstehender Kursbewegungen sprechen. Um die numerische Vorhersagegenauigkeit in STNN zu verbessern, wird ein kontinuierlicher Aufmerksamkeitsmechanismus vorgeschlagen, der es dem Modell ermöglicht, wichtige Aspekte der Daten besser zu berücksichtigen.
Neuronale Netze im Handel: Vereinheitlichtes Trajektoriengenerierungsmodell (UniTraj)
Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.
Vom Neuling zum Experten: Navigieren durch die Unregelmäßigkeiten des Marktes
Die Marktregeln entwickeln sich ständig weiter, und viele einst verlässliche Grundsätze verlieren allmählich ihre Wirksamkeit. Was in der Vergangenheit funktioniert hat, funktioniert auf Dauer nicht mehr. Die heutige Diskussion konzentriert sich auf die Wahrscheinlichkeitsbereiche und darauf, wie diese zur Steuerung von Marktunregelmäßigkeiten genutzt werden können. Wir werden MQL5 nutzen, um einen Algorithmus zu entwickeln, der in der Lage ist, selbst unter den unruhigsten Marktbedingungen effektiv zu handeln. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 14): Adaptive Volumenänderung im Risikomanager
Der zuvor entwickelte Risikomanager enthielt nur grundlegende Funktionen. Versuchen wir, mögliche Wege zu seiner Entwicklung zu betrachten, die es uns ermöglichen, die Handelsergebnisse zu verbessern, ohne die Logik der Handelsstrategien zu beeinträchtigen.
Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt (Teil III): Visa-Ausgabenindex
In der Welt der Big Data gibt es Millionen von alternativen Datensätzen, die das Potenzial haben, unsere Handelsstrategien zu verbessern. In dieser Artikelserie werden wir Ihnen helfen, die informativsten öffentlichen Datensätze zu finden.
Neuronale Netze im Handel: Hyperbolisches latentes Diffusionsmodell (letzter Teil)
Die Verwendung anisotroper Diffusionsprozesse zur Kodierung der Ausgangsdaten in einem hyperbolischen latenten Raum, wie sie im HypDIff-Rahmen vorgeschlagen wird, trägt dazu bei, die topologischen Merkmale der aktuellen Marktsituation zu erhalten und verbessert die Qualität der Analyse. Im vorigen Artikel haben wir damit begonnen, die vorgeschlagenen Ansätze mit MQL5 zu implementieren. Heute werden wir die begonnene Arbeit fortsetzen und zu ihrem logischen Abschluss bringen.
Einführung in MQL5 (Teil 22): Aufbau eines Expert Advisors für das harmonische Muster 5-0
Dieser Artikel erklärt, wie man das harmonische Muster 5-0 in MQL5 erkennt und handelt, es mit Hilfe von Fibonacci-Levels validiert und auf dem Chart anzeigt.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 54): Verstärkungslernen mit hybriden SAC und Tensoren
Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning-Algorithmus, den wir bereits in einem früheren Artikel vorgestellt haben, in dem wir auch Python und ONNX als effiziente Ansätze für das Training von Netzwerken vorgestellt haben. Wir überarbeiten den Algorithmus mit dem Ziel, Tensoren, Berechnungsgraphen, die häufig in Python verwendet werden, zu nutzen.