Artikel über maschinelles Lernen im Handel.

Dieser Artikel befasst sich mit der leistungsfähigen Rolle der Matrixfaktorisierung im algorithmischen Handel, insbesondere in MQL5-Anwendungen. Von Regressionsmodellen bis hin zu Multi-Target-Klassifikatoren gehen wir durch praktische Beispiele, die zeigen, wie einfach diese Techniken mit Hilfe von integrierten MQL5-Funktionen integriert werden können. Ganz gleich, ob Sie die Kursrichtung vorhersagen oder das Verhalten von Indikatoren modellieren wollen, dieser Leitfaden schafft eine solide Grundlage für den Aufbau intelligenter Handelssysteme mit Hilfe von Matrixmethoden.

Im letzten Artikel dieser Reihe haben wir uns mit dem Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT) beschäftigt, der kontrastives Lernen zur Entdeckung von Schlüsselmustern auf allen Ebenen einsetzt, von grundlegenden Elementen bis hin zu komplexen Strukturen. In diesem Artikel setzen wir die Implementierung von AMCT-Ansätzen mit MQL5 fort.

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 Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

Hier werden wir die Entwicklung des ACS-Algorithmus betrachten: drei Änderungen zur Verbesserung der Konvergenzeigenschaften und der Effizienz des Algorithmus. Umwandlung eines der führenden Optimierungsalgorithmen. Von Matrixmodifikationen bis hin zu revolutionären Ansätzen zur Bevölkerungsbildung.

In dieser Artikelserie nehmen wir klassische Strategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir die beliebte Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen untersuchen, um zu beurteilen, ob die Strategie durch KI verbessert werden kann.

Der Artikel implementiert einen schnellen Strategietester für maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Numba. Das ist 50 Mal schneller als der reine Python-Strategie-Tester. Der Autor empfiehlt die Verwendung dieser Bibliothek, um mathematische Berechnungen zu beschleunigen, insbesondere solche, die Schleifen beinhalten.

In dieser Artikelserie analysieren wir klassische Handelsstrategien mit modernen Algorithmen, um festzustellen, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel greifen wir einen klassischen Ansatz für den Handel mit dem SP500 auf, indem wir seine Beziehung zu den US-Staatsanleihen nutzen.

SARSA, eine Abkürzung für State-Action-Reward-State-Action, ist ein weiterer Algorithmus, der bei der Implementierung von Reinforcement Learning verwendet werden kann. Wie bei Q-Learning und DQN haben wir also untersucht, wie dies als unabhängiges Modell und nicht nur als Trainingsmechanismus in assistentengestützten Expert Advisors implementiert werden kann.

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung mehrerer Ensemble-Lernmethoden in MQL5 vor und untersuchen ihre Wirksamkeit in verschiedenen Szenarien.

In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen.

Bei der Analyse der Marktsituation unterteilen wir den Markt in einzelne Segmente und ermitteln die wichtigsten Trends. Herkömmliche Analysemethoden konzentrieren sich jedoch oft auf einen Aspekt und schränken so die richtige Wahrnehmung ein. In diesem Artikel lernen wir eine Methode kennen, die die Auswahl mehrerer Objekte ermöglicht, um ein umfassenderes und vielschichtigeres Verständnis der Situation zu gewährleisten.

In diesem Artikel erörtern und demonstrieren wir, wie man nominale Prädiktoren in numerische Formate umwandelt, die für Algorithmen des maschinellen Lernens geeignet sind, und zwar sowohl mit Python als auch mit MQL5.

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint.

Number Walls oder Zahlenwände sind eine Variante der Linear Shift Back Registers, die Sequenzen auf ihre Vorhersagbarkeit hin überprüfen, indem sie auf Konvergenz prüfen. Wir sehen uns an, wie diese Ideen in MQL5 von Nutzen sein könnten.

In diesem Artikel erstellen wir ein synthetisches Symbol mit Hilfe eines Generative Adversarial Network (GAN), das realistische Finanzdaten generiert, die das Verhalten tatsächlicher Marktinstrumente, wie z. B. EURUSD, nachahmen. Das GAN-Modell lernt Muster und Volatilität aus historischen Marktdaten und erstellt synthetische Preisdaten mit ähnlichen Merkmalen.

Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihres MetaTrader 5 Terminals aus, indem Sie das datenwissenschaftliche Ökosystem von Python und die offizielle MetaTrader 5 Client-Bibliothek nutzen. Dieser Artikel zeigt, wie man Live-Tick- und Minutenbalken-Daten direkt in den Parquet-Speicher authentifiziert und streamt, mit Ta und Prophet ein ausgefeiltes Feature-Engineering durchführt und ein zeitabhängiges Gradient-Boosting-Modell trainiert. Anschließend setzen wir einen leichtgewichtigen Flask-Dienst ein, um Handelssignale in Echtzeit zu liefern. Egal, ob Sie ein hybrides Quant-Framework aufbauen oder Ihren EA mit maschinellem Lernen erweitern, Sie erhalten eine robuste Ende-zu-Ende-Pipeline für den datengesteuerten algorithmischen Handel an die Hand.

In diesem Artikel werden wir ein einfaches Neuron bauen. Und obwohl es einfach aussieht und viele diesen Code für völlig trivial und bedeutungslos halten mögen, möchte ich, dass Sie Spaß beim Studium dieser einfachen Skizze eines Neurons haben. Scheuen Sie sich nicht, den Code zu ändern, denn das Ziel ist es, ihn vollständig zu verstehen.

Heute werden wir die Möglichkeiten der Einbindung mehrerer Strategien in einen Expert Advisor (EA) mit MQL5 untersuchen. Expert Advisors bieten umfassendere Funktionen als nur Indikatoren und Skripte und ermöglichen anspruchsvollere Handelsansätze, die sich an veränderte Marktbedingungen anpassen können. Mehr dazu finden Sie in der Erörterung dieses Artikels.

Heute werden wir Ihnen zeigen, wie Sie KI-gestützte Handelsanwendungen entwickeln können, die aus ihren eigenen Fehlern lernen. Wir werden eine Technik demonstrieren, die als Stacking bekannt ist und bei der wir 2 Modelle verwenden, um eine Vorhersage zu treffen. Das erste Modell ist in der Regel ein schwächerer Lerner, und das zweite Modell ist in der Regel ein leistungsfähigeres Modell, das die Residuen unseres schwächeren Lerners lernt. Unser Ziel ist es, ein Ensemble von Modellen zu erstellen, um hoffentlich eine höhere Genauigkeit zu erreichen.

Reinforcement Learning ist neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen eine der drei Hauptrichtungen des maschinellen Lernens. Es geht also um die optimale Steuerung oder das Erlernen der besten langfristigen Strategie, die der Zielfunktion am besten entspricht. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir die mögliche Rolle, die ein MLP für den Lernprozess eines von einem Assistenten zusammengestellten Expertenberaters spielt.

Dieser Teil befasst sich mit fortgeschrittenen Techniken zur Integration von MQL5 mit leistungsstarken Datenverarbeitungswerkzeugen und konzentriert sich auf den effizienten Umgang mit Big Data zur Verbesserung der Handelsanalyse und Entscheidungsfindung.

In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung von Ensemblemodellen fort, indem wir das Konzept der Gates erörtern, insbesondere wie sie bei der Kombination von Modellergebnissen nützlich sein können, um entweder die Vorhersagegenauigkeit oder die Modellgeneralisierung zu verbessern.

Dies ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, der sich mit dem Konzept der sozialen Gruppen befasst. In dem Artikel wird die Entwicklung sozialer Gruppen anhand von Bewegungs- und Gedächtnisalgorithmen untersucht. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, die Entwicklung sozialer Systeme zu verstehen und sie bei der Optimierung und Suche nach Lösungen anzuwenden.

Die künstliche, kooperative Suche (Artificial Cooperative Search, ACS) ist eine innovative Methode, bei der eine binäre Matrix und mehrere dynamische Populationen auf der Grundlage von wechselseitigen Beziehungen und Kooperation verwendet werden, um schnell und genau optimale Lösungen zu finden. Der einzigartige Ansatz von ACS in Bezug auf Räuber und Beute ermöglicht es, hervorragende Ergebnisse bei numerischen Optimierungsproblemen zu erzielen.

Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das für die Modellierung sequenzieller Daten entwickelt wurde, indem es langfristige Abhängigkeiten effektiv erfasst und das Problem des verschwindenden Gradienten löst. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LSTM zur Vorhersage zukünftiger Trends eingesetzt werden kann, um die Leistung von Trendfolgestrategien zu verbessern. Der Artikel behandelt die Einführung von Schlüsselkonzepten und die Motivation hinter der Entwicklung, das Abrufen von Daten aus dem MetaTrader 5, die Verwendung dieser Daten zum Trainieren des Modells in Python, die Integration des maschinellen Lernmodells in MQL5 und die Reflexion der Ergebnisse und zukünftigen Bestrebungen auf der Grundlage von statistischem Backtesting.

Die Finanzmärkte sind nicht vollkommen ausgeglichen. Einige Märkte steigen, andere fallen, und wieder andere zeigen ein gewisses Schwankungsverhalten, das auf Unsicherheit in beide Richtungen hindeutet. Diese unausgewogenen Informationen können beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen irreführend sein, da sich die Märkte häufig ändern. In diesem Artikel werden wir verschiedene Möglichkeiten erörtern, dieses Problem zu lösen.

Die KI-Durchbrüche, die die Schlagzeilen beherrschen, von ChatGPT bis hin zu selbstfahrenden Autos, entstehen nicht durch isolierte Modelle, sondern durch kumulatives Wissen, das aus verschiedenen Modellen oder gemeinsamen Bereichen übertragen wird. Jetzt kann derselbe Ansatz "einmal lernen, überall anwenden" angewandt werden, um unsere KI-Modelle im algorithmischen Handel zu transformieren. In diesem Artikel erfahren wir, wie wir die aus verschiedenen Instrumenten gewonnenen Informationen nutzen können, um mit Hilfe von Transfer Learning die Vorhersagen für andere Instrumente zu verbessern.

In der heutigen Diskussion untersuchen wir die Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen, um zu erfahren, in welchem Zeitrahmen unser KI-Modell am besten abschneidet. Unsere Analyse führt uns zu dem Schluss, dass die monatlichen und stündlichen Zeitrahmen Modelle mit relativ niedrigen Fehlerquoten für das EURUSD-Paar ergeben. Wir haben dies zu unserem Vorteil genutzt und einen Handelsalgorithmus entwickelt, der KI-Prognosen auf dem monatlichen Zeitrahmen erstellt und seine Handelsgeschäfte auf dem stündlichen Zeitrahmen ausführt.

In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Segmentierung von 3D-Objekten vor, die auf dem Superpoint Transformer (SPFormer) basiert und bei der die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Datenaggregation entfällt. Dadurch wird der Segmentierungsprozess beschleunigt und die Leistung des Modells verbessert.

Schließen Sie sich unserer heutigen Diskussion an, wenn wir nach einem algorithmischen Verfahren suchen, mit dem wir die Gesamtzahl der Ausstiege aus Gewinngeschäften minimieren können. Das Problem, mit dem wir konfrontiert waren, ist sehr schwierig, und die meisten Lösungen, die in den Diskussionen in der Gemeinschaft genannt wurden, haben keine festen Regeln. Unser algorithmischer Ansatz zur Lösung des Problems erhöhte die Rentabilität unserer Handelsgeschäft und reduzierte den durchschnittlichen Verlust pro Handelsgeschäft. Es müssen jedoch noch weitere Fortschritte gemacht werden, um alle Handelsgeschäfte, die ausgestoppt werden, vollständig herauszufiltern, aber unsere Lösung ist ein guter erster Schritt, den jeder ausprobieren kann.

Wir entwickeln einen professionellen Remote-Risikomanager für Forex in Python, der Schritt für Schritt auf dem Server installiert wird. Im Laufe des Artikels werden wir verstehen, wie man die Forex-Risiken programmatisch verwalten kann und wie man eine Forex-Einlage nicht mehr verschwenden kann.

In diesem Artikel werden wir Methoden zur Bewertung der Modellqualität erforschen und implementieren, die einen einzigen Datensatz sowohl als Trainings- als auch als Validierungssatz verwenden.