Artikel über maschinelles Lernen im Handel.

Die Daten des Wirtschaftskalenders sind standardmäßig nicht für das Testen mit Expert Advisors im Strategy Tester verfügbar. Wir sehen uns an, wie Datenbanken helfen können, diese Einschränkung zu umgehen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie SQLite-Datenbanken verwendet werden können, um Wirtschaftskalender-Nachrichten zu archivieren, sodass assistentengestützte Expert Advisors diese nutzen können, um Handelssignale zu generieren.

In dieser Artikelserie werden wir klassische Handelsstrategien empirisch analysieren, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. In der heutigen Diskussion haben wir versucht, mithilfe des Modells der linearen Diskriminanzanalyse höhere Hochs und tiefere Tiefs vorherzusagen.

Dive into the heart of Artificial Intelligence's enigma as we navigate the tumultuous waters of explainability. In a realm where models conceal their inner workings, our exploration unveils the "disagreement problem" that echoes through the corridors of machine learning.

In diesem Artikel schlage ich vor, das Thema der Entwicklung einer Handelsstrategie aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Wir werden keine zukünftigen Kursbewegungen vorhersagen, sondern versuchen, ein Handelssystem auf der Grundlage der Analyse historischer Daten aufzubauen.

In diesem Artikel werden gerichtete Diffusionsmodelle diskutiert, die datenabhängiges anisotropes und gerichtetes Rauschen in einem Vorwärtsdiffusionsprozess ausnutzen, um aussagekräftige Graphendarstellungen zu erfassen.

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

In der sich ständig verändernden Welt des Handels ist die Anpassung an Marktveränderungen nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit. Täglich entstehen neue Muster und Trends, die es selbst den fortschrittlichsten Modellen für maschinelles Lernen erschweren, angesichts der sich verändernden Bedingungen effektiv zu bleiben. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihre Modelle durch ein automatisches Neu-Training relevant halten und auf neue Marktdaten reagieren können.

Hier tauchen wir in die Welt der Hybridisierung von Optimierungsalgorithmen ein, indem wir uns drei Haupttypen ansehen: Strategiemischung, sequentielle und parallele Hybridisierung. Wir werden eine Reihe von Experimenten durchführen, in denen wir die relevanten Optimierungsalgorithmen kombinieren und testen.

Im vorigen Artikel haben wir eine der Methoden zur Erkennung von Objekten in einem Bild kennengelernt. Die Verarbeitung eines statischen Bildes ist jedoch etwas anderes als die Arbeit mit dynamischen Zeitreihen, wie z. B. die Dynamik der von uns analysierten Preise. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der Objekterkennung in Videos befassen, die dem Problem, das wir lösen wollen, etwas näher kommt.

Generative Adversarial Networks (GAN) sind eine Kombination von neuronalen Netzen, die sich gegenseitig trainieren, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Wir nehmen den bedingten Typ dieser Netze an, da wir eine mögliche Anwendung bei der Vorhersage von Finanzzeitreihen innerhalb einer Klasse von Expertensignalen anstreben.

In diesem Artikel werden wir ein Arbitrationssystem erstellen, das in den Augen der Broker legal bleibt, Tausende von synthetischen Preisen auf dem Forex-Markt erstellt, sie analysiert und erfolgreich mit Gewinn handelt.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines quanteninspirierten Handelssystems, das von einem Python-Prototyp zu einer MQL5-Implementierung für den realen Handel übergeht. Das System nutzt die Prinzipien der Quanteninformatik wie Überlagerung und Verschränkung, um Marktzustände zu analysieren, obwohl es auf klassischen Computern mit Quantensimulatoren läuft. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein Drei-Qubit-System zur gleichzeitigen Analyse von acht Marktzuständen, 24-Stunden-Rückblicke und sieben technische Indikatoren für die Marktanalyse. Auch wenn die Genauigkeitsraten bescheiden erscheinen mögen, bieten sie in Verbindung mit geeigneten Risikomanagementstrategien einen erheblichen Vorteil.

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine interessante Methode zur Vorhersage von Trajektorien vorstellen, die zur Lösung von Problemen im Bereich der autonomen Fahrzeugbewegungen entwickelt wurde. Die Autoren der Methode haben die besten Elemente verschiedener architektonischer Lösungen kombiniert.

Wir fahren fort mit der Erörterung von Algorithmen für das Training von Trajektorievorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode namens „AutoBots“ vertraut machen.

Dieser Artikel setzt das Thema der Vorhersage der kommenden Kursentwicklung fort. Ich lade Sie ein, sich mit der Architektur eines Multi-Future Transformers vertraut zu machen. Die Hauptidee besteht darin, die multimodale Verteilung der Zukunft in mehrere unimodale Verteilungen zu zerlegen, was es ermöglicht, verschiedene Modelle der Interaktion zwischen Agenten auf der Szene effektiv zu simulieren.

Support-Vektor-Maschinen klassifizieren Daten auf der Grundlage vordefinierter Klassen, indem sie die Auswirkungen einer Erhöhung der Dimensionalität untersuchen. Es handelt sich um eine überwachte Lernmethode, die angesichts ihres Potenzials, mit mehrdimensionalen Daten umzugehen, ziemlich komplex ist. In diesem Artikel wird untersucht, wie die sehr einfache Implementierung von 2-dimensionalen Daten mit dem Newton'schen Polynom bei der Klassifizierung von Preis-Aktionen effizienter durchgeführt werden kann.

In diesem Artikel werden wir Zahlenschlösser (Code Locks) neu überdenken und sie von Sicherheitsmechanismen in Werkzeuge zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme verwandeln. Entdecken Sie die Welt der Zahlenschlösser, die nicht als einfache Sicherheitsvorrichtungen betrachtet werden, sondern als Inspiration für einen neuen Ansatz zur Optimierung. Wir werden eine ganze Population von Zahlenschlössern (Locks) erstellen, wobei jedes Schloss eine einzigartige Lösung für das Problem darstellt. Wir werden dann einen Algorithmus entwickeln, der diese Schlösser „knackt“ und optimale Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen findet, vom maschinellen Lernen bis zur Entwicklung von Handelssystemen.

Der Artikel befasst sich mit dem Künstlichen Algenalgorithmus (AAA), der auf den für Mikroalgen charakteristischen biologischen Prozessen beruht. Der Algorithmus umfasst eine Spiralbewegung, einen evolutionären Prozess und eine Anpassung, die es ihm ermöglicht, Optimierungsprobleme zu lösen. Der Artikel bietet eine eingehende Analyse der Funktionsprinzipien der AAA und ihres Potenzials für die mathematische Modellierung, wobei die Verbindung zwischen Natur und algorithmischen Lösungen hervorgehoben wird.

Monte-Carlo ist der vierte, alternative Algorithmus des Reinforcement Learning, den wir mit dem Ziel betrachten, seine Implementierung in assistentengestützte Expert Advisors zu untersuchen. Obwohl sie auf Zufallsstichproben beruht, bietet sie umfangreiche Simulationsmöglichkeiten, die wir ausnutzen können.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier setzen wir Monoid-Aktionen als Mittel zur Transformation von Monoiden fort, die im vorigen Artikel behandelt wurden und zu mehr Anwendungen führen.

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung eines Algorithmus zur Auswahl von Merkmalen vor, der in einer wissenschaftlichen Arbeit mit dem Titel „FREL: A stable feature selection algorithm“ vorgestellt wurde und auch als Merkmalsgewichtung als reguliertes energiebasiertes Lernen bezeichnet werden kann.

In diesem Artikel untersuchen wir die dynamische Integration von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) in der Börsenprognose. Nutzen wir die Fähigkeit von CNNs, Muster zu extrahieren, und die Fähigkeit der RNNs, sequentielle Daten zu verarbeiten. Wir wollen sehen, wie diese leistungsstarke Kombination die Genauigkeit und Effizienz von Handelsalgorithmen verbessern kann.

Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.

Begleiten Sie uns bei der empirischen Analyse des MACD-Indikators, um zu testen, ob die Anwendung von KI auf eine Strategie, die den Indikator mit einbezieht, unsere Prognosegenauigkeit für den EURUSD verbessern würde. Gleichzeitig haben wir geprüft, ob der Indikator selbst leichter vorhersagbar ist als der Preis, und ob der Wert des Indikators das künftige Preisniveau vorhersagt. Wir geben Ihnen die Informationen an die Hand, die Sie benötigen, um zu entscheiden, ob Sie Ihre Zeit in die Integration des MACD in Ihre AI-Handelsstrategien investieren sollten.

Bevor wir überhaupt damit beginnen können, ML für unseren Handel auf dem MetaTrader 5 zu nutzen, müssen wir uns mit einem der am meisten übersehenen Fallstricke befassen - dem Datenleck. In diesem Artikel wird erläutert, wie Datenlecks, insbesondere die Falle von MetaTrader 5-Zeitstempel, die Leistung unseres Modells verzerren und zu unzuverlässigen Handelssignalen führen können. Indem wir uns mit den Mechanismen dieses Problems befassen und Strategien zu seiner Vermeidung vorstellen, ebnen wir den Weg für den Aufbau robuster Modelle für maschinelles Lernen, die zuverlässige Vorhersagen in Live-Handelsumgebungen liefern.

In diesem Artikel wird eine recht effektive Methode zur Vorhersage der Trajektorie von Multi-Agenten vorgestellt, die sich an verschiedene Umweltbedingungen anpassen kann.

Auf der Transformerarchitektur basierende Modelle weisen eine hohe Effizienz auf, aber ihre Verwendung wird durch hohe Ressourcenkosten sowohl in der Trainingsphase als auch während des Betriebs erschwert. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit Algorithmen vertraut zu machen, die es ermöglichen, den Speicherverbrauch solcher Modelle zu reduzieren.

Im MQL5-Forum gibt es viele Beiträge, in denen um Hilfe bei der Berechnung der Steigung von Preisänderungen gebeten wird. In diesem Artikel wird eine Möglichkeit zur Berechnung des Winkels aufgezeigt, der sich aus den Kursveränderungen eines beliebigen Marktes ergibt, mit dem Sie handeln möchten. Außerdem werden wir die Frage beantworten, ob die Entwicklung dieser neuen Funktion den zusätzlichen Aufwand und die investierte Zeit wert ist. Wir werden untersuchen, ob die Steigung des Kurses die Genauigkeit unseres KI-Modells bei der Vorhersage des USDZAR-Paares auf dem M1 verbessern kann.

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.

In diesem Artikel wird der Conformer-Algorithmus vorgestellt, der ursprünglich für die Wettervorhersage entwickelt wurde, die in Bezug auf Variabilität und Launenhaftigkeit mit den Finanzmärkten verglichen werden kann. Conformer ist eine komplexe Methode. Es kombiniert die Vorteile von Aufmerksamkeitsmodellen und gewöhnlichen Differentialgleichungen.

Die Autoren der FreDF-Methode haben den Vorteil der kombinierten Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich experimentell bestätigt. Die Verwendung von gewichteten Hyperparameter ist jedoch für nicht-stationäre Zeitreihen nicht optimal. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der adaptiven Kombination von Vorhersagen im Frequenz- und Zeitbereich vertraut machen.

Die Batch-Normalisierung ist die Vorverarbeitung von Daten, bevor sie in einen Algorithmus für maschinelles Lernen, z. B. ein neuronales Netz, eingespeist werden. Dies geschieht immer unter Berücksichtigung der Art der Aktivierung, die der Algorithmus verwenden soll. Wir untersuchen daher die verschiedenen Ansätze, die man mit Hilfe eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors verfolgen kann, um die Vorteile dieses Ansatzes zu nutzen.

Ein Großteil der bisher untersuchten Modelle basiert auf der Transformer-Architektur. Bei langen Sequenzen können sie jedoch ineffizient sein. In diesem Artikel werden wir uns mit einer alternativen Richtung der Zeitreihenprognose auf der Grundlage von Zustandsraummodellen vertraut machen.

Beeinflussen die Positionen von Planeten und Sternen die Finanzmärkte? Bewaffnen wir uns mit Statistiken und Big Data und begeben wir uns auf eine spannende Reise in die Welt, in der sich Sterne und Aktiencharts kreuzen.