Artikel über maschinelles Lernen im Handel.

Der zweite Artikel der Serie über tiefe neuronale Netze befasst sich mit der Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren (= Variablen zur Wertevorhersage anderen Variablen) während des Prozesses der Datenaufbereitung für das Training eines Modells.

Diese Artikelserie setzt das Thema "Tiefe neuronale Netzwerke" (DNN) fort, die in der letzten Zeit in vielen angewandten Bereichen einschließlich Trading verwendet werden. Es werden neue Themenbereiche betrachtet; anhand praktischer Experimente werden neue Methoden und Ideen geprüft. Der erste Artikel dieser Serie beschäftigt sich mit der Datenaufbereitung für DNN.

Ist es möglich, einen Expert Advisor zu erstellen, der nach Befehlen des Codes Kriterien für das Eröffnen und Schließen von Positionen in bestimmten Abständen optimieren würde? Was geschieht, wenn ein neuronales Netz als Modul (mehrschichtiges Perzeptron), das Historie analysiert und Strategie bewertet, im Expert Advisor implementiert wird? Wir können den Expert Advisor das neuronale Netz jeden Monat (jede Woche, jeden Tag oder jede Stunde) optimieren und die Arbeit anschließend fortsetzen lassen. Auf diese Weise kann ein selbstoptimierender Expert Advisor entwickelt werden.

Support Vector Machines wurden lange in Bereichen wie Bioinformatik und angewandter Mathematik verwendet, um komplexe Datensätze zu evaluieren und nützliche Muster für die Datenklassifikation zu extrahieren. In diesem Artikel wird besprochen, was eine Support Vector Machine ist, wie sie arbeitet und warum sie so nützlich bei der Extraktion komplexer Muster ist. Danach werden wir untersuchen, wie sie auf dem Markt angewandt werden können und vielleicht beim Handeln Ratschläge geben. Mit dem "Support Vector Machine Learning Tool" bietet der Artikel Beispiele, anhand derer Leser mit ihrem eigenen Handeln experimentieren können.

In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen.

Dieser Artikel widmet sich der Verwendung des Rattle-Pakets zur automatischen Suche nach Mustern zur Vorhersage von Long- und Short-Positionen von Forex-basierten Währungspaaren. Dieser Artikel richtet sich an Neulinge ebenso wie an erfahrene Trader.

Sollten bestimmte neuronale Netzwerkprogramme für Handel teuer und komplex oder, im gegenteiligen Fall, zu einfach sein, versuchen Sie doch mal NeuroPro. Dieses Programm ist kostenlos und umfasst eine Reihe von Funktionalitäten für Amateure. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie sie NeuroPro zusammen mit MetaTrader 5 verwenden können.

Dieser Artikel konzentriert sich auf die Besonderheiten der Auswahl, Vorkonditionierung und Bewertung der Eingabevariablen (Prädiktoren) für den Einsatz in Modellen für maschinelles Lernen. Neue Ansätze und Möglichkeiten der tiefen Prädiktor Analyse und deren Einfluss auf mögliche Überanpassung von Modellen werden berücksichtigt. Das Gesamtergebnis der Verwendung von Modellen hängt weitgehend vom Ergebnis dieser Phase ab. Wir werden zwei Pakete analysieren, die neue und ursprüngliche Konzepte für die Auswahl der Prädiktoren bieten.

Heutzutage hat sicherlich jeder Trader schon einmal etwas von einem neuronalen Netzwerk gehört - und weiß, wie cool es ist, diese zu benutzen. Die Mehrheit scheint zu glauben, dass es sich bei all jenen, die mit neuronalen Netzwerken operieren, um irgendwelche Übermenschen handeln würde. Mithilfe des vorliegenden Artikels verbinde ich die Absicht, Ihnen die Architektur eines neuronalen Netzwerks samt seiner Applikationen und praktischen Nutzanwendungen näherzubringen.

Zusätzlich zur Erstellung von neuronalen Netzwerken ermöglicht das Softwarepaket von NeuroSolutions den Export dieser Netzwerke als DLLs. Dieser Beitrag beschreibt den Erstellprozess eines neuronalen Netzwerks, der Erzeugung einer DLL und der Verbindung dieser DLL mit einem Expert Advisor für den Handel in MetaTrader 5.