Artikel über das Programmieren in MQL5

Wie wäre es, ein System zu schaffen, das es uns ermöglicht, den Markt zu studieren, wenn er geschlossen ist, oder sogar Marktsituationen zu simulieren? Wir beginnen hier eine neue Artikelserie, in der wir uns mit diesem Thema beschäftigen werden.

Ein neuer Artikel in unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren wird sich mit dem technischen Indikator Gator Oscillator und der Erstellung eines Handelssystems durch einfache Strategien befassen.

In diesem Artikel werden wir einen interessanten Algorithmus kennenlernen, der an der Schnittstelle von überwachten und verstärkenden Lernmethoden angesiedelt ist.

Willkommen zu einem neuen Artikel aus unserer Serie über das Erlernen des Entwerfens von Handelssystemen auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über einen neuen technischen Indikator, den Accumulation/Distribution Indikator, und darüber, wie Sie ein Handelssystem mit MQL5 entwerfen basierend auf einfachen AD-Handelsstrategien, um sie im MetaTrader 5 verwenden zu können.

Eines der Hauptprobleme beim Verstärkungslernen ist die Erkundung der Umgebung. Zuvor haben wir bereits die Forschungsmethode auf der Grundlage der intrinsischen Neugier kennengelernt. Heute schlage ich vor, einen anderen Algorithmus zu betrachten: Erkundung bei Unstimmigkeit.

In diesem Artikel geht es den Erwartungsnutzen. Wir werden einige Beispiele für seine Verwendung im Handel sowie die Ergebnisse, die mit seiner Hilfe erzielt werden können, betrachten.

In diesem Artikel erstellen wir einen MQL5 Expert Advisor auf Basis der Daily Range Breakout Strategie. Wir behandeln die wichtigsten Konzepte der Strategie, entwerfen den EA-Blaupause, und implementieren die Breakout-Logik in MQL5. Schließlich werden Techniken für das Backtesting und die Optimierung des EA erforscht, um seine Effektivität zu maximieren.

Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der handeln kann (z.B. Aufträge eröffnen, schließen und verwalten, Trailing Stop Loss und Trailing Profit) für mehr als ein Symbolpaar aus nur einem Symbolchart. In diesem Artikel werden wir Signale von zwei Indikatoren verwenden, in diesem Fall Bollinger Bänder® und dem Keltner Kanal.

Es gibt Methoden, mit denen sich viele Probleme lösen lassen, die sich ständig wiederholen. Wenn Sie einmal verstanden haben, wie man diese Methoden anwendet, kann es sehr hilfreich sein, Ihre Software effektiv zu erstellen und das Konzept von DRY (Do not Repeat Yourself) anzuwenden. In diesem Zusammenhang eignet sich das Thema Entwurfsmuster sehr gut, da es sich um Muster handelt, die Lösungen für gut beschriebene und wiederkehrende Probleme bieten.

In diesem Artikel werden wir mit der Entwicklung von Methoden zur Suche nach Preismustern anhand von Zeitreihendaten beginnen. Ein Muster hat einen bestimmten Satz von Parametern, die für alle Arten von Mustern gelten. Alle Daten dieser Art werden in der Objektklasse des abstrakten Basismusters konzentriert. In diesem Artikel werden wir eine abstrakte Musterklasse und eine Pin Bar-Musterklasse erstellen.

In diesem Artikel werde ich versuchen, einige Möglichkeiten zur Erstellung nichtlinearer Indikatoren und deren Verwendung im Handel zu besprechen. In der MetaTrader-Handelsplattform gibt es eine ganze Reihe von Indikatoren, die nicht-lineare Ansätze verwenden.

Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.

Der Artikel behandelt eine Gruppe von Optimierungsalgorithmen, die als Evolutionsstrategien (ES) bekannt sind. Sie gehören zu den allerersten Populationsalgorithmen, die evolutionäre Prinzipien für die Suche nach optimalen Lösungen nutzen. Wir werden Änderungen an den herkömmlichen ES-Varianten vornehmen und die Testfunktion und die Prüfstandsmethodik für die Algorithmen überarbeiten.

Der Artikel liefert die Grundlagen für eine mathematisch rigorose Theorie der Preisbewegungen und des Funktionierens des Marktes. Bis heute gibt es keine mathematisch strenge Theorie der Preisbewegung. Stattdessen haben wir es mit erfahrungsbasierten Annahmen zu tun, die besagen, dass sich der Preis nach einem bestimmten Muster in eine bestimmte Richtung bewegt. Natürlich wurden diese Annahmen weder durch Statistiken noch durch die Theorie gestützt.

Wir setzen die Untersuchung des verteilten Q-Learnings fort. Heute wollen wir diesen Ansatz von der anderen Seite her betrachten. Wir werden die Möglichkeit prüfen, die Quantilsregression zur Lösung von Preisvorhersageaufgaben einzusetzen.

Modelle des maschinellen Lernens sind schwer zu interpretieren, und das Verständnis dafür, warum unsere Modelle von unseren Erwartungen abweichen, ist von entscheidender Bedeutung, wenn wir einen Nutzen aus dem Einsatz dieser fortschrittlichen Techniken ziehen wollen. Ohne einen umfassenden Einblick in das Innenleben unseres Modells könnten wir Fehler nicht erkennen, die die Leistung unseres Modells beeinträchtigen, wir könnten Zeit mit der Entwicklung von Funktionen verschwenden, die nicht vorhersagbar sind, und langfristig riskieren wir, die Leistungsfähigkeit dieser Modelle nicht voll auszuschöpfen. Glücklicherweise gibt es eine ausgeklügelte und gut gewartete Komplettlösung, mit der wir genau sehen können, was unser Modell unter seiner Haube macht.

In diesem Artikel befassen wir uns eingehend mit den entscheidenden Aspekten der Auswahl der relevantesten und hochwertigsten Forex-Daten, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mehr als nur ein Symbolpaar von dessen Symbolchart handeln kann (Aufträge öffnen, schließen und verwalten oder zum Beispiel Trailing Stop Loss und Trailing Profit). Dieses Mal werden wir nur 1 Indikator verwenden, nämlich den Triangulären gleitenden Durchschnitt in Multi-Timeframes oder Single-Timeframes.

Im vorangegangenen Artikel haben wir uns mit nicht-gradientenbasierten Optimierungsmethoden befasst. Wir haben uns mit dem genetischen Algorithmus vertraut gemacht. Heute werden wir dieses Thema fortsetzen und eine andere Klasse von evolutionären Algorithmen besprechen.

Dieser Artikel versucht, die Frage zu beantworten: Wie kann man die richtigen Expert Advisor auswählen? Welche sind die besten für unser Portfolio, und wie können wir die große Liste der auf dem Markt erhältlichen Handelsroboter filtern? In diesem Artikel werden zwanzig klare und starke Kriterien für die Ablehnung eines Expert Advisors vorgestellt. Jedes Kriterium wird vorgestellt und gut erklärt, um Ihnen zu helfen, eine nachhaltigere Entscheidung zu treffen und eine profitablere Expert Advisor-Sammlung für Ihre Gewinne aufzubauen.

Sind Sie es leid, ständig zu versuchen, den Aktienmarkt vorherzusagen? Hätten Sie gerne eine Kristallkugel, die Ihnen hilft, fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen? Selbst trainierte neuronale Netze könnten die Lösung sein, nach der Sie schon lange gesucht haben. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, ob diese leistungsstarken Algorithmen Ihnen helfen können, „die Welle zu reiten“ und den Aktienmarkt zu überlisten. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern können selbst trainierte neuronale Netze Vorhersagen treffen, die oft genauer sind als die von menschlichen Händlern. Entdecken Sie, wie Sie diese Spitzentechnologie nutzen können, um Ihre Gewinne zu maximieren und intelligentere Investitionsentscheidungen zu treffen.

Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Diesmal schlage ich vor, dass wir die Eigenschaften von AutoAutoencodern bei der Anwendung auf das Training rekurrenter Modelle diskutieren.

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.

Die erstaunliche Fähigkeit von Unkräutern, unter verschiedensten Bedingungen zu überleben, wurde zur Idee für einen leistungsstarken Optimierungsalgorithmus. IWO (Invasive Weed Optimization) ist einer der besten Algorithmen unter den bisher geprüften.

Beispiele für die Übergabe von Indikatoren an ein Perzeptron. Der Artikel beschreibt allgemeine Konzepte und stellt den einfachsten fertigen Expert Advisor vor, gefolgt von den Ergebnissen seiner Optimierung und seines Vorwärtstests.