Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 99): Verschieben eines erweiterten grafischen Objekts mit einem einzigen Steuerpunkt
Im vorigen Artikel habe ich die Möglichkeit implementiert, Angelpunkte eines erweiterten grafischen Objekts mithilfe von Steuerformularen zu verschieben. Jetzt werde ich die Möglichkeit implementieren, ein zusammengesetztes grafisches Objekt mithilfe eines einzelnen grafischen Objektsteuerungspunkts (Formulars) zu verschieben.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 11): Die Geburt des SIMULATORS (I)
Um die Daten, die die Balken bilden, nutzen zu können, müssen wir auf das Replay verzichten und einen Simulator entwickeln. Wir werden 1-Minuten-Balken verwenden, weil sie den geringsten Schwierigkeitsgrad aufweisen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 23): Aufbau eines Tools für Transfer Learning
In dieser Artikelserie haben wir bereits mehr als einmal über Transfer Learning berichtet. In diesem Artikel schlage ich vor, diese Lücke zu schließen und einen genaueren Blick auf Transfer Learning zu werfen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 52): Forschung mit Optimismus und Verteilungskorrektur
Da das Modell auf der Grundlage des Erfahrungswiedergabepuffers trainiert wird, entfernt sich die aktuelle Strategie oder Politik des Akteurs immer weiter von den gespeicherten Beispielen, was die Effizienz des Trainings des Modells insgesamt verringert. In diesem Artikel befassen wir uns mit einem Algorithmus zur Verbesserung der Effizienz bei der Verwendung von Stichproben in Algorithmen des verstärkten Lernens.
Rebuy-Algorithmus: Handelssimulation mit mehreren Währungen
In diesem Artikel werden wir ein mathematisches Modell zur Simulation der Preisbildung in mehreren Währungen erstellen und die Untersuchung des Diversifizierungsprinzips als Teil der Suche nach Mechanismen zur Steigerung der Handelseffizienz abschließen, die ich im vorherigen Artikel mit theoretischen Berechnungen begonnen habe.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands
Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei Algorithmen zur Lösung dieses Problems kennengelernt. Die Frage nach der Vollständigkeit der Umweltforschung bleibt jedoch offen. In diesem Artikel wird ein anderer Ansatz für das Training von Fertigkeiten vorgestellt, dessen Anwendung direkt vom aktuellen Zustand des Systems abhängt.
Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet
Dieser Artikel beschreibt vier Methoden zur Verbindung von MQL5-Code mit einer Postgres-Datenbank und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung für eine dieser Methoden, eine REST-API, unter Verwendung des Windows Subsystem For Linux (WSL). Eine Demo-Anwendung für die API wird zusammen mit dem entsprechenden MQL5-Code zum Einfügen von Daten und Abfragen der entsprechenden Tabellen sowie einem Demo-Expert Advisor zum Abrufen dieser Daten bereitgestellt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik
Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für verschiedene Aufgaben genutzt werden. Aber solche Fertigkeiten können ziemlich unberechenbar sein, was ihre Anwendung schwierig machen kann. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zum Erlernen vorhersehbarer Fertigkeiten vorgestellt.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 1): Die bereitgestellte Hardware und Umgebung
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.
Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 5): Die Bollinger Bänder mit dem Keltner-Kanal — Indikatoren Signal
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.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 17): Funktoren und Monoide
Dieser Artikel, der letzte in unserer Reihe zum Thema Funktoren, befasst sich erneut mit Monoiden als Kategorie. Monoide, die wir in dieser Serie bereits vorgestellt haben, werden hier zusammen mit mehrschichtigen Perceptrons zur Unterstützung der Positionsbestimmung verwendet.
Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5 (Teil I): Bewegliche GUsI (I)
Entfesseln Sie die Macht der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien oder Dienstprogrammen mit unserem umfassenden Leitfaden zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in das Kernkonzept von Chartereignissen und lernen Sie, wie Sie einfache und mehrfach bewegliche GUI auf demselben Chart entwerfen und implementieren. Dieser Artikel befasst sich auch mit dem Hinzufügen von Elementen zu Ihrer grafischen Nutzeroberfläche, um deren Funktionsweise und Ästhetik zu verbessern.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 19): Erforderliche Anpassungen
Hier werden wir den Boden bereiten, damit wir, wenn wir neue Funktionen zum Code hinzufügen müssen, dies reibungslos und einfach tun können. Der derzeitige Kodex kann einige der Dinge, die notwendig sind, um sinnvolle Fortschritte zu erzielen, noch nicht abdecken oder behandeln. Wir müssen alles strukturieren, damit wir bestimmte Dinge mit minimalem Aufwand umsetzen können. Wenn wir alles richtig machen, erhalten wir ein wirklich universelles System, das sich sehr leicht an jede Situation anpassen lässt, die es zu bewältigen gilt.
Erfahren Sie, wie Sie ein Handelssystem anhand des Relative Vigor Index entwickeln können
Ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand eines beliebten technischen Indikators entwickelt. In diesem Artikel werden wir lernen, wie man das mit Hilfe des Relativen Vigot-Index-Indikators tun kann.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 40): Verwendung von Go-Explore bei großen Datenmengen
In diesem Artikel wird die Verwendung des Go-Explore-Algorithmus über einen langen Trainingszeitraum erörtert, da die Strategie der zufälligen Aktionsauswahl mit zunehmender Trainingszeit möglicherweise nicht zu einem profitablen Durchgang führt.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 91): Standard-Ereignisse für grafische Objekte. Geschichte der Objektnamensänderung
In diesem Artikel werde ich die Grundfunktionalität für die Kontrolle über grafische Objektereignisse in einem bibliotheksbasierten Programm verfeinern. Ich beginne mit der Implementierung der Funktionalität zur Speicherung der Änderungshistorie grafischer Objekte am Beispiel der Eigenschaft "Objektname".
DoEasy. Kontrollen (Teil 9): Neuanordnung von WinForms-Objektmethoden, Steuerung von RadioButton und Steuerungen
In diesem Artikel werde ich die Namen der Methoden der WinForms-Objektklasse festlegen und WinForms-Objekte Button und RadioButton erstellen.
Entwicklung eines Replay System (Teil 28): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II)
Als man begann, die ersten rechenfähigen Systeme zu entwickeln, war für alles die Mitwirkung von Ingenieuren erforderlich, die das Projekt sehr gut kennen mussten. Wir sprechen von den Anfängen der Computertechnologie, einer Zeit, in der es noch nicht einmal Terminals zum Programmieren gab. Im Laufe der Entwicklung, als immer mehr Menschen daran interessiert waren, etwas zu erschaffen, entstanden neue Ideen und Wege der Programmierung, die das frühere Wechseln der Steckverbindungen ersetzten. Zu diesem Zeitpunkt erschienen die ersten Terminals.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 36): Relationales Verstärkungslernen
In den Verstärkungslernmodellen, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben, haben wir verschiedene Varianten von Faltungsnetzwerken verwendet, die in der Lage sind, verschiedene Objekte in den Originaldaten zu identifizieren. Der Hauptvorteil von Faltungsnetzen ist die Fähigkeit, Objekte unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Gleichzeitig sind Faltungsnetzwerke nicht immer leistungsfähig, wenn es zu verschiedenen Verformungen von Objekten und Rauschen kommt. Dies sind die Probleme, die das relationale Modell lösen kann.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)
In diesem Artikel werde ich den Fledermaus-Algorithmus (Bat-Algorithmus, BA) betrachten, der gute Konvergenz bei glatten Funktionen zeigt.
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 93): Vorbereiten der Funktionen zur Erstellung zusammengesetzter grafischer Objekte
In diesem Artikel beginne ich mit der Entwicklung der Funktionalität zur Erstellung von zusammengesetzten grafischen Objekten. Die Bibliothek wird die Erstellung von zusammengesetzten grafischen Objekten unterstützen, wobei diese Objekte eine beliebige Hierarchie von Verbindungen haben können. Ich werde alle notwendigen Klassen für die spätere Implementierung solcher Objekte vorbereiten.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 18): Assoziationsregeln
Als Fortsetzung dieser Artikelserie betrachten wir eine andere Art von Problemen innerhalb der Methoden des unüberwachten Lernens: die Ermittlung von Assoziationsregeln. Dieser Problemtyp wurde zuerst im Einzelhandel, insbesondere in Supermärkten, zur Analyse von Warenkörben eingesetzt. In diesem Artikel werden wir über die Anwendbarkeit solcher Algorithmen im Handel sprechen.
Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum
In diesem Artikel erörtern wir Methoden zur Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich. Hervorhebung des Nutzens der Untersuchung der Leistungsspektren von Zeitreihen bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir einige der nützlichen Perspektiven erörtern, die sich aus der Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich unter Verwendung der diskreten Fourier-Transformation (dft) ergeben.
Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 3): Hinzufügen von Symbolpräfixen und/oder -suffixen und der Handelszeiten
Mehrere Handelskollegen schickten E-Mails oder äußerten sich dazu, wie man diesen Multi-Currency EA bei Brokern mit Symbolnamen mit Präfixen und/oder Suffixen verwenden kann, und auch dazu, wie man Handelszeitzonen oder Handelszeitsitzungen bei diesem Multi-Currency EA implementiert.
Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5
In diesem Artikel wird ein Algorithmus implementiert, der das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell von Box und Jenkins unter Verwendung der Powells-Methode der Funktionsminimierung anwendet. Box und Jenkins stellten fest, dass die meisten Zeitreihen mit einem oder beiden Rahmen modelliert werden können.
StringFormat(). Inspektion und vorgefertigte Beispiele
In diesem Artikel wird die Inspektion der Funktion PrintFormat() fortgesetzt. Wir werden uns kurz mit der Formatierung von Zeichenketten mit StringFormat() und ihrer weiteren Verwendung im Programm beschäftigen. Wir werden auch Vorlagen für die Anzeige von Symboldaten im Terminaljournal schreiben. Der Artikel ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 15) : Funktoren mit Graphen
Dieser Artikel über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 setzt die Serie mit der Betrachtung der Funktoren fort, diesmal jedoch als Brücke zwischen Graphen und einer Menge. Wir greifen die Kalenderdaten wieder auf und plädieren trotz der Einschränkungen bei der Verwendung von Strategy Tester für die Verwendung von Funktoren zur Vorhersage der Volatilität mit Hilfe der Korrelation.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Bears Power entwirft
Willkommen zu einem neuen Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikator hier ist ein neuer Artikel über das Lernen, wie man ein Handelssystem von Bears Power technischen Indikator zu entwerfen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 34): Vollständig parametrisierte Quantilfunktion
Wir untersuchen weiterhin verteilte Q-Learning-Algorithmen. In früheren Artikeln haben wir verteilte und Quantil-Q-Learning-Algorithmen besprochen. Im ersten Algorithmus haben wir die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Wertebereiche trainiert. Im zweiten Algorithmus haben wir Bereiche mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit trainiert. In beiden Fällen haben wir a priori Wissen über eine Verteilung verwendet und eine andere trainiert. In diesem Artikel wenden wir uns einem Algorithmus zu, der es dem Modell ermöglicht, für beide Verteilungen trainiert zu werden.
Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)
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 zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
Von der Saisonalität des Devisenmarktes profitieren
Wir sind alle mit dem Konzept der Saisonalität vertraut, z. B. sind wir alle an steigende Preise für frisches Gemüse im Winter oder an steigende Kraftstoffpreise bei strengem Frost gewöhnt, aber nur wenige Menschen wissen, dass es auf dem Devisenmarkt ähnliche Muster gibt.
GUI: Tipps und Tricks zur Erstellung Ihrer eigenen Grafikbibliothek in MQL
Wir gehen die Grundlagen von GUI-Bibliotheken durch, damit Sie verstehen, wie sie funktionieren, oder sogar anfangen können, Ihre eigenen zu erstellen.
Matrizen und Vektoren in MQL5: Die Aktivierungsfunktionen
Hier wird nur einer der Aspekte des maschinellen Lernens beschrieben — die Aktivierungsfunktionen. In künstlichen neuronalen Netzen berechnet eine Neuronenaktivierungsfunktion einen Ausgangssignalwert auf der Grundlage der Werte eines Eingangssignals oder eines Satzes von Eingangssignalen. Wir werden uns mit den inneren Abläufen des Prozesses befassen.
Strukturen in MQL5 und Methoden zum Drucken deren Daten
In diesem Artikel werden wir uns die Strukturen von MqlDateTime, MqlTick, MqlRates und MqlBookInfo ansehen sowie die Methoden zum Drucken von deren Daten. Um alle Felder einer Struktur auszudrucken, gibt es die Standardfunktion ArrayPrint(), die die im Array enthaltenen Daten mit dem Typ der behandelten Struktur in einem praktischen Tabellenformat anzeigt.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)
Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 47): Kontinuierlicher Aktionsraum
In diesem Artikel erweitern wir das Aufgabenspektrum unseres Agenten. Der Ausbildungsprozess wird einige Aspekte des Geld- und Risikomanagements umfassen, die ein wesentlicher Bestandteil jeder Handelsstrategie sind.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 96): Grafiken in Formularobjekten und Behandlung von Mausereignissen
In diesem Artikel beginne ich mit dem Erstellen der Funktionsweise für die Behandlung von Mausereignissen in Formularobjekten und füge neue Eigenschaften und deren Verfolgung zu einem Symbolobjekt hinzu. Außerdem werde ich die Klasse der Symbolobjekte verbessern, da die Chart-Symbole jetzt neue Eigenschaften haben, die berücksichtigt und verfolgt werden müssen.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 17): Zugang zu Daten im Internet (III)
In diesem Artikel setzen wir die Überlegungen fort, wie man Daten aus dem Internet beziehen und in einem Expert Advisor verwenden kann. Dieses Mal werden wir ein alternatives System entwickeln.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 03): Anpassen der Einstellungen (I)
Beginnen wir mit der Klärung der gegenwärtigen Situation, denn wir haben keinen optimalen Start hingelegt. Wenn wir es jetzt nicht tun, werden wir bald in Schwierigkeiten sein.
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 92): Speicherklasse der grafischen Standardobjekte. Änderungsverlauf der Objekteigenschaften
In diesem Artikel werde ich die Speicherklasse der grafischen Standardobjekte erstellen, die es dem Objekt ermöglicht, seine Zustände zu speichern, wenn seine Eigenschaften geändert werden. Dies wiederum ermöglicht den Rücksprung zu vorherigen Zuständen des grafischen Objekts.