Artikel über das Programmieren in MQL5

In dem Artikel wird eine Methode zur Erstellung von Bots durch maschinelles Lernen vorgeschlagen.

In den letzten Artikeln haben wir verschiedene Optionen für die Verwendung der Entscheidungs-Transformer-Methode gesehen. Die Methode erlaubt es, nicht nur den aktuellen Zustand zu analysieren, sondern auch die Trajektorie früherer Zustände und die darin durchgeführten Aktionen. In diesem Artikel werden wir uns auf die Anwendung dieser Methode in hierarchischen Modellen konzentrieren.

In diesem Artikel geht es darum, die Vorteile der im MetaTrader 5 integrierten Indikatoren zu nutzen, um Signale abseits eines Trends zu erkennen. In Fortführung des vorherigen Artikels werden wir untersuchen, wie wir unsere Idee mit Hilfe von MQL5-Code in das endgültige Programm übertragen können.

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.

Das ursprüngliche Ziel dieses Artikels ist es nicht, alle Möglichkeiten des Forex-Handels abzudecken, sondern das System so anzupassen, dass Sie zumindest ein Replay des Marktes durchführen können. Wir lassen die Simulation noch einen Moment auf sich warten. Wenn wir jedoch keine Ticks, sondern nur Balken haben, können wir mit ein wenig Aufwand mögliche Abschlüsse simulieren, die auf dem Forex-Markt passieren könnten. Dies wird der Fall sein, bis wir uns mit der Anpassung des Simulators befassen. Der Versuch, mit Forex-Daten innerhalb des Systems zu arbeiten, ohne sie zu verändern, führt zu einer Reihe von Fehlern.

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.

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.

Erfahren Sie, wie Sie mit MQL5 nutzerdefinierte Indikatoren erstellen können. Dieser Einführungsartikel führt Sie durch die Grundlagen des Aufbaus einfacher nutzerdefinierter Indikatoren und demonstriert einen praktischen Ansatz zur Codierung verschiedener nutzerdefinierter Indikatoren für alle MQL5-Programmierer, die neu in diesem interessanten Thema sind.

In früheren Arbeiten haben wir immer den aktuellen Zustand der Umwelt bewertet. Gleichzeitig blieb die Dynamik der Veränderungen bei den Indikatoren immer „hinter den Kulissen“. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, mit dem Sie die direkte Veränderung der Daten zwischen 2 aufeinanderfolgenden Umweltzuständen bewerten können.

In diesem Artikel werden weitere Methoden zur Sammlung von Daten in einem Trainingssatz erörtert. Es liegt auf der Hand, dass der Lernprozess eine ständige Interaktion mit der Umgebung erfordert. Die Situationen können jedoch unterschiedlich sein.

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.

Fish School Search (FSS, Suche mittels Fischschulen) ist ein neuer Optimierungsalgorithmus, der durch das Verhalten von Fischen in einem Schwarm inspiriert wurde, von denen die meisten (bis zu 80 %) in einer organisierten Gemeinschaft von Verwandten schwimmen. Es ist erwiesen, dass Fischansammlungen eine wichtige Rolle für die Effizienz der Nahrungssuche und den Schutz vor Räubern spielen.

Zuvor haben wir die Auswahl einer Gruppe von Handelsstrategie-Instanzen mit dem Ziel, die Ergebnisse ihrer gemeinsamen Operation zu verbessern, nur für den gleichen Zeitraum bewertet, in dem die Optimierung der einzelnen Instanzen durchgeführt wurde. Mal sehen, was in der Vorwärtsperiode passiert.

Seien Sie dabei, wenn wir uns heute der Herausforderung stellen, eine Handelsstrategie rund um das USDJPY-Paar zu entwickeln. Wir handeln Kerzenmuster, die auf dem täglichen Zeitrahmen gebildet werden, weil sie potenziell mehr Kraft hinter sich haben. Unsere anfängliche Strategie war gewinnbringend, was uns ermutigte, die Strategie weiter zu verfeinern und zusätzliche Sicherheitsschichten hinzuzufügen, um das gewonnene Kapital zu schützen.

Der Ichimuko Kinko Hyo ist ein bekannter japanischer Indikator, der als Trenderkennungssystem dient. Wir untersuchen dies, wie schon in früheren ähnlichen Artikeln, Muster für Muster und bewerten auch die Strategien und Testberichte mit Hilfe der MQL5-Assistentenbibliothek Klassen und Assembly.

In diesem vierten Teil greifen wir die zuvor entwickelten Simple Hedge und Simple Grid Expert Advisors (EAs) wieder auf. Wir konzentrieren uns darauf, den Simple Grid EA durch mathematische Analysen und einen Brute-Force-Ansatz zu verfeinern, mit dem Ziel, eine optimale Strategie anzuwenden. Dieser Artikel befasst sich eingehend mit der mathematischen Optimierung der Strategie und legt den Grundstein für die künftige Erforschung der kodierungsbasierten Optimierung in späteren Ausgaben.

DRAKON ist eine visuelle Programmiersprache, die entwickelt wurde, um die Interaktion zwischen Fachleuten aus verschiedenen Bereichen (Biologen, Physiker, Ingenieure...) und Programmierern in russischen Raumfahrtprojekten (z.B. im Projekt für das wiederverwendbare Raumschiff Buran) zu vereinfachen. In diesem Artikel werde ich darüber sprechen, wie DRAKON die Erstellung von Algorithmen zugänglich und intuitiv macht, selbst wenn Sie noch nie mit Code in Berührung gekommen sind, und wie es für Kunden einfacher ist, ihre Gedanken zu erklären, wenn sie Handelsroboter bestellen, und für Programmierer, weniger Fehler bei komplexen Funktionen zu machen.

Entdecken Sie die unverzichtbare Rolle von Support Vector Machines (SVM) bei der Gestaltung der Zukunft des Handels. Dieser umfassende Leitfaden zeigt auf, wie SVM Ihre Handelsstrategien verbessern, die Entscheidungsfindung optimieren und neue Chancen auf den Finanzmärkten erschließen kann. Tauchen Sie ein in die Welt der SVM mit realen Anwendungen, Schritt-für-Schritt-Tutorials und Expertenwissen. Rüsten Sie sich mit dem unverzichtbaren Werkzeug aus, das Ihnen helfen kann, die Komplexität des modernen Handels zu bewältigen. Verbessern Sie das Spiel Ihres Handels mit SVM - ein Muss für den Werkzeugkasten eines jeden Händlers.

Der Artikel beschreibt detailliert, wie die Erstellung eines Expert Advisors (EA) auf der Grundlage des Handelsalgorithmus umgesetzt werden kann. Dies hilft, das System im MQL5 zu automatisieren und die Kontrolle über den Daily Drawdown zu übernehmen.

Heute werden wir „Times and Trade“ (Zeiten und Handel) mit einer schnellen Interpretation erstellen, um den Auftragsfluss zu lesen. Es ist der erste Teil, in dem wir das System aufbauen werden. Im nächsten Artikel vervollständigen wir das System mit den fehlenden Informationen. Um diese neue Funktionsweisen zu implementieren, müssen wir dem Code unseres Expert Advisors mehrere neue Dinge hinzufügen.

Heute werden wir den zweiten Teil des Systems Times & Trade (Zeiten und Handel) zur Marktanalyse aufbauen. Im vorangegangenen Artikel „Times & Trade (I)“ haben wir eine alternative Chartorganisation besprochen, die es erlauben würde, einen Indikator für die schnellstmögliche Interpretation der am Markt getätigten Geschäfte zu haben.

In diesem Artikel werde ich den Optimierungsalgorithmus Affen-Algorithmus (MA, Monkey Algorithmus) betrachten. Die Fähigkeit dieser Tiere, schwierige Hindernisse zu überwinden und die unzugänglichsten Baumkronen zu erreichen, bildete die Grundlage für die Idee des MA-Algorithmus.

Zyklen sind in unserem Leben von großer Bedeutung. Tag und Nacht, Jahreszeiten, Wochentage und viele andere Zyklen unterschiedlicher Natur sind im Leben eines jeden Menschen präsent. In diesem Artikel werden wir uns mit den Zyklen auf den Finanzmärkten befassen.

Entdecken Sie die Welt der MQL5-Arrays in Teil 5, der sich an absolute Anfänger richtet. Dieser Artikel vereinfacht komplexe Kodierungskonzepte und legt dabei den Schwerpunkt auf Klarheit und Einbeziehung aller Beteiligten. Werden Sie Teil unserer Gemeinschaft von Lernenden, in der Fragen willkommen sind und Wissen geteilt wird!

In diesem Artikel werde ich die Optimierungsmethode des Firefly-Algorithmus (FA) betrachten. Dank der Änderung hat sich der Algorithmus von einem Außenseiter zu einem echten Tabellenführer entwickelt.

Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt jedoch auch DDPG dazu, die Werte der Q-Funktion zu überschätzen. Dieses Problem führt häufig dazu, dass ein Agent mit einer suboptimalen Strategie ausgebildet wird. In diesem Artikel werden wir uns einige Ansätze zur Überwindung des genannten Problems ansehen.