Artikel über das Programmieren in MQL5

Wir setzen das Studium der Methoden des Reinforcement Learning bzw. des Verstärkungslernens fort. In diesem Artikel werde ich mich auf einen etwas anderen Algorithmus konzentrieren, der die Politik des Agenten im Paradigma der Konstruktion einer Sequenz von Aktionen betrachtet.

Der Wal-Optimierungsalgorithmus (WOA) ist ein metaheuristischer Algorithmus, der durch das Verhalten und die Jagdstrategien von Buckelwalen inspiriert wurde. Die Hauptidee von WOA ist die Nachahmung der so genannten Fressmethode „Blasennetz“, bei der Wale Blasen um ihre Beute herum erzeugen und sie dann in einer spiralförmigen Bewegung angreifen.

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.

GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.

Wir gehen die Grundlagen von GUI-Bibliotheken durch, damit Sie verstehen, wie sie funktionieren, oder sogar anfangen können, Ihre eigenen zu erstellen.

In diesem Artikel werden wir ein System von Kreuzaufträgen (cross order system) erstellen. Es gibt eine Art von Vermögenswerten, die den Händlern das Leben sehr schwer macht - Terminkontrakte. Aber warum machen sie einem das Leben schwer?

In diesem Artikel platzieren wir einen Handelschart in einem schwebenden Fenster. Im vorherigen Teil haben wir ein Basissystem erstellt, das die Verwendung von Vorlagen innerhalb eines schwebenden Fensters ermöglicht.

In diesem Artikel setzen wir unser Thema vom letzten Mal fort, indem wir uns mit alltäglichen Handelsindikatoren befassen, die wir in einem „neuen“ Licht betrachten. Wir befassen uns in diesem Beitrag mit der horizontalen Zusammensetzung natürlicher Transformationen, und der beste Indikator dafür, der das soeben behandelte Thema noch erweitert, ist der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA).

Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der BSA-Individuen, einschließlich des Wechsels zwischen Flucht-, Wachsamkeits- und Futtersuchverhalten, machen diesen Algorithmus vielschichtig. Es nutzt die Prinzipien der Vogelschwärme, der Kommunikation, der Anpassungsfähigkeit, des Führens und Folgens, um effizient optimale Lösungen zu finden.

In diesem Artikel wird die klassische Kreuzungsstrategie von gleitenden Durchschnitten erneut untersucht, um ihre aktuelle Wirksamkeit zu bewerten. Angesichts der langen Zeit, die seit ihrer Einführung vergangen ist, untersuchen wir die potenziellen Verbesserungen, die KI für diese traditionelle Handelsstrategie bringen kann. Durch den Einsatz von KI-Techniken wollen wir fortschrittliche Vorhersagefähigkeiten nutzen, um Einstiegs- und Ausstiegspunkte für den Handel zu optimieren, sich an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen und die Gesamtperformance im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen zu verbessern.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie Sie eine Qualitätsbewertung entwickeln, die Ihr Expert Advisor im Strategietester anzeigen kann. Wir werden uns zwei bekannte Berechnungsmethoden ansehen – Van Tharp und Sunny Harris.

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.

Wir setzen die Diskussion über die Familie der Entscheidungstransformationsmethoden fort. In einem früheren Artikel haben wir bereits festgestellt, dass das Training des Transformators, der der Architektur dieser Methoden zugrunde liegt, eine ziemlich komplexe Aufgabe ist und einen großen gekennzeichneten Datensatz für das Training erfordert. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Verwendung von ungekennzeichneten Trajektorien für das vorläufige Modelltraining vorgestellt.

In diesem Artikel werden wir einen Blick auf eine der berühmten Strategien von Bill Williams werfen, sie diskutieren und versuchen, die Strategie mit anderen Indikatoren und mit Vorhersagen zu verbessern.

In diesem Artikel entwickeln wir ein mehrstufiges Zone Recovery System in MQL5, das den RSI zur Erzeugung von Handelssignalen nutzt. Jede Signalinstanz wird dynamisch zu einer Array-Struktur hinzugefügt, sodass das System mehrere Signale gleichzeitig innerhalb der Zonenwiederherstellungslogik verwalten kann. Mit diesem Ansatz zeigen wir, wie man komplexe Handelsverwaltungsszenarien effektiv handhabt und gleichzeitig einen skalierbaren und robusten Codeentwurf beibehält.

Dieser Artikel richtet sich an Anfänger und Profi-MQL5-Entwickler. Es stellt einen Code zur Verfügung, um signalgenerierende Indikatoren zu definieren und auf Trends in höheren Zeitrahmen zu beschränken. Auf diese Weise können Händler ihre Strategien verbessern, indem sie eine breitere Marktperspektive einbeziehen, was zu potenziell robusteren und zuverlässigeren Handelssignalen führt.

Der Hurst-Exponent ist ein Maß dafür, wie stark eine Zeitreihe auf lange Sicht autokorreliert. Es wird davon ausgegangen, dass sie die langfristigen Eigenschaften einer Zeitreihe erfasst und daher in der Zeitreihenanalyse auch außerhalb von wirtschaftlichen/finanziellen Zeitreihen eine gewisse Bedeutung hat. Wir konzentrieren uns jedoch auf den potenziellen Nutzen für Händler, indem wir untersuchen, wie diese Metrik mit gleitenden Durchschnitten gepaart werden kann, um ein potenziell robustes Signal zu bilden.

Im vorigen Artikel haben wir ein Tool zum Erstellen und Bearbeiten der Architektur neuronaler Netze entwickelt. Heute werden wir die Arbeit an diesem Instrument fortsetzen. Wir werden versuchen, sie nutzerfreundlicher zu gestalten. Dies mag ein Schritt weg von unserem Thema sein. Aber ist es nicht so, dass ein gut organisierter Arbeitsplatz eine wichtige Rolle bei der Erreichung dieses Ziels spielt?

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.

In diesem Artikel wird detailliert beschrieben, wie man eine Risikomanager-Klasse für den manuellen Handel von Grund auf schreibt. Diese Klasse kann auch als Basisklasse für die Vererbung durch algorithmische Händler verwendet werden, die automatisierte Programme einsetzen.

Modelle werden offline mit Daten aus einem vorbereiteten Trainingsdatensatz trainiert. Dies bietet zwar gewisse Vorteile, hat aber den Nachteil, dass die Informationen über die Umgebung stark auf die Größe des Trainingsdatensatzes komprimiert werden. Das wiederum schränkt die Möglichkeiten der Erkundung ein. In diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, einen Trainingsdatensatz mit möglichst unterschiedlichen Daten zu füllen.

In diesem Artikel werden wir die Möglichkeiten der leistungsstarken MQL5-Sprache beim Zeichnen verschiedener Indikatorstile in Meta Trader 5 untersuchen. Wir werden uns auch mit Skripten beschäftigen und wie sie in unserem Modell verwendet werden können.

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 Qualität der Vorhersage zukünftiger Zustände spielt eine wichtige Rolle bei der Methode des Goal-Conditioned Predictive Coding, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, der die Vorhersagequalität in stochastischen Umgebungen, wie z. B. den Finanzmärkten, erheblich verbessern kann.

In diesem Artikel wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Mustern der Konstruktion spiralförmiger Trajektorien in der Natur, wie z. B. bei Muschelschalen, basiert - der Algorithmus der spiralförmigen dynamischen Optimierung (SDO). Ich habe den von den Autoren vorgeschlagenen Algorithmus gründlich überarbeitet und verändert. Der Artikel befasst sich mit der Notwendigkeit dieser Änderungen.

Wie bereits im theoretischen Teil erläutert, müssen wir bei der Arbeit mit neuronalen Netzen lineare Regressionen und Ableitungen verwenden. Warum? Der Grund dafür ist, dass die lineare Regression eine der einfachsten Formeln ist, die es gibt. Im Grunde genommen ist die lineare Regression nur eine affine Funktion. Wenn wir über neuronale Netze sprechen, sind wir jedoch nicht an den Auswirkungen der direkten linearen Regression interessiert. Wir interessieren uns für die Gleichung, die diese Linie erzeugt. Wir sind nicht so sehr an der erstellten Linie interessiert. Kennen Sie die wichtigste Gleichung, die wir verstehen müssen? Wenn nicht, empfehle ich, diesen Artikel zu lesen, um ihn zu verstehen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.

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 erstellen wir einen Expert Advisor (EA), der die Kumo Breakout-Strategie unter Verwendung des Indikators Ichimoku Kinko Hyo und des Awesome Oscillators automatisiert. Wir gehen durch den Prozess der Initialisierung von Indikator-Handles, der Erkennung von Ausbruchsbedingungen und der Codierung von automatischen Handelsein- und -ausgängen. Zusätzlich implementieren wir Trailing-Stops und die Positionsmanagement-Logik, um die Leistung des EA und seine Anpassungsfähigkeit an die Marktbedingungen zu verbessern.