Artikel über das Programmieren in MQL5

Wir werden Deep Learning zu den drei Beispielen hinzufügen, die in früheren Artikeln veröffentlicht wurden, und die Ergebnisse mit den vorherigen vergleichen. Das Ziel ist es, zu lernen, wie man DL zu anderen EAs hinzufügt.

Heute werden wir das Auftragssystem weiterentwickeln. Wie Sie sehen werden, werden wir in großem Umfang wiederverwenden, was bereits in anderen Artikeln gezeigt wurde. Dennoch werden Sie in diesem Artikel eine kleine Belohnung erhalten. Zunächst werden wir ein System entwickeln, das mit einem echten Handelsserver verwendet werden kann, sowohl von einem Demokonto als auch von einem echten Konto. Wir werden die Plattform MetaTrader 5 ausgiebig nutzen, die uns von Anfang an alle notwendige Unterstützung bietet.

Auf der Transformerarchitektur basierende Modelle weisen eine hohe Effizienz auf, aber ihre Verwendung wird durch hohe Ressourcenkosten sowohl in der Trainingsphase als auch während des Betriebs erschwert. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit Algorithmen vertraut zu machen, die es ermöglichen, den Speicherverbrauch solcher Modelle zu reduzieren.

Der Artikel befasst sich mit dem Künstlichen Algenalgorithmus (AAA), der auf den für Mikroalgen charakteristischen biologischen Prozessen beruht. Der Algorithmus umfasst eine Spiralbewegung, einen evolutionären Prozess und eine Anpassung, die es ihm ermöglicht, Optimierungsprobleme zu lösen. Der Artikel bietet eine eingehende Analyse der Funktionsprinzipien der AAA und ihres Potenzials für die mathematische Modellierung, wobei die Verbindung zwischen Natur und algorithmischen Lösungen hervorgehoben wird.

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung eines Algorithmus zur Auswahl von Merkmalen vor, der in einer wissenschaftlichen Arbeit mit dem Titel „FREL: A stable feature selection algorithm“ vorgestellt wurde und auch als Merkmalsgewichtung als reguliertes energiebasiertes Lernen bezeichnet werden kann.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines quanteninspirierten Handelssystems, das von einem Python-Prototyp zu einer MQL5-Implementierung für den realen Handel übergeht. Das System nutzt die Prinzipien der Quanteninformatik wie Überlagerung und Verschränkung, um Marktzustände zu analysieren, obwohl es auf klassischen Computern mit Quantensimulatoren läuft. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein Drei-Qubit-System zur gleichzeitigen Analyse von acht Marktzuständen, 24-Stunden-Rückblicke und sieben technische Indikatoren für die Marktanalyse. Auch wenn die Genauigkeitsraten bescheiden erscheinen mögen, bieten sie in Verbindung mit geeigneten Risikomanagementstrategien einen erheblichen Vorteil.

In diesem Artikel implementieren wir Filter in das MQL5-Wirtschaftskalender-Dashboard, um die Anzeige von Nachrichtenereignissen nach Währung, Bedeutung und Zeit zu verfeinern. Wir erstellen zunächst Filterkriterien für jede Kategorie und integrieren diese dann in das Dashboard, um nur relevante Ereignisse anzuzeigen. Schließlich stellen wir sicher, dass jeder Filter dynamisch aktualisiert wird, um Händlern gezielte wirtschaftliche Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern.

In diesem Artikel automatisieren wir das Muster aus Kopf und Schultern in MQL5. Wir analysieren seine Architektur, implementieren einen EA, um ihn zu erkennen und zu handeln, und führen einen Backtest der Ergebnisse durch. Der Prozess offenbart einen praktischen Handelsalgorithmus, der noch verfeinert werden kann.

In dem EA, der hier entwickelt wird, haben wir bereits einen bestimmten Mechanismus zur Kontrolle des Drawdowns. Sie ist jedoch probabilistischer Natur, da sie auf den Ergebnissen von Tests mit historischen Preisdaten beruht. Daher kann der Drawdown manchmal die maximal erwarteten Werte übersteigen (wenn auch mit einer geringen Wahrscheinlichkeit). Versuchen wir, einen Mechanismus hinzuzufügen, der die garantierte Einhaltung der festgelegten Drawdown-Höhe gewährleistet.

In this article, we will finally begin to do what we wanted to do much earlier. However, due to the lack of "solid ground", I did not feel confident to present this part publicly. Now I have the basis to do this. I suggest that you focus as much as possible on understanding the content of this article. I mean not simply reading it. I want to emphasize that if you do not understand this article, you can completely give up hope of understanding the content of the following ones.

Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.

Beim Offline-Lernen verwenden wir einen festen Datensatz, der die Umweltvielfalt nur begrenzt abdeckt. Während des Lernprozesses kann unser Agent Aktionen generieren, die über diesen Datensatz hinausgehen. Wenn es keine Rückmeldungen aus der Umwelt gibt, wie können wir dann sicher sein, dass die Bewertungen solcher Maßnahmen korrekt sind? Die Beibehaltung der Agentenpolitik innerhalb des Trainingsdatensatzes ist ein wichtiger Aspekt, um die Zuverlässigkeit des Trainings zu gewährleisten. Darüber werden wir in diesem Artikel sprechen.

In diesem Artikel schlage ich vor, das Thema der Entwicklung einer Handelsstrategie aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Wir werden keine zukünftigen Kursbewegungen vorhersagen, sondern versuchen, ein Handelssystem auf der Grundlage der Analyse historischer Daten aufzubauen.

Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen.

Vielen Programmieranfängern fällt es schwer zu verstehen, warum ihr Code nicht so funktioniert, wie sie es erwarten. Es gibt viele Dinge, die einen Code wirklich funktional machen. Es ist nicht nur ein Haufen verschiedener Funktionen und Operationen, die den Code zum Laufen bringen. Heute lade ich Sie dazu ein, zu lernen, wie man richtigen Code erstellt, anstatt Fragmente zu kopieren und einzufügen. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für didaktische Zwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Begleiten Sie uns bei der empirischen Analyse des MACD-Indikators, um zu testen, ob die Anwendung von KI auf eine Strategie, die den Indikator mit einbezieht, unsere Prognosegenauigkeit für den EURUSD verbessern würde. Gleichzeitig haben wir geprüft, ob der Indikator selbst leichter vorhersagbar ist als der Preis, und ob der Wert des Indikators das künftige Preisniveau vorhersagt. Wir geben Ihnen die Informationen an die Hand, die Sie benötigen, um zu entscheiden, ob Sie Ihre Zeit in die Integration des MACD in Ihre AI-Handelsstrategien investieren sollten.

In diesem Artikel werde ich ein sehr wichtiges Werkzeug für Entwickler vorstellen. Wenn Sie mit GIT nicht vertraut sind, lesen Sie diesen Artikel, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was es ist und wie man es mit MQL5 verwendet.

Ein Großteil der bisher untersuchten Modelle basiert auf der Transformer-Architektur. Bei langen Sequenzen können sie jedoch ineffizient sein. In diesem Artikel werden wir uns mit einer alternativen Richtung der Zeitreihenprognose auf der Grundlage von Zustandsraummodellen vertraut machen.

In früheren Artikeln haben wir die Decision-Transformer-Methode und mehrere davon abgeleitete Algorithmen besprochen. Wir haben mit verschiedenen Zielsetzungsmethoden experimentiert. Während der Experimente haben wir mit verschiedenen Arten der Zielsetzung gearbeitet. Die Studie des Modells über die frühere Trajektorie blieb jedoch immer außerhalb unserer Aufmerksamkeit. In diesem Artikel. Ich möchte Ihnen eine Methode vorstellen, die diese Lücke füllt.

Clustering-Algorithmen beim maschinellen Lernen sind wichtige unüberwachte Lernalgorithmen, die die ursprünglichen Daten in Gruppen mit ähnlichen Beobachtungen unterteilen können. Anhand dieser Gruppen können Sie den Markt für ein bestimmtes Cluster analysieren, anhand neuer Daten nach den stabilsten Clustern suchen und kausale Schlüsse ziehen. In dem Artikel wird eine originelle Methode für das Clustering von Zeitreihen in Python vorgeschlagen.

Heute schauen wir uns an, wie vordefinierte Variablen und Konstanten der Sprache MQL5 verwendet werden. Darüber hinaus werden wir einen weiteren speziellen Variablentyp analysieren: Funktionen. Zu wissen, wie man richtig mit diesen Variablen arbeitet, kann den Unterschied zwischen einer funktionierenden und einer nicht funktionierenden Anwendung ausmachen. Um zu verstehen, was hier vorgestellt wird, ist es notwendig, das Material zu verstehen, das in früheren Artikeln besprochen wurde.

Die Batch-Normalisierung ist die Vorverarbeitung von Daten, bevor sie in einen Algorithmus für maschinelles Lernen, z. B. ein neuronales Netz, eingespeist werden. Dies geschieht immer unter Berücksichtigung der Art der Aktivierung, die der Algorithmus verwenden soll. Wir untersuchen daher die verschiedenen Ansätze, die man mit Hilfe eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors verfolgen kann, um die Vorteile dieses Ansatzes zu nutzen.

In diesem Artikel werden gerichtete Diffusionsmodelle diskutiert, die datenabhängiges anisotropes und gerichtetes Rauschen in einem Vorwärtsdiffusionsprozess ausnutzen, um aussagekräftige Graphendarstellungen zu erfassen.

In diesem Artikel erweitern wir das Trade Management Panel unseres multifunktionalen Admin Panels. Wir führen eine leistungsstarke Hilfsfunktion ein, die den Code vereinfacht und die Lesbarkeit, Wartbarkeit und Effizienz verbessert. Wir zeigen Ihnen auch, wie Sie zusätzliche Schaltflächen nahtlos integrieren und die Nutzeroberfläche erweitern können, um ein breiteres Spektrum von Handelsaufgaben zu bewältigen. Ob es um die Verwaltung von Positionen, die Anpassung von Aufträgen oder die Vereinfachung von Nutzerinteraktionen geht, dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Entwicklung eines robusten, nutzerfreundlichen Trade Management Panels.

Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.

In diesem Artikel wird eine neue Dimension der Analyse unter Verwendung externer Bibliotheken untersucht, die speziell für fortgeschrittene Analysen entwickelt wurden. Diese Bibliotheken, wie z. B. Pandas, bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Verarbeitung und Interpretation komplexer Daten, die es Händlern ermöglichen, tiefere Einblicke in die Marktdynamik zu gewinnen. Durch die Integration solcher Technologien können wir die Lücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Strategien schließen. Begleiten Sie uns, wenn wir den Grundstein für diesen innovativen Ansatz legen und das Potenzial der Kombination von Technologie und Handelskompetenz erschließen.

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 Autoren der FreDF-Methode haben den Vorteil der kombinierten Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich experimentell bestätigt. Die Verwendung von gewichteten Hyperparameter ist jedoch für nicht-stationäre Zeitreihen nicht optimal. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der adaptiven Kombination von Vorhersagen im Frequenz- und Zeitbereich vertraut machen.

Support-Vektor-Maschinen klassifizieren Daten auf der Grundlage vordefinierter Klassen, indem sie die Auswirkungen einer Erhöhung der Dimensionalität untersuchen. Es handelt sich um eine überwachte Lernmethode, die angesichts ihres Potenzials, mit mehrdimensionalen Daten umzugehen, ziemlich komplex ist. In diesem Artikel wird untersucht, wie die sehr einfache Implementierung von 2-dimensionalen Daten mit dem Newton'schen Polynom bei der Klassifizierung von Preis-Aktionen effizienter durchgeführt werden kann.

Die Verlustfunktion ist die wichtigste Kennzahl für Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Rückmeldung für den Trainingsprozess liefert, indem sie angibt, wie gut ein bestimmter Satz von Parametern im Vergleich zum beabsichtigten Ziel funktioniert. Wir untersuchen die verschiedenen Formate dieser Funktion in einer nutzerdefinierten MQL5-Assistenten-Klasse.

Beeinflussen die Positionen von Planeten und Sternen die Finanzmärkte? Bewaffnen wir uns mit Statistiken und Big Data und begeben wir uns auf eine spannende Reise in die Welt, in der sich Sterne und Aktiencharts kreuzen.

In dieser Artikelserie werden wir uns bekannte Handelsstrategien noch einmal ansehen und untersuchen, ob wir diese Strategien mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir uns mit dem FTSE 100 befassen und versuchen, den Index anhand eines Teils der Einzelwerte, aus denen er sich zusammensetzt, zu prognostizieren.

Im MQL5-Forum gibt es viele Beiträge, in denen um Hilfe bei der Berechnung der Steigung von Preisänderungen gebeten wird. In diesem Artikel wird eine Möglichkeit zur Berechnung des Winkels aufgezeigt, der sich aus den Kursveränderungen eines beliebigen Marktes ergibt, mit dem Sie handeln möchten. Außerdem werden wir die Frage beantworten, ob die Entwicklung dieser neuen Funktion den zusätzlichen Aufwand und die investierte Zeit wert ist. Wir werden untersuchen, ob die Steigung des Kurses die Genauigkeit unseres KI-Modells bei der Vorhersage des USDZAR-Paares auf dem M1 verbessern kann.