Artikel über das Programmieren in MQL5

SARSA, eine Abkürzung für State-Action-Reward-State-Action, ist ein weiterer Algorithmus, der bei der Implementierung von Reinforcement Learning verwendet werden kann. Wie bei Q-Learning und DQN haben wir also untersucht, wie dies als unabhängiges Modell und nicht nur als Trainingsmechanismus in assistentengestützten Expert Advisors implementiert werden kann.

Die Entwicklung DLL-freier Integrationen von Kryptowährungsbörsen war lange Zeit eine Herausforderung, aber diese Lösung bietet ein komplettes Framework für die direkte Marktanbindung.

Dieser Artikel verbessert die Logging-Bibliothek durch Hinzufügen von Formatierern durch die Klasse CIntervalWatcher zur Verwaltung von Ausführungszyklen, Optimierung mit Caching und Dateirotation, Leistungstests und praktischen Beispielen. Mit diesen Verbesserungen gewährleisten wir ein effizientes, skalierbares und anpassungsfähiges Protokollierungssystem für unterschiedliche Entwicklungsszenarien.

Der Triple Exponential Moving Average Oscillator (TRIX) und der Williams Percentage Range Oscillator sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Dieses Indikatorpaar ist, wie die anderen, die wir kürzlich behandelt haben, ebenfalls komplementär, da der TRIX den Trend definiert, während die Williams Percent Range die Unterstützungs- und Widerstandsniveaus bestätigt. Wie immer verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu testen.

Bevor wir weitermachen können, müssen wir einige Dinge in Ordnung bringen. Dabei handelt es sich nicht um die notwendigen Korrekturen, sondern vielmehr um Verbesserungen bei der Verwaltung und Verwendung der Klasse. Der Grund dafür ist, dass die Fehler durch eine Interaktion innerhalb des Systems entstanden sind. Trotz der Versuche, die Ursache für diese Ausfälle herauszufinden, um sie zu beseitigen, blieben alle Versuche erfolglos. Einige dieser Fälle machen keinen Sinn, z. B. wenn wir Zeiger oder Rekursion in C/C++ verwenden, stürzt das Programm ab.

Number Walls oder Zahlenwände sind eine Variante der Linear Shift Back Registers, die Sequenzen auf ihre Vorhersagbarkeit hin überprüfen, indem sie auf Konvergenz prüfen. Wir sehen uns an, wie diese Ideen in MQL5 von Nutzen sein könnten.

In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen.

Der Artikel beschreibt die Eigenschaften des nichtlinearen Modells der bedingten Heteroskedastizität (GARCH). Der Indikator iGARCH wurde auf seiner Grundlage für die Vorhersage der Volatilität einen Schritt weiter entwickelt. Die numerische Analysebibliothek ALGLIB wird zur Schätzung der Modellparameter verwendet.

Denken wir über einen unabhängigen Expert Advisor nach. Zuvor haben wir einen indikatorbasierten Expert Advisor besprochen, der auch mit einem unabhängigen Skript zum Zeichnen der Risiko- und Ertragsgeometrie zusammenarbeitet. Heute werden wir die Architektur eines MQL5 Expert Advisors besprechen, der alle Funktionen in einem Programm integriert.

Bisher haben wir die Automatisierung des Starts von sequentiellen Verfahren zur Optimierung von EAs ausschließlich im Standard-Strategietester betrachtet. Was aber, wenn wir zwischen diesen Starts die gewonnenen Daten mit anderen Mitteln bearbeiten wollen? Wir werden versuchen, die Möglichkeit hinzuzufügen, neue Optimierungsstufen zu erstellen, die von in Python geschriebenen Programmen ausgeführt werden.

Bei diesem Tool handelt es sich um ein Korrelations-Dashboard, das Korrelationskoeffizienten für mehrere Währungspaare in Echtzeit berechnet und anzeigt. Durch die Visualisierung, wie sich Paare im Verhältnis zueinander bewegen, fügt es Ihrer Preisaktionsanalyse wertvollen Kontext hinzu und hilft Ihnen, die Dynamik zwischen den Märkten zu antizipieren. Lesen Sie weiter, um seine Funktionen und Anwendungen kennenzulernen.

Kerzenmuster sind für den Handel mit Kursen von grundlegender Bedeutung und bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Umkehr oder Fortsetzung des Marktes. Stellen Sie sich ein zuverlässiges Tool vor, das kontinuierlich jeden neuen Kursbalken überwacht, wichtige Formationen wie die Muster von Engulfing, Hammer, Dojis und Sterne identifiziert und Sie sofort benachrichtigt, wenn ein bedeutendes Handelseinstellungen erkannt wird. Genau diese Funktionalität haben wir entwickelt. Egal, ob Sie neu im Handel sind oder ein erfahrener Profi, dieses System bietet Echtzeit-Warnungen für Kerzenmuster, sodass Sie sich auf die Ausführung von Geschäften mit mehr Vertrauen und Effizienz konzentrieren können. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie er funktioniert und wie er Ihre Handelsstrategie verbessern kann.

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint.

Dieser Artikel behandelt zwei Aspekte. Erstens, wie die Standardbibliothek binäre Werte in andere Darstellungen wie oktal, dezimal und hexadezimal konvertieren kann. Zweitens werden wir darüber sprechen, wie wir die Breite unseres Passworts auf der Grundlage der geheimen Phrase bestimmen können, indem wir das bereits erworbene Wissen nutzen.

Bei der Analyse der Marktsituation unterteilen wir den Markt in einzelne Segmente und ermitteln die wichtigsten Trends. Herkömmliche Analysemethoden konzentrieren sich jedoch oft auf einen Aspekt und schränken so die richtige Wahrnehmung ein. In diesem Artikel lernen wir eine Methode kennen, die die Auswahl mehrerer Objekte ermöglicht, um ein umfassenderes und vielschichtigeres Verständnis der Situation zu gewährleisten.

In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung von Ensemblemodellen fort, indem wir das Konzept der Gates erörtern, insbesondere wie sie bei der Kombination von Modellergebnissen nützlich sein können, um entweder die Vorhersagegenauigkeit oder die Modellgeneralisierung zu verbessern.

Die KI-Durchbrüche, die die Schlagzeilen beherrschen, von ChatGPT bis hin zu selbstfahrenden Autos, entstehen nicht durch isolierte Modelle, sondern durch kumulatives Wissen, das aus verschiedenen Modellen oder gemeinsamen Bereichen übertragen wird. Jetzt kann derselbe Ansatz "einmal lernen, überall anwenden" angewandt werden, um unsere KI-Modelle im algorithmischen Handel zu transformieren. In diesem Artikel erfahren wir, wie wir die aus verschiedenen Instrumenten gewonnenen Informationen nutzen können, um mit Hilfe von Transfer Learning die Vorhersagen für andere Instrumente zu verbessern.

Kerzenmuster sind für den Handel mit Kursen von grundlegender Bedeutung und bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Umkehr oder Fortsetzung des Marktes. Stellen Sie sich ein zuverlässiges Tool vor, das kontinuierlich jeden neuen Kursbalken überwacht, wichtige Formationen wie die Muster von Engulfing, Hammer, Dojis und Sterne identifiziert und Sie sofort benachrichtigt, wenn ein bedeutendes Handelseinstellungen erkannt wird. Genau diese Funktionalität haben wir entwickelt. Egal, ob Sie neu im Handel sind oder ein erfahrener Profi, dieses System bietet Echtzeit-Warnungen für Kerzenmuster, sodass Sie sich auf die Ausführung von Geschäften mit mehr Vertrauen und Effizienz konzentrieren können. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie er funktioniert und wie er Ihre Handelsstrategie verbessern kann.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Crab Harmonic Pattern System in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster der Krabbe oder „crab“ mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnisse identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst. Wir integrieren visuelles Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke und Trendlinien, um die Struktur des XABCD-Musters und die Handelsniveaus anzuzeigen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des JSON-Parsing in MQL5, um den Datenaustausch für die KI-API-Integration zu handhaben, wobei wir uns auf eine JSON-Klasse zur Verarbeitung von JSON-Strukturen konzentrieren. Wir implementieren Methoden zur Serialisierung und Deserialisierung von JSON-Daten, die verschiedene Datentypen wie Strings, Zahlen und Objekte unterstützen. Dies ist für die Kommunikation mit KI-Diensten wie ChatGPT unerlässlich und ermöglicht zukünftige KI-gesteuerte Handelssysteme, indem es eine genaue Datenverarbeitung und -manipulation gewährleistet.

Der Stochastik-Oszillator und der Fractal Adaptive Moving Average sind ein weiteres Indikatorpaar, das aufgrund seiner Fähigkeit, sich in einem MQL5 Expert Advisor zu ergänzen, verwendet werden kann. Wir betrachten den Stochastik aufgrund seiner Fähigkeit, Momentumverschiebungen zu erkennen, während der FrAMA zur Bestätigung der vorherrschenden Trends verwendet wird. Bei der Erkundung dieser Indikatorenkombination verwenden wir wie immer den MQL5-Assistenten, um ihr Potenzial zu ermitteln und zu testen.

In diesem Artikel stellen wir die Umsetzung mehrere Risikorenditekennzahlen vor, die als Alternativen zur Sharpe-Ratio angepriesen werden, und untersuchen hypothetische Aktienkurven, um ihre Eigenschaften zu analysieren.

Lineare Kernel sind die einfachste Matrix ihrer Art, die beim maschinellen Lernen für lineare Regression und Support Vector Machines verwendet wird. Der Matérn-Kernel hingegen ist eine vielseitigere Version der Radialbasisfunktion, die wir in einem früheren Artikel besprochen haben, und er eignet sich für die Abbildung von Funktionen, die nicht so glatt sind, wie es die RBF annehmen würde. Wir erstellen eine nutzerdefinierte Signalklasse, die beide Kernel für die Vorhersage von Long- und Short-Bedingungen verwendet.

In diesem Artikel erörtern und demonstrieren wir, wie man nominale Prädiktoren in numerische Formate umwandelt, die für Algorithmen des maschinellen Lernens geeignet sind, und zwar sowohl mit Python als auch mit MQL5.

Dieser Teil befasst sich mit fortgeschrittenen Techniken zur Integration von MQL5 mit leistungsstarken Datenverarbeitungswerkzeugen und konzentriert sich auf den effizienten Umgang mit Big Data zur Verbesserung der Handelsanalyse und Entscheidungsfindung.

Dies ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, der sich mit dem Konzept der sozialen Gruppen befasst. In dem Artikel wird die Entwicklung sozialer Gruppen anhand von Bewegungs- und Gedächtnisalgorithmen untersucht. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, die Entwicklung sozialer Systeme zu verstehen und sie bei der Optimierung und Suche nach Lösungen anzuwenden.

Die Finanzmärkte sind nicht vollkommen ausgeglichen. Einige Märkte steigen, andere fallen, und wieder andere zeigen ein gewisses Schwankungsverhalten, das auf Unsicherheit in beide Richtungen hindeutet. Diese unausgewogenen Informationen können beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen irreführend sein, da sich die Märkte häufig ändern. In diesem Artikel werden wir verschiedene Möglichkeiten erörtern, dieses Problem zu lösen.

Dieser Artikel stellt einen Übergang zwischen dem bisher Erörterten und einer neuen Phase der Forschung dar. Um diesen Artikel zu verstehen, müssen Sie die vorherigen Artikel lesen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Heute werden wir die Möglichkeiten der Einbindung mehrerer Strategien in einen Expert Advisor (EA) mit MQL5 untersuchen. Expert Advisors bieten umfassendere Funktionen als nur Indikatoren und Skripte und ermöglichen anspruchsvollere Handelsansätze, die sich an veränderte Marktbedingungen anpassen können. Mehr dazu finden Sie in der Erörterung dieses Artikels.