Artikel über das Programmieren in MQL5
Lernen Sie die Sprache von Handelsstrategien MQL5 nach den hier veröffentlichten Artikeln, die meisten von denen Sie - die Mitglieder der Community - geschrieben haben. Alle Artikel sind in drei Kategorien aufgeteilt, damit man eine Antwort auf unterschiedliche Fragen des Programmierens schnell finden könnte: "Integration", "Tester", "Handelsstrategien" und vieles mehr.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 47): Verstärkungslernen mit Temporaler Differenz
Temporal Difference ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der Q-Werte auf der Grundlage der Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Belohnungen während des Agententrainings aktualisiert. Sie befasst sich speziell mit der Aktualisierung von Q-Werten, ohne sich um die Verknüpfung von Zustand und Aktion zu kümmern. Daher wollen wir sehen, wie wir dies, wie in früheren Artikeln, in einem mit einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor anwenden können.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 72): Verwendung der Muster von MACD und OBV mit überwachtem Lernen
Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar MACD und OBV vorgestellt haben, und untersuchen, wie dieses Paar durch maschinelles Lernen verbessert werden kann. MACD und OBV ergänzen sich in Bezug auf Trend und Volumen. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Exponential-Kernel bei der Dimensionierung seiner Kerne und Kanäle einsetzt. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 2): Kennzeichnung von Finanzdaten für maschinelles Lernen
In diesem zweiten Teil der MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint-Serie erfahren Sie, warum einfache Bezeichnungen Ihre Modelle in die Irre führen können und wie Sie fortgeschrittene Techniken wie die Triple-Barrier- und Trend-Scanning-Methode anwenden, um robuste, risikobewusste Ziele zu definieren. Dieser praktische Leitfaden ist vollgepackt mit praktischen Python-Beispielen, die diese rechenintensiven Techniken optimieren, und zeigt Ihnen, wie Sie verrauschte Marktdaten in zuverlässige Kennzeichnungen umwandeln können, die die realen Handelsbedingungen widerspiegeln.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 31): Erstellung eines Price Action 3 Drives Harmonic Pattern Systems
In diesem Artikel entwickeln wir ein 3 Drives Pattern System in MQL5, das steigende und fallende harmonische Muster der 3 Drives mit Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit anpassbaren Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels basierend auf vom Nutzer ausgewählten Optionen ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte.
Einführung in MQL5 (Teil 22): Aufbau eines Expert Advisors für das harmonische Muster 5-0
Dieser Artikel erklärt, wie man das harmonische Muster 5-0 in MQL5 erkennt und handelt, es mit Hilfe von Fibonacci-Levels validiert und auf dem Chart anzeigt.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 48): Das Konzept eines Dienstes verstehen
Wie wäre es, etwas Neues zu lernen? In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Skripte in Dienste umwandeln können und warum dies sinnvoll ist.
Neuronales Netz in der Praxis: Kleinste Quadrate
In diesem Artikel werden wir uns einige Ideen ansehen, u. a. dass mathematische Formeln im Aussehen komplexer sind als bei der Implementierung in Code. Außerdem werden wir uns damit beschäftigen, wie man einen Chart-Quadranten einrichtet, sowie mit einem interessanten Problem, das in Ihrem MQL5-Code auftreten kann. Obwohl ich, um ehrlich zu sein, immer noch nicht ganz verstehe, wie ich es erklären soll. Wie auch immer, ich zeige Ihnen, wie Sie das im Code beheben können.
Neuronale Netze im Handel: Das „Dual-Attention-Based Trend Prediction Model“
Wir setzen die Diskussion über die Verwendung der stückweisen, linearen Darstellung von Zeitreihen fort, die im vorherigen Artikel begonnen wurde. Heute werden wir sehen, wie diese Methode mit anderen Ansätzen der Zeitreihenanalyse kombiniert werden kann, um die Qualität der Vorhersage des Preistrend zu verbessern.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Template und Typename (IV)
In diesem Artikel werden wir uns genau ansehen, wie wir das Problem lösen können, das am Ende des vorherigen Artikels angesprochen wurde. Es wurde versucht, ein Template eines solchen Typs zu erstellen, um ein Template für die „union“ von Daten erstellen zu können.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 6): Automatisierung des Handelseinstiegs mit der Analyse von Nachrichtenereignissen und Countdown-Timern
In diesem Artikel implementieren wir einen automatischen Handelseinstieg mit dem MQL5-Wirtschaftskalender, indem wir nutzerdefinierte Filter und Zeitverschiebungen anwenden, um qualifizierte Nachrichtenereignisse zu identifizieren. Wir vergleichen die prognostizierten und die vorherigen Werte, um zu entscheiden, ob ein KAUF oder VERKAUF eröffnet werden soll. Dynamische Countdown-Timer zeigen die verbleibende Zeit bis zur Veröffentlichung von Nachrichten an und werden nach einem Handel automatisch zurückgesetzt.
Entwicklung eines Toolkit zur Analyse von Preisaktionen (Teil 16): Einführung in die Quarters Theory (II) - Intrusion Detector EA
In unserem letzten Artikel haben wir ein einfaches Skript namens „Quarters Drawer“ vorgestellt. Auf dieser Grundlage gehen wir nun den nächsten Schritt und erstellen einen Monitor Expert Advisor (EA), der diese Quarter verfolgt und einen Überblick über mögliche Marktreaktionen auf diesen Niveaus bietet. Begleiten Sie uns in diesem Artikel bei der Entwicklung eines Tools zur Zonenerkennung.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (V): Die Klasse AnalyticsPanel
In dieser Diskussion wird untersucht, wie man Echtzeit-Marktdaten und Handelskontoinformationen abruft, verschiedene Berechnungen durchführt und die Ergebnisse in einem nutzerdefinierten Panel anzeigt. Um dies zu erreichen, werden wir die Entwicklung der Klasse AnalyticsPanel vertiefen, die all diese Funktionen, einschließlich der Panel-Erstellung, kapselt. Dieser Aufwand ist Teil unserer kontinuierlichen Erweiterung des New Admin Panel EA, mit der wir fortschrittliche Funktionalitäten unter Verwendung modularer Designprinzipien und Best Practices für die Codeorganisation einführen.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 8): Analyse mehrerer Strategien (2)
Nehmen Sie an unserer Folgediskussion teil, in der wir unsere ersten beiden Handelsstrategien zu einer Gesamthandelsstrategie zusammenführen werden. Wir werden die verschiedenen Schemata demonstrieren, die für die Kombination mehrerer Strategien möglich sind, und wir werden auch zeigen, wie man den Parameterraum kontrollieren kann, um sicherzustellen, dass eine effektive Optimierung möglich bleibt, selbst wenn unsere Parametergröße wächst.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 38): Tick Buffer VWAP und Short-Window Imbalance Engine
In Teil 38 bauen wir ein produktionsreifes MT5-Überwachungspanel, das rohe Ticks in umsetzbare Signale umwandelt. Der EA puffert Tick-Daten, um VWAP auf Tick-Ebene, eine Ungleichgewichtsmetrik (Flow) in einen kurzzeitigen Fenster und ATR-basierte Positionsgrößen zu berechnen. Anschließend werden Spread, ATR und Flow mit flimmerarmen Balken visualisiert. Das System berechnet eine vorgeschlagene Losgröße und einen 1R-Stopp und gibt konfigurierbare Warnungen bei engen Spreads, starkem Flow und Randbedingungen aus. Der automatische Handel ist absichtlich deaktiviert; der Schwerpunkt liegt weiterhin auf einer robusten Signalgenerierung und einer sauberen Nutzererfahrung.
Analyse des Binärcodes der Börsenkurse (Teil II): Umwandlung in BIP39 und Schreiben des GPT-Modells
Fortsetzung der Versuche, die Preisbewegungen zu entschlüsseln... Wie steht es mit der linguistischen Analyse des „Marktwörterbuchs“, das wir durch die Umwandlung des binären Preiscodes in BIP39 erhalten? In diesem Artikel befassen wir uns mit einem innovativen Ansatz für die Analyse von Börsendaten und untersuchen, wie moderne Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf die Marktsprache angewendet werden können.
Datenwissenschaft und ML (Teil 43): Erkennen verborgener Muster in Indikatordaten unter Verwendung Latenter Gaußscher Mischmodelle (LGMM)
Haben Sie sich jemals das Horoskop angesehen und das seltsame Gefühl gehabt, dass sich unter der Oberfläche ein Muster verbirgt? Ein Geheimcode, der Ihnen verrät, wohin sich die Preise entwickeln werden, wenn Sie ihn nur knacken könnten? Darf ich vorstellen: LGMM, Erkennen verborgener Muster im Markt. Ein maschinelles Lernmodell, das dabei hilft, diese verborgenen Muster im Markt zu erkennen.
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 75): Verwendung des Awesome Oszillators und des Envelopes
Der Awesome Oscillator von Bill Williams und der Envelopes-Kanal sind ein Paar, das komplementär in einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden kann. Wir verwenden den Awesome Oscillator wegen seiner Fähigkeit, Trends zu erkennen, während der Envelope-Kanal zur Definition unserer Unterstützungs-/Widerstandsniveaus herangezogen wird. Bei der Erkundung dieser Indikatorpaarung verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden Indikatoren zu ermitteln und zu testen.
Datenwissenschaft und ML (Teil 47): Marktprognosen mithilfe des DeepAR-Modells in Python
In diesem Artikel werden wir versuchen, den Markt mit einem soliden Modell für Zeitreihenprognosen namens DeepAR vorherzusagen. Ein Modell, das eine Kombination aus tiefen neuronalen Netzen und autoregressiven Eigenschaften darstellt, die in Modellen wie ARIMA und Vector Autoregressive (VAR) zu finden sind.
Neuinterpretation klassischer Strategien in MQL5 (Teil II): FTSE100 und britische Staatsanleihen
In dieser Artikelserie untersuchen wir beliebte Handelsstrategien und versuchen, sie mithilfe von KI zu verbessern. Im heutigen Artikel greifen wir die klassische Handelsstrategie wieder auf, die auf der Beziehung zwischen dem Aktien- und dem Anleihemarkt basiert.
Post-Factum-Handelsanalyse: Auswahl von Trailing-Stops und neuen Stoppstufen im Strategietester
Wir setzen das Thema der Analyse von geschlossenen Handelsgeschäften im Strategietester fort, um die Qualität des Handels zu verbessern. Schauen wir uns an, wie die Verwendung verschiedener Trailing-Stops unsere bisherigen Handelsergebnisse verändern kann.
Umstellung auf MQL5 Algo Forge (Teil 3): Verwendung externer Repositories für die eigenen Projekte
Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie externen Code aus einem beliebigen Repository im MQL5 Algo Forge Speicher in Ihr eigenes Projekt integrieren können. In diesem Artikel wenden wir uns endlich dieser vielversprechenden, aber auch komplexeren Aufgabe zu: wie man Bibliotheken aus Drittanbieter-Repositories innerhalb von MQL5 Algo Forge praktisch verbindet und verwendet.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 45): Inverse Fair Value Gap (IFVG)
In diesem Artikel erstellen wir ein System zur Erkennung der inversen Fair-Value-Gaps (IFVG) in MQL5, das Auf-/Abwärts-FVGs auf den letzten Balken mit einer Filterung der Mindestlückengröße identifiziert, ihre Zustände als normal/gemildert/invertiert auf der Grundlage von Preisinteraktionen verfolgt (Abschwächung bei Durchbrüchen auf der Gegenseite, Rücksetzer bei Wiedereintritt, Inversion des Schlusskurses auf der Gegenseite von innen) und Überschneidungen ignoriert, während es die verfolgten FVGs begrenzt.
Matrix-Faktorisierung: Ein praktikables Modell
Sie haben vielleicht nicht bemerkt, dass die Matrixmodellierung etwas seltsam war, da nur Spalten und nicht Zeilen und Spalten angegeben wurden. Das sieht sehr seltsam aus, wenn man den Code liest, der die Matrixfaktorisierung durchführt. Wenn Sie erwartet haben, die Zeilen und Spalten aufgelistet zu sehen, könnten Sie beim Versuch, zu faktorisieren, verwirrt werden. Außerdem ist diese Matrixmodellierungsmethode nicht die beste. Denn wenn wir Matrizen auf diese Weise modellieren, stoßen wir auf einige Einschränkungen, die uns zwingen, andere Methoden oder Funktionen zu verwenden, die nicht notwendig wären, wenn die Modellierung auf eine angemessenere Weise erfolgen würde.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (I)
Diese Diskussion befasst sich mit den Herausforderungen, die bei der Arbeit mit großen Codebasen auftreten. Wir werden die besten Praktiken für die Codeorganisation in MQL5 untersuchen und einen praktischen Ansatz zur Verbesserung der Lesbarkeit und Skalierbarkeit des Quellcodes unseres Trading Administrator Panels implementieren. Darüber hinaus wollen wir wiederverwendbare Code-Komponenten entwickeln, von denen andere Entwickler bei der Entwicklung ihrer Algorithmen profitieren können. Lesen Sie weiter und beteiligen Sie sich an der Diskussion.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 14): Hochwahrscheinliche Setups
Hochwahrscheinliche Setups sind in unserer Trading-Community gut bekannt, aber leider sind sie nicht gut definiert. In diesem Artikel wollen wir einen empirischen und algorithmischen Weg finden, um genau zu definieren, was ein Hochwahrscheinlichkeits-Setup ist, und um diese zu identifizieren und auszunutzen. Durch die Verwendung von Gradient Boosting Trees haben wir gezeigt, wie der Leser die Leistung einer beliebigen Handelsstrategie verbessern und unserem Computer die genaue Aufgabe auf sinnvollere und explizitere Weise mitteilen kann.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil X): Externe, ressourcenbasierte Schnittstelle
Heute machen wir uns die Möglichkeiten von MQL5 zunutze, um externe Ressourcen - wie Bilder im BMP-Format - zu nutzen und eine einzigartig gestaltete Nutzeroberfläche für das Trading Administrator Panel zu erstellen. Die hier gezeigte Strategie ist besonders nützlich, wenn mehrere Ressourcen, einschließlich Bilder, Töne und mehr, für eine rationelle Verteilung zusammengefasst werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie, wie diese Funktionen implementiert werden, um eine moderne und visuell ansprechende Oberfläche für unser New_Admin_Panel EA zu schaffen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 64): Verwendung von Mustern von DeMarker und Envelope-Kanälen mit dem Kernel des weißen Rauschens
Der DeMarker-Oszillator und der Envelopes-Indikator sind Momentum- und Unterstützungs-/Widerstands-Tools, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors kombiniert werden können. Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem diese beiden Indikatoren vorgestellt wurden, indem wir das maschinelle Lernen in den Mix aufnehmen. Wir verwenden ein rekurrentes neuronales Netz, das den Kernel des weißen Rauschens nutzt, um die vektorisierten Signale dieser beiden Indikatoren zu verarbeiten. Dies geschieht in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
MetaTrader Tick-Info-Zugang von MQL5-Diensten zur Python-Anwendung über Sockets
Manchmal ist nicht alles in der MQL5-Sprache programmierbar. Und selbst wenn es möglich wäre, bestehende fortgeschrittene Bibliotheken in MQL5 zu konvertieren, wäre dies sehr zeitaufwändig. Dieser Artikel versucht zu zeigen, dass wir die Abhängigkeit vom Windows-Betriebssystem umgehen können, indem wir Tick-Informationen wie Bid, Ask und Time mit MetaTrader-Diensten über Sockets an eine Python-Anwendung übertragen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 35): Training und Einsatz von Vorhersagemodellen
Historische Daten sind alles andere als „Müll“ – sie sind die Grundlage für jede solide Marktanalyse. In diesem Artikel führen wir Sie Schritt für Schritt von der Erfassung der Historie über die Verwendung zur Erstellung eines Prognosemodells bis hin zum Einsatz dieses Modells für Live-Preisprognosen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie!
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 3): Methoden der Kennzeichnung von Trend-Scanning
Wir haben eine Pipline für eine robuste Eigenschaftsentwicklung entwickelt, die geeignete tick-basierte Balken verwendet, um Datenverluste zu vermeiden, und das kritische Problem der Kennzeichnung der meta-gekennzeichneten Signale des Triple-Barrier gelöst. Dieser Teil behandelt die fortgeschrittene Technik der Kennzeichnung, dem Trend-Scanning, für adaptive Horizonte. Nach der Erläuterung der Theorie wird anhand eines Beispiels gezeigt, wie Kennzeichnungen des Trend-Scanning mit Meta-Kennzeichen verwendet werden können, um die klassische Kreuzungsstrategie mit gleitendem Durchschnitt zu verbessern.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil V): Zwei-Faktoren-Authentifizierung (2FA)
Heute werden wir uns mit der Verbesserung der Sicherheit für das derzeit in der Entwicklung befindliche Trading Administrator Panel befassen. Wir werden untersuchen, wie MQL5 in eine neue Sicherheitsstrategie implementiert werden kann, indem die Telegram-API für die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) verwendet wird. Diese Diskussion wird wertvolle Einblicke in die Anwendung von MQL5 bei der Verstärkung von Sicherheitsmaßnahmen liefern. Darüber hinaus werden wir die Funktion MathRand untersuchen, wobei wir uns auf ihre Funktionalität konzentrieren werden und darauf, wie sie innerhalb unseres Sicherheitsrahmens effektiv genutzt werden kann. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren!
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 54): Verstärkungslernen mit hybriden SAC und Tensoren
Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning-Algorithmus, den wir bereits in einem früheren Artikel vorgestellt haben, in dem wir auch Python und ONNX als effiziente Ansätze für das Training von Netzwerken vorgestellt haben. Wir überarbeiten den Algorithmus mit dem Ziel, Tensoren, Berechnungsgraphen, die häufig in Python verwendet werden, zu nutzen.
Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 47): Chart Trade Projekt (VI)
Schließlich beginnt unser Indikator Chart Trade mit dem EA zu interagieren, sodass die Informationen interaktiv übertragen werden können. Daher werden wir in diesem Artikel den Indikator verbessern, sodass er funktional genug ist, um zusammen mit jedem EA verwendet zu werden. Dadurch können wir auf den Indikator Chart Trade zugreifen und mit ihm arbeiten, als ob er tatsächlich mit einem EA verbunden wäre. Aber wir werden es auf eine viel interessantere Weise tun als bisher.
Neuronale Netze im Handel: Transformer mit relativer Kodierung
Selbstüberwachtes Lernen kann ein effektives Mittel sein, um große Mengen ungekennzeichneter Daten zu analysieren. Die Effizienz wird durch die Anpassung der Modelle an die spezifischen Merkmale der Finanzmärkte gewährleistet, was zur Verbesserung der Wirksamkeit der traditionellen Methoden beiträgt. In diesem Artikel wird ein alternativer Aufmerksamkeitsmechanismus vorgestellt, der die relativen Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen den Eingaben berücksichtigt.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 5): Verbessern des Dashboards mit reaktionsschnellen Steuerelementen und Filterschaltflächen
In diesem Artikel erstellen wir Schaltflächen für die Filter von Währungspaar, Wichtigkeitsstufen, Zeitspannen und eine Abbruchoption, um die Kontrolle über das Dashboard zu verbessern. Diese Tasten sind so programmiert, dass sie dynamisch auf Nutzeraktionen reagieren und eine nahtlose Interaktion ermöglichen. Außerdem automatisieren wir ihr Verhalten, um Änderungen in Echtzeit auf dem Dashboard anzuzeigen. Dies verbessert die allgemeine Funktionsweise, Mobilität und Reaktionsfähigkeit des Panels.
Aufbau eines Handelssystems (Teil 5): Verwaltung von Gewinnen durch strukturierte Handelsausstiege
Für viele Händler ist es ein vertrauter Schmerzpunkt: zu sehen, wie ein Handel bis auf einen Hauch an Ihr Gewinnziel herankommt, nur um dann umzukehren und ihren Stop-Loss zu treffen. Oder noch schlimmer: Sie sehen, dass ein Trailing-Stop Sie an der Gewinnschwelle stoppt, bevor der Markt auf Ihr ursprüngliches Ziel zusteuert. Dieser Artikel befasst sich mit dem Einsatz mehrerer Einstiege zu unterschiedlichen Rendite-Risiko-Verhältnissen, um systematisch Gewinne zu sichern und das Gesamtrisiko zu reduzieren.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 48): Multi-Timeframe Harmony Index mit gewichtetem Bias Dashboard
In diesem Artikel wird der „Multi-Timeframe Harmony Index“ vorgestellt – ein fortschrittlicher Expert Advisor für MetaTrader 5, der einen gewichteten Bias aus mehreren Timeframes berechnet, die Messwerte mithilfe des EMA glättet und die Ergebnisse in einem übersichtlichen Dashboard anzeigt. Es umfasst anpassbare Warnungen und automatische Kauf-/Verkaufssignale bei Überschreiten von Schwellenwerten für starke Verzerrungen. Geeignet für Händler, die Multi-Timeframe-Analysen nutzen, um ihre Einstiege an der allgemeinen Marktstruktur auszurichten.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 59): Eine neue Zukunft
Wenn wir die unterschiedlichen Ideen richtig verstehen, können wir mit weniger Aufwand mehr erreichen. In diesem Artikel sehen wir uns an, warum es notwendig ist, eine Vorlage zu konfigurieren, bevor der Dienst mit dem Chart interagieren kann. Und was wäre, wenn wir den Mauszeiger verbessern würden, damit wir mehr damit machen können?
Neuronale Netze im Handel: Transformer für die Punktwolke (Pointformer)
In diesem Artikel geht es um Algorithmen für die Verwendung von Aufmerksamkeitsmethoden zur Lösung von Problemen bei der Erkennung von Objekten in einer Punktwolke. Die Erkennung von Objekten in Punktwolken ist für viele reale Anwendungen wichtig.
Neuronale Netze im Handel: Der Contrastive Muster-Transformer
Der Contrastive Transformer wurde entwickelt, um Märkte sowohl auf der Ebene einzelner Kerzen als auch auf der Basis ganzer Muster zu analysieren. Dies trägt dazu bei, die Qualität der Modellierung von Markttrends zu verbessern. Darüber hinaus fördert der Einsatz des kontrastiven Lernens zum Abgleich der Darstellungen von Kerzen und Mustern die Selbstregulierung und verbessert die Genauigkeit der Prognosen.