Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

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Expert Advisors erfüllen unterschiedliche Funktionen auf der Plattform MetaTrader. Handelroboter können Finanzinstrumente rund um die Uhr verfolgen, Trades kopieren, Berichte erstellen und abschicken, sogar dem Händler eine speizielle auf seine Bestellung entwickelte grafische Benutzeroberfläche bieten.

In den Artikeln sind Programmierverfahren, mathematische Ideen für Datenverarbeitung, Ratschläge für Erstellung und Bestellung von Handelsrobotern.

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Neuronale Netze im Handel: Verringerung des Speicherverbrauchs mit der Adam-mini-Optimierung

Neuronale Netze im Handel: Verringerung des Speicherverbrauchs mit der Adam-mini-Optimierung

Eine der Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz des Modelltrainings und des Konvergenzprozesses ist die Verbesserung der Optimierungsmethoden. Adam-mini ist eine adaptive Optimierungsmethode, die den grundlegenden Adam-Algorithmus verbessern soll.
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MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 4): Verbesserung des Dashboards des Multi-Timeframe-Scanners mit dynamischer Positionierung und Umschaltfunktionen

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 4): Verbesserung des Dashboards des Multi-Timeframe-Scanners mit dynamischer Positionierung und Umschaltfunktionen

In diesem Artikel erweitern wir das MQL5 Multi-Timeframe Scanner Dashboard mit beweglichen und umschaltbaren Funktionen. Wir ermöglichen das Verschieben des Dashboards und eine Option zum Minimieren/Maximieren für eine bessere Bildschirmnutzung. Wir implementieren und testen diese Verbesserungen für eine verbesserte Handelsflexibilität.
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Markets Positioning Codex in MQL5 (Teil 2):  Bitweises Lernen, mit Multi-Patterns für Nvidia

Markets Positioning Codex in MQL5 (Teil 2): Bitweises Lernen, mit Multi-Patterns für Nvidia

Wir setzen unsere neue Serie zur Marktpositionierung fort, in der wir bestimmte Vermögenswerte mit spezifischen Handelsrichtungen in überschaubaren Testfenstern untersuchen. Wir begannen mit der Betrachtung der Aktie von Nvidia Corp. im letzten Artikel, in dem wir 5 Signalmuster aus der komplementären Paarung von RSI und DeMarker-Oszillator behandelten. In diesem Artikel befassen wir uns mit den verbleibenden 5 Mustern und gehen auch auf die Optionen mit mehreren Mustern ein, die nicht nur ungebundene Kombinationen aller zehn Muster, sondern auch spezielle Kombinationen von nur einem Paar umfassen.
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Senden von Nachrichten von MQL5 an Discord, Erstellen eines Discord-Bots für MetaTrader 5

Senden von Nachrichten von MQL5 an Discord, Erstellen eines Discord-Bots für MetaTrader 5

Ähnlich wie Telegram ist Discord in der Lage, Informationen und Nachrichten im JSON-Format über seine Kommunikations-APIs zu empfangen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Sie Discord-APIs verwenden können, um Handelssignale und Updates von MetaTrader 5 an Ihre Discord-Handelsgemeinschaft zu senden.
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Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit

Neuronale Netze im Handel: Modelle mit Wavelet-Transformation und Multitasking-Aufmerksamkeit

Wir laden Sie ein, einen Rahmen zu erkunden, der Wavelet-Transformationen und ein Multitasking-Selbstaufmerksamkeitsmodell kombiniert, um die Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit von Prognosen unter volatilen Marktbedingungen zu verbessern. Die Wavelet-Transformation ermöglicht die Zerlegung der Renditen von Vermögenswerten in hohe und niedrige Frequenzen, wodurch langfristige Markttrends und kurzfristige Schwankungen sorgfältig erfasst werden.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 28): Erstellen eines Price Action Bat Harmonic Patterns mit visuellem Feedback

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 28): Erstellen eines Price Action Bat Harmonic Patterns mit visuellem Feedback

In diesem Artikel entwickeln wir ein Bat-Pattern-System in MQL5, das Auf- und Abwärtsmuster von Bat-Harmonic unter Verwendung von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst, ergänzt durch visuelles Feedback durch Chart-Objekte
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Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 22): Beginn des Übergangs zum Hot-Swapping von Einstellungen

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 22): Beginn des Übergangs zum Hot-Swapping von Einstellungen

Wenn wir die periodische Optimierung automatisieren wollen, müssen wir über automatische Aktualisierungen der Einstellungen der bereits auf dem Handelskonto laufenden EAs nachdenken. Dies sollte es uns auch ermöglichen, den EA im Strategietester laufen zu lassen und seine Einstellungen in einem einzigen Durchgang zu ändern.
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Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 7): Vorbereitung auf Strategietests mit der ressourcenbasierten Analyse von Nachrichtenereignissen

Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 7): Vorbereitung auf Strategietests mit der ressourcenbasierten Analyse von Nachrichtenereignissen

In diesem Artikel bereiten wir unser MQL5-Handelssystem für Strategietests vor, indem wir Wirtschaftskalenderdaten als Ressource für nicht-live Analysen einbinden. Wir implementieren das Laden von Ereignissen und die Filterung nach Zeit, Währung und Auswirkung und validieren sie dann im Strategy Tester. Dies ermöglicht effektive Backtests von nachrichtengesteuerten Strategien.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 85): Verwendung von Mustern des Stochastik-Oszillators und der FrAMA mit Beta-VAE-Inferenzlernen

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 85): Verwendung von Mustern des Stochastik-Oszillators und der FrAMA mit Beta-VAE-Inferenzlernen

Dieser Beitrag schließt an Teil 84 an, in dem wir die Kombination von Stochastik und Fractal Adaptive Moving Average vorgestellt haben. Wir verlagern nun den Schwerpunkt auf das Inferenzlernen, um zu sehen, ob die im letzten Artikel unterlegenen Muster eine Trendwende erfahren könnten. Der Stochastik und der FrAMA sind eine sich ergänzende Paarung von Momentum und Trend. Für unser Inferenzlernen greifen wir auf den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders zurück. Außerdem implementieren wir, wie immer, eine nutzerdefinierte Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.
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Neuronale Netze im Handel: Hierarchischer Dual-Tower-Transformer (Hidformer)

Neuronale Netze im Handel: Hierarchischer Dual-Tower-Transformer (Hidformer)

Wir laden Sie ein, sich mit dem Hierarchical Double-Tower Transformer (Hidformer) vertraut zu machen, der für Zeitreihenprognosen und Datenanalysen entwickelt wurde. Die Autoren des Rahmenwerks schlugen mehrere Verbesserungen an der Transformer-Architektur vor, die zu einer höheren Vorhersagegenauigkeit und einem geringeren Verbrauch an Rechenressourcen führten.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (I)

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (I)

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man eine neue Strategie mit dem von uns erstellten Auto-Optimierungssystem verbindet. Schauen wir uns an, welche Art von EAs wir erstellen müssen und ob es möglich ist, ohne Änderung der EA-Bibliotheksdateien auszukommen oder die notwendigen Änderungen zu minimieren.
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Automatisiertes Risikomanagement für das Bestehen der Herausforderungen von Prop-Firmen

Automatisiertes Risikomanagement für das Bestehen der Herausforderungen von Prop-Firmen

Dieser Artikel erläutert den Aufbau eines Expert Advisors für GOLD, der für Prop-Firmen entwickelt wurde und sich durch Breakout-Filter, eine Analyse über mehrere Zeitrahmen, ein robustes Risikomanagement sowie einen strengen Schutz vor Drawdowns auszeichnet. Der EA hilft Händlern, die Herausforderungen von Prop-Firmen zu bestehen, indem er Regelverstöße vermeidet und die Handelsausführung unter volatilen Marktbedingungen stabilisiert.
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Connexus Observer (Teil 8): Hinzufügen eines Request Observer

Connexus Observer (Teil 8): Hinzufügen eines Request Observer

In diesem letzten Teil unserer Connexus-Bibliotheksreihe haben wir uns mit der Implementierung des Observer-Patterns sowie mit wesentlichen Refactorings von Dateipfaden und Methodennamen beschäftigt. Diese Serie umfasst die gesamte Entwicklung von Connexus, das die HTTP-Kommunikation in komplexen Anwendungen vereinfachen soll.
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Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 15): Identifizierung linearer Systeme

Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 15): Identifizierung linearer Systeme

Es kann schwierig sein, Handelsstrategien zu verbessern, weil wir oft nicht ganz verstehen, was die Strategie falsch macht. In dieser Diskussion führen wir die lineare Systemidentifikation ein, ein Teilgebiet der Kontrolltheorie. Lineare Rückkopplungssysteme können aus Daten lernen, um die Fehler eines Systems zu erkennen und sein Verhalten auf die gewünschten Ergebnisse auszurichten. Auch wenn diese Methoden keine vollständig interpretierbaren Erklärungen liefern, sind sie doch weitaus wertvoller, als überhaupt kein Kontrollsystem zu haben. Lassen Sie uns die Identifizierung linearer Systeme untersuchen und beobachten, wie sie uns als algorithmische Händler helfen kann, die Kontrolle über unsere Handelsanwendungen zu behalten.
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Neuronale Netze im Handel: Hierarchical Dual-Tower Transforme (letzter Teil)

Neuronale Netze im Handel: Hierarchical Dual-Tower Transforme (letzter Teil)

Wir setzen die Entwicklung des Modells von „Hidformer Hierarchical Dual-Tower Transformer“ fort, das für die Analyse und Vorhersage komplexer multivariater Zeitreihen entwickelt wurde. In diesem Artikel werden wir die Arbeit, die wir zuvor begonnen haben, zu einem logischen Abschluss bringen - wir werden das Modell an realen historischen Daten testen.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76):  Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oszillators und der Envelope-Kanäle mit überwachtem Lernen

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar des Awesome Oszillators und die Envelope-Kanäle vorstellten, indem wir uns ansehen, wie dieses Paar durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Der Awesome Oszillator und die Envelope-Kanäle sind eine Mischung aus Trendspotting und Unterstützung/Widerstand, die sich gegenseitig ergänzen. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der das Punktprodukt-Kernel mit Cross-Time-Attention einsetzt, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.
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Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 23): Ordnung in den Ablauf automatischer Projektoptimierungsstufe bringen (II)

Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 23): Ordnung in den Ablauf automatischer Projektoptimierungsstufe bringen (II)

Unser Ziel ist es, ein System zur automatischen periodischen Optimierung von Handelsstrategien zu schaffen, die in einem endgültigen EA verwendet werden. Im Laufe der Entwicklung wird das System immer komplexer, sodass es von Zeit zu Zeit in seiner Gesamtheit betrachtet werden muss, um Engpässe und suboptimale Lösungen zu ermitteln.
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Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 5): Experte für mehrere Signale

Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 5): Experte für mehrere Signale

In dieser Sitzung werden wir einen ausgeklügelten Multi-Signal-Expert Advisor unter Verwendung der MQL5-Standardbibliothek erstellen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, integrierte Signale nahtlos mit unserer eigenen Logik zu kombinieren und so einen leistungsstarken und flexiblen Handelsalgorithmus zu entwickeln. Klicken Sie hier, um mehr zu erfahren.
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Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (Chimera)

Neuronale Netze im Handel: Zweidimensionale Verbindungsraummodelle (Chimera)

In diesem Artikel wird das innovative Chimera-System vorgestellt: ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netze zur Analyse multivariater Zeitreihen verwendet. Diese Methode bietet eine hohe Genauigkeit bei geringen Rechenkosten und übertrifft damit traditionelle Ansätze und Transformer-Architekturen.
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Aufbau eines Smart Trade Managers in MQL5: Automatisieren Sie Break-Even, Trailing Stop und Teilweises Schließen

Aufbau eines Smart Trade Managers in MQL5: Automatisieren Sie Break-Even, Trailing Stop und Teilweises Schließen

Lernen Sie, wie man einen Smart Trade Manager Expert Advisor in MQL5 erstellt, der das Handelsmanagement mit Break-Even-, Trailing-Stop- und Partial-Close-Funktionen automatisiert. Ein praktischer, schrittweiser Leitfaden für Händler, die durch Automatisierung Zeit sparen und die Konsistenz verbessern wollen.
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Einführung in MQL5 (Teil 26): Aufbau eines EAs mit Hilfe von Unterstützungs- und Widerstandszonen

Einführung in MQL5 (Teil 26): Aufbau eines EAs mit Hilfe von Unterstützungs- und Widerstandszonen

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen MQL5 Expert Advisor erstellen, der automatisch Unterstützungs- und Widerstandszonen erkennt und darauf basierende Handelsgeschäfte ausführt. Sie werden lernen, wie Sie Ihren EA so programmieren, dass er diese wichtigen Marktniveaus identifiziert, die Preisreaktionen überwacht und Handelsentscheidungen ohne manuelle Eingriffe trifft.
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Adaptive Smart Money Architektur (ASMA): Verschmelzung von SMC-Logik und Marktstimmung für dynamische Strategie-Wechsel

Adaptive Smart Money Architektur (ASMA): Verschmelzung von SMC-Logik und Marktstimmung für dynamische Strategie-Wechsel

Dieses Thema befasst sich mit dem Aufbau einer Adaptive Smart Money Architecture (ASMA) – einem intelligenten Expert Advisor, der Smart-Money-Konzepte (Orderblöcke, Strukturbrüche, Fair-Value-Gaps) mit der Marktstimmung in Echtzeit kombiniert, um automatisch die beste Handelsstrategie in Abhängigkeit von den aktuellen Marktbedingungen auszuwählen.
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Codex-Pipelines: Von Python zu MQL5 für die Indikatorauswahl – eine Multi-Quartal-Analyse des FXI ETF

Codex-Pipelines: Von Python zu MQL5 für die Indikatorauswahl – eine Multi-Quartal-Analyse des FXI ETF

Wir setzen unseren Blick darauf fort, wie MetaTrader außerhalb seiner „Komfortzone“ für den Devisenhandel eingesetzt werden kann, indem wir einen weiteren handelbaren Vermögenswert in Form des FXI ETFs betrachten. Im Gegensatz zum letzten Artikel, in dem wir versucht haben, „zu viel“ zu tun, indem wir uns nicht nur mit der Auswahl von Indikatoren, sondern auch mit der Kombination von Indikatormustern beschäftigt haben, werden wir in diesem Artikel etwas flussaufwärts schwimmen und uns mehr auf die Auswahl von Indikatoren konzentrieren. Unser Endprodukt ist als eine Art Pipeline gedacht, die dabei helfen kann, Indikatoren für verschiedene Vermögenswerte zu empfehlen, vorausgesetzt, wir verfügen über einen angemessenen Teil ihrer Kurshistorie.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (II)

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 24): Hinzufügen einer neuen Strategie (II)

In diesem Artikel werden wir die neue Strategie mit dem erstellten automatischen Optimierungssystem verbinden. Schauen wir uns an, welche Änderungen am EA für die Erstellung des Optimierungsprojekts sowie an den EAs der zweiten und dritten Stufe vorgenommen werden müssen.
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Marktpositionierungskodex für den VGT mit Kendall’schen Tau und Distanzkorrelation

Marktpositionierungskodex für den VGT mit Kendall’schen Tau und Distanzkorrelation

In diesem Artikel wollen wir untersuchen, wie ein komplementäres Indikatorpaar zur Analyse der jüngsten 5-Jahres-Historie des Vanguard Information Technology Index Fund ETF verwendet werden kann. Durch die Betrachtung von zwei Algorithmen, dem Kendall’schen Tau und der Distance-Korrelation, versuchen wir nicht nur ein ideales Indikatorpaar für den Handel mit dem VGT auszuwählen, sondern auch geeignete Signalmuster-Paarungen dieser beiden Indikatoren.
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Neuronale Netze im Handel: Verbesserung des Wirkungsgrads des Transformers durch Verringerung der Schärfe (SAMformer)

Neuronale Netze im Handel: Verbesserung des Wirkungsgrads des Transformers durch Verringerung der Schärfe (SAMformer)

Das Training von Transformer-Modellen erfordert große Datenmengen und ist oft schwierig, da die Modelle nicht gut auf kleine Datensätze verallgemeinert werden können. Der SAMformer-Rahmen hilft bei der Lösung dieses Problems, indem er schlechte lokale Minima vermeidet. Dadurch wird die Effizienz der Modelle auch bei begrenzten Trainingsdaten verbessert.
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Entwicklung von Handelsstrategien mit den Oszillatoren Parafrac und Parafrac V2: Einzeleintritt Performance Insights

Entwicklung von Handelsstrategien mit den Oszillatoren Parafrac und Parafrac V2: Einzeleintritt Performance Insights

In diesem Artikel werden der ParaFrac Oscillator und sein V2-Modell als Handelsinstrumente vorgestellt. Es werden drei Handelsstrategien vorgestellt, die mit Hilfe dieser Indikatoren entwickelt wurden. Jede Strategie wurde getestet und optimiert, um ihre Stärken und Schwächen zu ermitteln. Die vergleichende Analyse zeigte die Leistungsunterschiede zwischen dem Original und dem V2-Modell auf.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 37): Regelmäßige RSI-Divergenz-Konvergenz mit visuellen Indikatoren

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 37): Regelmäßige RSI-Divergenz-Konvergenz mit visuellen Indikatoren

In diesem Artikel bauen wir einen MQL5 EA, der regelmäßige RSI-Divergenzen anhand von Umkehrpunkten mit Stärke, Balken-Limits und Toleranzprüfungen erkennt. Er führt Handelsgeschäfte auf Auf- oder Abwärtssignale mit festen Losgröße, SL/TP in Pips und optionalen Trailing Stops aus. Zu den visuellen Elementen gehören farbige Linien in den Charts und beschriftete Schwankungen für einen besseren Einblick in die Strategie.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 29): Erstellung eines Preisaktionssystems mit dem harmonischen Muster von Gartley

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 29): Erstellung eines Preisaktionssystems mit dem harmonischen Muster von Gartley

In diesem Artikel entwickeln wir ein System des Gartley-Musters in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster von Gartley mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnissen identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels ausführt. Wir verbessern den Einblick des Händlers mit visuellem Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke, Trendlinien und Beschriftungen, um die XABCD-Musterstruktur klar darzustellen.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 81):  Verwendung von Ichimoku-Mustern und des ADX-Wilder mit Beta-VAE-Inferenzlernen

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 81): Verwendung von Ichimoku-Mustern und des ADX-Wilder mit Beta-VAE-Inferenzlernen

Dieser Beitrag schließt an Teil 80 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen eines Reinforcement Learning untersucht haben. Wir wenden uns nun dem Inferenzlernen zu. Ichimoku und ADX ergänzen sich, wie bereits erwähnt, jedoch werden wir die Schlussfolgerungen des letzten Artikels in Bezug auf die Verwendung von Pipelines wieder aufgreifen. Für unser Inferenzlernen verwenden wir den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders. Wir bleiben auch bei der Implementierung einer nutzerdefinierten Signalklasse für die Integration mit dem MQL5-Assistenten.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 18): Suche nach Kerzenmustern

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 18): Suche nach Kerzenmustern

Dieser Artikel hilft neuen Community-Mitgliedern, ihre eigenen Kerzenmuster zu suchen und zu entdecken. Die Beschreibung dieser Muster kann entmutigend sein, da sie eine manuelle Suche und kreative Identifizierung von Verbesserungen erfordert. Hier stellen wir die Engulfing-Kerzen vor und zeigen, wie es für profitablere Handelsanwendungen verbessert werden kann.
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MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 9): Entwicklung eines Ersteinrichtungsassistenten für Expert Advisors mit scrollbarem Leitfaden

MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 9): Entwicklung eines Ersteinrichtungsassistenten für Expert Advisors mit scrollbarem Leitfaden

In diesem Artikel entwickeln wir einen MQL5-Erstanwender-Setup-Assistenten für Expert Advisors mit einem scrollbaren Leitfaden mit interaktivem Dashboard, dynamischer Textformatierung und visuellen Steuerelementen wie Schaltflächen und Kontrollkästchen, die es dem Anwender ermöglichen, Anweisungen zu navigieren und Handelsparameter effizient zu konfigurieren. Die Nutzer des Programms erhalten einen Einblick in die Funktionsweise des Programms und in die ersten Schritte, die sie unternehmen müssen, ähnlich wie bei einem Orientierungsmodell.
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Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

Einführung in MQL5 (Teil 29): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (III)

In diesem Artikel setzen wir die Beherrschung von API und WebRequest in MQL5 fort, indem wir Kerzendaten aus einer externen Quelle abrufen. Wir konzentrieren uns auf die Aufteilung der Serverantwort, die Bereinigung der Daten und die Extraktion wesentlicher Elemente wie Eröffnungszeit und OHLC-Werte für mehrere Tageskerzen, um die Daten für die weitere Analyse vorzubereiten.
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Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 2): Verbinden mit Bibliothekskomponenten

Der MQL5 Standard Library Explorer (Teil 2): Verbinden mit Bibliothekskomponenten

Heute machen wir einen wichtigen Schritt, damit jeder Entwickler versteht, wie man Klassenstrukturen liest und schnell Expert Advisors mit der MQL5-Standardbibliothek erstellt. Die Bibliothek ist reichhaltig und ausbaufähig, aber es kann sich anfühlen, als würde man ein komplexes Toolkit ohne Handbuch in die Hand bekommen. Hier wird eine alternative Integrationsroutine vorgestellt und diskutiert – ein prägnanter, wiederholbarer Arbeitsablauf, der zeigt, wie sich Klassen in realen Projekten zuverlässig verbinden lassen.
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Neuronale Netze im Handel: Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++)

Neuronale Netze im Handel: Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++)

Hybride Graphsequenzmodelle (GSM++) kombinieren die Vorteile verschiedener Architekturen, um eine realitätsnahe Datenanalyse und optimierte Rechenkosten zu ermöglichen. Diese Modelle passen sich effektiv an dynamische Marktdaten an und verbessern die Darstellung und Verarbeitung von Finanzinformationen.
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Einführung in MQL5 (Teil 28): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (II)

Einführung in MQL5 (Teil 28): Beherrschung der API- und WebRequest-Funktion in MQL5 (II)

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von APIs und der Funktion WebRequest in MQL5 Preisdaten von externen Plattformen abrufen und extrahieren können. Sie lernen, wie URLs strukturiert sind, wie API-Antworten formatiert werden, wie man Serverdaten in lesbare Strings umwandelt und wie man bestimmte Werte aus JSON-Antworten identifiziert und extrahiert.
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Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 43): Adaptive lineare Regressionskanalstrategie

Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 43): Adaptive lineare Regressionskanalstrategie

In diesem Artikel implementieren wir ein adaptives lineares Regressionskanalsystem in MQL5, das automatisch die Regressionslinie und den Standardabweichungskanal über einen nutzerdefinierten Zeitraum berechnet, nur aktiviert wird, wenn die Steigung einen Mindestschwellenwert überschreitet, um einen klaren Trend zu bestätigen, und den Kanal dynamisch neu erstellt oder erweitert, wenn der Preis um einen konfigurierbaren Prozentsatz der Kanalbreite ausbricht.
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Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells

Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells

Ein auf ResNeXt basierendes Multi-Task-Learning-System optimiert die Analyse von Finanzdaten unter Berücksichtigung ihrer hohen Dimensionalität, Nichtlinearität und Zeitabhängigkeit. Die Verwendung von Gruppenfaltung und spezialisierten Köpfen ermöglicht es dem Modell, effektiv Schlüsselmerkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren.
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Vom Neuling zum Experten: Handel mit dem RSI unter Berücksichtigung der Struktur des Marktes

Vom Neuling zum Experten: Handel mit dem RSI unter Berücksichtigung der Struktur des Marktes

In diesem Artikel werden wir praktische Techniken für den Handel mit dem Relative Strength Index (RSI) Oszillator mit Marktstruktur untersuchen. Wir werden uns auf Kanal-Preisaktionsmuster konzentrieren, wie sie typischerweise gehandelt werden und wie MQL5 zur Verbesserung dieses Prozesses eingesetzt werden kann. Am Ende werden Sie über ein regelbasiertes, automatisiertes Channel-Trading-System verfügen, mit dem Sie Gelegenheiten zur Trendfortsetzung mit größerer Präzision und Beständigkeit nutzen können.
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Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen (MacroHFT) für Kryptowährungsmärkte

Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen (MacroHFT) für Kryptowährungsmärkte

Ich lade Sie ein, das MacroHFT-Framework zu erkunden, das kontextbewusstes Verstärkungslernen und eine Speicherverwendung anwendet, um Hochfrequenzhandelsentscheidungen für Kryptowährungen mithilfe von makroökonomischen Daten und adaptiven Agenten zu verbessern.