Artikel über die Integration des MetaTrader 5 mithilfe von MQL5
Händler werden mit interessanten Aufgaben konfrontiert, die häufig innovative Ansätze verlangen. Hier können Sie Artikel finden, in denen unkonventionelle Lösungen für die Evaluirung, Analyse und Bearbeitung von Preisdaten und Handelsergebnissen vorgestellt sind. Darüber hinaus können Sie Artikel über die Anbindung von Datenbanken und ICQ, Verwendung von OpenCL und sozialen Netzwerken, Delphi und C# - finden.
Lesen Sie die Artikel und erfahren Sie, wie man spezielle mathematische und neuronale Pakete nutzt und vieles mehr. Werden Sie Autor und teilen Sie Ihr Wissen mit der MQL5.community.
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Trendvorhersage mit LSTM für Trendfolgestrategien
Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das für die Modellierung sequenzieller Daten entwickelt wurde, indem es langfristige Abhängigkeiten effektiv erfasst und das Problem des verschwindenden Gradienten löst. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LSTM zur Vorhersage zukünftiger Trends eingesetzt werden kann, um die Leistung von Trendfolgestrategien zu verbessern. Der Artikel behandelt die Einführung von Schlüsselkonzepten und die Motivation hinter der Entwicklung, das Abrufen von Daten aus dem MetaTrader 5, die Verwendung dieser Daten zum Trainieren des Modells in Python, die Integration des maschinellen Lernmodells in MQL5 und die Reflexion der Ergebnisse und zukünftigen Bestrebungen auf der Grundlage von statistischem Backtesting.
Nachbarschaftsübergreifende Suche (ANS)
Der Artikel zeigt das Potenzial des ANS-Algorithmus als einen wichtigen Schritt in der Entwicklung flexibler und intelligenter Optimierungsmethoden, die die Besonderheiten des Problems und die Dynamik der Umgebung im Suchraum berücksichtigen können.
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.
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 6): Ausführen des Handels (III)
In diesem Artikel wird die Nachrichtenfilterung für einzelne Nachrichtenereignisse auf der Grundlage ihrer IDs implementiert. Darüber hinaus werden frühere SQL-Abfragen verbessert, um zusätzliche Informationen zu liefern oder die Laufzeit der Abfrage zu verkürzen. Außerdem wird der in den vorangegangenen Artikeln erstellte Code funktionsfähig gemacht.
Integration von Discord mit MetaTrader 5: Aufbau eines Handels-Bots mit Echtzeit-Benachrichtigungen
In diesem Artikel wird gezeigt, wie MetaTrader 5 und ein Discord-Server integriert werden können, um Handelsbenachrichtigungen in Echtzeit von jedem Ort aus zu erhalten. Wir werden sehen, wie man die Plattform und Discord konfiguriert, um die Übermittlung von Benachrichtigungen an Discord zu ermöglichen. Wir werden auch Sicherheitsfragen behandeln, die im Zusammenhang mit der Verwendung von WebRequests und Webhooks für solche Alarmierungslösungen auftreten.
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.
Anwendung der lokalisierten Merkmalsauswahl in Python und MQL5
In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.
Tabu Search (TS)
Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 55): SAC mit priorisierter Erfahrungswiederholung
Replay-Puffer sind beim Reinforcement Learning besonders wichtig bei Off-Policy-Algorithmen wie DQN oder SAC. Damit wird das Sampling-Verfahren dieses Speicherpuffers in den Mittelpunkt gerückt. Während bei den Standardoptionen von SAC beispielsweise eine zufällige Auswahl aus diesem Puffer verwendet wird, wird bei den priorisierten Erfahrungswiederholungspuffern eine Feinabstimmung vorgenommen, indem eine Auswahl aus dem Puffer auf der Grundlage eines TD-Scores erfolgt. Wir gehen auf die Bedeutung des Reinforcement Learning ein und untersuchen wie immer nur diese Hypothese (nicht die Kreuzvalidierung) in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor.
Erweiterte Speicherverwaltung und Optimierungstechniken in MQL5
Entdecken Sie praktische Techniken zur Optimierung der Speichernutzung in MQL5-Handelssystemen. Lernen Sie, effiziente, stabile und schnell arbeitende Expert Advisors und Indikatoren zu erstellen. Wir werden untersuchen, wie der Speicher in MQL5 wirklich funktioniert, die häufigsten Fallen, die Ihre Systeme verlangsamen oder zum Ausfall führen, und - was am wichtigsten ist - wie man sie beheben kann.