Artikel über das Programmieren in MQL5

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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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Neuronales Netz in der Praxis: Geradenfunktion

Neuronales Netz in der Praxis: Geradenfunktion

In diesem Artikel werden wir einen kurzen Blick auf einige Methoden werfen, um eine Funktion zu erhalten, die unsere Daten in der Datenbank darstellen kann. Ich werde nicht im Detail darauf eingehen, wie man Statistiken und Wahrscheinlichkeitsstudien zur Interpretation der Ergebnisse verwendet. Überlassen wir das denjenigen, die sich wirklich mit der mathematischen Seite der Angelegenheit befassen wollen. Die Erforschung dieser Fragen wird entscheidend sein für das Verständnis dessen, was bei der Untersuchung neuronaler Netze eine Rolle spielt. Hier werden wir dieses Thema in aller Ruhe besprechen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 89): Transformer zur Frequenzzerlegung (FEDformer)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 89): Transformer zur Frequenzzerlegung (FEDformer)

Alle Modelle, die wir bisher betrachtet haben, analysieren den Zustand der Umwelt als Zeitfolge. Die Zeitreihen können aber auch in Form von Häufigkeitsmerkmalen dargestellt werden. In diesem Artikel stelle ich Ihnen einen Algorithmus vor, der Frequenzkomponenten einer Zeitsequenz zur Vorhersage zukünftiger Zustände verwendet.
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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 50): Die Dinge werden kompliziert (II)

Entwicklung eines Replay Systems (Teil 50): Die Dinge werden kompliziert (II)

Wir werden das Problem der Chart-ID lösen und gleichzeitig dem Nutzer die Möglichkeit geben, eine persönliche Vorlage für die Analyse und Simulation des gewünschten Assets zu verwenden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich didaktischen Zwecken und sollte in keiner Weise als Anwendung für einen anderen Zweck als das Studium und die Beherrschung der vorgestellten Konzepte betrachtet werden.
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Neuronales Netz in der Praxis: Kleinste Quadrate

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.
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Matrix-Faktorisierung: Ein praktikables Modell

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.
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Entwicklung eins Replay Systems (Teil 49): Die Dinge werden kompliziert (I)

Entwicklung eins Replay Systems (Teil 49): Die Dinge werden kompliziert (I)

In diesem Artikel werden wir die Dinge ein wenig komplizierter machen. Anhand der in den vorangegangenen Artikeln gezeigten Vorgehensweise werden wir die Vorlagendatei öffnen, damit der Nutzer seine eigene Vorlage verwenden kann. Ich werde jedoch nach und nach Änderungen vornehmen, da ich auch den Indikator verfeinern werde, um die Belastung des MetaTrader 5 zu verringern.
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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 48): Das Konzept eines Dienstes verstehen

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.
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Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 47): Chart Trade Projekt (VI)

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.
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Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 2): Auswahl, Erstellung und Training von Modellen, Python Custom Tester

Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 2): Auswahl, Erstellung und Training von Modellen, Python Custom Tester

Wir setzen die Serie von Artikeln über die Entwicklung eines Handelsroboters in Python und MQL5 fort. Heute werden wir das Problem der Auswahl und des Trainings eines Modells, das Testen desselben, die Implementierung der Kreuzvalidierung, die Rastersuche sowie das Problem des Modell-Ensembles lösen.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil VIII): Währungsmärkte und Edelmetalle zum USDCAD

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil VIII): Währungsmärkte und Edelmetalle zum USDCAD

In dieser Artikelserie nehmen wir bekannte Handelsstrategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Testen Sie mit uns in der heutigen Diskussion, ob es eine zuverlässige Beziehung zwischen Edelmetallen und Währungen gibt.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 36): Q-Learning mit Markov-Ketten

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 36): Q-Learning mit Markov-Ketten

Reinforcement Learning ist neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen eine der drei Hauptrichtungen des maschinellen Lernens. Es geht also um die optimale Steuerung oder das Erlernen der besten langfristigen Strategie, die der Zielfunktion am besten entspricht. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir die mögliche Rolle, die ein MLP für den Lernprozess eines von einem Assistenten zusammengestellten Expertenberaters spielt.
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Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 4): Modularisierung von Codefunktionen für bessere Wiederverwendbarkeit

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 4): Modularisierung von Codefunktionen für bessere Wiederverwendbarkeit

In diesem Artikel wird der bestehende Code für das Senden von Nachrichten und Screenshots (screenshot des Terminals) von MQL5 zu Telegram refaktorisiert, indem er in wiederverwendbare, modulare Funktionen aufgeteilt wird. Dadurch wird der Prozess rationalisiert, was eine effizientere Ausführung und eine einfachere Codeverwaltung über mehrere Instanzen hinweg ermöglicht.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil VII) : Devisenmärkte und die Analyse der Staatsverschuldung bezogen auf USDJPY

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil VII) : Devisenmärkte und die Analyse der Staatsverschuldung bezogen auf USDJPY

Im heutigen Artikel werden wir die Beziehung zwischen zukünftigen Wechselkursen und Staatsanleihen analysieren. Anleihen gehören zu den beliebtesten Formen von festverzinslichen Wertpapieren und stehen im Mittelpunkt unserer Diskussion, bei der wir untersuchen, ob wir eine klassische Strategie mithilfe von KI verbessern können.
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Beispiel einer Kausalitätsnetzwerkanalyse (CNA) und eines Vektor-Autoregressionsmodells zur Vorhersage von Marktereignissen

Beispiel einer Kausalitätsnetzwerkanalyse (CNA) und eines Vektor-Autoregressionsmodells zur Vorhersage von Marktereignissen

Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet detaillierte Erklärungen der Schlüsselfunktionen im Handelsalgorithmus und enthält Beispielcode für die Implementierung.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 35): Support-Vektor-Regression

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 35): Support-Vektor-Regression

Die Support-Vektor-Regression ist eine idealistische Methode, um eine Funktion oder „Hyperebene“ zu finden, die die Beziehung zwischen zwei Datensätzen am besten beschreibt. Wir versuchen, dies bei der Zeitreihenprognose innerhalb der nutzerdefinierten Klassen des MQL5-Assistenten auszunutzen.
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Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram-Expertenberaters (Teil 3): Senden von Screenshots des Charts mit einer Legende von MQL5 an Telegram

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram-Expertenberaters (Teil 3): Senden von Screenshots des Charts mit einer Legende von MQL5 an Telegram

In diesem Artikel erstellen wir einen MQL5 Expert Advisor, der Chart-Screenshots als Bilddaten kodiert und sie über HTTP-Anfragen an einen Telegram-Chat sendet. Durch die Integration von Fotocodierung und -übertragung erweitern wir das bestehende MQL5-Telegram-System um visuelle Handelseinblicke direkt in Telegram.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 34): Preiseinbettung mit einem unkonventionellen RBM

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 34): Preiseinbettung mit einem unkonventionellen RBM

Restricted Boltzmann Machines sind eine Form von neuronalen Netzen, die Mitte der 1980er Jahre entwickelt wurde, als Rechenressourcen noch unerschwinglich waren. Zu Beginn stützte es sich auf Gibbs Sampling und kontrastive Divergenz, um die Dimensionalität zu reduzieren oder die verborgenen Wahrscheinlichkeiten/Eigenschaften über die eingegebenen Trainingsdatensätze zu erfassen. Wir untersuchen, wie Backpropagation eine ähnliche Leistung erbringen kann, wenn das RBM Preise für ein prognostizierendes Multi-Layer-Perceptron „embeds“ (einbettet).
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Anwendung der Nash'schen Spieltheorie mit HMM-Filterung im Handel

Anwendung der Nash'schen Spieltheorie mit HMM-Filterung im Handel

Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung der Spieltheorie von John Nash, insbesondere des Gleichgewichts nach Nash, im Handel. Es wird erörtert, wie Händler Python-Skripte und MetaTrader 5 nutzen können, um Marktineffizienzen mit Hilfe der Nash-Prinzipien zu identifizieren und auszunutzen. Der Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Umsetzung dieser Strategien, einschließlich der Verwendung von Hidden-Markov-Modellen (HMM) und statistischer Analysen, um die Handelsleistung zu verbessern.
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Automatisieren von Handelsstrategien mit Parabolic SAR Trend Strategy in MQL5: Erstellung eines effektiven Expertenberaters

Automatisieren von Handelsstrategien mit Parabolic SAR Trend Strategy in MQL5: Erstellung eines effektiven Expertenberaters

In diesem Artikel werden wir die Handelsstrategien mit der Parabolic SAR Strategie in MQL5 automatisieren: Erstellung eines effektiven Expertenberaters. Der EA wird auf der Grundlage der vom Parabolic SAR-Indikator identifizierten Trends Trades durchführen.
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Formulierung eines dynamischen Multi-Pair EA (Teil 1): Währungskorrelation und inverse Korrelation

Formulierung eines dynamischen Multi-Pair EA (Teil 1): Währungskorrelation und inverse Korrelation

Der dynamische Multi-Pair Expert Advisor nutzt sowohl Korrelations- als auch inverse Korrelationsstrategien zur Optimierung der Handelsperformance. Durch die Analyse von Echtzeit-Marktdaten werden die Beziehungen zwischen Währungspaaren identifiziert und genutzt.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 8): Entwicklung eines Expert Advisors (II)

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 8): Entwicklung eines Expert Advisors (II)

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.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 33): Gauß-Prozess-Kerne

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 33): Gauß-Prozess-Kerne

Gaußsche Prozesskerne sind die Kovarianzfunktion der Normalverteilung, die bei der Vorhersage eine Rolle spielen können. Wir untersuchen diesen einzigartigen Algorithmus in einer nutzerdefinierten Signalklasse von MQL5, um zu sehen, ob er als erstklassiges Einstiegs- und Ausstiegssignal verwendet werden kann.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil VI): Analyse mehrerer Zeitrahmen

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil VI): Analyse mehrerer Zeitrahmen

In dieser Artikelserie nehmen wir klassische Strategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir die beliebte Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen untersuchen, um zu beurteilen, ob die Strategie durch KI verbessert werden kann.
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MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 32): Regularisierung

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 32): Regularisierung

Die Regularisierung ist eine Form der Bestrafung der Verlustfunktion im Verhältnis zur diskreten Gewichtung, die in den verschiedenen Schichten eines neuronalen Netzes angewendet wird. Wir sehen uns an, welche Bedeutung dies für einige der verschiedenen Regularisierungsformen in Testläufen mit einem vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisor haben kann.
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Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt (Teil III): Visa-Ausgabenindex

Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt (Teil III): Visa-Ausgabenindex

In der Welt der Big Data gibt es Millionen von alternativen Datensätzen, die das Potenzial haben, unsere Handelsstrategien zu verbessern. In dieser Artikelserie werden wir Ihnen helfen, die informativsten öffentlichen Datensätze zu finden.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil V): Analyse mehrerer Symbole für USDZAR

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil V): Analyse mehrerer Symbole für USDZAR

In dieser Artikelserie überprüfen wir klassische Strategien, um herauszufinden, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir eine beliebte Strategie der Mehrfachsymbolanalyse anhand eines Korbs korrelierter Wertpapiere untersuchen, wobei wir uns auf das exotische Währungspaar USDZAR konzentrieren werden.
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Mustererkennung mit dynamischer Zeitnormierung in MQL5

Mustererkennung mit dynamischer Zeitnormierung in MQL5

In diesem Artikel erörtern wir das Konzept der dynamischen Zeitnormierung als Mittel zur Ermittlung von Vorhersagemustern in Finanzzeitreihen. Wir werden uns ansehen, wie es funktioniert, und seine Implementierung in reinem MQL5 vorstellen.
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Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil I): Aufbau einer Nachrichtenschnittstelle

Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil I): Aufbau einer Nachrichtenschnittstelle

Dieser Artikel beschreibt die Erstellung einer Nachrichtenschnittstelle (Messaging Interface) für MetaTrader 5, die sich an Systemadministratoren richtet, um die Kommunikation mit anderen Händlern direkt auf der Plattform zu erleichtern. Jüngste Integrationen von sozialen Plattformen mit MQL5 ermöglichen eine schnelle Signalübertragung über verschiedene Kanäle. Stellen Sie sich vor, Sie könnten gesendete Signale mit nur einem Klick validieren - entweder „JA“ oder „NEIN“ bzw. „YES“ or „NO“. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil IV): SP500 und US-Staatsanleihen

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil IV): SP500 und US-Staatsanleihen

In dieser Artikelserie analysieren wir klassische Handelsstrategien mit modernen Algorithmen, um festzustellen, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel greifen wir einen klassischen Ansatz für den Handel mit dem SP500 auf, indem wir seine Beziehung zu den US-Staatsanleihen nutzen.
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Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 3): Ausführen des Handels

Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 3): Ausführen des Handels

In diesem Artikel wird unser Nachrichtenhandelsexperte mit der Eröffnung von Handelsgeschäften auf der Grundlage des in unserer Datenbank gespeicherten Wirtschaftskalenders beginnen. Außerdem werden wir die Expertengrafiken verbessern, um mehr relevante Informationen über bevorstehende Wirtschaftsereignisse anzuzeigen.
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Integration von MQL5 in Datenverarbeitungspakete (Teil 2): Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik

Integration von MQL5 in Datenverarbeitungspakete (Teil 2): Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik

In unserer Serie über die Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen befassen wir uns mit der leistungsstarken Kombination aus maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse. Wir werden untersuchen, wie MQL5 nahtlos mit gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen verbunden werden kann, um anspruchsvolle Vorhersagemodelle für Finanzmärkte zu ermöglichen.
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MQL5-Integration: Python

MQL5-Integration: Python

Python ist eine bekannte und beliebte Programmiersprache mit vielen Funktionen, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Python ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das auch beim Handel nützlich sein kann. MQL5 ermöglicht es uns, diese leistungsstarke Sprache als Integration zu nutzen, um unsere Ziele effektiv zu erreichen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Python in MQL5 integrieren und verwenden können, nachdem Sie einige grundlegende Informationen über Python gelernt haben.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 8): Entwicklung eines Expert Advisors (I)

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 8): Entwicklung eines Expert Advisors (I)

In dieser Diskussion werden wir unseren ersten Expert Advisor in MQL5 erstellen, der auf dem Indikator basiert, den wir im vorherigen Artikel erstellt haben. Wir werden alle Funktionen abdecken, die erforderlich sind, um den Prozess zu automatisieren, einschließlich des Risikomanagements. Dies wird den Nutzern in hohem Maße zugute kommen, wenn sie von der manuellen Ausführung von Geschäften zu automatisierten Systemen übergehen.
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Сode Lock Algorithmus (CLA)

Сode Lock Algorithmus (CLA)

In diesem Artikel werden wir Zahlenschlösser (Code Locks) neu überdenken und sie von Sicherheitsmechanismen in Werkzeuge zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme verwandeln. Entdecken Sie die Welt der Zahlenschlösser, die nicht als einfache Sicherheitsvorrichtungen betrachtet werden, sondern als Inspiration für einen neuen Ansatz zur Optimierung. Wir werden eine ganze Population von Zahlenschlössern (Locks) erstellen, wobei jedes Schloss eine einzigartige Lösung für das Problem darstellt. Wir werden dann einen Algorithmus entwickeln, der diese Schlösser „knackt“ und optimale Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen findet, vom maschinellen Lernen bis zur Entwicklung von Handelssystemen.
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Wie man jede Art von Trailing-Stop entwickelt und mit einem EA verbindet

Wie man jede Art von Trailing-Stop entwickelt und mit einem EA verbindet

In diesem Artikel werden wir uns Klassen für die bequeme Erstellung verschiedener Trailing-Stops ansehen und lernen, wie man sie mit einem beliebigen EA verbindet.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 11): Automatisieren der Optimierung (erste Schritte)

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 11): Automatisieren der Optimierung (erste Schritte)

Um einen guten EA zu erhalten, müssen wir mehrere gute Parametersätze von Handelsstrategie-Instanzen für ihn auswählen. Dies kann manuell erfolgen, indem die Optimierung für verschiedene Symbole durchgeführt und dann die besten Ergebnisse ausgewählt werden. Aber es ist besser, diese Arbeit an das Programm zu delegieren und sich produktiveren Tätigkeiten zu widmen.
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Kometenschweif-Algorithmus (CTA)

Kometenschweif-Algorithmus (CTA)

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Optimierungsalgorithmus nach dem Kometenschweif (Comet Tail Optimization Algorithm, CTA), der sich von einzigartigen Weltraumobjekten inspirieren lässt - von Kometen und ihren beeindruckenden Schweifen, die sich bei der Annäherung an die Sonne bilden. Der Algorithmus basiert auf dem Konzept der Bewegung von Kometen und ihren Schweifen und ist darauf ausgelegt, optimale Lösungen für Optimierungsprobleme zu finden.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 88): Zeitreihen-Dense-Encoder (TiDE)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 88): Zeitreihen-Dense-Encoder (TiDE)

In dem Bestreben, möglichst genaue Prognosen zu erhalten, verkomplizieren die Forscher häufig die Prognosemodelle. Dies wiederum führt zu höheren Kosten für Training und Wartung der Modelle. Ist eine solche Erhöhung immer gerechtfertigt? In diesem Artikel wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Einfachheit und Schnelligkeit linearer Modelle nutzt und Ergebnisse liefert, die mit den besten Modellen mit einer komplexeren Architektur vergleichbar sind.
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Schildkrötenpanzer-Evolutionsalgorithmus (TSEA)

Schildkrötenpanzer-Evolutionsalgorithmus (TSEA)

Dies ist ein einzigartiger Optimierungsalgorithmus, der von der Evolution des Schildkrötenpanzers inspiriert wurde. Der TSEA-Algorithmus emuliert die allmähliche Bildung keratinisierter Hautbereiche, die optimale Lösungen für ein Problem darstellen. Die besten Lösungen werden „härter“ und befinden sich näher an der Außenfläche, während die weniger erfolgreichen Lösungen „weicher“ bleiben und sich im Inneren befinden. Der Algorithmus verwendet eine Gruppierung der Lösungen nach Qualität und Entfernung, wodurch weniger erfolgreiche Optionen erhalten bleiben und Flexibilität und Anpassungsfähigkeit gewährleistet werden.
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Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 10): Erstellen von Objekten aus einer Zeichenkette

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 10): Erstellen von Objekten aus einer Zeichenkette

Der EA-Entwicklungsplan umfasst mehrere Stufen, wobei die Zwischenergebnisse in der Datenbank gespeichert werden. Sie können von dort nur als Zeichenketten oder Zahlen wieder abgerufen werden, nicht als Objekte. Wir brauchen also eine Möglichkeit, die gewünschten Objekte im EA anhand der aus der Datenbank gelesenen Strings neu zu erstellen.