Kategorientheorie in MQL5 (Teil 19): Induktion natürlicher Quadrate
Wir setzen unseren Blick auf natürliche Transformationen fort, indem wir die Induktion natürlicher Quadrate besprechen. Leichte Einschränkungen bei der Implementierung von Mehrfachwährungen für Experten, die mit dem MQL5-Assistenten zusammengestellt wurden, bedeuten, dass wir unsere Fähigkeiten zur Datenklassifizierung mit einem Skript demonstrieren. Die wichtigsten Anwendungen sind die Klassifizierung von Preisänderungen und damit deren Vorhersage.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 15): Die Geburt des SIMULATORS (V) - RANDOM WALK
In diesem Artikel werden wir die Entwicklung eines Simulators für unser System abschließen. Das Hauptziel besteht darin, den im vorherigen Artikel beschriebenen Algorithmus zu konfigurieren. Dieser Algorithmus zielt darauf ab, eine zufällige Bewegung, einen „RANDOM WALK“ zu erzeugen. Um das heutige Material zu verstehen, ist es daher notwendig, den Inhalt der früheren Artikel zu kennen. Wenn Sie die Entwicklung des Simulators nicht verfolgt haben, empfehle ich Ihnen, diese Sequenz von Anfang an zu lesen. Andernfalls könnten Sie verwirrt sein über das, was hier erklärt wird.
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 14): Die Geburt des SIMULATORS (IV)
In diesem Artikel werden wir die Entwicklungsphase des Simulators fortsetzen. Diesmal werden wir sehen, wie wir eine Bewegung vom Typ RANDOM WALK effektiv erstellen können. Diese Art von Bewegung ist sehr interessant, denn sie bildet die Grundlage für alles, was auf dem Kapitalmarkt geschieht. Darüber hinaus werden wir beginnen, einige Konzepte zu verstehen, die für die Durchführung von Marktanalysen grundlegend sind.
Elastische Netzregression mit Koordinatenabstieg in MQL5
In diesem Artikel untersuchen wir die praktische Umsetzung der elastischen Netzregression, um die Überanpassung zu minimieren und gleichzeitig automatisch nützliche Prädiktoren von solchen zu trennen, die wenig prognostische Kraft haben.
Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors
In diesem Artikel sehen wir uns an, wie Sie eine Qualitätsbewertung entwickeln, die Ihr Expert Advisor im Strategietester anzeigen kann. Wir werden uns zwei bekannte Berechnungsmethoden ansehen – Van Tharp und Sunny Harris.
Developing a Replay System — Market simulation (Part 13): Die Geburt des SIMULATORS (III)
Hier werden wir einige Elemente im Zusammenhang mit der Arbeit im nächsten Artikel vereinfachen. Ich erkläre auch, wie Sie sich vorstellen können, was der Simulator in Bezug auf die Zufälligkeit erzeugt.
Die diskrete Hartley-Transformation
In diesem Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der DHT stehen denen der diskreten Fourier-Transformation in nichts nach. Im Gegensatz zur DFT werden bei der DHT jedoch nur reelle Zahlen verwendet, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert, und die Ergebnisse der Anwendung sind anschaulicher.
StringFormat(). Inspektion und vorgefertigte Beispiele
In diesem Artikel wird die Inspektion der Funktion PrintFormat() fortgesetzt. Wir werden uns kurz mit der Formatierung von Zeichenketten mit StringFormat() und ihrer weiteren Verwendung im Programm beschäftigen. Wir werden auch Vorlagen für die Anzeige von Symboldaten im Terminaljournal schreiben. Der Artikel ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic
Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der Hauptvorteil von SAC ist die Fähigkeit, optimale Strategien zu finden, die nicht nur die erwartete Belohnung maximieren, sondern auch eine maximale Entropie (Vielfalt) von Aktionen aufweisen.
PrintFormat() studieren und vorgefertigte Beispiele anwenden
Der Artikel ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich. Wir werden uns die Funktion PrintFormat() ansehen, Beispiele für die Formatierung von Zeichenketten analysieren und Vorlagen für die Anzeige verschiedener Informationen im Terminalprotokoll schreiben.
Strukturen in MQL5 und Methoden zum Drucken deren Daten
In diesem Artikel werden wir uns die Strukturen von MqlDateTime, MqlTick, MqlRates und MqlBookInfo ansehen sowie die Methoden zum Drucken von deren Daten. Um alle Felder einer Struktur auszudrucken, gibt es die Standardfunktion ArrayPrint(), die die im Array enthaltenen Daten mit dem Typ der behandelten Struktur in einem praktischen Tabellenformat anzeigt.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 12): Die Geburt des SIMULATORS (II)
Die Entwicklung eines Simulators kann viel interessanter sein, als es scheint. Heute gehen wir ein paar Schritte weiter in diese Richtung, denn die Dinge werden immer interessanter.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 11): Die Geburt des SIMULATORS (I)
Um die Daten, die die Balken bilden, nutzen zu können, müssen wir auf das Replay verzichten und einen Simulator entwickeln. Wir werden 1-Minuten-Balken verwenden, weil sie den geringsten Schwierigkeitsgrad aufweisen.
Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden
Hier werden wir uns ansehen, wie wir zuverlässigere Daten (gehandelte Ticks) im Wiedergabesystem verwenden können, ohne uns Gedanken darüber zu machen, ob sie angepasst sind oder nicht.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten
Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt jedoch auch DDPG dazu, die Werte der Q-Funktion zu überschätzen. Dieses Problem führt häufig dazu, dass ein Agent mit einer suboptimalen Strategie ausgebildet wird. In diesem Artikel werden wir uns einige Ansätze zur Überwindung des genannten Problems ansehen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 47): Kontinuierlicher Aktionsraum
In diesem Artikel erweitern wir das Aufgabenspektrum unseres Agenten. Der Ausbildungsprozess wird einige Aspekte des Geld- und Risikomanagements umfassen, die ein wesentlicher Bestandteil jeder Handelsstrategie sind.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 46): Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen)
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einen weiteren Ansatz des Reinforcement Learning. Es wird als Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen) bezeichnet. Bei diesem Ansatz wird ein Agent darauf trainiert, verschiedene Ziele in bestimmten Szenarien zu erreichen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands
Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei Algorithmen zur Lösung dieses Problems kennengelernt. Die Frage nach der Vollständigkeit der Umweltforschung bleibt jedoch offen. In diesem Artikel wird ein anderer Ansatz für das Training von Fertigkeiten vorgestellt, dessen Anwendung direkt vom aktuellen Zustand des Systems abhängt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik
Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für verschiedene Aufgaben genutzt werden. Aber solche Fertigkeiten können ziemlich unberechenbar sein, was ihre Anwendung schwierig machen kann. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zum Erlernen vorhersehbarer Fertigkeiten vorgestellt.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse
Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 43): Beherrschen von Fähigkeiten ohne Belohnungsfunktion
Das Problem des Verstärkungslernens liegt in der Notwendigkeit, eine Belohnungsfunktion zu definieren. Sie kann komplex oder schwer zu formalisieren sein. Um dieses Problem zu lösen, werden aktivitäts- und umweltbasierte Ansätze zum Erlernen von Fähigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion erforscht.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 42): Modell der Prokrastination, Ursachen und Lösungen
Im Kontext des Verstärkungslernens kann die Prokrastination (Zögern) eines Modells mehrere Ursachen haben. Der Artikel befasst sich mit einigen der möglichen Ursachen für Prokrastination bei Modellen und mit Methoden zu deren Überwindung.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle
Der Artikel beschreibt hierarchische Trainingsmodelle, die einen effektiven Ansatz für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme bieten. Hierarchische Modelle bestehen aus mehreren Ebenen, von denen jede für verschiedene Aspekte der Aufgabe zuständig ist.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 40): Verwendung von Go-Explore bei großen Datenmengen
In diesem Artikel wird die Verwendung des Go-Explore-Algorithmus über einen langen Trainingszeitraum erörtert, da die Strategie der zufälligen Aktionsauswahl mit zunehmender Trainingszeit möglicherweise nicht zu einem profitablen Durchgang führt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung
Wir setzen die Untersuchung der Umgebung in Modellen des verstärkten Lernens fort. Und in diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Algorithmus ansehen – Go-Explore. Er ermöglicht es Ihnen, die Umgebung in der Phase der Modellbildung effektiv zu erkunden.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise.
Der erste Einsatz des MetaTrader VPS: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Jeder, der Handelsroboter oder Signalabonnements verwendet, erkennt früher oder später die Notwendigkeit, einen zuverlässigen 24/7-Hosting-Server für seine Handelsplattform zu mieten. Wir empfehlen die Verwendung von MetaTrader VPS aus einer Reihe von Gründen. Sie können den Dienst bequem über Ihr MQL5.community-Konto bezahlen und das Abonnement verwalten.
Tests von verschiedenen gleitenden Durchschnitten, um zu sehen, wie aufschlussreich sie sind
Wir alle wissen, wie wichtig der Indikator des gleitenden Durchschnitts für viele Händler ist. Es gibt noch andere Arten von gleitenden Durchschnitten, die für den Handel nützlich sein können. Wir werden diese Arten in diesem Artikel identifizieren und einen einfachen Vergleich zwischen jeder von ihnen und dem beliebtesten einfachen gleitenden Durchschnitt anstellen, um zu sehen, welcher die besten Ergebnisse liefern kann.
Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5
In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)
In diesem Artikel setzen wir unsere Reihe zur Kategorientheorie fort, indem wir natürliche Transformationen, eine der wichtigsten Säulen des Fachs, vorstellen. Wir befassen uns mit der scheinbar komplexen Definition und gehen dann auf Beispiele und Anwendungen dieser Serie ein: Volatilitätsprognosen.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 17): Funktoren und Monoide
Dieser Artikel, der letzte in unserer Reihe zum Thema Funktoren, befasst sich erneut mit Monoiden als Kategorie. Monoide, die wir in dieser Serie bereits vorgestellt haben, werden hier zusammen mit mehrschichtigen Perceptrons zur Unterstützung der Positionsbestimmung verwendet.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 38): Selbstüberwachte Erkundung bei Unstimmigkeit (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Eines der Hauptprobleme beim Verstärkungslernen ist die Erkundung der Umgebung. Zuvor haben wir bereits die Forschungsmethode auf der Grundlage der intrinsischen Neugier kennengelernt. Heute schlage ich vor, einen anderen Algorithmus zu betrachten: Erkundung bei Unstimmigkeit.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 07): Erste Verbesserungen (II)
Im letzten Artikel haben wir einige Korrekturen vorgenommen und Tests zu unserem Replay System hinzugefügt, um die bestmögliche Stabilität zu gewährleisten. Wir haben auch mit der Erstellung und Verwendung einer Konfigurationsdatei für dieses System begonnen.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 16): Funktoren mit mehrschichtigen Perceptrons
In diesem Artikel, dem 16. in unserer Reihe, geht es weiter mit einem Blick auf Funktoren und wie sie mit künstlichen neuronalen Netzen implementiert werden können. Wir weichen von unserem bisherigen Ansatz der Volatilitätsprognose ab und versuchen, eine nutzerdefinierte Signalklasse zum Setzen von Ein- und Ausstiegssignalen zu implementieren.
Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUI's in MQL5 (Teil III): Ein einfaches, bewegliches Handels-GUI
Begleiten Sie uns in Teil III der Serie „Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5“, wenn wir die Integration interaktiver GUIs in bewegliche Handels-Dashboards in MQL5 untersuchen. Dieser Artikel baut auf den Grundlagen von Teil I und II auf und leitet die Leser an, statische Handels-Dashboards in dynamische, bewegliche Dashboards umzuwandeln.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 15) : Funktoren mit Graphen
Dieser Artikel über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 setzt die Serie mit der Betrachtung der Funktoren fort, diesmal jedoch als Brücke zwischen Graphen und einer Menge. Wir greifen die Kalenderdaten wieder auf und plädieren trotz der Einschränkungen bei der Verwendung von Strategy Tester für die Verwendung von Funktoren zur Vorhersage der Volatilität mit Hilfe der Korrelation.
Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 1): Indikatorsignale basierend auf ADX in Kombination mit Parabolic SAR
Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mit mehr als einem Symbolpaar aus einem Symbolchart handeln kann (Positionen öffnen, schließen und verwalten).
Bewertung von ONNX-Modellen anhand von Regressionsmetriken
Bei der Regression geht es um die Prognose eines realen Wertes anhand eines unbekannten Beispiels. Die so genannten Regressionsmetriken werden verwendet, um die Genauigkeit der Vorhersagen des Regressionsmodells zu bewerten.
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 06): Erste Verbesserungen (I)
In diesem Artikel werden wir mit der Stabilisierung des gesamten Systems beginnen, ohne die wir möglicherweise nicht in der Lage sind, mit den nächsten Schritten fortzufahren.
MQL5 Strategietester verstehen und effektiv nutzen
Für MQL5-Programmierer oder -Entwickler ist es unerlässlich, wichtige und wertvolle Werkzeuge zu beherrschen. Eines dieser Werkzeuge ist der Strategietester. Dieser Artikel ist ein praktischer Leitfaden zum Verständnis und zur Verwendung des Strategietesters von MQL5.