Artikel über das Programmieren in MQL5

SAMformer bietet eine Lösung für die wichtigsten Nachteile von Transformer-Modellen in der langfristigen Zeitreihenprognose, wie z. B. die Komplexität des Trainings und die schlechte Generalisierung auf kleinen Datensätzen. Die flache Architektur und die auf Schärfe ausgerichtete Optimierung helfen, suboptimale lokale Minima zu vermeiden. In diesem Artikel werden wir die Umsetzung von Ansätzen mit MQL5 fortsetzen und ihren praktischen Wert bewerten.

In diesem Artikel geht es um die Verwendung von Zyklen im Handel. Wir werden den Aufbau einer Handelsstrategie auf der Grundlage zyklischer Modelle in Betracht ziehen.

In diesem Artikel werden wir den Indikator Market Profile besprechen. Wir werden herausfinden, was sich hinter diesem Namen verbirgt, versuchen, seine Funktionsweise zu verstehen und einen Blick auf seine Terminalversion (MarketProfile) zu werfen.

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.

Dieser Artikel setzt die Reihe für Anfänger fort. Hier werden wir die grundlegenden Prinzipien der Entwicklung von Expert Advisors (EAs) diskutieren. Wir werden zwei EAs erstellen: der erste wird ohne Indikatoren handeln und schwebende Aufträge verwenden, der zweite wird auf dem Standard-MA-Indikator basieren und Handelsgeschäfte zum aktuellen Preis eröffnen. Hier gehe ich davon aus, dass Sie kein völliger Anfänger mehr sind und den Stoff aus den vorherigen Artikeln relativ gut beherrschen.

Anhand einfacher Beispiele werden wir die Grundsätze der Berechnung gleitender Durchschnitte untersuchen und lernen, wie man die Berechnung von Indikatoren, einschließlich gleitender Durchschnitte, optimieren kann.

Wir haben bereits eine ganze Reihe von Komponenten entwickelt, die bei der automatischen Optimierung helfen. Bei der Erstellung folgten wir der traditionellen zyklischen Struktur: von der Erstellung eines minimalen funktionierenden Codes bis hin zum Refactoring und dem Erhalt eines verbesserten Codes. Es ist an der Zeit, mit dem Aufräumen unserer Datenbank zu beginnen, die auch eine Schlüsselkomponente in dem von uns geschaffenen System ist.

Der LSEAttention-Rahmen bietet Verbesserungen der Transformer-Architektur. Es wurde speziell für langfristige multivariate Zeitreihenprognosen entwickelt. Die von den Autoren der Methode vorgeschlagenen Ansätze können angewandt werden, um Probleme des Entropiekollapses und der Lerninstabilität zu lösen, die bei einem einfachen Transformer häufig auftreten.

In diesem Artikel werden wir uns mit einem sehr interessanten und recht anspruchsvollen Programmierkonzept befassen, das allerdings mit großer Vorsicht zu genießen ist, da sein Missbrauch oder Missverständnis relativ einfache Programme in etwas unnötig Komplexes verwandeln kann. Aber wenn sie richtig eingesetzt und perfekt an geeignete Situationen angepasst wird, ist die Rekursion ein hervorragender Verbündeter bei der Lösung von Problemen, die sonst viel mühsamer und zeitaufwändiger wären. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Der Artikel stellt eine Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus für das Training von neuronalen Feedforward-Netzen vor. Es wurde eine vergleichende Analyse der Leistung mit Algorithmen aus der scikit-learn Python-Bibliothek durchgeführt. Einfachere Lernmethoden wie Gradientenabstieg, Gradientenabstieg mit Momentum und stochastischer Gradientenabstieg werden vorläufig diskutiert.

Die Verwendung anisotroper Diffusionsprozesse zur Kodierung der Ausgangsdaten in einem hyperbolischen latenten Raum, wie sie im HypDIff-Rahmen vorgeschlagen wird, trägt dazu bei, die topologischen Merkmale der aktuellen Marktsituation zu erhalten und verbessert die Qualität der Analyse. Im vorigen Artikel haben wir damit begonnen, die vorgeschlagenen Ansätze mit MQL5 zu implementieren. Heute werden wir die begonnene Arbeit fortsetzen und zu ihrem logischen Abschluss bringen.

Heute haben wir einen sehr lustigen und ziemlich interessanten Artikel. Wir werden uns mit der Union befassen und versuchen, das zuvor erörterte Problem zu lösen. Wir werden auch einige ungewöhnliche Situationen untersuchen, die bei der Verwendung von union in Anwendungen auftreten können. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für didaktische Zwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse: Ist es möglich, die Finanzmärkte vorherzusagen? Betrachten wir die Erstellung eines Modells für die Vorhersage der Preise für EURUSD, und machen zwei Roboter auf der Grundlage - in Python und MQL5.

In diesem Artikel stellen wir den Arithmetischen Optimierungsalgorithmus (AOA) vor, der auf einfachen arithmetischen Operationen basiert: Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division. Diese grundlegenden mathematischen Operationen dienen als Grundlage für die Suche nach optimalen Lösungen für verschiedene Probleme.

Der Artikel untersucht die Möglichkeit, die Preisprognose auf der Grundlage der Analyse des Handelsvolumens zu verbessern, indem die Prinzipien der technischen Analyse mit der Architektur des neuronalen Netzes LSTM integriert werden. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung und Interpretation anomaler Volumina, die Verwendung von Clustern und die Erstellung von Merkmalen auf der Grundlage von Volumina und deren Definition im Rahmen des maschinellen Lernens gelegt.

Der Artikel implementiert einen schnellen Strategietester für maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Numba. Das ist 50 Mal schneller als der reine Python-Strategie-Tester. Der Autor empfiehlt die Verwendung dieser Bibliothek, um mathematische Berechnungen zu beschleunigen, insbesondere solche, die Schleifen beinhalten.

Im zweiten Teil des Artikels werden wir die Entwicklung einer modifizierten Version des AOS-Algorithmus (Atomic Orbital Search) fortsetzen und uns dabei auf bestimmte Operatoren konzentrieren, um seine Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu verbessern. Nach einer Analyse der Grundlagen und der Mechanik des Algorithmus werden wir Ideen zur Verbesserung seiner Leistung und seiner Fähigkeit, komplexe Lösungsräume zu analysieren, diskutieren und neue Ansätze zur Erweiterung seiner Funktionalität als Optimierungswerkzeug vorschlagen.

In diesem Artikel geht es um die Klasse C_ChartFloatingRAD. Das ist es, was Chart Trade ausmacht. Doch damit ist die Erklärung noch nicht zu Ende. Wir werden sie im nächsten Artikel vervollständigen, da der Inhalt dieses Artikels recht umfangreich ist und ein tiefes Verständnis erfordert. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Der Artikel befasst sich mit dem Algorithmus der atomare Orbitalsuche (AOS), der die Konzepte des atomaren Orbitalmodells nutzt, um die Suche nach Lösungen zu simulieren. Der Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Dynamik von Wechselwirkungen im Atom. In dem Artikel werden die mathematischen Aspekte von AOS im Detail erörtert, einschließlich der Aktualisierung der Positionen der Lösungsvorschläge und der Mechanismen der Energieaufnahme und -abgabe. AOS eröffnet neue Horizonte für die Anwendung von Quantenprinzipien auf Computerprobleme, indem es einen innovativen Ansatz zur Optimierung bietet.

In diesem Artikel werden gerichtete Diffusionsmodelle diskutiert, die datenabhängiges anisotropes und gerichtetes Rauschen in einem Vorwärtsdiffusionsprozess ausnutzen, um aussagekräftige Graphendarstellungen zu erfassen.

In diesem Artikel werden wir die verbleibenden Optimierungsmethoden aus der ALGLIB-Bibliothek weiter untersuchen, mit besonderem Augenmerk auf deren Prüfung auf komplexe mehrdimensionale Funktionen. So können wir nicht nur die Effizienz der einzelnen Algorithmen bewerten, sondern auch ihre Stärken und Schwächen unter verschiedenen Bedingungen ermitteln.

In diesem Artikel werden wir einen Indikator erstellen, der Handelsstatistiken auf einem Dashboard nach Konto, Symbolen und Handelsstrategien anzeigt. Wir werden den Code anhand von Beispielen aus der Dokumentation und dem Artikel über die Arbeit mit Datenbanken implementieren.

Wir laden Sie ein, sich mit der NAFS-Methode (Node-Adaptive Feature Smoothing) vertraut zu machen, einem nicht-parametrischen Ansatz zur Erstellung von Knotenrepräsentationen, der kein Parametertraining erfordert. NAFS extrahiert Merkmale jedes Knotens anhand seiner Nachbarn und kombiniert diese Merkmale dann adaptiv, um eine endgültige Darstellung zu erstellen.

Im letzten Artikel dieser Reihe haben wir uns mit dem Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT) beschäftigt, der kontrastives Lernen zur Entdeckung von Schlüsselmustern auf allen Ebenen einsetzt, von grundlegenden Elementen bis hin zu komplexen Strukturen. In diesem Artikel setzen wir die Implementierung von AMCT-Ansätzen mit MQL5 fort.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek für MQL5 vertraut machen. Der Artikel enthält einfache und anschauliche Beispiele für die Verwendung von ALGLIB zur Lösung von Optimierungsproblemen, die das Erlernen der Methoden so einfach wie möglich machen. Wir werden uns die Verbindung von Algorithmen wie BLEIC, L-BFGS und NS im Detail ansehen und sie zur Lösung eines einfachen Testproblems verwenden.

Bisher haben wir die Automatisierung des Starts von sequentiellen Verfahren zur Optimierung von EAs ausschließlich im Standard-Strategietester betrachtet. Was aber, wenn wir zwischen diesen Starts die gewonnenen Daten mit anderen Mitteln bearbeiten wollen? Wir werden versuchen, die Möglichkeit hinzuzufügen, neue Optimierungsstufen zu erstellen, die von in Python geschriebenen Programmen ausgeführt werden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was eine Union ist. Hier werden wir anhand von Experimenten die ersten Konstruktionen analysieren, in denen Union verwendet werden kann. Was hier gezeigt wird, ist jedoch nur ein Kernstück einer Reihe von Konzepten und Informationen, die in späteren Artikeln behandelt werden. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie Informationen in Echtzeit zwischen dem Indikator und dem Dienst übertragen werden können, und wir werden auch verstehen, warum bei der Änderung des Zeitrahmens Probleme auftreten können und wie man sie lösen kann. Als Bonus erhalten Sie Zugang zur neuesten Version der Wiedergabe-/Simulations-App.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir etwas sehr Ähnliches wie in Sprachen wie C, C++ und Java implementieren können. Ich spreche von der Übergabe einer praktisch unendlichen Anzahl von Parametern innerhalb einer Funktion oder Prozedur. Auch wenn dies ein ziemlich fortgeschrittenes Thema zu sein scheint, kann das, was hier gezeigt wird, meiner Meinung nach von jedem, der die vorherigen Konzepte verstanden hat, leicht umgesetzt werden. Vorausgesetzt, sie wurden wirklich richtig verstanden.

Was wir heute schaffen, wird schwer zu verstehen sein. Deshalb werde ich in diesem Artikel nur über die Anfangsphase sprechen. Bitte lesen Sie diesen Artikel aufmerksam, er ist eine wichtige Voraussetzung, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Der Zweck dieses Materials ist rein didaktisch, da wir nur die vorgestellten Konzepte studieren und beherrschen werden, ohne praktische Anwendung.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man das, was im vorigen Artikel über unseren Wiedergabe-/Simulationsdienst gezeigt wurde, implementiert. Wie bei vielen anderen Dingen im Leben sind auch hier Probleme vorprogrammiert. Und dieser Fall war keine Ausnahme. In diesem Artikel werden wir die Dinge weiter verbessern. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Wenn wir Modelle zur Analyse der Marktsituation verwenden, konzentrieren wir uns hauptsächlich auf Kerzen. Es ist doch seit langem bekannt, dass Kerzen-Muster bei der Vorhersage künftiger Kursbewegungen helfen können. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode vertraut machen, die es uns ermöglicht, diese beiden Ansätze zu integrieren.