Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

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Artikel über mathematische Modelle und die Gesetze der Wahrscheinlichkeit können für viele Börsenhändler interessant sein. Denn Mathematik liegt technischer Indikatoren zugrunde, und Kenntnisse in Statistik braucht man, um die Ergebnisse des Handels zu analysieren und Strategien zu entwickeln.

Lesen Sie über die Fuzzylogik, digitale Filter, Marktprofil, Kohonenkarten, neuronales Gas und andere Werkzeuge, die man für den Handel verwenden kann.

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Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen
Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen

Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen

Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
Die Überwachung des Handelskontos ist ein unverzichtbares Werkzeug für den Händler.
Die Überwachung des Handelskontos ist ein unverzichtbares Werkzeug für den Händler.

Die Überwachung des Handelskontos ist ein unverzichtbares Werkzeug für den Händler.

Die Überwachung des Handelskontos bietet einen detaillierten Bericht über alle abgeschlossenen Geschäfte. Alle Handelsstatistiken werden automatisch gesammelt und Ihnen als leicht verständliche Diagramme und Grafiken zur Verfügung gestellt.
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil VII): Ereignis der Aktivierung einer StopLimit-Order, Vorbereiten der Funktionsweise bei Änderungen von Aufträgen und Positionen
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil VII): Ereignis der Aktivierung einer StopLimit-Order, Vorbereiten der Funktionsweise bei Änderungen von Aufträgen und Positionen

Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil VII): Ereignis der Aktivierung einer StopLimit-Order, Vorbereiten der Funktionsweise bei Änderungen von Aufträgen und Positionen

In den vorherigen Artikeln haben wir begonnen, eine große plattformübergreifende Bibliothek zu erstellen, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Im sechsten Teil erweiterten wir die Bibliothek für die Arbeit mit Positionen auf Netting-Konten. Jetzt werden wir die Verfolgung der Aktivierung von StopLimit-Ordern implementieren und die Funktionsweise zur Verfolgung von Ereignissen von Order- und Positionsänderungen vorbereiten.
Verwendung von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) in MetaTrader 5
Verwendung von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) in MetaTrader 5

Verwendung von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) in MetaTrader 5

Einer der interessantesten Aspekte von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) ist, dass sie ohne Beaufsichtigung lernen, Daten zu klassifizieren. Im einfachsten Fall erstellen sie eine Ähnlichkeitskarte von Eingabedaten (Clustering). SOM-Karten können für die Klassifizierung und Visualisierung von hochdimensionalen Daten genutzt werden. In diesem Beitrag werden wir mehrere einfache Anwendungsbeispiele von Kohonenkarten betrachten.
Analyse von Kerzenmustern
Analyse von Kerzenmustern

Analyse von Kerzenmustern

Die Konstruktion japanischer Kerzendiagramme und die Analyse von Kerzenmustern sind ein erstaunlicher Bereich der technischen Analyse. Der Vorteil von Kerzen ist, dass sie Daten auf eine Art darstellen, dank der Sie die Dynamiken innerhalb der Daten verfolgen können. In diesem Beitrag analysieren wir Arten von Kerzen, klassifizieren Kerzenmuster und stellen einen Indikator vor, der Kerzenmuster bestimmen kann.
Neuronale Netzwerke der dritten Generation: Tiefe Netzwerke
Neuronale Netzwerke der dritten Generation: Tiefe Netzwerke

Neuronale Netzwerke der dritten Generation: Tiefe Netzwerke

In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen. Der letzte Teil des Beitrags liefert eine Softwareumsetzung eines tiefen neuronalen Netzwerks in einem Expert Advisor mit eingebautem Indikator auf Basis von MQL4/R.
Das Preishistogramm (Marktprofil) und seine Umsetzung in MQL5
Das Preishistogramm (Marktprofil) und seine Umsetzung in MQL5

Das Preishistogramm (Marktprofil) und seine Umsetzung in MQL5

Das Marktprofil wurde von Peter Steidlmayer, einem wahrhaft brillanten Denker, entwickelt. Er schlug die alternative Darstellung von Informationen über "horizontale" und "vertikale" Marktbewegungen vor, die eine völlig neue Reihe von Modellen ermöglicht. Er stellte die These auf, dass dem Markt ein Puls oder ein grundlegendes Muster namens Zyklus des Gleichgewichts und Ungleichgewichts zugrunde liegen muss. In diesem Beitrag werde ich auf das Preishistogramm eingehen, ein vereinfachtes Modell des Marktprofils, und beschreibe seine Umsetzung in MQL5.
Integration von MetaTrader 5 und Python: Daten senden und empfangen
Integration von MetaTrader 5 und Python: Daten senden und empfangen

Integration von MetaTrader 5 und Python: Daten senden und empfangen

Eine umfassende Datenverarbeitung erfordert umfangreiche Werkzeuge und geht oft über den Sandkasten (Sandbox) einer einzigen Anwendung hinaus. Für die Verarbeitung und Analyse von Daten, Statistiken und maschinellem Lernen werden spezielle Programmiersprachen verwendet. Eine der führenden Programmiersprachen für die Datenverarbeitung ist Python. Der Artikel enthält eine Beschreibung, wie man MetaTrader 5 und Python über Sockets verbindet und wie man Kurse über die Terminal-API erhält.
Unbegrenzte Möglichkeiten mit MetaTrader 5 und MQL5
Unbegrenzte Möglichkeiten mit MetaTrader 5 und MQL5

Unbegrenzte Möglichkeiten mit MetaTrader 5 und MQL5

In diesem Beitrag möchte ich ein Beispiel dafür aufführen, wie das Programm eines Händlers aussehen kann, sowie welche Ergebnisse sich innerhalb von 9 Monaten erzielen lassen, wenn man MQL5 von Grund auf lernt. Dieses Beispiel wird auch vorführen, wie vielfältig und informativ ein solches Programm für einen Händler sein kann, während es ein Minimum an Platz im Preisdiagramm einnimmt. Wir werden auch sehen, wie farbenfroh, hell und intuitiv Panels mit Handelsinformationen für den Benutzer sein können. Und viele weitere Funktionen...
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Neuronale Netze leicht gemacht

Neuronale Netze leicht gemacht

Künstliche Intelligenz wird oft mit etwas phantastisch Komplexem und Unverständlichem assoziiert. Gleichzeitig wird die künstliche Intelligenz im Alltag immer häufiger erwähnt. Nachrichten über Errungenschaften im Zusammenhang mit dem Einsatz neuronaler Netze erscheinen oft in verschiedenen Medien. Der Zweck dieses Artikels ist es zu zeigen, dass jeder leicht ein neuronales Netz erstellen und die Errungenschaften der künstlichen Intelligenz im Handel nutzen kann.
Vergleich verschiedener Typen gleitender Durchschnitte im Handel
Vergleich verschiedener Typen gleitender Durchschnitte im Handel

Vergleich verschiedener Typen gleitender Durchschnitte im Handel

Es wurden 7 Typen gleitender Durchschnitte (MA) betrachtet; es wurde eine Handelsstrategie für das Arbeiten mit ihnen entwickelt. Verschiedene gleitende Durchschnitte wurden anhand einer Handelsstrategie getestet, des Weiteren wurden diese hinsichtlich der Effektivität der Anwendung verglichen.
Die praktische Anwendung von Korrelationen im Handel
Die praktische Anwendung von Korrelationen im Handel

Die praktische Anwendung von Korrelationen im Handel

In diesem Artikel werden wir das Konzept der Korrelation zwischen Variablen analysieren, sowie Methoden zur Berechnung von Korrelationskoeffizienten und deren praktische Anwendung im Handel. Eine Korrelation ist eine statistische Beziehung zwischen zwei oder mehreren zufälligen Variablen (oder Größen, die mit einem gewissen Maß an Genauigkeit als zufällig angesehen werden können). Ändert sich eine oder ändern sich mehrere Variablen, führt das zu systematischen Änderungen der anderen gekoppelten Variablen.
Anwendung der Fisher-Transformation und der umgekehrten Fisher-Transformation bei der Marktanalyse mit MetaTrader5
Anwendung der Fisher-Transformation und der umgekehrten Fisher-Transformation bei der Marktanalyse mit MetaTrader5

Anwendung der Fisher-Transformation und der umgekehrten Fisher-Transformation bei der Marktanalyse mit MetaTrader5

Es ist nun bekannt, dass die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (probability density funcion = PDF) eines Marktzyklus keine Gauß'sche Glockenkurve ist, sondern eher eine Sinuskurve, und da die meisten Indikatoren davon ausgehen, dass der Marktzyklus der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion die Gauß'sche Glocke ist, müssen wir das "korrigieren". Die Lösung ist die Fisher-Transformation. Die Fisher-Transformation verwandelt Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen jeder Wellenform ungefähr in die Gauß'sche Glocke. In diesem Artikel wird die Mathematik hinter der Fisher-Transformation und der umgekehrten Fisher-Transformation und ihrer Handelsanwendung besprochen. Ein proprietäres Handelssignal-Modul basiert auf der umgekehrten Fisher-Transformation und wird hier präsentiert und evaluiert.
Die Berechnung des Hurst-Exponenten
Die Berechnung des Hurst-Exponenten

Die Berechnung des Hurst-Exponenten

Der Artikel erklärt detailliert die Idee hinter dem Hurst-Exponenten, sowie die Bedeutung der Werte und den Algorithmus der Berechnung. Eine Reihe von Teilen des Finanzmarktes werden analysiert, und die Methode zur Umsetzung der Fraktalanalyse mit dem MetaTrader 5 wird beschrieben.
MQL5: Analyse und Umgang mit Berichten der US-Warenterminhandelsaufsichtsbehörde (US-Warenterminhandelsaufsichtsbehörde , CFTC) in MetaTrader 5
MQL5: Analyse und Umgang mit Berichten der US-Warenterminhandelsaufsichtsbehörde (US-Warenterminhandelsaufsichtsbehörde , CFTC) in MetaTrader 5

MQL5: Analyse und Umgang mit Berichten der US-Warenterminhandelsaufsichtsbehörde (US-Warenterminhandelsaufsichtsbehörde , CFTC) in MetaTrader 5

In diesem Beitrag entwickeln wir ein Analysetool für CFTC-Berichte. Wir lösen das folgende Problem: Entwicklung eines Indikators mit dem wir die CFTC-Berichtsdaten aus den von der Behörde zur Verfügung gestellten Datendateien ohne Zwischenschritte und Konvertierung direkt verwenden können. Dieser kann darüber hinaus noch für weitere Zwecke genutzt werden: die Daten als einen Indikator zeichnen, mit den Daten in anderen Indikatoren, in den Scripts für die automatische Analyse und im Expert Advisors zur Verwendung in den Handelsstrategien fortfahren.
Sortierverfahren und deren Visualisierung mit MQL5
Sortierverfahren und deren Visualisierung mit MQL5

Sortierverfahren und deren Visualisierung mit MQL5

Für die Arbeit mit der Grafik wurde in MQL5 eine spezielle Bibliothek Graphic.mqh erstellt. Der Artikel gibt ein Beispiel deren praktischer Anwendung und erklärt den Sinn von Sortierverfahren. Zu jedem Sortierverfahren gibt es mindestens einen Artikel, zu einigen wurden bereits ganze Untersuchungen veröffentlicht, deswegen wird in diesem Artikel nur die Grundidee beschrieben.
Zeitreihenvorhersage mittels exponentieller Glättung
Zeitreihenvorhersage mittels exponentieller Glättung

Zeitreihenvorhersage mittels exponentieller Glättung

Dieser Beitrag möchte dem Leser einige Modelle zur exponentiellen Glättung für kurzfristige Vorhersagen von Zeitreihen näher bringen. Darüber hinaus werden Fragen der Optimierung und Berechnung der Vorhersageergebnisse berührt sowie Beispiele für Programmskripte und Indikatoren vorgestellt. Dieser Artikel soll als erster Einstieg in die Grundsätze von Vorhersagen auf der Grundlage exponentieller Glättungsmodelle dienen.
Selbstoptimierung der Experten: evolutionäre und genetische Algorithmen
Selbstoptimierung der Experten: evolutionäre und genetische Algorithmen

Selbstoptimierung der Experten: evolutionäre und genetische Algorithmen

Im Artikel werden die Hauptprinzipien betrachtet, die in den Evolutionsalgorithmen versetzt sind, auch ihre Arten und die Besonderheiten. Auf dem Beispiel des einfachen Experten mit Hilfe der Experimente wird es vorgeführt, was unserem Handelnsystem die Anwendung der Optimierung geben kann. Wir betrachten die Programm-Pakete, die genetische, evolutionäre und andere Arten der Optimierung realisieren und führen die Anwendungsbeispiele bei einer Optimierung eines Prädiktor-Satzes und bei einer Optimierung des Handelnsystems hin.
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Wie kann man $1.000.000 durch algorithmischen Handel verdienen? Nutzen Sie die Dienste von MQL5.com!

Wie kann man $1.000.000 durch algorithmischen Handel verdienen? Nutzen Sie die Dienste von MQL5.com!

Alle Händler gehen auf den Markt mit dem Ziel, ihre erste Million Dollar zu verdienen. Wie kann man das ohne übermäßiges Risiko und großem Startkapital erreichen? Die Dienstleistungen von MQL5.com bieten diese Möglichkeit für Entwickler und Händler aus der ganzen Welt.
Die Box-Cox-Transformation
Die Box-Cox-Transformation

Die Box-Cox-Transformation

In diesem Beitrag möchten wir Sie mit der Box-Cox-Transformation vertraut machen. Wir behandeln die Schwierigkeiten ihrer Verwendung und stellen einige Beispiele vor, um die Beurteilung der Effizienz der Transformation anhand von Zufallsfolgen und echten Kursnotierungen zu ermöglichen.
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil I). Konzept, Datenverwaltung und erste Ergebnisse
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil I). Konzept, Datenverwaltung und erste Ergebnisse

Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil I). Konzept, Datenverwaltung und erste Ergebnisse

Bei der Analyse einer Vielzahl von Handelsstrategien, der Entwicklung von Anwendungen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Terminals und verschiedenen MetaTrader Websites kam ich zu dem Schluss, dass diese ganze Vielfalt hauptsächlich auf den gleichen elementaren Funktionen, Aktionen und Werten basiert, die regelmäßig in verschiedenen Programmen wiederkehren. Daraus entstand die plattformübergreifende Bibliothek DoEasy für die einfache und schnelle Entwicklung von Anwendungen für МetaТrader 4 und 5.
Einführung in die empirische Bandzerlegung (EMD)
Einführung in die empirische Bandzerlegung (EMD)

Einführung in die empirische Bandzerlegung (EMD)

Dieser Beitrag möchte seine Leser mit dem Verfahren der empirischen Bandzerlegung, der „Empirical Mode Decomposition“ kurz: EMD, vertraut machen. Es handelt sich bei dieser um einen grundlegenden Bestandteil der Hilbert-Huang-Transformation zur Analyse von Daten aus nichtstationären und nichtlinearen Vorgängen. Dieser Artikel beinhaltet zudem eine mögliche Umsetzung dieses Verfahren in Programmform nebst einer Kurzdarstellung seiner Besonderheiten und einiger einfacher Anwendungsbeispiele.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 41): Beispiel eines Multisymbol- und Mehrperiodenindikators
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 41): Beispiel eines Multisymbol- und Mehrperiodenindikators

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 41): Beispiel eines Multisymbol- und Mehrperiodenindikators

In diesem Artikel entwickeln wir das Beispiel eines Multisymbol- und Mehrperiodenindikators, der die Zeitreihenklassen der DoEasy-Bibliothek verwendet und das Chart eines ausgewählten Währungspaares in einem ausgewählten Zeitrahmen als Kerzen in einem Unterfenster anzeigt. Ich werde die Bibliotheksklassen ein wenig modifizieren und eine separate Datei erstellen, zum Speichern von Enumerationen für die Programmeingaben und für die Auswahl einer Kompilierungssprache.
Die Eröffnung durch Indikatoren bestimmen lassen
Die Eröffnung durch Indikatoren bestimmen lassen

Die Eröffnung durch Indikatoren bestimmen lassen

Im Leben eines Händlers gibt es verschiedene Situationen. Häufig wünschen wir uns, die Strategie von geschlossen, erfolgreichen Positionen fortzusetzen, während wir versuchen, die der Verlust bringenden Positionen weiterzuentwickeln und zu verbessern. In beiden Fällen vergleichen wir Positionen mit bekannten Indikatoren. Dieser Artikel schlägt die Methoden eines Batch-Vergleichs von Positionen mit einer Reihe von Indikatoren vor.
Erstellen benutzerdefinierter Optimierungskriterien für Expert Advisors
Erstellen benutzerdefinierter Optimierungskriterien für Expert Advisors

Erstellen benutzerdefinierter Optimierungskriterien für Expert Advisors

Das MetaTrader 5 Client Terminal bietet eine Vielzahl von Optimierungsmöglichkeiten für die Parameter von Expert Advisors. Zusätzlich zu den im Strategietester enthaltenen Optimierungskriterien erhalten Entwickler die Möglichkeit, ihre eigenen Kriterien zu erstellen. Dies führt zu einer fast unbegrenzten Menge an Möglichkeiten zum Testen und Optimieren von Expert Advisors. Dieser Beitrag beschreibt praktische Möglichkeiten zum Erstellen solcher Kriterien, sowohl komplexer als auch einfacher.
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil I). Datenaufbereitung
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil I). Datenaufbereitung

Tiefe neuronale Netzwerke (Teil I). Datenaufbereitung

Diese Artikelserie setzt das Thema "Tiefe neuronale Netzwerke" (DNN) fort, die in der letzten Zeit in vielen angewandten Bereichen einschließlich Trading verwendet werden. Es werden neue Themenbereiche betrachtet; anhand praktischer Experimente werden neue Methoden und Ideen geprüft. Der erste Artikel dieser Serie beschäftigt sich mit der Datenaufbereitung für DNN.
Ein neuer Ansatz der Interpretation der klassischen und der versteckten Divergenz
Ein neuer Ansatz der Interpretation der klassischen und der versteckten Divergenz

Ein neuer Ansatz der Interpretation der klassischen und der versteckten Divergenz

Der Artikel untersucht die klassische Methode eine Divergenz zu erkennen und bietet eine zusätzliche Interpretation. Auf Basis dieser neuen Interpretation wurde eine Handelsstrategie entwickelt. Auch diese Strategie ist in diesem Artikel beschrieben.
SQL und MQL5: Mit der SQLite Datenbank arbeiten
SQL und MQL5: Mit der SQLite Datenbank arbeiten

SQL und MQL5: Mit der SQLite Datenbank arbeiten

Dieser Beitrag richtet sich an Entwickler, die in ihren Projekten gerne SQL verwenden möchten. Er erklärt die Funktionsweise und Vorteile von SQLite. Für diesen Beitrag sind keine speziellen Kenntnisse der SQLite-Funktionen nötig, doch ein Grundverständnis von SQL wäre durchaus hilfreich.
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SQLite: Natives Arbeiten mit SQL-Datenbanken in MQL5

SQLite: Natives Arbeiten mit SQL-Datenbanken in MQL5

Die Entwicklung von Handelsstrategien ist mit dem Umgang mit großen Datenmengen verbunden. Jetzt können Sie mit Datenbanken mit SQL-Abfragen auf der Basis von SQLite direkt in MQL5 arbeiten. Ein wichtiges Merkmal dieser Engine ist, dass die gesamte Datenbank in einer einzigen Datei auf dem PC des Benutzers abgelegt wird.
Die Vorhersage von Marktbewegungen mittels der Bayes'schen Klassifikation und Indikatoren auf der Basis einer singulären Spektralanalyse
Die Vorhersage von Marktbewegungen mittels der Bayes'schen Klassifikation und Indikatoren auf der Basis einer singulären Spektralanalyse

Die Vorhersage von Marktbewegungen mittels der Bayes'schen Klassifikation und Indikatoren auf der Basis einer singulären Spektralanalyse

Der Artikel betrachtet Idee und Methode eines Empfehlungssystems für ein zeitbezogenes Handelssystem durch die Kombination der Vorhersagen durch eine singuläre Spektralanalyse (SSA) und einer wichtigen Methode des maschinellen Lernens auf Basis des Bayes'schen Theorems.
Den Gewinn bis zum letzten Pip extrahieren
Den Gewinn bis zum letzten Pip extrahieren

Den Gewinn bis zum letzten Pip extrahieren

Der Artikel beschreibt den Versuch, Theorie und Praxis im algorithmischen Handelsbereich zu verbinden. Die meisten Diskussionen über das Erstellen von Handelssystemen stehen im Zusammenhang mit der Verwendung historischer Bars und verschiedener darauf angewandter Indikatoren. Dies ist das am besten abgedeckte Feld und deshalb werden wir es nicht berücksichtigen. Bars sind künstliches Konstrukte, versuchen wir näher an die ursprünglichen Daten zu kommen - den Preis-Ticks.
Extrahieren von strukturierten Daten aus HTML-Seiten mit Hilfe von CSS-Selektoren
Extrahieren von strukturierten Daten aus HTML-Seiten mit Hilfe von CSS-Selektoren

Extrahieren von strukturierten Daten aus HTML-Seiten mit Hilfe von CSS-Selektoren

Der Artikel beschreibt eine universelle Methode zur Analyse und Konvertierung von Daten aus HTML-Dokumenten auf Basis von CSS-Selektoren. Handelsberichte, Testerberichte, Ihren bevorzugten Wirtschaftskalender, öffentliche Signale, Kontoüberwachung und zusätzliche Online-Kursquellen werden direkt mit MQL verfügbar gemacht.
Genetische Algorithmen - Leicht gemacht!
Genetische Algorithmen - Leicht gemacht!

Genetische Algorithmen - Leicht gemacht!

Der Verfasser behandelt in diesem Beitrag evolutionäre Berechnungen mit Hilfe eines persönlich entwickelten, genetischen Algorithmus. Er zeigt die Funktionsweise dieses Algorithmus anhand von Beispielen und gibt praktische Empfehlungen für seine Verwendung.
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Statistische Verteilungen in MQL5 - Das Beste aus R und noch schneller

Statistische Verteilungen in MQL5 - Das Beste aus R und noch schneller

Der Artikel beschäftigt sich mit Funktionen für die grundlegenden, statistischen Verteilungen, die in der Sprache R umgesetzt sind. Das umfasst die Cauchy-, Weibull-, Normal-, Log-Normal-, logistische, exponentielle, gleichmäßige und die Gamma-Verteilung, das zentrale und nicht-zentrale Beta, die Chi-Quadrat und F-Verteilung von Fisher, die Studentsche T-Verteilung, so wie die diskrete und negative Binomialverteilung und die geometrische, hypergeometrische und Poisson-Verteilung. Es gibt Funktionen zur Berechnung der theoretischen Momente der Verteilungen, um den Grad der Übereinstimmung mit einer realen Verteilung einzuschätzen.
Bewertung und Auswahl von Variablen für Modelle für maschinelles Lernen
Bewertung und Auswahl von Variablen für Modelle für maschinelles Lernen

Bewertung und Auswahl von Variablen für Modelle für maschinelles Lernen

Dieser Artikel konzentriert sich auf die Besonderheiten der Auswahl, Vorkonditionierung und Bewertung der Eingabevariablen (Prädiktoren) für den Einsatz in Modellen für maschinelles Lernen. Neue Ansätze und Möglichkeiten der tiefen Prädiktor Analyse und deren Einfluss auf mögliche Überanpassung von Modellen werden berücksichtigt. Das Gesamtergebnis der Verwendung von Modellen hängt weitgehend vom Ergebnis dieser Phase ab. Wir werden zwei Pakete analysieren, die neue und ursprüngliche Konzepte für die Auswahl der Prädiktoren bieten.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 8): Attention-Mechanismen

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 8): Attention-Mechanismen

In früheren Artikeln haben wir bereits verschiedene Möglichkeiten zur Organisation neuronaler Netze getestet. Wir haben auch Convolutional Networks (Faltungsnetze) besprochen, die aus Bildverarbeitungsalgorithmen entlehnt sind. In diesem Artikel schlage ich vor, sich den Attention-Mechanismen (Aufmerksamkeitsmechanismus) zuzuwenden, deren Erscheinen der Entwicklung von Sprachmodellen den Anstoß gab.
Wie reduzieren Händler die Risiken
Wie reduzieren Händler die Risiken

Wie reduzieren Händler die Risiken

Der Handel an den Finanzmärkten ist mit einer ganzen Reihe von Risiken verbunden, die in den Algorithmen der Handelssysteme berücksichtigt werden sollten. Die Reduzierung solcher Risiken ist die wichtigste Aufgabe, um mit dem Handel Gewinne zu erzielen.
Optimierungsmanagement (Teil I): Erstellen einer GUI
Optimierungsmanagement (Teil I): Erstellen einer GUI

Optimierungsmanagement (Teil I): Erstellen einer GUI

Dieser Artikel beschreibt den Prozess der Erstellung einer Erweiterung für das MetaTrader-Terminal. Die vorgestellte Lösung hilft, den Optimierungsprozess zu automatisieren, indem Optimierungen in anderen Terminals durchgeführt werden. Es werden noch einige weitere Artikel zu diesem Thema geschrieben. Die Erweiterung wurde unter Verwendung der Sprache C# und der Designmuster entwickelt, was zusätzlich die Fähigkeit demonstriert, die Terminalfunktionen durch die Entwicklung benutzerdefinierter Module zu erweitern, sowie die Fähigkeit, benutzerdefinierte grafische Benutzeroberflächen mit der Funktionsvielfalt einer bevorzugten Programmiersprache zu erstellen.
Walk-Forward-Optimierung in MetaTrader 5 - mit eigenen Händen
Walk-Forward-Optimierung in MetaTrader 5 - mit eigenen Händen

Walk-Forward-Optimierung in MetaTrader 5 - mit eigenen Händen

Im Artikel werden verschiedene Herangehensweisen betrachtet, die es erlauben, eine Walk-Forward-Optimierung mithilfe des eingebauten Testers und Hilfsbibliotheken in MQL genau zu emulieren.
MTF-Indikatoren als Werkzeuge der technischen Analyse
MTF-Indikatoren als Werkzeuge der technischen Analyse

MTF-Indikatoren als Werkzeuge der technischen Analyse

Die meisten Händler sind sich einig, dass eine Zustandsanalyse des aktuellen Marktes mit der Bewertung höherer Zeitrahmen beginnt. Die Analyse wird nach unten auf niedrigere Zeitrahmen bis zu demjenigen durchgeführt, in dem der Handel durchgeführt wird. Diese Analysemethode scheint ein obligatorischer Bestandteil des professionellen Ansatzes für einen erfolgreichen Handel zu sein. In diesem Artikel werden wir Indikatoren auf mehreren Zeitrahmen (multi-timeframe, MTF) und ihre Erstellungswege diskutieren, sowie Codebeispiele für MQL5 liefern. Neben der allgemeinen Bewertung von Vor- und Nachteilen werden wir einen neuen Indikatoransatz mit dem MTF-Modus vorschlagen.