Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Das Management des Risikos eines Handelskontos ist für alle Händler eine Herausforderung. Wie können wir Handelsanwendungen entwickeln, die dynamisch hohe, mittlere und niedrige Risikomodi für verschiedene Symbole in MetaTrader 5 erlernen? Durch den Einsatz der PCA erhalten wir eine bessere Kontrolle über die Portfoliovarianz. Ich werde zeigen, wie man Anwendungen erstellt, die diese drei Risikomodi aus den Marktdaten des MetaTrader 5 lernen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Anwendung von Bootstrapping-Techniken (Bootstrapping: am eigenen Schopf aus dem Sumpf ziehen) als Mittel zur Schätzung der künftigen Leistung einer automatisierten Strategie.

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.

Die verkürzte Singulärwertzerlegung (Truncated Singular Value Decomposition, SVD) und die nicht-negative Matrixzerlegung (Non-Negative Matrix Factorization, NMF) sind Verfahren zur Dimensionsreduktion. Beide spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von datengesteuerten Handelsstrategien. Entdecken Sie die Kunst der Dimensionalitätsreduzierung, der Entschlüsselung von Erkenntnissen und der Optimierung quantitativer Analysen für einen fundierten Ansatz zur Navigation durch die Feinheiten der Finanzmärkte.

CatBoost-KI-Modelle haben in letzter Zeit aufgrund ihrer Vorhersagegenauigkeit, Effizienz und Robustheit gegenüber verstreuten und schwierigen Datensätzen in der Community des maschinellen Lernens stark an Popularität gewonnen. In diesem Artikel werden wir im Detail erörtern, wie man diese Art von Modellen in einem Versuch, den Forex-Markt zu schlagen zu implementieren.

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.

Tauchen wir ein in die komplizierte Welt der Entscheidungsbäume in der neuesten Folge unserer Serie über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Dieser Artikel ist auf Händler zugeschnitten, die nach strategischen Einsichten suchen, und dient als umfassende Zusammenfassung, die die wichtige Rolle von Entscheidungsbäumen bei der Analyse von Markttrends beleuchtet. Wir erforschen die Wurzeln und Äste dieser algorithmischen Bäume und erschließen Sie deren Potenzial zur Verbesserung Ihrer Handelsentscheidungen. Erleben Sie mit uns eine erfrischende Perspektive auf Entscheidungsbäume und entdecken Sie, wie sie Ihnen bei der Navigation durch die Komplexität der Finanzmärkte behilflich sein können.

Offensichtlich sind die aktuellen Metriken sehr weit von der idealen Zeit für die Erstellung eines 1-Minuten-Balkens entfernt. Das ist das erste, was wir in Angriff nehmen werden. Die Behebung des Synchronisationsproblems ist nicht schwierig. Das mag schwierig erscheinen, ist aber eigentlich ganz einfach. Wir haben die erforderliche Korrektur im vorigen Artikel nicht vorgenommen, da er darauf abzielte, zu erklären, wie man die Tick-Daten, die zur Erstellung der 1-Minuten-Balken im Chart verwendet wurden, in das Fenster der Marktübersicht überträgt.

Von allen Dingen, die wir bisher entwickelt haben, ist dieses System, wie Sie wahrscheinlich bemerken und letztendlich zustimmen werden, das komplexeste. Nun müssen wir etwas sehr Einfaches tun: unser System soll den Betrieb eines Handelsservers simulieren. Die Notwendigkeit, die Funktionsweise des Handelsservers genau zu implementieren, scheint eine Selbstverständlichkeit zu sein. Zumindest in Worten. Aber wir müssen dies so tun, dass alles nahtlos und transparent für den Nutzer des Wiedergabe-/Simulationssystems ist.

Maschinelles Lernen hat sich zu einer beliebten Methode für die Strategieentwicklung entwickelt. Während die Maximierung der Rentabilität und der Vorhersagegenauigkeit stärker in den Vordergrund gerückt wurde, wurde der Bedeutung der Verarbeitung der Daten, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden, nicht viel Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung des Konzepts der Entropie zur Bewertung der Eignung von Indikatoren für die Erstellung von Prognosemodellen, wie sie in dem Buch Testing and Tuning Market Trading Systems von Timothy Masters dokumentiert sind.

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.

In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.

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.