Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Implementierung der Klasse Logger zur Vereinheitlichung und Strukturierung von Meldungen, die in das Expertenprotokoll ausgegeben werden. Anschluss an das Seq Logsammel- und Analysesystem. Online-Überwachung der Log-Meldungen.

Der Artikel befasst sich mit einer Optimierungsmethode, die auf den Prinzipien des körpereigenen Immunsystems basiert - Mikro-Künstliches Immunsystem (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS) - eine Modifikation von AIS. Micro-AIS verwendet ein einfacheres Modell des Immunsystems und einfache Informationsverarbeitungsprozesse des Immunsystems. In dem Artikel werden auch die Vor- und Nachteile von Mikro-AIS im Vergleich zu herkömmlichen AIS erörtert.

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.

Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet.

Der Hurst-Exponent ist ein Maß dafür, wie stark eine Zeitreihe auf lange Sicht autokorreliert. Es wird davon ausgegangen, dass sie die langfristigen Eigenschaften einer Zeitreihe erfasst und daher in der Zeitreihenanalyse auch außerhalb von wirtschaftlichen/finanziellen Zeitreihen eine gewisse Bedeutung hat. Wir konzentrieren uns jedoch auf den potenziellen Nutzen für Händler, indem wir untersuchen, wie diese Metrik mit gleitenden Durchschnitten gepaart werden kann, um ein potenziell robustes Signal zu bilden.

Der Artikel befasst sich mit einem Algorithmus aus der MEC-Familie, dem Simple Mind Evolutionary Computation Algorithmus (Simple MEC, SMEC). Der Algorithmus zeichnet sich durch die Schönheit seiner Idee und die Einfachheit seiner Umsetzung aus.

Diesmal wollen wir einen anderen Ansatz wählen, um das 1-Minuten-Ziel zu erreichen. Diese Aufgabe ist jedoch nicht so einfach, wie man vielleicht denkt.

Als man begann, die ersten rechenfähigen Systeme zu entwickeln, war für alles die Mitwirkung von Ingenieuren erforderlich, die das Projekt sehr gut kennen mussten. Wir sprechen von den Anfängen der Computertechnologie, einer Zeit, in der es noch nicht einmal Terminals zum Programmieren gab. Im Laufe der Entwicklung, als immer mehr Menschen daran interessiert waren, etwas zu erschaffen, entstanden neue Ideen und Wege der Programmierung, die das frühere Wechseln der Steckverbindungen ersetzten. Zu diesem Zeitpunkt erschienen die ersten Terminals.

Gary Anderson entwickelte eine Marktanalysemethode, die auf einer Theorie beruht, die er Janus-Faktor nannte. Die Theorie beschreibt eine Reihe von Indikatoren, mit denen sich Trends aufzeigen und Marktrisiken bewerten lassen. In diesem Artikel werden wir diese Werkzeuge in mql5 implementieren.

Der Artikel untersucht die Auswirkungen einer Formveränderung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf die Leistung von Optimierungsalgorithmen. Wir werden Experimente mit dem Testalgorithmus Smart Cephalopod (SC) durchführen, um die Effizienz verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Zusammenhang mit Optimierungsproblemen zu bewerten.

Meistern Sie die Macht des VWAP mit unserem umfassenden Leitfaden! Lernen Sie, wie Sie mit MQL5 und Python die VWAP-Analyse in Ihre Handelsstrategie integrieren können. Optimieren Sie Ihre Markteinblicke und verbessern Sie Ihre Handelsentscheidungen noch heute.

Wir setzen unsere Untersuchung der Chaostheorie auf den Finanzmärkten fort. Dieses Mal werde ich seine Anwendbarkeit auf die Analyse von Währungen und anderen Vermögenswerten untersuchen.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.

In den letzten beiden Artikeln haben wir ein Tool zur Erstellung und Bearbeitung von Modellen neuronaler Netze entwickelt. Nun ist es an der Zeit, die Einsatzmöglichkeiten der Technologie des Transfer-Learnings anhand praktischer Beispiele zu bewerten.

Entdecken Sie die Geheimnisse der algorithmischen Alchemie, während wir Sie durch die Mischung aus Kunstfertigkeit und Präzision bei der Entschlüsselung von Finanzlandschaften führen. Entdecken Sie, wie Random Forests Daten in Vorhersagefähigkeiten umwandeln und eine einzigartige Perspektive für die Navigation auf dem komplexen Terrain der Aktienmärkte bieten. Begleiten Sie uns auf dieser Reise in das Herz der Finanzmagie, wo wir die Rolle von Random Forests bei der Gestaltung des Marktgeschehens entmystifizieren und die Türen zu lukrativen Gelegenheiten aufschließen

Entdecken Sie die Geheimnisse dieser leistungsstarken Dimensionsreduktionstechniken, indem wir ihre Anwendungen in der MQL5-Handelsumgebung analysieren. Vertiefen Sie sich in die Feinheiten der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) und der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und gewinnen Sie ein tiefes Verständnis für deren Auswirkungen auf die Strategieentwicklung und Marktanalyse,

Bevor wir fertig sind, müssen wir noch einige kleinere Dinge im Zusammenhang mit dem neuronalen Feed-Forward-Netz behandeln, unter anderem den Entwurf. Sehen wir uns an, wie wir ein flexibles neuronales Netz für unsere Eingaben, die Anzahl der verborgenen Schichten und die Knoten für jedes Netz aufbauen und gestalten können.

AdaBoost, ein leistungsstarker Boosting-Algorithmus, der die Leistung Ihrer KI-Modelle steigert. AdaBoost, die Abkürzung für Adaptive Boosting, ist ein ausgeklügeltes Ensemble-Lernverfahren, das schwache Lerner nahtlos integriert und ihre kollektive Vorhersagestärke erhöht.

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.

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.

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.

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.

In der sich ständig verändernden Welt des Handels ist die Anpassung an Marktveränderungen nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit. Täglich entstehen neue Muster und Trends, die es selbst den fortschrittlichsten Modellen für maschinelles Lernen erschweren, angesichts der sich verändernden Bedingungen effektiv zu bleiben. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihre Modelle durch ein automatisches Neu-Training relevant halten und auf neue Marktdaten reagieren können.

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.

Beginnen wir mit der Klärung der gegenwärtigen Situation, denn wir haben keinen optimalen Start hingelegt. Wenn wir es jetzt nicht tun, werden wir bald in Schwierigkeiten sein.

Der Algorithmus Saplings Sowing and Growing up (SSG, Setzen, Säen und Wachsen) wurde von einem der widerstandsfähigsten Organismen der Erde inspiriert, der unter den verschiedensten Bedingungen überleben kann.