Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

In der schnelllebigen Welt der Finanzmärkte ist es für den erfolgreichen Handel entscheidend, aussagekräftige Signale vom Rauschen zu unterscheiden. Durch den Einsatz hochentwickelter neuronaler Netzwerkarchitekturen sind Autocoder hervorragend in der Lage, verborgene Muster in Marktdaten aufzudecken und verrauschte Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie Autoencoders die Handelspraktiken revolutionieren und Händlern ein leistungsfähiges Werkzeug an die Hand geben, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und sich auf den dynamischen Märkten von heute einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Im weiteren Verlauf haben wir immer mehr gleichzeitig laufende Instanzen von Handelsstrategien in einem EA verwendet. Versuchen wir herauszufinden, wie viele Instanzen wir erreichen können, bevor wir an Ressourcengrenzen stoßen.

Wenn Ihnen bis zu diesem Punkt alles richtig erschien, bedeutet dies, dass Sie bei der Entwicklung von Anwendungen nicht wirklich an die langfristige Perspektive denken. Im Laufe der Zeit müssen Sie keine neuen Anwendungen mehr programmieren, sondern nur noch dafür sorgen, dass sie zusammenarbeiten. Schauen wir uns also an, wie man den Mauszeiger fertigstellt.

In diesem Artikel wird ein einzigartiges Experiment vorgestellt, das darauf abzielt, das Verhalten von Populationsoptimierungsalgorithmen im Zusammenhang mit ihrer Fähigkeit zu untersuchen, lokale Minima bei geringer Populationsvielfalt effizient zu umgehen und globale Maxima zu erreichen. Die Arbeit in dieser Richtung wird weitere Erkenntnisse darüber liefern, welche spezifischen Algorithmen ihre Suche mit den vom Nutzer festgelegten Koordinaten als Ausgangspunkt erfolgreich fortsetzen können und welche Faktoren ihren Erfolg beeinflussen.

Modelle für maschinelles Lernen verfügen über verschiedene einstellbare Parameter. In dieser Artikelserie werden wir untersuchen, wie Sie Ihre KI-Modelle mithilfe der SciPy-Bibliothek an Ihren spezifischen Markt anpassen können.

Dieser Artikel, der Teil einer Serie ist, die der kategorientheoretischen Implementierung von Graphen in MQL5 folgt, befasst sich mit Ordnungen. Wir untersuchen, wie Konzepte der Ordnungstheorie monoide Mengen bei der Information über Handelsentscheidungen unterstützen können, indem wir zwei wichtige Ordnungstypen betrachten.

Der Artikel befasst sich mit einem der bekanntesten nichtparametrischen Homogenitätstests – dem Kolmogorov-Smirnov-Test mit zwei Stichproben. Es werden sowohl Modelldaten als auch reale Kurse analysiert. Der Artikel enthält auch ein Beispiel für die Konstruktion eines Nicht-Stationaritätsindikators (iSmirnovDistance).

Im zweiten Teil des Artikels werden wir uns mit der praktischen Implementierung des BSO-Algorithmus befassen, Tests mit Testfunktionen durchführen und die Effizienz von BSO mit anderen Optimierungsmethoden vergleichen.

Gibt es auf dem Devisenmarkt wiederkehrende Muster und Regelmäßigkeiten? Ich beschloss, mein eigenes System zur Musteranalyse mit Python und MetaTrader 5 zu entwickeln. Eine Art Symbiose aus Mathematik und Programmierung zur Eroberung des Forex.

Der Artikel präsentiert einen einzigartigen Forschungsversuch, eine Vielzahl von Populationsalgorithmen in einer einzigen Klasse zu kombinieren, um die Anwendung von Optimierungsmethoden zu vereinfachen. Dieser Ansatz eröffnet nicht nur Möglichkeiten für die Entwicklung neuer Algorithmen, einschließlich hybrider Varianten, sondern schafft auch eine universelle Basis-Testumgebung. Dieser Stand wird zu einem wichtigen Instrument für die Auswahl des optimalen Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe.

Tauchen Sie ein in das Herz der neuronalen Netze, indem wir die Optimierungsalgorithmen, die innerhalb des neuronalen Netzes verwendet werden, entmystifizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Schlüsseltechniken Sie das volle Potenzial neuronaler Netze ausschöpfen und Ihre Modelle zu neuen Höhen der Genauigkeit und Effizienz führen können.