Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

Beeinflussen die Positionen von Planeten und Sternen die Finanzmärkte? Bewaffnen wir uns mit Statistiken und Big Data und begeben wir uns auf eine spannende Reise in die Welt, in der sich Sterne und Aktiencharts kreuzen.

In diesem Artikel werden wir Zahlenschlösser (Code Locks) neu überdenken und sie von Sicherheitsmechanismen in Werkzeuge zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme verwandeln. Entdecken Sie die Welt der Zahlenschlösser, die nicht als einfache Sicherheitsvorrichtungen betrachtet werden, sondern als Inspiration für einen neuen Ansatz zur Optimierung. Wir werden eine ganze Population von Zahlenschlössern (Locks) erstellen, wobei jedes Schloss eine einzigartige Lösung für das Problem darstellt. Wir werden dann einen Algorithmus entwickeln, der diese Schlösser „knackt“ und optimale Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen findet, vom maschinellen Lernen bis zur Entwicklung von Handelssystemen.

Bei der Entwicklung von Strategien sind viele komplizierte Details zu berücksichtigen, von denen viele für Anfänger nicht besonders interessant sind. Infolgedessen mussten viele Händler, mich eingeschlossen, diese Lektionen auf die harte Tour lernen. Dieser Artikel basiert auf meinen Beobachtungen von häufigen Fallstricken, die den meisten Anfängern bei der Entwicklung von Strategien auf MQL5 begegnen. Es wird eine Reihe von Tipps, Tricks und Beispielen bieten, die dabei helfen, die Untauglichkeit eines EA zu erkennen und die Robustheit unserer eigenen EAs auf einfache Weise zu testen. Ziel ist es, die Leser aufzuklären und ihnen zu helfen, zukünftige Betrügereien beim Kauf von EAs zu vermeiden und Fehler bei der eigenen Strategieentwicklung zu verhindern.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie wir das erste einer Reihe von wirklich funktionalen Modulen für die Verwendung im Replay-/Simulatorsystem zusammenstellen, die auch für andere Zwecke geeignet sein werden. Die Rede ist vom Mausmodul.

Ein algorithmisches Handelssystem, das die Volumenanalyse mit Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere neuronalen LSTM-Netzen, kombiniert. Im Gegensatz zu traditionellen Handelsansätzen, die sich in erster Linie auf Preisbewegungen konzentrieren, legt dieses System den Schwerpunkt auf Volumenmuster und deren Ableitungen, um Marktbewegungen vorherzusagen. Die Methodik umfasst drei Hauptkomponenten: Analyse der Volumenderivate (erste und zweite Ableitung), LSTM-Vorhersagen für Volumenmuster und traditionelle technische Indikatoren.

Ein innovativer Ansatz zur Erfassung von Indikatorinformationen in MQL5 ermöglicht eine flexiblere und rationalisierte Datenanalyse, indem Entwickler nutzerdefinierte Eingaben an Indikatoren für sofortige Berechnungen weitergeben können. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für den algorithmischen Handel, da er eine bessere Kontrolle über die von den Indikatoren verarbeiteten Informationen ermöglicht und über die traditionellen Beschränkungen hinausgeht.

In diesem Artikel werden wir die Handelsstrategien mit der Parabolic SAR Strategie in MQL5 automatisieren: Erstellung eines effektiven Expertenberaters. Der EA wird auf der Grundlage der vom Parabolic SAR-Indikator identifizierten Trends Trades durchführen.

In diesem Artikel stellen wir die Umsetzung mehrere Risikorenditekennzahlen vor, die als Alternativen zur Sharpe-Ratio angepriesen werden, und untersuchen hypothetische Aktienkurven, um ihre Eigenschaften zu analysieren.

Die Hauptkomponentenanalyse, ein Verfahren zur Verringerung der Dimensionalität in der Datenanalyse, wird in diesem Artikel untersucht, und es wird gezeigt, wie sie mit Eigenwerten und Vektoren umgesetzt werden kann. Wie immer streben wir die Entwicklung eines Prototyps einer Experten-Signal-Klasse an, die im MQL5-Assistenten verwendet werden kann.

Hier werden wir die Entwicklung des ACS-Algorithmus betrachten: drei Änderungen zur Verbesserung der Konvergenzeigenschaften und der Effizienz des Algorithmus. Umwandlung eines der führenden Optimierungsalgorithmen. Von Matrixmodifikationen bis hin zu revolutionären Ansätzen zur Bevölkerungsbildung.

In unserer Serie über die Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen befassen wir uns mit der leistungsstarken Kombination aus maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse. Wir werden untersuchen, wie MQL5 nahtlos mit gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen verbunden werden kann, um anspruchsvolle Vorhersagemodelle für Finanzmärkte zu ermöglichen.

Der ATR-Oszillator ist ein sehr beliebter Indikator als Volatilitätsproxy, insbesondere auf den Devisenmärkten, auf denen es nur wenige Volumendaten gibt. Wir untersuchen dies auf der Basis von Mustern, wie wir es mit früheren Indikatoren getan haben, und teilen Strategien und Testberichte dank der MQL5-Assistentenbibliotheksklassen und -zusammenstellungen.

Hier tauchen wir in die Welt der Hybridisierung von Optimierungsalgorithmen ein, indem wir uns drei Haupttypen ansehen: Strategiemischung, sequentielle und parallele Hybridisierung. Wir werden eine Reihe von Experimenten durchführen, in denen wir die relevanten Optimierungsalgorithmen kombinieren und testen.

Dieses Projekt zielt darauf ab, den MQL5-Algorithmus zu nutzen, um einen umfassenden Satz von Analyseinstrumenten für MetaTrader 5 zu entwickeln. Diese Instrumente - von Skripten und Indikatoren bis hin zu KI-Modellen und Expert Advisor - automatisieren den Marktanalyseprozess. Mitunter wird diese Entwicklung zu Instrumenten führen, die in der Lage sind, fortgeschrittene Analysen ohne menschliches Zutun durchzuführen und die Ergebnisse auf geeigneten Plattformen vorherzusagen. Keine Gelegenheit wird jemals verpasst werden. Erkunden Sie mit mir den Prozess des Aufbaus einer robusten, maßgeschneiderten Marktanalyse-Instrumentenkasten. Wir werden mit der Entwicklung eines einfachen MQL5-Programms beginnen, das ich Chart-Projektor genannt habe.

Im ersten Teil dieses Artikels werden wir in die Welt der chemischen Reaktionen eintauchen und einen neuen Ansatz zur Optimierung entdecken! Die chemische Reaktionsoptimierung (CRO) nutzt Prinzipien, die sich aus den Gesetzen der Thermodynamik ableiten, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Wir werden die Geheimnisse der Zersetzung, der Synthese und anderer chemischer Prozesse lüften, die die Grundlage für diese innovative Methode bilden.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier führen wir Monoide als Bereich (Menge) ein, der die Kategorientheorie von anderen Datenklassifizierungsmethoden abhebt, indem er Regeln und ein Identitätselement enthält.

Number Walls oder Zahlenwände sind eine Variante der Linear Shift Back Registers, die Sequenzen auf ihre Vorhersagbarkeit hin überprüfen, indem sie auf Konvergenz prüfen. Wir sehen uns an, wie diese Ideen in MQL5 von Nutzen sein könnten.

Bevor wir weitermachen können, müssen wir einige Dinge in Ordnung bringen. Dabei handelt es sich nicht um die notwendigen Korrekturen, sondern vielmehr um Verbesserungen bei der Verwaltung und Verwendung der Klasse. Der Grund dafür ist, dass die Fehler durch eine Interaktion innerhalb des Systems entstanden sind. Trotz der Versuche, die Ursache für diese Ausfälle herauszufinden, um sie zu beseitigen, blieben alle Versuche erfolglos. Einige dieser Fälle machen keinen Sinn, z. B. wenn wir Zeiger oder Rekursion in C/C++ verwenden, stürzt das Programm ab.

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.

Im Einklang mit unserer Vision, das Preisgeschehen zu vereinfachen, freuen wir uns, Ihnen ein weiteres Tool vorstellen zu können, das Ihre Marktanalyse erheblich verbessern und Ihnen helfen kann, gut informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool zeigt wichtige technische Indikatoren an, wie z. B. die Kurse des Vortags, wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus und das Handelsvolumen, und generiert automatisch visuelle Hinweise auf dem Chart.

Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet detaillierte Erklärungen der Schlüsselfunktionen im Handelsalgorithmus und enthält Beispielcode für die Implementierung.

Reinforcement Learning ist neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen eine der drei Hauptrichtungen des maschinellen Lernens. Es geht also um die optimale Steuerung oder das Erlernen der besten langfristigen Strategie, die der Zielfunktion am besten entspricht. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir die mögliche Rolle, die ein MLP für den Lernprozess eines von einem Assistenten zusammengestellten Expertenberaters spielt.

Der Artikel befasst sich mit einem metaheuristischen AEO-Algorithmus (Artificial Ecosystem-based Optimization), der Interaktionen zwischen Ökosystemkomponenten simuliert, indem er eine anfängliche Lösungspopulation erstellt und adaptive Aktualisierungsstrategien anwendet, und beschreibt im Detail die Phasen des AEO-Betriebs, einschließlich der Verbrauchs- und Zersetzungsphasen, sowie verschiedene Agentenverhaltensstrategien. Der Artikel stellt die Merkmale und Vorteile dieses Algorithmus vor.

In diesem Artikel untersuchen wir die dynamische Integration von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) in der Börsenprognose. Nutzen wir die Fähigkeit von CNNs, Muster zu extrahieren, und die Fähigkeit der RNNs, sequentielle Daten zu verarbeiten. Wir wollen sehen, wie diese leistungsstarke Kombination die Genauigkeit und Effizienz von Handelsalgorithmen verbessern kann.

SARSA, eine Abkürzung für State-Action-Reward-State-Action, ist ein weiterer Algorithmus, der bei der Implementierung von Reinforcement Learning verwendet werden kann. Wie bei Q-Learning und DQN haben wir also untersucht, wie dies als unabhängiges Modell und nicht nur als Trainingsmechanismus in assistentengestützten Expert Advisors implementiert werden kann.

In diesem Artikel erörtern und demonstrieren wir, wie man nominale Prädiktoren in numerische Formate umwandelt, die für Algorithmen des maschinellen Lernens geeignet sind, und zwar sowohl mit Python als auch mit MQL5.

Erfahren Sie, wie Sie das letzte Modul in der Bibliothek des History Manager EX5 erstellen, wobei Sie sich auf die Funktionen konzentrieren, die für die Bearbeitung des zuletzt stornierten, schwebenden Auftrags verantwortlich sind. Damit haben Sie die Möglichkeit, wichtige Details zu stornierten offenen Aufträgen mit MQL5 effizient abzurufen und zu speichern.

Der Market Structure Flip Detector Expert Advisor (EA) agiert als Ihr aufmerksamer Partner, der ständig die Veränderungen der Marktstimmung beobachtet. Durch die Verwendung von Average True Range (ATR)-basierten Schwellenwerten erkennt es effektiv Strukturumkehrungen und kennzeichnet jedes höhere Tief und niedrigere Hoch mit klaren Indikatoren. Dank der schnellen Ausführung und der flexiblen API von MQL5 bietet dieses Tool eine Echtzeitanalyse, die die Anzeige für eine optimale Lesbarkeit anpasst und ein Live-Dashboard zur Überwachung der Anzahl und des Timings von Flips bereitstellt. Darüber hinaus sorgen anpassbare Ton- und Push-Benachrichtigungen dafür, dass Sie über kritische Signale informiert bleiben, sodass Sie sehen können, wie einfache Eingaben und Hilfsroutinen Kursbewegungen in umsetzbare Strategien verwandeln können.