Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Der Artikel zeigt das Potenzial des ANS-Algorithmus als einen wichtigen Schritt in der Entwicklung flexibler und intelligenter Optimierungsmethoden, die die Besonderheiten des Problems und die Dynamik der Umgebung im Suchraum berücksichtigen können.

Der Artikel stellt eine Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus für das Training von neuronalen Feedforward-Netzen vor. Es wurde eine vergleichende Analyse der Leistung mit Algorithmen aus der scikit-learn Python-Bibliothek durchgeführt. Einfachere Lernmethoden wie Gradientenabstieg, Gradientenabstieg mit Momentum und stochastischer Gradientenabstieg werden vorläufig diskutiert.

Wir gehen über die einfache Darstellung von analysierten Metriken in Charts hinaus und bieten eine breitere Perspektive, die auch die Integration von Telegram umfasst. Mit dieser Erweiterung können wichtige Ergebnisse über die Telegram-App direkt auf Ihr mobiles Gerät geliefert werden. Begleiten Sie uns in diesem Artikel auf dieser gemeinsamen Reise.

Kerzenmuster bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Marktbewegungen. Einige einzelne Kerzen signalisieren die Fortsetzung des aktuellen Trends, während andere, je nach ihrer Position innerhalb der Kursbewegung, Umkehrungen vorhersagen. In diesem Artikel wird ein EA vorgestellt, der automatisch vier wichtige Kerzen-Formationen identifiziert. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie dieses Tool Ihre Preis-Aktions-Analyse verbessern kann.

Der Artikel untersucht die Möglichkeiten der Erstellung und Bereitstellung von Berichtsdaten über die Verwendung des Saisonalitätsfaktors beim Handel mit Spreads auf dem Forex.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek für MQL5 vertraut machen. Der Artikel enthält einfache und anschauliche Beispiele für die Verwendung von ALGLIB zur Lösung von Optimierungsproblemen, die das Erlernen der Methoden so einfach wie möglich machen. Wir werden uns die Verbindung von Algorithmen wie BLEIC, L-BFGS und NS im Detail ansehen und sie zur Lösung eines einfachen Testproblems verwenden.

Wie funktioniert der Portfoliohandel im Forexmarkt? Wie lassen sich die Portfoliotheorie von Markowitz zur Optimierung des Portfolioanteils und das VaR-Modell zur Optimierung des Portfoliorisikos zusammenführen? Wir erstellen einen auf der Portfoliotheorie basierenden Code, der einerseits ein geringes Risiko und andererseits eine akzeptable langfristige Rentabilität gewährleistet.

Die NumPy-Bibliothek treibt fast alle Algorithmen des maschinellen Lernens in der Programmiersprache Python an. In diesem Artikel werden wir ein ähnliches Modul implementieren, das eine Sammlung des gesamten komplexen Codes enthält, um uns bei der Erstellung anspruchsvoller Modelle und Algorithmen jeglicher Art zu unterstützen.

In diesem Artikel werden wir die Dinge ein wenig komplizierter machen. Anhand der in den vorangegangenen Artikeln gezeigten Vorgehensweise werden wir die Vorlagendatei öffnen, damit der Nutzer seine eigene Vorlage verwenden kann. Ich werde jedoch nach und nach Änderungen vornehmen, da ich auch den Indikator verfeinern werde, um die Belastung des MetaTrader 5 zu verringern.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Funktion CustomBookAdd richtig und effektiv nutzen können. Trotz ihrer scheinbaren Einfachheit hat sie viele Nuancen. So können Sie dem Mauszeiger beispielsweise mitteilen, ob ein nutzerdefiniertes Symbol gerade versteigert oder gehandelt wird oder ob der Markt geschlossen ist. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir die verbleibenden Optimierungsmethoden aus der ALGLIB-Bibliothek weiter untersuchen, mit besonderem Augenmerk auf deren Prüfung auf komplexe mehrdimensionale Funktionen. So können wir nicht nur die Effizienz der einzelnen Algorithmen bewerten, sondern auch ihre Stärken und Schwächen unter verschiedenen Bedingungen ermitteln.

Die KI-Durchbrüche, die die Schlagzeilen beherrschen, von ChatGPT bis hin zu selbstfahrenden Autos, entstehen nicht durch isolierte Modelle, sondern durch kumulatives Wissen, das aus verschiedenen Modellen oder gemeinsamen Bereichen übertragen wird. Jetzt kann derselbe Ansatz "einmal lernen, überall anwenden" angewandt werden, um unsere KI-Modelle im algorithmischen Handel zu transformieren. In diesem Artikel erfahren wir, wie wir die aus verschiedenen Instrumenten gewonnenen Informationen nutzen können, um mit Hilfe von Transfer Learning die Vorhersagen für andere Instrumente zu verbessern.

Schließlich beginnt unser Indikator Chart Trade mit dem EA zu interagieren, sodass die Informationen interaktiv übertragen werden können. Daher werden wir in diesem Artikel den Indikator verbessern, sodass er funktional genug ist, um zusammen mit jedem EA verwendet zu werden. Dadurch können wir auf den Indikator Chart Trade zugreifen und mit ihm arbeiten, als ob er tatsächlich mit einem EA verbunden wäre. Aber wir werden es auf eine viel interessantere Weise tun als bisher.

Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning-Algorithmus, den wir bereits in einem früheren Artikel vorgestellt haben, in dem wir auch Python und ONNX als effiziente Ansätze für das Training von Netzwerken vorgestellt haben. Wir überarbeiten den Algorithmus mit dem Ziel, Tensoren, Berechnungsgraphen, die häufig in Python verwendet werden, zu nutzen.

Obwohl die Module bereits ordnungsgemäß miteinander interagieren, tritt ein Fehler auf, wenn versucht wird, den Mauszeiger im Wiedergabedienst zu verwenden. Wir müssen dies beheben, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Außerdem werden wir ein Problem im Code des Mausindikators beheben. Diese Version wird also endlich stabil und ordentlich poliert sein.

Temporal Difference ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der Q-Werte auf der Grundlage der Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Belohnungen während des Agententrainings aktualisiert. Sie befasst sich speziell mit der Aktualisierung von Q-Werten, ohne sich um die Verknüpfung von Zustand und Aktion zu kümmern. Daher wollen wir sehen, wie wir dies, wie in früheren Artikeln, in einem mit einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor anwenden können.

ROC-Kurven sind grafische Darstellungen, die zur Bewertung der Leistung von Klassifikatoren verwendet werden. Obwohl ROC-Diagramme relativ einfach zu handhaben sind, gibt es bei ihrer Verwendung in der Praxis häufig Missverständnisse und Fallstricke. Dieser Artikel bietet eine Einführung in ROC-Diagramme als Hilfsmittel für Praktiker, die die Leistungsbewertung von Klassifikatoren verstehen wollen.

Sie haben vielleicht nicht bemerkt, dass die Matrixmodellierung etwas seltsam war, da nur Spalten und nicht Zeilen und Spalten angegeben wurden. Das sieht sehr seltsam aus, wenn man den Code liest, der die Matrixfaktorisierung durchführt. Wenn Sie erwartet haben, die Zeilen und Spalten aufgelistet zu sehen, könnten Sie beim Versuch, zu faktorisieren, verwirrt werden. Außerdem ist diese Matrixmodellierungsmethode nicht die beste. Denn wenn wir Matrizen auf diese Weise modellieren, stoßen wir auf einige Einschränkungen, die uns zwingen, andere Methoden oder Funktionen zu verwenden, die nicht notwendig wären, wenn die Modellierung auf eine angemessenere Weise erfolgen würde.

Nehmen Sie an einer ausführlichen Diskussion über die neuesten Fortschritte im MQL5-Schnittstellendesign teil, wenn wir das neu gestaltete Kommunikations-Panel vorstellen und unsere Serie über den Aufbau des neuen Admin-Panels unter Verwendung von Modularisierungsprinzipien fortsetzen. Wir werden die Klasse CommunicationsDialog Schritt für Schritt entwickeln und ausführlich erklären, wie man sie von der Klasse Dialog erbt. Außerdem werden wir Arrays und die ListView-Klasse in unserer Entwicklung nutzen. Gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse, um Ihre MQL5-Entwicklungsfähigkeiten zu verbessern - lesen Sie den Artikel und beteiligen Sie sich an der Diskussion im Kommentarbereich!

Die Faktorisierung ist ein mathematischer Prozess, der dazu dient, Erkenntnisse über die Eigenschaften von Daten zu gewinnen. Wenn wir die Faktorisierung auf große Mengen von Marktdaten anwenden – die in Zeilen und Spalten organisiert sind – können wir Muster und Merkmale des Marktes aufdecken. Die Faktorisierung ist ein mächtiges Werkzeug, und dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie es im MetaTrader 5-Terminal über die MQL5-API nutzen können, um tiefere Einblicke in Ihre Marktdaten zu gewinnen.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Crab Harmonic Pattern System in MQL5, das harmonische Auf- und Abwärtsmuster der Krabbe oder „crab“ mit Hilfe von Umkehrpunkten und Fibonacci-Verhältnisse identifiziert und Handelsgeschäfte mit präzisen Einstiegs-, Stop-Loss- und Take-Profit-Levels auslöst. Wir integrieren visuelles Feedback durch Chart-Objekte wie Dreiecke und Trendlinien, um die Struktur des XABCD-Musters und die Handelsniveaus anzuzeigen.

Wenn wir die unterschiedlichen Ideen richtig verstehen, können wir mit weniger Aufwand mehr erreichen. In diesem Artikel sehen wir uns an, warum es notwendig ist, eine Vorlage zu konfigurieren, bevor der Dienst mit dem Chart interagieren kann. Und was wäre, wenn wir den Mauszeiger verbessern würden, damit wir mehr damit machen können?

Der Artikel untersucht die Möglichkeit, die Preisprognose auf der Grundlage der Analyse des Handelsvolumens zu verbessern, indem die Prinzipien der technischen Analyse mit der Architektur des neuronalen Netzes LSTM integriert werden. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung und Interpretation anomaler Volumina, die Verwendung von Clustern und die Erstellung von Merkmalen auf der Grundlage von Volumina und deren Definition im Rahmen des maschinellen Lernens gelegt.

Der Correlation Pathfinder bietet als Teil der Serie der Entwicklung eines Toolkits zur Analyse von Preisaktionen einen neuen Ansatz zum Verständnis der Dynamik von Währungspaaren. Dieses Tool automatisiert die Datenerfassung und -analyse und bietet einen Einblick in die Wechselwirkungen zwischen Paaren wie EUR/USD und GBP/USD. Verbessern Sie Ihre Handelsstrategie mit praktischen Echtzeit-Informationen, die Ihnen helfen, Risiken zu managen und Chancen effektiver zu erkennen.

In unserem letzten Artikel haben wir ein einfaches Skript namens „Quarters Drawer“ vorgestellt. Auf dieser Grundlage gehen wir nun den nächsten Schritt und erstellen einen Monitor Expert Advisor (EA), der diese Quarter verfolgt und einen Überblick über mögliche Marktreaktionen auf diesen Niveaus bietet. Begleiten Sie uns in diesem Artikel bei der Entwicklung eines Tools zur Zonenerkennung.

Heute machen wir uns die Möglichkeiten von MQL5 zunutze, um externe Ressourcen - wie Bilder im BMP-Format - zu nutzen und eine einzigartig gestaltete Nutzeroberfläche für das Trading Administrator Panel zu erstellen. Die hier gezeigte Strategie ist besonders nützlich, wenn mehrere Ressourcen, einschließlich Bilder, Töne und mehr, für eine rationelle Verteilung zusammengefasst werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie, wie diese Funktionen implementiert werden, um eine moderne und visuell ansprechende Oberfläche für unser New_Admin_Panel EA zu schaffen.

Bei der Arbeit mit maschinellen Lernmodellen ist es wichtig, die Konsistenz der für Training, Validierung und Tests verwendeten Daten sicherzustellen. In diesem Artikel werden wir unsere eigene Version der Pandas-Bibliothek in MQL5 erstellen, um einen einheitlichen Ansatz für den Umgang mit maschinellen Lerndaten zu gewährleisten und sicherzustellen, dass innerhalb und außerhalb von MQL5, wo der Großteil des Trainings stattfindet, dieselben Daten verwendet werden.

In einer Welt, die von verrauschten und unvorhersehbaren Daten überschwemmt wird, kann es schwierig sein, aussagekräftige Muster zu erkennen. In diesem Artikel befassen wir uns mit der saisonalen Dekomposition, einer leistungsstarken Analysetechnik, die dabei hilft, Daten in ihre Hauptkomponenten zu zerlegen: Trend, saisonale Muster und Rauschen. Wenn wir die Daten auf diese Weise aufschlüsseln, können wir verborgene Erkenntnisse aufdecken und mit klareren, besser interpretierbaren Informationen arbeiten.

Der erste einer Reihe von Artikeln, die sich mit der Mathematik der nutzerdefinierten Kriterien befassen, mit besonderem Schwerpunkt auf nichtlinearen Funktionen, die in neuronalen Netzen verwendet werden, MQL5-Code für die Implementierung und die Verwendung von gezielten und korrigierenden Offsets.

Wissen Sie, was die Richtung eines Währungspaares wirklich bestimmt? Es geht um die Stärke der einzelnen Währungen. In diesem Artikel werden wir die Stärke einer Währung messen, indem wir jedes Paar, in dem sie vorkommt, in einer Schleife durchgehen. Aufgrund dieser Erkenntnisse können wir vorhersagen, wie sich diese Paare auf der Grundlage ihrer relativen Stärke entwickeln werden. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man das, was im vorigen Artikel über unseren Wiedergabe-/Simulationsdienst gezeigt wurde, implementiert. Wie bei vielen anderen Dingen im Leben sind auch hier Probleme vorprogrammiert. Und dieser Fall war keine Ausnahme. In diesem Artikel werden wir die Dinge weiter verbessern. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie Informationen in Echtzeit zwischen dem Indikator und dem Dienst übertragen werden können, und wir werden auch verstehen, warum bei der Änderung des Zeitrahmens Probleme auftreten können und wie man sie lösen kann. Als Bonus erhalten Sie Zugang zur neuesten Version der Wiedergabe-/Simulations-App.

Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.

In diesem Artikel werden wir den News Headline EA weiterentwickeln, indem wir eine spezielle Indikator-Insight-Lane einführen – eine kompakte, auf dem Chart angezeigte Darstellung der wichtigsten technischen Signale, die von beliebten Indikatoren wie RSI, MACD, Stochastic und CCI generiert werden. Dieser Ansatz macht mehrere Unterfenster für Indikatoren auf dem MetaTrader 5-Terminal überflüssig, wodurch Ihr Arbeitsbereich übersichtlich und effizient bleibt. Indem wir die MQL5-API nutzen, um im Hintergrund auf Indikatordaten zuzugreifen, können wir mithilfe einer nutzerdefinierten Logik Markteinblicke in Echtzeit verarbeiten und visualisieren. Erforschen Sie mit uns, wie Sie Indikatordaten in MQL5 manipulieren können, um ein intelligentes und platzsparendes Scrolling Insights System zu erstellen, und das alles auf einer einzigen horizontalen Spur in Ihrem Trading Chart.

Der Artikel befasst sich mit dem Algorithmus der atomare Orbitalsuche (AOS), der die Konzepte des atomaren Orbitalmodells nutzt, um die Suche nach Lösungen zu simulieren. Der Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Dynamik von Wechselwirkungen im Atom. In dem Artikel werden die mathematischen Aspekte von AOS im Detail erörtert, einschließlich der Aktualisierung der Positionen der Lösungsvorschläge und der Mechanismen der Energieaufnahme und -abgabe. AOS eröffnet neue Horizonte für die Anwendung von Quantenprinzipien auf Computerprobleme, indem es einen innovativen Ansatz zur Optimierung bietet.