Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

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

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.

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.

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.

Im letzten Artikel dieser Serie erfahren Sie, wie Sie die EX5-Bibliothek History Manager mühelos in Ihren MQL5-Quellcode importieren und nutzen können, um Handelshistorien in Ihrem MetaTrader 5-Konto zu verarbeiten. Mit einfachen einzeiligen Funktionsaufrufen in MQL5 können Sie Ihre Handelsdaten effizient verwalten und analysieren. Darüber hinaus werden Sie lernen, wie Sie verschiedene Skripte zur Analyse der Handelshistorie erstellen und einen preisbasierten Expert Advisor als praktisches Anwendungsbeispiel entwickeln können. Der Beispiel-EA nutzt Kursdaten und die EX5-Bibliothek History Manager, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen, Handelsvolumina anzupassen und Wiederherstellungsstrategien auf der Grundlage zuvor abgeschlossener Handelsgeschäfte zu implementieren.

In diesem Artikel untersuchen wir einen datengestützten Ansatz zur Ermittlung und Validierung von nicht standardmäßigen Fibonacci-Retracement-Levels, die von den Märkten möglicherweise respektiert werden. Wir stellen einen kompletten Arbeitsablauf vor, der auf die Implementierung in MQL5 zugeschnitten ist, beginnend mit der Datenerfassung und der Balken- oder Swing-Erkennung, bis hin zum Clustering, statistischen Hypothesentests, Backtesting und der Integration in ein MetaTrader 5 Fibonacci-Tool. Das Ziel ist es, eine reproduzierbare Pipeline zu erstellen, die anekdotische Beobachtungen in statistisch vertretbare Handelssignale umwandelt.

In dem Artikel werden die klassischen Instrumente der Korrelationsanalyse betrachtet. Der Schwerpunkt liegt auf einem kurzen theoretischen Hintergrund sowie auf der praktischen Anwendung des Pearson-Chi-Quadrat-Tests auf Unabhängigkeit und des Korrelationsverhältnisses.

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 entwickeln wir ein Informations-Dashboard in MQL5 zur Überwachung von Multi-Symbol-Positionen und Kontometriken wie Kontostand, Kapital und freie Marge. Wir implementieren ein sortierbares Raster mit Echtzeit-Updates, CSV-Export und einen leuchtenden Header-Effekt, um die Nutzerfreundlichkeit und den visuellen Reiz zu verbessern.

Heute werden wir uns ansehen, warum wir die iSpread-Funktion benötigen. Gleichzeitig werden wir verstehen, wie das System uns über die verbleibende Zeit des Balkens informiert, wenn kein einziger Tick dafür verfügbar 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 stellen wir die Implementierung mehrerer Ensemble-Lernmethoden in MQL5 vor und untersuchen ihre Wirksamkeit in verschiedenen Szenarien.

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.

Makler stellen oft in regelmäßigen Abständen nach einem vordefinierten Zeitplan Berichte über Handelskonten zur Verfügung. Diese Firmen haben über ihre API-Technologien Zugang zu Ihren Kontoaktivitäten und Ihrer Handelshistorie, sodass sie in Ihrem Namen Performanceberichte erstellen können. Ebenso speichert das MetaTrader 5-Terminal detaillierte Aufzeichnungen Ihrer Handelsaktivitäten, die mit MQL5 genutzt werden können, um vollständig angepasste Berichte zu erstellen und personalisierte Liefermethoden zu definieren.

Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse: Ist es möglich, die Finanzmärkte vorherzusagen? Betrachten wir die Erstellung eines Modells für die Vorhersage der Preise für EURUSD, und machen zwei Roboter auf der Grundlage - in Python und MQL5.

Sind Sie es leid, Zeit mit der Suche nach genau der Datei zu verschwenden, die Ihre Anwendung zum Funktionieren braucht? Wie wäre es, alles in die ausführbare Datei aufzunehmen? Auf diese Weise müssen Sie nicht nach den Dingen suchen. Ich weiß, dass viele Menschen diese Form der Verteilung und Speicherung nutzen, aber es gibt einen viel geeigneteren Weg. Zumindest was die Verteilung von ausführbaren Dateien und deren Speicherung betrifft. Die hier vorgestellte Methode kann sehr nützlich sein, da Sie den MetaTrader 5 selbst als hervorragenden Assistenten verwenden können, ebenso wie MQL5. Außerdem ist es nicht so schwer zu verstehen.

Seit Jahrzehnten verwenden Händler die Formel des Kelly-Kriteriums, um den optimalen Anteil des Kapitals für eine Investition oder eine Wette zu bestimmen, um das langfristige Wachstum zu maximieren und gleichzeitig das Risiko des Ruins zu minimieren. Das blinde Befolgen des Kelly-Kriteriums auf der Grundlage der Ergebnisse eines einzigen Backtests ist jedoch für einzelne Händler oft gefährlich, da beim Live-Handel der Handelsvorsprung im Laufe der Zeit abnimmt und die vergangene Leistung keine Vorhersage für das zukünftige Ergebnis ist. In diesem Artikel werde ich einen realistischen Ansatz für die Anwendung des Kelly-Kriteriums für die Risikoallokation eines oder mehrerer EAs in MetaTrader 5 vorstellen und dabei die Ergebnisse der Monte-Carlo-Simulation von Python einbeziehen.

Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.

In diesem Artikel werden wir Methoden zur Bewertung der Modellqualität erforschen und implementieren, die einen einzigen Datensatz sowohl als Trainings- als auch als Validierungssatz verwenden.

In diesem Artikel entwickeln wir ein Ticker-Laufband in MQL5 für die Echtzeitüberwachung mehrerer Symbole, das Geldkurse, Spreads und tägliche prozentuale Veränderungen mit Scrolleffekten anzeigt. Wir implementieren anpassbare Schriftarten, Farben und Bildlaufgeschwindigkeiten, um Preisbewegungen und Trends effektiv hervorzuheben.

Die Fibonacci-Instrumente gehören zu den beliebtesten Instrumenten der technischen Analysten. In diesem Artikel erstellen wir einen interaktiven Fibonacci-EA, der Retracement- und Extension-Ebenen zeichnet, die dynamisch auf Kursbewegungen reagieren und Echtzeitwarnungen, stilvolle Linien und eine scrollende Schlagzeile im Nachrichtenstil liefern. Ein weiterer wichtiger Vorteil dieses EAs ist die Flexibilität: Sie können die Werte für den höchsten (A) und den niedrigsten (B) Umkehrpunkt direkt im Chart manuell eingeben und haben so die genaue Kontrolle über den Marktbereich, den Sie analysieren möchten.

In diesem Artikel geht es um die Klasse C_ChartFloatingRAD. Das ist es, was Chart Trade ausmacht. Doch damit ist die Erklärung noch nicht zu Ende. Wir werden sie im nächsten Artikel vervollständigen, da der Inhalt dieses Artikels recht umfangreich ist und ein tiefes Verständnis erfordert. 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 dieser Artikelserie haben wir mehrere verschiedene Möglichkeiten zur Ermittlung der besten Periodenlänge für die Verwendung unserer technischen Indikatoren untersucht. Heute werden wir dem Leser zeigen, wie er stattdessen die umgekehrte Logik anwenden kann, d. h., anstatt die beste Periodenlänge auszuwählen, werden wir dem Leser zeigen, wie er alle verfügbaren Periodenlängen effektiv nutzen kann. Dieser Ansatz reduziert die Menge der verworfenen Daten und bietet alternative Anwendungsmöglichkeiten für Algorithmen des maschinellen Lernens, die über die normale Preisvorhersage hinausgehen.

In diesem Artikel behandeln wir ein wichtiges Thema, das nur wenige Menschen verstehen: Nutzerdefinierte Ereignisse. Gefahren. Vor- und Nachteile dieser Elemente. Dieses Thema ist der Schlüssel für diejenigen, die professionelle Programmierer in MQL5 oder einer anderen Sprache werden wollen. Hier werden wir uns auf MQL5 und MetaTrader 5 konzentrieren.

Wir haben lange Zeit nur an den Indikatoren gearbeitet, aber jetzt ist es an der Zeit, den Dienst wieder zum Laufen zu bringen und zu sehen, wie das Chart auf der Grundlage der bereitgestellten Daten erstellt wird. Da die ganze Sache jedoch nicht so einfach ist, müssen wir aufmerksam sein, um zu verstehen, was uns erwartet.

Die „Proximal Policy Optimization“ ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der die „Policy“, oft in Form eines Netzwerks, in sehr kleinen inkrementellen Schritten aktualisiert, um die Stabilität des Modells zu gewährleisten. Wir untersuchen, wie dies in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor von Nutzen sein könnte, wie wir es in früheren Artikeln getan haben.

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.

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 diesem Artikel wird ein Algorithmus für ein künstliches elektrisches Feld (AEFA) vorgestellt, der durch das Coulombsche Gesetz der elektrostatischen Kraft inspiriert ist. Der Algorithmus simuliert elektrische Phänomene, um komplexe Optimierungsprobleme mit Hilfe geladener Teilchen und ihrer Wechselwirkungen zu lösen. AEFA weist im Zusammenhang mit anderen Algorithmen, die sich auf Naturgesetze beziehen, einzigartige Eigenschaften auf.

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.

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.

In diesem Artikel werden wir uns den Mersenne-Twister-Zufallszahlengenerator ansehen und ihn mit dem Standardgenerator in MQL5 vergleichen. Wir werden auch herausfinden, welchen Einfluss die Qualität des Zufallszahlengenerators auf die Ergebnisse der Optimierungsalgorithmen hat.

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!