Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

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Artikel über mathematische Modelle und die Gesetze der Wahrscheinlichkeit können für viele Börsenhändler interessant sein. Denn Mathematik liegt technischer Indikatoren zugrunde, und Kenntnisse in Statistik braucht man, um die Ergebnisse des Handels zu analysieren und Strategien zu entwickeln.

Lesen Sie über die Fuzzylogik, digitale Filter, Marktprofil, Kohonenkarten, neuronales Gas und andere Werkzeuge, die man für den Handel verwenden kann.

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Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für den Handel (Teil I): Die Grundlagen

Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für den Handel (Teil I): Die Grundlagen

In dieser Artikelserie werden wir versuchen, eine praktische Anwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie zur Beschreibung von Handels- und Preisbildungsprozessen zu finden. Im ersten Artikel werden wir uns mit den Grundlagen der Kombinatorik und der Wahrscheinlichkeitstheorie befassen und das erste Beispiel für die Anwendung von Fraktalen im Rahmen der Wahrscheinlichkeitstheorie analysieren.
Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 2
Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 2

Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 2

Bei diesem Beitrag handelt es sich um die Fortsetzung des Artikels Gegenläufig gerichteter Handel und Sicherung von Positionen in MetaTrader 5 mithilfe der HedgeTerminalApi, Teil 1. Im zweiten Teil geht es um Fragen zur Einbindung unserer Expert-Systeme sowie anderer in MQL5 geschriebener Programme in die Bibliothek der HedgeTerminalApi. Dieser Beitrag widmet sich der Darstellung der Arbeit mit dieser Bibliothek. Mit ihrer Hilfe können Sie Expert-Systeme für den Handel in unterschiedliche Richtungen erstellen und in einer praktischen und einfachen Handelsumgebung arbeiten.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention

Wir haben zuvor den Mechanismus der Self-Attention (Selbstaufmerksamkeit) in neuronalen Netzen besprochen. In der Praxis verwenden moderne neuronale Netzwerkarchitekturen mehrere parallele Self-Attention-Threads, um verschiedene Abhängigkeiten zwischen den Elementen einer Sequenz zu finden. Betrachten wir die Implementierung eines solchen Ansatzes und bewerten seine Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Netzwerks.
Wie man ein Handelssignal zum Abonnieren richtig auswählt. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Wie man ein Handelssignal zum Abonnieren richtig auswählt. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wie man ein Handelssignal zum Abonnieren richtig auswählt. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Die vorliegende Anleitung handelt sich um den Signale Service, Handelssignalen und eine umfassende Herangehensweise an die Auswahl eines Signals, das den Kriterien der Wirtschaftlichkeit, des Risikos, der Aktivität des Handels und der Arbeit auf unterschiedlichen Kontotypen und Symbolen entsprechen würde.
Wie man Trades des ausgewählten Signals im Chart analysiert
Wie man Trades des ausgewählten Signals im Chart analysiert

Wie man Trades des ausgewählten Signals im Chart analysiert

Der Signale-Service entwickelt sich mit Riesenschritten. Wenn man eigenes Geld einem Signalanbieter anvertraut, möchte man das Verlustrisiko minimieren. Wie kommt man in diesem Wald von Handelssignalen zurecht? Wie findet man ein profitables Signal? In diesem Artikel wird vorgeschlagen, ein Tool für die visuelle Analyse der Handelshistorie von Signalen auf dem Chart eines Finanzinstruments zu erstellen.
Was ist ein Trend und basiert die Marktstruktur auf einem Trend oder einer Seitwärtsbewegung?
Was ist ein Trend und basiert die Marktstruktur auf einem Trend oder einer Seitwärtsbewegung?

Was ist ein Trend und basiert die Marktstruktur auf einem Trend oder einer Seitwärtsbewegung?

Händler sprechen oft über Trends und Seitwärtsbewegungen (flat), aber nur sehr wenige von ihnen verstehen wirklich, was ein Trend/eine Seitwärtsbewegung wirklich ist, und noch weniger sind in der Lage, diese Konzepte klar zu erklären. Die Diskussion dieser Grundbegriffe ist oft mit einer Reihe von Vorurteilen und Missverständnissen behaftet. Wenn wir jedoch Gewinn erzielen wollen, müssen wir die mathematische und logische Bedeutung dieser Konzepte verstehen. In diesem Artikel werde ich einen genaueren Blick auf das Wesen von Trend und Seitwärtsbewegung werfen und versuchen zu definieren, ob die Marktstruktur auf Trend, Seitwärtsbewegung oder etwas anderem basiert. Ich werde auch die optimalsten Strategien zur Gewinnerzielung auf Trend- und flachen Märkten besprechen.
Neuronale Netzwerke  - kostengünstig und gut gelaunt: NeuroPro mit MetaTrader 5 verknüpfen
Neuronale Netzwerke  - kostengünstig und gut gelaunt: NeuroPro mit MetaTrader 5 verknüpfen

Neuronale Netzwerke - kostengünstig und gut gelaunt: NeuroPro mit MetaTrader 5 verknüpfen

Sollten bestimmte neuronale Netzwerkprogramme für Handel teuer und komplex oder, im gegenteiligen Fall, zu einfach sein, versuchen Sie doch mal NeuroPro. Dieses Programm ist kostenlos und umfasst eine Reihe von Funktionalitäten für Amateure. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie sie NeuroPro zusammen mit MetaTrader 5 verwenden können.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 7): Adaptive Optimierungsverfahren

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 7): Adaptive Optimierungsverfahren

In früheren Artikeln haben wir den stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein neuronales Netzwerk mit der gleichen Lernrate für alle Neuronen innerhalb des Netzwerks zu trainieren. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit adaptiven Lernmethoden zu beschäftigen, die eine Änderung der Lernrate für jedes Neuron ermöglichen. Wir werden auch die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes betrachten.
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Ereignisse des Kontoobjekts
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Ereignisse des Kontoobjekts

Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Ereignisse des Kontoobjekts

Der Artikel behandelt die Arbeit mit Kontoereignissen, um wichtige Änderungen in den Kontoeigenschaften zu verfolgen, die den automatisierten Handel beeinflussen. Wir haben bereits im vorherigen Artikel bei der Entwicklung der Kollektion von Kontoobjekten einige Funktionen zur Verfolgung von Kontoereignissen implementiert.
Mit der Monte-Carlo-Methode Handelsstrategien optimieren
Mit der Monte-Carlo-Methode Handelsstrategien optimieren

Mit der Monte-Carlo-Methode Handelsstrategien optimieren

Bevor wir einen Roboter auf einem Handelskonto starten, testen und optimieren wir ihn in der Regel anhand der Kurshistorie. Es stellt sich jedoch die berechtigte Frage: Wie können uns die Ergebnisse der Vergangenheit in Zukunft helfen? Der Artikel beschreibt die Anwendung der Monte-Carlo-Methode, um benutzerdefinierte Kriterien für die Optimierung der Handelsstrategie zu erstellen. Zusätzlich werden die EA-Stabilitätskriterien berücksichtigt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 11): Ein Blick auf GPT

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 11): Ein Blick auf GPT

Eines der fortschrittlichsten Modelle unter den derzeit existierenden neuronalen Netzen für Sprachen ist vielleicht GPT-3, dessen maximale Variante 175 Milliarden Parameter enthält. Natürlich werden wir ein solches Ungetüm nicht auf unseren Heim-PCs erstellen. Wir können uns jedoch ansehen, welche architektonischen Lösungen bei unserer Arbeit verwendet werden können und wie wir von ihnen profitieren können.
Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung
Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung

Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung

Es ist unmöglich, einen wirklich stabilen Algorithmus zu erhalten, wenn wir die Optimierung auf Basis historischer Daten zur Auswahl der Parameter verwenden. Ein stabiler Algorithmus sollte wissen, welche Parameter bei der Arbeit an einem beliebigen Handelsinstrument zu jeder Zeit benötigt werden. Er sollte nicht prognostizieren oder raten, er sollte es mit Sicherheit wissen.
Über Methoden zum Erkennen überkaufter/überverkaufter Zonen. Teil I
Über Methoden zum Erkennen überkaufter/überverkaufter Zonen. Teil I

Über Methoden zum Erkennen überkaufter/überverkaufter Zonen. Teil I

Überkaufte/überverkaufte Zonen kennzeichnen einen bestimmten Zustand des Marktes, der sich durch schwächere Veränderungen der Wertpapierpreise von anderen unterscheidet. Diese nachteilige Veränderung der Dynamik ist in der letzten Phase der Entwicklung von Trends jeglicher Größenordnung am stärksten ausgeprägt. Da der Gewinn beim Handel direkt von der Fähigkeit abhängt, eine möglichst große Trendamplitude abzudecken, ist die Genauigkeit der Erkennung solcher Zonen eine Schlüsselaufgabe beim Handel mit irgendwelchen Wertpapieren.
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIV): Das Symbolobjekt
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIV): Das Symbolobjekt

Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIV): Das Symbolobjekt

In diesem Artikel werden wir die Klasse eines Symbolobjekts anlegen, das das Basisobjekt für die Erstellung der Kollektion der Symbole sein soll. Die Klasse wird es uns ermöglichen, Daten über die benötigten Symbole für ihre weitere Analyse und ihren Vergleich zu erhalten.
Entwicklung des Pivot Mean Oscillators: ein neuartiger Indikator für einen kumulativen gleitenden Durchschnitt
Entwicklung des Pivot Mean Oscillators: ein neuartiger Indikator für einen kumulativen gleitenden Durchschnitt

Entwicklung des Pivot Mean Oscillators: ein neuartiger Indikator für einen kumulativen gleitenden Durchschnitt

Dieser Artikel stellt den Pivot Mean Oscillator (PMO) vor, eine Implementierung des kumulativen Moving Average (CMA) als Handelsindikator für die MetaTrader-Plattformen. Insbesondere führen wir zunächst Pivot Mean (PM) als Normalisierungsindex für Zeitreihen ein, der den Bruchteil zwischen einem beliebigen Datenpunkt und dem CMA berechnet. Wir bilden dann den PMO als Differenz zwischen den gleitenden Durchschnitten, die auf zwei PM-Signale angewendet werden. Einige erste Experimente, die mit dem EURUSD-Symbol durchgeführt wurden, um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Indikators zu testen, werden ebenfalls besprochen, so dass genügend Raum für weitere Überlegungen und Verbesserungen bleibt.
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil II). Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil II). Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren

Tiefe neuronale Netzwerke (Teil II). Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren

Der zweite Artikel der Serie über tiefe neuronale Netze befasst sich mit der Ausarbeitung und Auswahl von Prädiktoren (= Variablen zur Wertevorhersage anderen Variablen) während des Prozesses der Datenaufbereitung für das Training eines Modells.
Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD)
Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD)

Prognose von Zeitreihen (Teil 1): Methode der Empirischen Modus Dekomposition (Empirical Mode Decomposition, EMD)

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der empirischen Moduszerlegung. Er schlägt die MQL-Implementierung dieser Methode vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisors vor.
Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Hinzufügen von Daten zum Chart
Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Hinzufügen von Daten zum Chart

Hilfen zur Auswahl und Navigation in MQL5 und MQL4: Hinzufügen von Daten zum Chart

In diesem Artikel werden wir die Funktionen des Dienstprogramms weiter ausbauen. Diesmal werden wir die Möglichkeit hinzufügen, Daten anzuzeigen, die unseren Handel vereinfachen. Insbesondere werden wir die Höchst- und Tiefstpreise des Vortages, das Rundungsniveau, die Höchst- und Tiefstpreise des Jahres, die Startzeit der Sitzung usw. hinzufügen.
Der naive Bayes-Klassifikator für die Signale einer Reihe von Indikatoren
Der naive Bayes-Klassifikator für die Signale einer Reihe von Indikatoren

Der naive Bayes-Klassifikator für die Signale einer Reihe von Indikatoren

Der Artikel analysiert die Verwendung der Bayes'schen Formel, um den Gewinn von Handelssystemen durch die Signale mehrerer unabhängiger Indikator zu erhöhen. Theoretische Berechnungen werden über einen einfachen, allgemeinen EA, der mit beliebigen Indikatoren arbeitet verifiziert.
Modell der Bewegungsfortsetzung - Suche im Chart und Ausführungsstatistik
Modell der Bewegungsfortsetzung - Suche im Chart und Ausführungsstatistik

Modell der Bewegungsfortsetzung - Suche im Chart und Ausführungsstatistik

Dieser Artikel bietet eine programmtechnische Realisation eines Modells der Bewegungsfortsetzung. Die Hauptidee besteht darin, zwei Wellen zu definieren - die Haupt- und die Korrekturwelle. Für Extrempunkte verwende ich sowohl Fraktale als auch "potenzielle" Fraktale - Extrempunkte, die sich noch nicht als Fraktale gebildet haben.
Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand
Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand

Multiple Regressionsanalyse. Anlegen und Prüfen von Strategien aus einer Hand

Dieser Beitrag schildert die Anwendung der multiplen Regressionsanalyse bei der Entwicklung automatischer Handelssysteme (im Weiteren Expert-Systeme). Es werden Beispiele für ihren Einsatz bei der Automatisierung der Suche nach der richtigen Strategie sowie für eine ohne nennenswerte Vorkenntnisse in Sachen Programmierung angelegte und in ein Expert-System integrierte Regressionsgleichung.
Entwicklung eines Symbolauswahl- und Navigationsprogramms in MQL5 und MQL4
Entwicklung eines Symbolauswahl- und Navigationsprogramms in MQL5 und MQL4

Entwicklung eines Symbolauswahl- und Navigationsprogramms in MQL5 und MQL4

Erfahrene Händler sind sich der Tatsache bewusst, dass die meisten zeitaufwendigen Dinge im Handel nicht das Öffnen und Verfolgen von Positionen sind, sondern das Auswählen von Symbolen und das Suchen von Einstiegspunkten. In diesem Artikel werden wir einen EA entwickeln, das die Suche nach Einstiegspunkten für Handelsinstrumente Ihres Brokers vereinfacht.
MetaTrader 4 und MetaTrader 5 Handelssignale-Widgets
MetaTrader 4 und MetaTrader 5 Handelssignale-Widgets

MetaTrader 4 und MetaTrader 5 Handelssignale-Widgets

Vor kurzem wurde den Nutzern von MetaTrader 4 und MetaTrader 5 die Möglichkeit geboten, Anbieter von Signalen zu werden und damit zusätzliche Einkünfte zu erzeugen. Und jetzt können Sie die Erfolge Ihres Handels mit Hilfe neuer Widgets auch auf Ihrer Website, Blog oder sozialen Netzwerk-Seiten anzeigen. Die Vorteile dieser Widgets sind klar: damit lässt sich der Bekanntheitsgrad eines Anbieters von Signalen erhöhen und sein Ruf als erfolgreicher Händler festigen, was natürlich auch neue Abonnenten anzieht. Alle Händler, die auf ihren Websites Widgets platzieren, können von diesen Vorteilen profitieren.
Die Handelssignale mehrerer Währungen überwachen (Teil 1): Entwicklung der Anwendungsstruktur
Die Handelssignale mehrerer Währungen überwachen (Teil 1): Entwicklung der Anwendungsstruktur

Die Handelssignale mehrerer Währungen überwachen (Teil 1): Entwicklung der Anwendungsstruktur

In diesem Artikel werden wir die Idee der Schaffung eines Mehrwährungsüberwachung für Handelssignale erörtern und eine zukünftige Anwendungsstruktur zusammen mit dem Prototyp entwickeln sowie den Rahmen für den weiteren Einsatz schaffen. Der Artikel stellt eine schrittweise Erstellung einer flexiblen Mehrwährungsanwendung vor, die die Erzeugung von Handelssignalen ermöglicht und die Händler bei der Suche nach den gewünschten Signalen unterstützt.
Praktische Implementierung digitaler Filter in MQL5 für Anfänger
Praktische Implementierung digitaler Filter in MQL5 für Anfänger

Praktische Implementierung digitaler Filter in MQL5 für Anfänger

Der Gedanke einer Filterung digitaler Signale ist in Foren für den Aufbau von Handelssystemen umfassend diskutiert worden. Und es wäre sehr unschlau, keinen Standardcode für digitale Filter in MQL5 zu erzeugen. In diesem Beitrag beschreibt der Autor die Umwandlung des Codes eines einfachen SMA Indikators aus seinem Beitrag "Angepasste Indikatoren in MQL5 für Anfänger" in einen Code für einen komplizierteren und digitalen Filter. Daher ist dieser Beitrag die logische Fortsetzung des vorhergehenden. Außerdem wird hier auch gezeigt, wie man Text im Code ersetzen und Programmierfehler korrigieren kann.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 3): Convolutional Neurale Netzwerke

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 3): Convolutional Neurale Netzwerke

Als Fortsetzung des Themas Neuronale Netze schlage ich vor, Convolutional Neurale Netzwerke (faltende Neuronale Netzwerke) zu besprechen. Diese Art von Neuronalen Netzwerken wird in der Regel für die Analyse von visuellen Bildern verwendet. In diesem Artikel werden wir die Anwendung dieser Netzwerke auf den Finanzmärkten besprechen.
Kontrollierte Optimierung: Simuliertes Abkühlen
Kontrollierte Optimierung: Simuliertes Abkühlen

Kontrollierte Optimierung: Simuliertes Abkühlen

Der Strategy Tester in der Handelsplattform MetaTrader 5 bietet nur zwei Optimierungsoptionen: Die vollständige Suche nach Parametern oder den genetischen Algorithmus. Dieser Artikel schlägt eine neue Methode zur Optimierung von Handelsstrategien vor — Simuliertes Abkühlen (simulated annealing). Dabei werden der Algorithmus der Methode, ihre Implementierung und die Integration in jeden Expert Advisor besprochen. Der entwickelte Algorithmus wird mit dem Moving Average EA getestet.
Optimierungsmanagement (Teil II): Erstellen der Schlüsselobjekte und der Add-on-Logik
Optimierungsmanagement (Teil II): Erstellen der Schlüsselobjekte und der Add-on-Logik

Optimierungsmanagement (Teil II): Erstellen der Schlüsselobjekte und der Add-on-Logik

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der vorherigen Veröffentlichung über das Erstellen einer grafischen Oberfläche für das Optimierungsmanagement. Der Artikel berücksichtigt die Logik des Add-ons. Es wird ein Wrapper für das MetaTrader 5 Terminal erstellt, der es ermöglicht, das Add-on als verwalteten Prozess über C# auszuführen. Darüber hinaus wird in diesem Artikel der Betrieb mit Konfigurationsdateien und Setup-Dateien betrachtet. Die Anwendungslogik ist in zwei Teile gegliedert: Der erste Teil beschreibt die Methoden, die nach dem Drücken einer bestimmten Taste aufgerufen werden, während der zweite Teil den Start und die Verwaltung der Optimierung umfasst.
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Objektklasse "Account" und die Kollektion von Konto-Objekten
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Objektklasse "Account" und die Kollektion von Konto-Objekten

Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIII): Objektklasse "Account" und die Kollektion von Konto-Objekten

Im vorherigen Artikel haben wir für MQL4 in der Bibliothek der Ereignisse des Positionsschließens definiert und die ungenutzten Auftragseigenschaften beseitigt. Hier werden wir die Erstellung des Konto-Objekts betrachten, die Kollektion von Konto-Objekten entwickeln und die Funktionsweise zur Verfolgung von Konto-Ereignissen vorbereiten.
Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)
Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)

Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)

Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der Support-Vektor-Methode. Er schlägt auch seine Implementierung in MQL vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisor zur Verfügung. Diese Technologie ist noch nicht in MQL implementiert worden. Aber zuerst müssen wir uns mit der Mathematik dafür vertraut machen.
MQL5-RPC. Remote Procedure Calls von MQL5, mit Web Service Access und XML-RPC-ATC-Analysator
MQL5-RPC. Remote Procedure Calls von MQL5, mit Web Service Access und XML-RPC-ATC-Analysator

MQL5-RPC. Remote Procedure Calls von MQL5, mit Web Service Access und XML-RPC-ATC-Analysator

In diesem Artikel wird das MQL5-RPC-System beschrieben, das Remote Procedure Calls von MQL5 ermöglicht. Zuerst wird auf die Grundlagen XML-RPC eingegangen, dann folgt die MQL5 Implementierung und zwei Bespiele aus dem echten Leben. Beim ersten Beispiel wird ein externer Webdienst verwendet, beim zweiten ein Client für den einfachen Analysator Dienst XML-RPC ATC 2011. Wenn Sie sich für Implementierungen und Analysen von verschiedenen Statistiken des ATC 2011 in Echtzeit interessieren, dann ist dieser Artikel das Richtige für Sie.
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Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 1): Arbeiten mit Optimierungsberichten

Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 1): Arbeiten mit Optimierungsberichten

Der erste Artikel beschäftigt sich mit der Erstellung eines Toolkits für die Arbeit mit Optimierungsberichten, für den Import aus dem Terminal sowie für die Filterung und Sortierung der erhaltenen Daten. MetaTrader 5 ermöglicht das Laden von Optimierungsergebnissen, unser Ziel ist es jedoch, dem Optimierungsbericht unsere eigenen Daten hinzuzufügen.
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil III). Stichprobenauswahl und Verminderung der Dimensionen
Tiefe neuronale Netzwerke (Teil III). Stichprobenauswahl und Verminderung der Dimensionen

Tiefe neuronale Netzwerke (Teil III). Stichprobenauswahl und Verminderung der Dimensionen

Dieser Artikel ist eine Fortsetzung der Artikelreihe über tiefe neuronale Netze. Hierbei werden wir die Auswahl von Stichproben (Rauschunterdrückung), die Verminderung der Dimensionen der Eingangsdaten und die Aufteilung der Daten in die Datensätze train/val/test bei der Datenaufbereitung für das Training des neuronalen Netzes besprechen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 9): Dokumentation der Arbeit

Wir haben schon einen langen Weg hinter uns und der Code in unserer Bibliothek wird immer umfangreicher. Das macht es schwierig, den Überblick über alle Verbindungen und Abhängigkeiten zu behalten. Daher schlage ich vor, eine Dokumentation für den früher erstellten Code zu erstellen und diese mit jedem neuen Schritt zu aktualisieren. Eine gut vorbereitete Dokumentation wird uns helfen, die Integrität unserer Arbeit zu erkennen.
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil III). Erhebung (Collection) von Marktorders und Positionen
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil III). Erhebung (Collection) von Marktorders und Positionen

Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil III). Erhebung (Collection) von Marktorders und Positionen

Im ersten Teil begannen wir mit der Erstellung einer großen plattformübergreifenden Bibliothek, die die Entwicklung von Programmen für MetaTrader 5 und MetaTrader 4 Plattformen vereinfacht. Danach haben wir die Collection (Sammlung bzw. Liste) von historischen Aufträgen und Deals implementiert. Unser nächster Schritt ist das Erstellen einer Klasse für eine komfortable Auswahl und Sortierung von Aufträgen, Deals und Positionen in Collections. Wir werden das Basis-Bibliotheksobjekt Engine implementieren und der Bibliothek die Collection von Marktorders und Positionen hinzufügen.
Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik mit Beispielen (Teil I): Grundlagen und elementare Theorie
Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik mit Beispielen (Teil I): Grundlagen und elementare Theorie

Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik mit Beispielen (Teil I): Grundlagen und elementare Theorie

Beim Handel geht es immer darum, im Angesicht von Unsicherheit Entscheidungen zu treffen. Das bedeutet, dass die Ergebnisse der Entscheidungen zu dem Zeitpunkt, zu dem diese Entscheidungen getroffen werden, nicht ganz eindeutig sind. Daraus ergibt sich die Bedeutung theoretischer Ansätze für die Konstruktion mathematischer Modelle, die es uns ermöglichen, solche Fälle sinnvoll zu beschreiben.
Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil II. Optimierung und Vorhersage
Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil II. Optimierung und Vorhersage

Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil II. Optimierung und Vorhersage

Basierend auf universellen Tools, die für die Arbeit mit Kohonen-Netzwerken entwickelt wurden, konstruieren wir das System zur Analyse und Auswahl der optimalen EA-Parameter und besprechen die Vorhersage von Zeitreihen. In Teil I haben wir die öffentlich zugänglichen neuronalen Netzwerkklassen korrigiert und verbessert, indem wir notwendige Algorithmen hinzugefügt haben. Jetzt ist es an der Zeit, sie praktisch anzuwenden.
Moving Mini-Max: ein neuer Indikator für die technische Analyse und seine Umsetzung in MQL5
Moving Mini-Max: ein neuer Indikator für die technische Analyse und seine Umsetzung in MQL5

Moving Mini-Max: ein neuer Indikator für die technische Analyse und seine Umsetzung in MQL5

Im nachfolgenden Beitrag beschreibe ich einen Prozess für die Umsetzung des Indikators Moving Mini-Max auf Basis der Arbeit 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis' von Z.G. Silagadze. Die Idee hinter dem Indikator basiert auf einer Simulation von Quantentunnel-Phänomenen, die von G. Gamov in der Theorie des Alphazerfalls vorgeschlagen wurde.
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIX): Klassenbibliothek für Nachrichten
Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIX): Klassenbibliothek für Nachrichten

Bibliothek für ein leichtes und schnelles Entwickeln vom Programmen für den MetaTrader (Teil XIX): Klassenbibliothek für Nachrichten

In diesem Artikel werden wir die Klasse für die Darstellung von Textnachrichten besprechen. Derzeit haben wir eine ausreichende Anzahl verschiedener Textnachrichten. Es ist an der Zeit, die Methoden für die Speicherung, Anzeige und Übersetzung von russischen oder englischen Nachrichten in andere Sprachen neu zu organisieren. Außerdem wäre es gut, praktische Möglichkeiten einzuführen, um der Bibliothek neue Sprachen hinzuzufügen und schnell zwischen ihnen zu wechseln.
Der selbstanpassenden Algorithmus (Teil IV): Zusätzliche Funktionen und Tests
Der selbstanpassenden Algorithmus (Teil IV): Zusätzliche Funktionen und Tests

Der selbstanpassenden Algorithmus (Teil IV): Zusätzliche Funktionen und Tests

Ich fahre fort, den Algorithmus mit der minimal notwendigen Funktionalität zu entwickeln und die Ergebnisse zu testen. Die Rentabilität ist recht gering, aber die Artikel demonstrieren das Modell des vollautomatischen profitablen Handels mit völlig unterschiedlichen Instrumenten, die auf grundlegend verschiedenen Märkten gehandelt werden.