Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Der nächste Algorithmus, den ich besprechen werde, ist die Optimierung der Kuckuckssuche (Cockoo) mit Levy-Flügen. Dies ist einer der neuesten Optimierungsalgorithmen und ein neuer Spitzenreiter in der Rangliste.

Stop-Loss und Take-Profit können einen erheblichen Einfluss auf die Handelsergebnisse haben. In diesem Artikel werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, um optimale Stop-Order-Werte zu finden.

Im vorigen Artikel haben wir ein einfaches RNN besprochen, das trotz seiner Unfähigkeit, langfristige Abhängigkeiten in den Daten zu verstehen, in der Lage war, eine profitable Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel werden sowohl das Long-Short Term Memory (LSTM) als auch die Gated Recurrent Unit (GRU) behandelt. Diese beiden wurden eingeführt, um die Unzulänglichkeiten eines einfachen RNN zu überwinden und es zu überlisten.

Dieses Mal werde ich den Algorithmus der Ameisenkolonie-Optimierung analysieren. Der Algorithmus ist sehr interessant und komplex. In diesem Artikel versuche ich, eine neue Art von ACO zu schaffen.

Revolutionieren Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA, Hauptkomponentenanalyse)! Entdecken Sie, wie diese leistungsstarke Technik verborgene Muster in Ihren Daten entschlüsseln, latente Markttrends aufdecken und Ihre Anlagestrategien optimieren kann. In diesem Artikel untersuchen wir, wie die PCA eine neue Sichtweise für die Analyse komplexer Finanzdaten bieten kann, die Erkenntnisse zutage fördert, die bei herkömmlichen Ansätzen übersehen würden. Finden Sie heraus, wie die Anwendung von PCA auf Finanzmarktdaten Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und Ihnen helfen kann, der Zeit voraus zu sein

In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.

Diese fortschrittlichen gradient-boosted Entscheidungsbaumtechniken bieten eine überragende Leistung und Flexibilität, wodurch sie sich ideal für die Finanzmodellierung und den algorithmischen Handel eignen. Erfahren Sie, wie Sie diese Tools nutzen können, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf den Finanzmärkten zu verschaffen.

In diesem Artikel werde ich den beliebten Algorithmus der Partikelschwarm-Optimierung (PSO) besprechen. Zuvor haben wir wichtige Eigenschaften von Optimierungsalgorithmen wie Konvergenz, Konvergenzrate, Stabilität und Skalierbarkeit erörtert, einen Prüfstand entwickelt und den einfachsten RNG-Algorithmus betrachtet.

In diesem Artikel werde ich einen völlig anderen Ansatz für den algorithmischen Handel vorstellen, den ich nach langer Zeit gefunden habe. Das alles hat natürlich mit meinem Brute-Force-Programm zu tun, das eine Reihe von Änderungen erfahren hat, die es ihm ermöglichen, mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen. Dennoch ist der Artikel allgemeiner und so einfach wie möglich gehalten, weshalb er auch für diejenigen geeignet ist, die nichts über Brute-Force wissen.

Betrachten wir einen der neuesten modernen Optimierungsalgorithmen - die Grey-Wolf-Optimierung. Das originelle Verhalten bei Testfunktionen macht diesen Algorithmus zu einem der interessantesten unter den zuvor besprochenen Algorithmen. Dies ist einer der besten Algorithmen für das Training neuronaler Netze, glatte Funktionen mit vielen Variablen.

In diesem Artikel geht es um die Erstellung von Diagrammen aller Optimierungsdurchläufe und um die Auswahl des optimalen nutzerdefinierten Kriteriums. Wir werden auch sehen, wie man eine gewünschte Lösung mit wenig MQL5-Kenntnissen erstellen kann, indem man die auf der Website veröffentlichten Artikel und Forumskommentare verwendet.

Begeben wir uns auf eine fesselnde Entdeckungsreise, bei der Finanzanalyse und algorithmischer Handel aufeinandertreffen, während wir die Kunst der nahtlosen Verbindung von R und MetaTrader 5 enträtseln. Dieser Artikel ist Ihr Leitfaden für den Brückenschlag zwischen den analytischen Finessen von R und den beeindruckenden Handelsmöglichkeiten von MetaTrader 5.

Im vorigen Artikel haben wir eine Klasse für das Clustering von Daten erstellt. In diesem Artikel möchte ich Varianten für die mögliche Anwendung der gewonnenen Ergebnisse bei der Lösung praktischer Handelsaufgaben vorstellen.

Dies ist ein fauler Algorithmus, der nicht aus dem Trainingsdatensatz lernt, sondern den Datensatz speichert und sofort reagiert, wenn er eine neue Probe erhält. So einfach er auch ist, er wird in einer Vielzahl von Anwendungen in der Praxis eingesetzt

Heute werden wir wieder Chart Trade verwenden, aber dieses Mal wird es ein On-Chart-Indikator sein, der auf dem Chart laufen kann oder auch nicht.

Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Handelsroboters: Ein detaillierter Leitfaden. Der erste Artikel in dieser Reihe befasst sich mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten und Merkmalen. Das Projekt wird unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Bibliotheken sowie der Plattform MetaTrader 5 umgesetzt.

Wir werden einen einfachen Hedge EA als Basis für unseren fortgeschritteneren Grid-Hedge EA erstellen, der eine Mischung aus klassischen Grid- und klassischen Hedge-Strategien sein wird. Am Ende dieses Artikels werden Sie wissen, wie Sie eine einfache Hedge-Strategie erstellen können, und Sie werden auch erfahren, was die Leute darüber sagen, ob diese Strategie wirklich zu 100 % profitabel ist.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet.