Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Dies legt eindeutig einen hohen Stellenwert auf die Zeit des Händlers und die Notwendigkeit, Fehler zu vermeiden. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte. Warum? Denn der Händler spart nicht nur Zeit, indem er seine neuen Ideen mit dem MQL5-Assistenten zusammenstellt, und reduziert Fehler durch doppelte Codierung erheblich. Er ist letztendlich so eingestellt, dass er seine Energie auf die wenigen kritischen Bereiche seiner Handelsphilosophie konzentriert.

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

Alan Andrews ist einer der berühmtesten „Ausbilder“ der modernen Welt auf dem Gebiet des Handels. Seine „pitchfork“ (Heugabel) ist in fast allen modernen Kursanalyseprogrammen enthalten. Doch die meisten Händler nutzen nicht einmal einen Bruchteil der Möglichkeiten, die dieses Instrument bietet. Im Übrigen enthält der ursprüngliche Lehrgang von Andrews nicht nur eine Beschreibung der Heugabel (obwohl sie das Hauptwerkzeug bleibt), sondern auch einiger anderer nützlicher Konstruktionen. Der Artikel gibt einen Einblick in die wunderbaren Methoden der Chartanalyse, die Andrews in seinem ursprünglichen Kurs lehrte. Achtung, es wird viele Bilder geben.

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.

Die Klassifizierung von Daten ist für einen Algo-Händler und einen Programmierer von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden wir uns auf einen logistischen Klassifizierungsalgorithmus konzentrieren, der uns wahrscheinlich helfen kann, die Ja- oder Nein-Stimmen, die Höhen und Tiefen, Käufe und Verkäufe zu identifizieren.

Der Artikel befasst sich mit der probabilistischen Preisfeldentwicklungsgleichung und dem Kriterium der bevorstehenden Preisspitzen. Sie zeigt auch das Wesen der Preiswerte auf den Charts und den Mechanismus für das Auftreten eines Random Walk dieser Werte.

Es ist mehr als ein Jahr her, dass ich meinen letzten Artikel veröffentlicht habe. Das ist eine ganze Menge Zeit, um Ideen zu überarbeiten und neue Ansätze zu entwickeln. In dem neuen Artikel möchte ich von der bisher verwendeten Methode des überwachten Lernens abweichen. Diesmal werden wir uns mit Algorithmen des unüberwachten Lernens beschäftigen. Wir werden insbesondere einen der Clustering-Algorithmen - K-Means - betrachten.

Der Gradientenverfahren spielt eine wichtige Rolle beim Training neuronaler Netze und vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um einen schnellen und intelligenten Algorithmus, der trotz seiner beeindruckenden Arbeit von vielen Datenwissenschaftlern immer noch missverstanden wird - sehen wir uns an, worum es geht.

In diesem Artikel werde ich versuchen, unser logistisches Modell zu verwenden, um den Börsencrash auf der Grundlage der Fundamentaldaten der US-Wirtschaft vorherzusagen. NETFLIX und APPLE sind die Aktien, auf die wir uns konzentrieren werden, wobei wir die früheren Börsencrashs von 2019 und 2020 nutzen werden, um zu sehen, wie unser Modell in der aktuellen Krise abschneiden wird.

Es ist uns gelungen, einen Weg zu finden, das Replay-System (Marktwiederholungssystem) auf realistische und zugängliche Weise umzusetzen. Lassen Sie uns nun unser Projekt fortsetzen und Daten hinzufügen, um das Wiedergabeverhalten zu verbessern.

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

Der Artikel befasst sich mit einem interessanten, von der unbelebten Natur abgeleiteten Algorithmus - intelligente Wassertropfen (IWD), die den Prozess der Flussbettbildung simulieren. Die Ideen dieses Algorithmus ermöglichten es, den bisherigen Spitzenreiter der Bewertung - SDS - deutlich zu verbessern. Der neue Führende (modifizierter SDSm) befindet sich wie üblich im Anhang.

Der Artikel liefert die Grundlagen für eine mathematisch rigorose Theorie der Preisbewegungen und des Funktionierens des Marktes. Bis heute gibt es keine mathematisch strenge Theorie der Preisbewegung. Stattdessen haben wir es mit erfahrungsbasierten Annahmen zu tun, die besagen, dass sich der Preis nach einem bestimmten Muster in eine bestimmte Richtung bewegt. Natürlich wurden diese Annahmen weder durch Statistiken noch durch die Theorie gestützt.

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 wird die klassische Rasterstrategie untersucht, ihre Automatisierung mit einem Expert Advisor in MQL5 detailliert beschrieben und die ersten Backtest-Ergebnisse analysiert. Wir haben die Notwendigkeit einer hohen Haltekapazität für die Strategie hervorgehoben und Pläne für die Optimierung von Schlüsselparametern wie Abstand, TakeProfit und Losgrößen in zukünftigen Ausgaben skizziert. Die Reihe zielt darauf ab, die Effizienz der Handelsstrategien und die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Marktbedingungen zu verbessern.

Wie man Daten aus dem Web in einen Expert Advisor überträgt, ist nicht so offensichtlich. Das ist gar nicht so einfach, wenn man nicht alle Möglichkeiten des MetaTrader 5 kennt.

Eines der Hauptprobleme beim Verstärkungslernen ist die Erkundung der Umgebung. Zuvor haben wir bereits die Forschungsmethode auf der Grundlage der intrinsischen Neugier kennengelernt. Heute schlage ich vor, einen anderen Algorithmus zu betrachten: Erkundung bei Unstimmigkeit.

Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.

Wie wäre es, ein System zu schaffen, das es uns ermöglicht, den Markt zu studieren, wenn er geschlossen ist, oder sogar Marktsituationen zu simulieren? Wir beginnen hier eine neue Artikelserie, in der wir uns mit diesem Thema beschäftigen werden.

In diesem Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der DHT stehen denen der diskreten Fourier-Transformation in nichts nach. Im Gegensatz zur DFT werden bei der DHT jedoch nur reelle Zahlen verwendet, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert, und die Ergebnisse der Anwendung sind anschaulicher.

Das ursprüngliche Ziel dieses Artikels ist es nicht, alle Möglichkeiten des Forex-Handels abzudecken, sondern das System so anzupassen, dass Sie zumindest ein Replay des Marktes durchführen können. Wir lassen die Simulation noch einen Moment auf sich warten. Wenn wir jedoch keine Ticks, sondern nur Balken haben, können wir mit ein wenig Aufwand mögliche Abschlüsse simulieren, die auf dem Forex-Markt passieren könnten. Dies wird der Fall sein, bis wir uns mit der Anpassung des Simulators befassen. Der Versuch, mit Forex-Daten innerhalb des Systems zu arbeiten, ohne sie zu verändern, führt zu einer Reihe von Fehlern.