Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Nach einer Pause in der Entwicklung und Verbesserung des Dienstes für Replay/Simulator nehmen wir die Arbeit daran wieder auf. Da wir nun die Verwendung von Ressourcen wie Terminalglobals aufgegeben haben, müssen wir einige Teile des Systems komplett umstrukturieren. Keine Sorge, dieser Prozess wird im Detail erklärt, sodass jeder die Entwicklung unseres Dienstes verfolgen kann.

Ein Hinweis: Obwohl der Code für einen Dienst in diesem Artikel nicht enthalten ist und erst im nächsten Artikel zur Verfügung gestellt wird, werde ich ihn erläutern, da wir denselben Code als Sprungbrett für unsere eigentliche Entwicklung verwenden werden. Seien Sie also aufmerksam und geduldig. Warten Sie auf den nächsten Artikel, denn jeden Tag wird es interessanter.

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.

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

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.

In diesem Artikel werden wir einen Kontrollindikator implementieren, damit er in das von uns entwickelte Nachrichtensystem integriert werden kann. Obwohl es nicht sehr schwierig ist, gibt es einige Details, die bei der Initialisierung dieses Moduls beachtet werden müssen. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Es sollte auf keinen Fall als Anwendung für einen anderen Zweck als das Lernen und Beherrschen der gezeigten Konzepte betrachtet werden.

Der Artikel beschreibt die Eigenschaften des nichtlinearen Modells der bedingten Heteroskedastizität (GARCH). Der Indikator iGARCH wurde auf seiner Grundlage für die Vorhersage der Volatilität einen Schritt weiter entwickelt. Die numerische Analysebibliothek ALGLIB wird zur Schätzung der Modellparameter verwendet.

Der ATR-Oszillator ist ein sehr beliebter Indikator als Volatilitätsproxy, insbesondere auf den Devisenmärkten, auf denen es nur wenige Volumendaten gibt. Wir untersuchen dies auf der Basis von Mustern, wie wir es mit früheren Indikatoren getan haben, und teilen Strategien und Testberichte dank der MQL5-Assistentenbibliotheksklassen und -zusammenstellungen.

Der Artikel befasst sich mit der Implementierung eines modifizierten Algorithmus der „Forward Selection Component Analysis“, der sich auf die von Luca Puggini und Sean McLoone in „Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications“ vorgestellte Forschung stützt.

Dieses Projekt zielt darauf ab, den MQL5-Algorithmus zu nutzen, um einen umfassenden Satz von Analyseinstrumenten für MetaTrader 5 zu entwickeln. Diese Instrumente - von Skripten und Indikatoren bis hin zu KI-Modellen und Expert Advisor - automatisieren den Marktanalyseprozess. Mitunter wird diese Entwicklung zu Instrumenten führen, die in der Lage sind, fortgeschrittene Analysen ohne menschliches Zutun durchzuführen und die Ergebnisse auf geeigneten Plattformen vorherzusagen. Keine Gelegenheit wird jemals verpasst werden. Erkunden Sie mit mir den Prozess des Aufbaus einer robusten, maßgeschneiderten Marktanalyse-Instrumentenkasten. Wir werden mit der Entwicklung eines einfachen MQL5-Programms beginnen, das ich Chart-Projektor genannt habe.

In diesem Artikel werden wir eine erweiterte Datenvisualisierung durchführen, indem wir über einfache Charts hinausgehen und Funktionen wie Interaktivität, geschichtete Daten und dynamische Elemente einbeziehen, die es Händlern ermöglichen, Trends, Muster und Korrelationen effektiver zu untersuchen.

SARSA, eine Abkürzung für State-Action-Reward-State-Action, ist ein weiterer Algorithmus, der bei der Implementierung von Reinforcement Learning verwendet werden kann. Wie bei Q-Learning und DQN haben wir also untersucht, wie dies als unabhängiges Modell und nicht nur als Trainingsmechanismus in assistentengestützten Expert Advisors implementiert werden kann.

Dieser Artikel befasst sich mit Methoden zur Verbesserung der Laufzeit des Experten im Strategietester. Der Code wird so geschrieben, dass die Zeiten der Nachrichtenereignisse in stündliche Kategorien unterteilt werden. Der Zugriff auf diese Ereigniszeiten erfolgt innerhalb der angegebenen Stunde. Dadurch wird sichergestellt, dass der EA sowohl in Umgebungen mit hoher als auch mit niedriger Volatilität effizient ereignisgesteuerte Trades verwalten kann.

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.

Wir setzen die Serie von Artikeln über die Entwicklung eines Handelsroboters in Python und MQL5 fort. In diesem Artikel werden wir einen Handelsalgorithmus in Python erstellen.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie wir das erste einer Reihe von wirklich funktionalen Modulen für die Verwendung im Replay-/Simulatorsystem zusammenstellen, die auch für andere Zwecke geeignet sein werden. Die Rede ist vom Mausmodul.

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.

In dieser Diskussion werden wir eine einfache Markov-Kette auf einen RSI-Indikator anwenden, um zu beobachten, wie sich der Preis verhält, nachdem der Indikator wichtige Niveaus durchlaufen hat. Wir kamen zu dem Schluss, dass die stärksten Kauf- und Verkaufssignale für das NZDJPY-Paar entstehen, wenn der RSI im Bereich von 11-20 bzw. 71-80 liegt. Wir werden Ihnen zeigen, wie Sie Ihre Daten manipulieren können, um optimale Handelsstrategien zu erstellen, die direkt aus den vorhandenen Daten gelernt werden. Darüber hinaus wird demonstriert, wie ein tiefes neuronales Netz so trainiert werden kann, dass es lernt, die Übergangsmatrix optimal zu nutzen.

In diesem Artikel untersuchen wir die dynamische Integration von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) in der Börsenprognose. Nutzen wir die Fähigkeit von CNNs, Muster zu extrahieren, und die Fähigkeit der RNNs, sequentielle Daten zu verarbeiten. Wir wollen sehen, wie diese leistungsstarke Kombination die Genauigkeit und Effizienz von Handelsalgorithmen verbessern kann.

Im ersten Teil dieses Artikels werden wir in die Welt der chemischen Reaktionen eintauchen und einen neuen Ansatz zur Optimierung entdecken! Die chemische Reaktionsoptimierung (CRO) nutzt Prinzipien, die sich aus den Gesetzen der Thermodynamik ableiten, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Wir werden die Geheimnisse der Zersetzung, der Synthese und anderer chemischer Prozesse lüften, die die Grundlage für diese innovative Methode bilden.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Handelsgeschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

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.

In diesem Artikel werden wir den Mauszeiger ändern, um die Interaktion mit dem Kontrollindikator zu ermöglichen und einen zuverlässigen und stabilen Betrieb zu gewährleisten.

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.

Hier werden wir die Entwicklung des ACS-Algorithmus betrachten: drei Änderungen zur Verbesserung der Konvergenzeigenschaften und der Effizienz des Algorithmus. Umwandlung eines der führenden Optimierungsalgorithmen. Von Matrixmodifikationen bis hin zu revolutionären Ansätzen zur Bevölkerungsbildung.

In diesem Artikel werden wir uns mit einem der schwierigsten Probleme im Bereich der MQL5-Programmierung befassen: wie man eine Chart-ID korrekt erhält und warum Objekte manchmal nicht im Chart gezeichnet werden. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für didaktische Zwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Lineare Kernel sind die einfachste Matrix ihrer Art, die beim maschinellen Lernen für lineare Regression und Support Vector Machines verwendet wird. Der Matérn-Kernel hingegen ist eine vielseitigere Version der Radialbasisfunktion, die wir in einem früheren Artikel besprochen haben, und er eignet sich für die Abbildung von Funktionen, die nicht so glatt sind, wie es die RBF annehmen würde. Wir erstellen eine nutzerdefinierte Signalklasse, die beide Kernel für die Vorhersage von Long- und Short-Bedingungen verwendet.

Dieser Expert Advisor mit dem Namen SMOC (steht für Stochastic Model Optimal Control) ist ein einfaches Beispiel für ein fortschrittliches algorithmisches Handelssystem für MetaTrader 5. Es verwendet eine Kombination aus technischen Indikatoren, modellprädiktiver Steuerung und dynamischem Risikomanagement, um Handelsentscheidungen zu treffen. Der EA verfügt über adaptive Parameter, volatilitätsbasierte Positionsgrößen und Trendanalysen, um seine Leistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu optimieren.

Die künstliche, kooperative Suche (Artificial Cooperative Search, ACS) ist eine innovative Methode, bei der eine binäre Matrix und mehrere dynamische Populationen auf der Grundlage von wechselseitigen Beziehungen und Kooperation verwendet werden, um schnell und genau optimale Lösungen zu finden. Der einzigartige Ansatz von ACS in Bezug auf Räuber und Beute ermöglicht es, hervorragende Ergebnisse bei numerischen Optimierungsproblemen zu erzielen.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Geschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

Wir werden das Problem der Chart-ID lösen und gleichzeitig dem Nutzer die Möglichkeit geben, eine persönliche Vorlage für die Analyse und Simulation des gewünschten Assets zu verwenden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich didaktischen Zwecken und sollte in keiner Weise als Anwendung für einen anderen Zweck als das Studium und die Beherrschung der vorgestellten Konzepte betrachtet werden.

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.