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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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 03): Anpassen der Einstellungen (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 03): Anpassen der Einstellungen (I)

Beginnen wir mit der Klärung der gegenwärtigen Situation, denn wir haben keinen optimalen Start hingelegt. Wenn wir es jetzt nicht tun, werden wir bald in Schwierigkeiten sein.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 14): Mit Kohonenkarten den Weg in den Märkten finden

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 14): Mit Kohonenkarten den Weg in den Märkten finden

Sind Sie auf der Suche nach einem innovativen Ansatz für den Handel, der Ihnen hilft, sich auf den komplexen und sich ständig verändernden Märkten zurechtzufinden? Kohonenkarten (Kohonen maps), eine innovative Form künstlicher neuronaler Netze, können Ihnen helfen, verborgene Muster und Trends in Marktdaten aufzudecken. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Kohonenkarten funktionieren und wie sie zur Entwicklung intelligenter und effektiverer Handelsstrategien genutzt werden können. Egal, ob Sie ein erfahrener Trader sind oder gerade erst anfangen, Sie werden diesen aufregenden neuen Ansatz für den Handel nicht verpassen wollen.
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Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum

Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum

In diesem Artikel erörtern wir Methoden zur Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich. Hervorhebung des Nutzens der Untersuchung der Leistungsspektren von Zeitreihen bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir einige der nützlichen Perspektiven erörtern, die sich aus der Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich unter Verwendung der diskreten Fourier-Transformation (dft) ergeben.
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Rebuy-Algorithmus: Handelssimulation mit mehreren Währungen

Rebuy-Algorithmus: Handelssimulation mit mehreren Währungen

In diesem Artikel werden wir ein mathematisches Modell zur Simulation der Preisbildung in mehreren Währungen erstellen und die Untersuchung des Diversifizierungsprinzips als Teil der Suche nach Mechanismen zur Steigerung der Handelseffizienz abschließen, die ich im vorherigen Artikel mit theoretischen Berechnungen begonnen habe.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)

Diesmal wollen wir einen anderen Ansatz wählen, um das 1-Minuten-Ziel zu erreichen. Diese Aufgabe ist jedoch nicht so einfach, wie man vielleicht denkt.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

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.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier führen wir Monoide als Bereich (Menge) ein, der die Kategorientheorie von anderen Datenklassifizierungsmethoden abhebt, indem er Regeln und ein Identitätselement enthält.
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MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 06): Fourier-Transformation

MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 06): Fourier-Transformation

Die von Joseph Fourier eingeführte Fourier-Transformation ist ein Mittel zur Zerlegung komplexer Wellen aus Datenpunkten in einfache Teilwellen. Diese Funktion könnte für Händler sehr nützlich sein, und dieser Artikel wirft einen Blick darauf.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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Rebuy-Algorithmus: Mathematisches Modell zur Effizienzsteigerung

Rebuy-Algorithmus: Mathematisches Modell zur Effizienzsteigerung

In diesem Artikel werden wir den Rebuy-Algorithmus für ein tieferes Verständnis der Effizienz von Handelssystemen verwenden und uns mit den allgemeinen Grundsätzen der Verbesserung der Handelseffizienz unter Verwendung von Mathematik und Logik befassen sowie die nicht standardisierten Methoden zur Steigerung der Effizienz im Hinblick auf die Verwendung absolut beliebiger Handelssysteme anwenden.
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Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5

Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5

In diesem Artikel wird ein Algorithmus implementiert, der das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell von Box und Jenkins unter Verwendung der Powells-Methode der Funktionsminimierung anwendet. Box und Jenkins stellten fest, dass die meisten Zeitreihen mit einem oder beiden Rahmen modelliert werden können.
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Implementierung des Janus-Faktors in MQL5

Implementierung des Janus-Faktors in MQL5

Gary Anderson entwickelte eine Marktanalysemethode, die auf einer Theorie beruht, die er Janus-Faktor nannte. Die Theorie beschreibt eine Reihe von Indikatoren, mit denen sich Trends aufzeigen und Marktrisiken bewerten lassen. In diesem Artikel werden wir diese Werkzeuge in mql5 implementieren.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Ein dem Elektro-Magnetismus ähnlicher Algorithmus (ЕМ)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Ein dem Elektro-Magnetismus ähnlicher Algorithmus (ЕМ)

Der Artikel beschreibt die Prinzipien, Methoden und Möglichkeiten der Anwendung des elektromagnetischen Algorithmus bei verschiedenen Optimierungsproblemen. Der EM-Algorithmus ist ein effizientes Optimierungswerkzeug, das mit großen Datenmengen und mehrdimensionalen Funktionen arbeiten kann.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)

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
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Saplings Sowing and Growing up (SSG)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Saplings Sowing and Growing up (SSG)

Der Algorithmus Saplings Sowing and Growing up (SSG, Setzen, Säen und Wachsen) wurde von einem der widerstandsfähigsten Organismen der Erde inspiriert, der unter den verschiedensten Bedingungen überleben kann.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

In diesem Artikel werde ich den Optimierungsalgorithmus Affen-Algorithmus (MA, Monkey Algorithmus) betrachten. Die Fähigkeit dieser Tiere, schwierige Hindernisse zu überwinden und die unzugänglichsten Baumkronen zu erreichen, bildete die Grundlage für die Idee des MA-Algorithmus.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)

In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)

GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.
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Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse

Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse

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.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 34): Vollständig parametrisierte Quantilfunktion

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 34): Vollständig parametrisierte Quantilfunktion

Wir untersuchen weiterhin verteilte Q-Learning-Algorithmen. In früheren Artikeln haben wir verteilte und Quantil-Q-Learning-Algorithmen besprochen. Im ersten Algorithmus haben wir die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Wertebereiche trainiert. Im zweiten Algorithmus haben wir Bereiche mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit trainiert. In beiden Fällen haben wir a priori Wissen über eine Verteilung verwendet und eine andere trainiert. In diesem Artikel wenden wir uns einem Algorithmus zu, der es dem Modell ermöglicht, für beide Verteilungen trainiert zu werden.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 10): Ridge-Regression

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 10): Ridge-Regression

Die Ridge-Regression ist ein einfaches Verfahren zur Reduzierung der Modellkomplexität und zur Vermeidung einer Überanpassung, die bei einer einfachen linearen Regression auftreten kann.
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Messen der Information von Indikatoren

Messen der Information von Indikatoren

Maschinelles Lernen hat sich zu einer beliebten Methode für die Strategieentwicklung entwickelt. Während die Maximierung der Rentabilität und der Vorhersagegenauigkeit stärker in den Vordergrund gerückt wurde, wurde der Bedeutung der Verarbeitung der Daten, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden, nicht viel Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung des Konzepts der Entropie zur Bewertung der Eignung von Indikatoren für die Erstellung von Prognosemodellen, wie sie in dem Buch Testing and Tuning Market Trading Systems von Timothy Masters dokumentiert sind.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)

Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
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Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)

Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)

Die erstaunliche Fähigkeit von Unkräutern, unter verschiedensten Bedingungen zu überleben, wurde zur Idee für einen leistungsstarken Optimierungsalgorithmus. IWO (Invasive Weed Optimization) ist einer der besten Algorithmen unter den bisher geprüften.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)

In diesem Artikel werde ich den Fledermaus-Algorithmus (Bat-Algorithmus, BA) betrachten, der gute Konvergenz bei glatten Funktionen zeigt.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)

In diesem Artikel werde ich die Optimierungsmethode des Firefly-Algorithmus (FA) betrachten. Dank der Änderung hat sich der Algorithmus von einem Außenseiter zu einem echten Tabellenführer entwickelt.
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Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren

Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren

Matrizen dienen als Grundlage für Algorithmen des maschinellen Lernens und für Computer im Allgemeinen, da sie große mathematische Operationen effektiv verarbeiten können. Die Standardbibliothek bietet alles, was man braucht, aber wir wollen sehen, wie wir sie erweitern können, indem wir in der Datei utils mehrere Funktionen einführen, die in der Bibliothek noch nicht vorhanden sind
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)

Fish School Search (FSS, Suche mittels Fischschulen) ist ein neuer Optimierungsalgorithmus, der durch das Verhalten von Fischen in einem Schwarm inspiriert wurde, von denen die meisten (bis zu 80 %) in einer organisierten Gemeinschaft von Verwandten schwimmen. Es ist erwiesen, dass Fischansammlungen eine wichtige Rolle für die Effizienz der Nahrungssuche und den Schutz vor Räubern spielen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Cuckoo-Optimierungsalgorithmus (COA)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Cuckoo-Optimierungsalgorithmus (COA)

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.
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Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 05): Markov-Ketten

Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 05): Markov-Ketten

Markov-Ketten sind ein leistungsfähiges mathematisches Werkzeug, das zur Modellierung und Vorhersage von Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen, einschließlich des Finanzwesens, verwendet werden kann. In der Finanzzeitreihenmodellierung und -prognose werden Markov-Ketten häufig zur Modellierung der zeitlichen Entwicklung von Finanzwerten wie Aktienkursen oder Wechselkursen verwendet. Einer der Hauptvorteile von Markov-Kettenmodellen ist ihre Einfachheit und Nutzerfreundlichkeit.
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Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)

Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Grauer-Wolf-Optimierung (GWO)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Grauer-Wolf-Optimierung (GWO)

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC)

In diesem Artikel werden wir den Algorithmus eines künstlichen Bienenvolkes untersuchen und unser Wissen durch neue Prinzipien zur Untersuchung funktionaler Räume ergänzen. In diesem Artikel werde ich meine Interpretation der klassischen Version des Algorithmus vorstellen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Ameisenkolonie-Optimierung (ACO)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Ameisenkolonie-Optimierung (ACO)

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.
Berg- oder Eisbergdiagramme
Berg- oder Eisbergdiagramme

Berg- oder Eisbergdiagramme

Was halten Sie von der Idee, der MetaTrader 5-Plattform einen neuen Chart-Typ hinzuzufügen? Einige Leute sagen, dass es an einigen Dingen mangelt, die andere Plattformen bieten. Aber die Wahrheit ist, dass MetaTrader 5 eine sehr praktische Plattform ist, da sie Ihnen Dinge ermöglicht, die auf vielen anderen Plattformen nicht (oder zumindest nicht ohne weiteres) möglich sind.
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Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 04): Die Lineare Diskriminanzanalyse

Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 04): Die Lineare Diskriminanzanalyse

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. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte.