Artikel über die Automatisierung von Handelssystemen in MQL5

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Lesen Sie Artikel über Handelssysteme, in denen unterschiedlichste Ideen vorgestellt sind. Sie erfahren, wie man   statistische Methoden und Muster auf japanischen Kerzen verwendet, wie man Signale filtern kann und wofür man Semaphor-Indikatoren braucht.

Mit dem Meister MQL5 lernen Sie, wie man einen Roboter ohne Programmieren zur schnellen Überprüfung von Handelsideen erstellen kann sowie was genetische Algorithmen sind.

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Forex-Arbitragehandel: Panel zur Bewertung von Wechselkursbeziehungen

Forex-Arbitragehandel: Panel zur Bewertung von Wechselkursbeziehungen

In diesem Artikel wird die Entwicklung eines Arbitrage-Analyse-Panels in MQL5 vorgestellt. Wie kann man auf verschiedene Weise faire Devisenkurse auf dem Forex erhalten? Erstellung eines Indikators zur Ermittlung von Abweichungen der Marktpreise von den fairen Wechselkursen sowie zur Bewertung der Vorteile von Arbitragemöglichkeiten beim Umtausch einer Währung in eine andere (wie bei der Dreiecksarbitrage).
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Einsatz spieltheoretischer Ansätze in Handelsalgorithmen

Einsatz spieltheoretischer Ansätze in Handelsalgorithmen

Wir entwickeln einen adaptiven, selbstlernenden Expert Advisor für den algorithmischen Handel, der auf Deep-Q-Learning (DQN) mit mehrdimensionaler kausaler Inferenz basiert. Der EA kann erfolgreich mit 7 Währungspaaren gleichzeitig handeln, und die Agenten verschiedener Paare tauschen untereinander Informationen aus.
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Fraktal-basierter Algorithmus (FBA)

Fraktal-basierter Algorithmus (FBA)

Der Artikel stellt eine neue metaheuristische Methode vor, die auf einem fraktalen Ansatz zur Partitionierung des Suchraums für die Lösung von Optimierungsproblemen basiert. Der Algorithmus identifiziert nacheinander vielversprechende Bereiche und trennt sie voneinander ab, wodurch eine selbstähnliche fraktale Struktur entsteht, die die Rechenressourcen auf die vielversprechendsten Bereiche konzentriert. Ein einzigartiger Mutationsmechanismus, der auf bessere Lösungen abzielt, sorgt für ein optimales Gleichgewicht zwischen globaler Erkundung und lokaler Nutzung des Suchraums, wodurch die Effizienz des Algorithmus erheblich gesteigert wird.