Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic
In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 28): Gradientbasierte Optimierung
Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. Im vorigen Artikel haben wir die Methode des Deep Q-Learning kennengelernt. Bei dieser Methode wird das Modell so trainiert, dass es die bevorstehende Belohnung in Abhängigkeit von der in einer bestimmten Situation durchgeführten Aktion vorhersagt. Dann wird eine Aktion entsprechend der Strategie und der erwarteten Belohnung durchgeführt. Es ist jedoch nicht immer möglich, die Q-Funktion zu approximieren. Manchmal führt die Annäherung nicht zu dem gewünschten Ergebnis. In solchen Fällen werden Näherungsmethoden nicht auf Nutzenfunktionen, sondern auf eine direkte Handlungspolitik (Strategie) angewendet. Eine dieser Methoden ist die Gradientbasierte Optimierung, engl. „Policy Gradient“.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit den Fraktalen entwickelt
Dieser Artikel ist ein neuer Teil unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Fraktal-Indikator oder Fractals, und wir werden lernen, wie man ein darauf basierendes Handelssystem entwickelt, das im MetaTrader 5 Terminal ausgeführt werden kann.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 29): Die sprechende Plattform
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MetaTrader 5-Plattform zum Sprechen bringen. Wie wäre es, wenn wir den EA unterhaltsamer gestalten? Der Handel an den Finanzmärkten ist oft zu langweilig und eintönig, aber wir können diesen Job weniger anstrengend machen. Bitte beachten Sie, dass dieses Projekt für Menschen mit Suchtneigung gefährlich sein kann. Aber im Allgemeinen macht es die Dinge einfach weniger langweilig.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Alligator entwickelt
In diesem Artikel schließen wir unsere Serie darüber ab, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage des beliebtesten technischen Indikators entwickelt. Wir werden lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage des Alligator-Indikators erstellt.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 07): Polynome Regression
Im Gegensatz zur linearen Regression ist die polynome Regression ein flexibles Modell, das darauf abzielt, Aufgaben besser zu erfüllen, die das lineare Regressionsmodell nicht bewältigen kann. Lassen Sie uns herausfinden, wie man polynome Modelle in MQL5 erstellt und etwas Positives daraus macht.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 27): Tiefes Q-Learning (DQN)
Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode des Deep Q-Learning vertraut machen. Mit dieser Methode hat das DeepMind-Team ein Modell geschaffen, das einen Menschen beim Spielen von Atari-Computerspielen übertreffen kann. Ich denke, es wird nützlich sein, die Möglichkeiten der Technologie zur Lösung von Handelsproblemen zu bewerten.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 28): Der Zukunft entgegen (III)
Es gibt noch eine Aufgabe, der unser Auftragssystem nicht gewachsen ist, aber wir werden das ENDLICH verstehen. Der MetaTrader 5 bietet ein Ticketsystem, das die Erstellung und Korrektur von Auftragswerten ermöglicht. Die Idee ist, einen Expert Advisor zu haben, der das gleiche Ticketsystem schneller und effizienter machen würde.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 24): Verbesserung des Instruments für Transfer Learning
Im vorigen Artikel haben wir ein Tool zum Erstellen und Bearbeiten der Architektur neuronaler Netze entwickelt. Heute werden wir die Arbeit an diesem Instrument fortsetzen. Wir werden versuchen, sie nutzerfreundlicher zu gestalten. Dies mag ein Schritt weg von unserem Thema sein. Aber ist es nicht so, dass ein gut organisierter Arbeitsplatz eine wichtige Rolle bei der Erreichung dieses Ziels spielt?
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 27): Der Zukunft entgegen (II)
Gehen wir nun zu einem vollständigeren Auftragssystem direkt auf dem Chart über. In diesem Artikel zeige ich einen Weg, das Auftragssystem zu reparieren, oder besser gesagt, es intuitiver zu gestalten.
Marktmathematik: Gewinn, Verlust und Kosten
In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie den Gesamtgewinn oder -verlust eines Handels einschließlich Provision und Swap berechnen können. Ich werde das genaueste mathematische Modell zur Verfügung stellen und es verwenden, um den Code zu schreiben und ihn mit der Norm zu vergleichen. Außerdem werde ich versuchen, in die Hauptfunktion von MQL5 zur Berechnung des Gewinns einzudringen und alle erforderlichen Werte aus der Spezifikation zu ermitteln.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 26): Der Zukunft entgegen (I)
Heute werden wir unser Auftragssystem auf die nächste Stufe bringen. Aber vorher müssen wir noch einige Probleme lösen. Jetzt haben wir einige Fragen, die sich darauf beziehen, wie wir arbeiten wollen und welche Dinge wir während des Handelstages tun.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 25): Herstellen eines robusten Systems (II)
In diesem Artikel werden wir den letzten Schritt zu einem schnellen EA machen. Machen Sie sich also auf eine längere Lektüre gefasst. Um unseren Expert Advisor zuverlässig zu machen, werden wir zunächst alles aus dem Code entfernen, was nicht Teil des Handelssystems ist.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 24): Herstellen eines robusten Systems (I)
In diesem Artikel werden wir das System zuverlässiger machen, um eine robuste und sichere Nutzung zu gewährleisten. Eine der Möglichkeiten, die gewünschte Robustheit zu erreichen, besteht darin, den Code so oft wie möglich wiederzuverwenden, damit er ständig in verschiedenen Fällen getestet wird. Aber das ist nur eine der Möglichkeiten. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von OOP.
Risiko- und Kapitalmanagement durch Expert Advisor
In diesem Artikel geht es darum, was Sie in einem Backtest-Bericht nicht sehen können, was Sie erwarten sollten, wenn Sie automatisierte Handelssoftware verwenden, wie Sie Ihr Geld verwalten, wenn Sie Expert Advisors verwenden, und wie Sie einen erheblichen Verlust ausgleichen können, um in der Handelsaktivität zu bleiben, wenn Sie automatisierte Verfahren verwenden.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 23): Aufbau eines Tools für Transfer Learning
In dieser Artikelserie haben wir bereits mehr als einmal über Transfer Learning berichtet. In diesem Artikel schlage ich vor, diese Lücke zu schließen und einen genaueren Blick auf Transfer Learning zu werfen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)
Im letzten Artikel haben wir uns mit dem Algorithmus des Autoencoders vertraut gemacht. Wie jeder andere Algorithmus hat auch dieser seine Vor- und Nachteile. In seiner ursprünglichen Implementierung wird der Autoencoder verwendet, um die Objekte so weit wie möglich von der Trainingsstichprobe zu trennen. Dieses Mal werden wir darüber sprechen, wie man mit einigen ihrer Nachteile umgehen kann.
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 2): Intelligente Optimierung neuronaler Netze
In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz neuronaler Netze im Handel.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 23): Neues Auftragssystems (VI)
Wir werden das Auftragssystem flexibler gestalten. Hier werden wir Änderungen am Code in Erwägung ziehen, die ihn flexibler machen, sodass wir die Positionsstopp-Levels viel schneller ändern können.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 22): Neues Auftragssystems (V)
Heute werden wir die Entwicklung des neuen Auftragssystems fortsetzen. Es ist nicht einfach, ein neues System einzuführen, da wir häufig auf Probleme stoßen, die den Prozess erheblich erschweren. Wenn diese Probleme auftreten, müssen wir innehalten und die Richtung, in die wir uns bewegen, neu analysieren.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 03): Shannonsche Entropie
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 20): Autoencoder
Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Einige Leser haben vielleicht Fragen zur Relevanz der jüngsten Veröffentlichungen zum Thema neuronale Netze. In diesem neuen Artikel befassen wir uns wieder mit neuronalen Netzen.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Awesome Oscillator entwickelt
In diesem neuen Artikel unserer Serie werden wir ein neues technisches Instrument kennenlernen, das für unseren Handel nützlich sein kann: den Indikator Awesome Oscillator (AO). Wir werden lernen, wie man mit diesem Indikator ein Handelssystem entwickeln kann.
Erfahren Sie, wie Sie ein Handelssystem anhand des Relative Vigor Index entwickeln können
Ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand eines beliebten technischen Indikators entwickelt. In diesem Artikel werden wir lernen, wie man das mit Hilfe des Relativen Vigot-Index-Indikators tun kann.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5
Wir fahren mit der Besprechung von Assoziationsregeln fort. Im vorigen Artikel haben wir den theoretischen Aspekt dieser Art von Problemen erörtert. In diesem Artikel werde ich die Implementierung der FP Growth-Methode mit MQL5 zeigen. Außerdem werden wir die implementierte Lösung anhand realer Daten testen.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem DeMarker entwickelt
Hier ist ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand der beliebtesten technischen Indikatoren entwickelt. In diesem Artikel stellen wir Ihnen vor, wie Sie ein Handelssystem mit dem Indikator DeMarker erstellen können.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 21): Neues Auftragssystem (IV)
Schlussendlich wird das visuelle System in Betrieb genommen, obwohl es noch nicht vollständig ist. Hier finden die wichtigsten, gemachten Änderungen ein Ende. Es wird eine ganze Reihe weiterer geben, aber sie sind alle notwendig. Nun, die ganze Arbeit wird recht interessant sein.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem VIDYA entwickelt
Willkommen zu einem neuen Artikel aus unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikatoren zu entwerfen, in diesem Artikel werden wir über ein neues technisches Werkzeug lernen und lernen, wie man ein Handelssystem durch Variable Index Dynamic Average (VIDYA) zu entwerfen.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen — Neuronales Netzwerk (Teil 02): Entwurf von Feed Forward NN-Architekturen
Bevor wir fertig sind, müssen wir noch einige kleinere Dinge im Zusammenhang mit dem neuronalen Feed-Forward-Netz behandeln, unter anderem den Entwurf. Sehen wir uns an, wie wir ein flexibles neuronales Netz für unsere Eingaben, die Anzahl der verborgenen Schichten und die Knoten für jedes Netz aufbauen und gestalten können.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 18): Assoziationsregeln
Als Fortsetzung dieser Artikelserie betrachten wir eine andere Art von Problemen innerhalb der Methoden des unüberwachten Lernens: die Ermittlung von Assoziationsregeln. Dieser Problemtyp wurde zuerst im Einzelhandel, insbesondere in Supermärkten, zur Analyse von Warenkörben eingesetzt. In diesem Artikel werden wir über die Anwendbarkeit solcher Algorithmen im Handel sprechen.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 20): Neues Auftragssystem (III)
Wir arbeiten weiter an der Umsetzung des neuen Auftragssystems. Die Erstellung eines solchen Systems erfordert eine gute Beherrschung von MQL5 sowie ein Verständnis dafür, wie die MetaTrader 5-Plattform tatsächlich funktioniert und welche Ressourcen sie bietet.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Bulls Power entwirft
Willkommen zu einem neuen Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikator zu entwerfen, wie wir in diesem Artikel über einen neuen technischen Indikator lernen und wie wir ein Handelssystem durch sie zu entwerfen und dieser Indikator ist der Bulls Power-Indikator.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Bears Power entwirft
Willkommen zu einem neuen Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikator hier ist ein neuer Artikel über das Lernen, wie man ein Handelssystem von Bears Power technischen Indikator zu entwerfen.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen - Neuronales Netzwerk (Teil 01): Entmystifizierte Feed Forward Neurale Netzwerke
Viele Menschen lieben sie, aber nur wenige verstehen die gesamte Funktionsweise neuronaler Netze. In diesem Artikel werde ich versuchen, alles, was hinter den verschlossenen Türen einer mehrschichtigen Feed-Forward-Wahrnehmung vor sich geht, in einfacher Sprache zu erklären.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 19): Neues Auftragssystem (II)
In diesem Artikel werden wir ein grafisches Ordnungssystem vom Typ „Schau, was passiert“ entwickeln. Bitte beachten Sie, dass wir dieses Mal nicht bei Null anfangen, sondern das bestehende System modifizieren, indem wir weitere Objekte und Ereignisse in den Chart des von uns gehandelten Vermögenswerts einfügen.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Force Index entwirft
Hier ist ein neuer Artikel aus unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem basierend auf den beliebtesten technischen Indikatoren entwirft. In diesem Artikel lernen wir einen neuen technischen Indikator kennen und erfahren, wie man ein Handelssystem mit dem Force Index-Indikator erstellt.
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 1): Die Geometrie neu betrachten
In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 17): Reduzierung der Dimensionalität
In diesem Teil setzen wir die Diskussion über die Modelle der Künstlichen Intelligenz fort. Wir untersuchen vor allem Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Wir haben bereits einen der Clustering-Algorithmen besprochen. In diesem Artikel stelle ich eine Variante zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Dimensionsreduktion vor.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Chaikin Oscillator entwickelt
Hier ist ein neuer Artikel aus unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem basierend auf den beliebtesten technischen Indikatoren entwirft. Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Hilfe des Indikators der Standardabweichung entwickelt.
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 18): Neues Auftragssystems (I)
Dies ist der erste Teil des neuen Auftragssystems. Seit wir begonnen haben, diesen EA in unseren Artikeln zu dokumentieren, hat er verschiedene Änderungen und Verbesserungen erfahren, wobei das gleiche Modell des Auftragssystems auf dem Chart beibehalten wurde.