![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)](https://c.mql5.com/2/64/Population_optimization_algorithms_Micro-AIS_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)
Der Artikel befasst sich mit einer Optimierungsmethode, die auf den Prinzipien des körpereigenen Immunsystems basiert - Mikro-Künstliches Immunsystem (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS) - eine Modifikation von AIS. Micro-AIS verwendet ein einfacheres Modell des Immunsystems und einfache Informationsverarbeitungsprozesse des Immunsystems. In dem Artikel werden auch die Vor- und Nachteile von Mikro-AIS im Vergleich zu herkömmlichen AIS erörtert.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen](https://c.mql5.com/2/56/Category-Theory-p12_600x314.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen
Dieser Artikel, der Teil einer Serie ist, die der kategorientheoretischen Implementierung von Graphen in MQL5 folgt, befasst sich mit Ordnungen. Wir untersuchen, wie Konzepte der Ordnungstheorie monoide Mengen bei der Information über Handelsentscheidungen unterstützen können, indem wir zwei wichtige Ordnungstypen betrachten.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 14): Mit Kohonenkarten den Weg in den Märkten finden](https://c.mql5.com/2/52/data_science_ml_kohonen_maps_014_600x314.jpg)
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.
![Implementierung des verallgemeinerten Hurst-Exponenten und des Varianz-Verhältnis-Tests in MQL5](https://c.mql5.com/2/69/Implementing_the_Generalized_Hurst_Exponent_and_the_Variance_Ratio_test_in_MQL5_600x314__3.jpg)
Implementierung des verallgemeinerten Hurst-Exponenten und des Varianz-Verhältnis-Tests in MQL5
In diesem Artikel untersuchen wir, wie der verallgemeinerte Hurst-Exponent und der Varianzverhältnis-Test verwendet werden können, um das Verhalten von Preisreihen in MQL5 zu analysieren.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts](https://c.mql5.com/2/53/Category-Theory-p6_600x314.jpg)
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.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen](https://c.mql5.com/2/54/Category-Theory-p7_600x314.jpg)
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.
![Kategorientheorie (Teil 9): Monoid-Aktionen](https://c.mql5.com/2/55/Category-Theory-p9_600x314.jpg)
Kategorientheorie (Teil 9): Monoid-Aktionen
Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier setzen wir Monoid-Aktionen als Mittel zur Transformation von Monoiden fort, die im vorigen Artikel behandelt wurden und zu mehr Anwendungen führen.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolutionsstrategien, (μ,λ)-ES und (μ+λ)-ES](https://c.mql5.com/2/63/midjourney_image_13923_53_472_1_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolutionsstrategien, (μ,λ)-ES und (μ+λ)-ES
Der Artikel behandelt eine Gruppe von Optimierungsalgorithmen, die als Evolutionsstrategien (ES) bekannt sind. Sie gehören zu den allerersten Populationsalgorithmen, die evolutionäre Prinzipien für die Suche nach optimalen Lösungen nutzen. Wir werden Änderungen an den herkömmlichen ES-Varianten vornehmen und die Testfunktion und die Prüfstandsmethodik für die Algorithmen überarbeiten.
![MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 13): DBSCAN für eine Klasse für Expertensignale](https://c.mql5.com/2/73/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_13_DBSCAN_for_Expert_Signal_Class_600x314__1.jpg)
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 13): DBSCAN für eine Klasse für Expertensignale
Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise (DBSCAN) ist eine unüberwachte Form der Datengruppierung, die kaum Eingabeparameter benötigt, außer 2, was im Vergleich zu anderen Ansätzen wie K-Means ein Segen ist. Wir gehen der Frage nach, wie dies für das Testen und schließlich den Handel mit den von Wizard zusammengestellten Expert Advisers konstruktiv sein kann
![Entwicklung eines Replay Systems (Teil 33): Auftragssystem (II)](https://c.mql5.com/2/59/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_uParte_33b_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 33): Auftragssystem (II)
Heute werden wir das Auftragssystem weiterentwickeln. Wie Sie sehen werden, werden wir in großem Umfang wiederverwenden, was bereits in anderen Artikeln gezeigt wurde. Dennoch werden Sie in diesem Artikel eine kleine Belohnung erhalten. Zunächst werden wir ein System entwickeln, das mit einem echten Handelsserver verwendet werden kann, sowohl von einem Demokonto als auch von einem echten Konto. Wir werden die Plattform MetaTrader 5 ausgiebig nutzen, die uns von Anfang an alle notwendige Unterstützung bietet.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide](https://c.mql5.com/2/54/Category-Theory-p8_600x314.jpg)
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.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II](https://c.mql5.com/2/65/Population_optimization_algorithms__Binary_Genetic_Algorithm_dBGAf___Part_2_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II
In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)](https://c.mql5.com/2/64/Bacterial_Foraging_Optimization_-_Genetic_Algorithmu_BFO-GA_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)
В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.
![Developing a Replay System (Part 37): Paving the Path (I)](https://c.mql5.com/2/61/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay__Parte_37_600x314.jpg)
Developing a Replay System (Part 37): Paving the Path (I)
In this article, we will finally begin to do what we wanted to do much earlier. However, due to the lack of "solid ground", I did not feel confident to present this part publicly. Now I have the basis to do this. I suggest that you focus as much as possible on understanding the content of this article. I mean not simply reading it. I want to emphasize that if you do not understand this article, you can completely give up hope of understanding the content of the following ones.
![Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 1): Erstellen einer Datenbank](https://c.mql5.com/2/74/News_Trading_Made_Easy_bPart_1b_Economic_Calendar_600x314.jpg)
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 1): Erstellen einer Datenbank
Der Nachrichten basierte Handel kann kompliziert und erdrückend sein. In diesem Artikel werden wir die einzelnen Schritte zur Beschaffung von Nachrichtendaten erläutern. Außerdem werden wir mehr über den MQL5-Wirtschaftskalender und seine Möglichkeiten erfahren.
![Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus in MQL5](https://c.mql5.com/2/76/The_Group_Method_of_Data_Handling_600x314.jpg)
Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus in MQL5
In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung der Algorithmenfamilie Group Method of Data Handling mit der Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus und seiner verfeinerten Variante, dem Kombinatorischen Selektiven Algorithmus in MQL5 fort.
![Data label for time series mining (Part 6):Apply and Test in EA Using ONNX](https://c.mql5.com/2/64/Data_label_for_time_series_mining_wPart_6v_Apply_and_Test_in_EA_Using_ONNX_600x314.jpg)
Data label for time series mining (Part 6):Apply and Test in EA Using ONNX
This series of articles introduces several time series labeling methods, which can create data that meets most artificial intelligence models, and targeted data labeling according to needs can make the trained artificial intelligence model more in line with the expected design, improve the accuracy of our model, and even help the model make a qualitative leap!
![Entwicklung eines Replay Systems (Teil 35): Anpassungen vornehmen (I)](https://c.mql5.com/2/60/Desenvolvendo_um_sistema_de_Replay_9Parte_355_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 35): Anpassungen vornehmen (I)
Bevor wir weitermachen können, müssen wir einige Dinge in Ordnung bringen. Dabei handelt es sich nicht um die notwendigen Korrekturen, sondern vielmehr um Verbesserungen bei der Verwaltung und Verwendung der Klasse. Der Grund dafür ist, dass die Fehler durch eine Interaktion innerhalb des Systems entstanden sind. Trotz der Versuche, die Ursache für diese Ausfälle herauszufinden, um sie zu beseitigen, blieben alle Versuche erfolglos. Einige dieser Fälle machen keinen Sinn, z. B. wenn wir Zeiger oder Rekursion in C/C++ verwenden, stürzt das Programm ab.
![Alternative Risiko-Ertrags-Metriken in MQL5](https://c.mql5.com/2/59/Alternative_risk_return_V3_up_600x314.jpg)
Alternative Risiko-Ertrags-Metriken in MQL5
In diesem Artikel stellen wir die Umsetzung mehrere Risikorenditekennzahlen vor, die als Alternativen zur Sharpe-Ratio angepriesen werden, und untersuchen hypothetische Aktienkurven, um ihre Eigenschaften zu analysieren.
![MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 11): Number Walls](https://c.mql5.com/2/66/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_0Part_11w_Number_Walls_600x314.jpg)
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 11): Number Walls
Number Walls oder Zahlenwände sind eine Variante der Linear Shift Back Registers, die Sequenzen auf ihre Vorhersagbarkeit hin überprüfen, indem sie auf Konvergenz prüfen. Wir sehen uns an, wie diese Ideen in MQL5 von Nutzen sein könnten.
![Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)](https://c.mql5.com/2/60/Replay_9Parte_365_Ajeitando_as_coisas_600x314.jpg)
Developing a Replay System (Part 36): Making Adjustments (II)
One of the things that can make our lives as programmers difficult is assumptions. In this article, I will show you how dangerous it is to make assumptions: both in MQL5 programming, where you assume that the type will have a certain value, and in MetaTrader 5, where you assume that different servers work the same.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 21): Neuronale Netze entschlüsseln, Optimierungsalgorithmen entmystifiziert](https://c.mql5.com/2/73/Data_Science_and_Machine_Learning_Part_21_600x314.jpg)
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 21): Neuronale Netze entschlüsseln, Optimierungsalgorithmen entmystifiziert
Tauchen Sie ein in das Herz der neuronalen Netze, indem wir die Optimierungsalgorithmen, die innerhalb des neuronalen Netzes verwendet werden, entmystifizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Schlüsseltechniken Sie das volle Potenzial neuronaler Netze ausschöpfen und Ihre Modelle zu neuen Höhen der Genauigkeit und Effizienz führen können.
![Data label for time series mining (Part 5):Apply and Test in EA Using Socket](https://c.mql5.com/2/64/Data_label_for_time_series_miningcPart_5c_Apply_and_Test_in_EA_Using_Socket_600x314.jpg)
Data label for time series mining (Part 5):Apply and Test in EA Using Socket
This series of articles introduces several time series labeling methods, which can create data that meets most artificial intelligence models, and targeted data labeling according to needs can make the trained artificial intelligence model more in line with the expected design, improve the accuracy of our model, and even help the model make a qualitative leap!
![MQL5-Assistent - Techniken, die Sie kennen sollten (14): Zeitreihenvorhersage mit mehreren Zielvorgaben durch STF](https://c.mql5.com/2/73/MQL5_Wizard_tPart_140._Multi_Objective_Timeseries_Forecasting_with_STF_600x314.jpg)
MQL5-Assistent - Techniken, die Sie kennen sollten (14): Zeitreihenvorhersage mit mehreren Zielvorgaben durch STF
Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.
![Entwicklung eines Replay System (Teil 34): Auftragssystem (III)](https://c.mql5.com/2/59/sistema_de_Replay_qParte_341_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay System (Teil 34): Auftragssystem (III)
In diesem Artikel werden wir die erste Phase der Konstruktion abschließen. Obwohl dieser Teil recht schnell erledigt ist, werde ich auf Details eingehen, die zuvor nicht besprochen wurden. Ich werde einige Punkte erklären, die viele nicht verstehen. Wissen Sie, warum Sie die Umschalttaste oder die Strg-Taste drücken müssen?
![Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus in MQL5](https://c.mql5.com/2/74/The_Group_Method_of_Data_Handling_Implementing_the_Multilayered_Iterative_Algorithm_in_MQL5_600x314__1.jpg)
Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus in MQL5
In diesem Artikel beschreiben wir die Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus der Gruppenmethode der Datenverarbeitung in MQL5.
![Bewältigung der Herausforderungen bei der ONNX-Integration](https://c.mql5.com/2/75/Overcoming_ONNX_Integration_Challenges_600x314.jpg)
Bewältigung der Herausforderungen bei der ONNX-Integration
ONNX ist ein großartiges Werkzeug für die Integration von komplexem KI-Code zwischen verschiedenen Plattformen. Es ist ein großartiges Werkzeug, das einige Herausforderungen mit sich bringt, die man angehen muss, um das Beste daraus zu machen.
![Datenwissenschaft und ML (Teil 22): Nutzung von Autoencodern Neuronaler Netze für intelligentere Trades durch den Übergang vom Rauschen zum Signal](https://c.mql5.com/2/77/Data_Science_and_ML_9Part_22t_600x314.jpg)
Datenwissenschaft und ML (Teil 22): Nutzung von Autoencodern Neuronaler Netze für intelligentere Trades durch den Übergang vom Rauschen zum Signal
In der schnelllebigen Welt der Finanzmärkte ist es für den erfolgreichen Handel entscheidend, aussagekräftige Signale vom Rauschen zu unterscheiden. Durch den Einsatz hochentwickelter neuronaler Netzwerkarchitekturen sind Autocoder hervorragend in der Lage, verborgene Muster in Marktdaten aufzudecken und verrauschte Daten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie Autoencoders die Handelspraktiken revolutionieren und Händlern ein leistungsfähiges Werkzeug an die Hand geben, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und sich auf den dynamischen Märkten von heute einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
![Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen](https://c.mql5.com/2/65/Causal_inference_in_time_series_classification_problems_600x314.jpg)
Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen
In diesem Artikel werden wir uns mit der Theorie des Kausalschlusses unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie mit der Implementierung des nutzerdefinierten Ansatzes in Python befassen. Kausalschlüsse und kausales Denken haben ihre Wurzeln in der Philosophie und Psychologie und spielen eine wichtige Rolle für unser Verständnis der Realität.
![MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 16): Hauptkomponentenanalyse mit Eigenvektoren](https://c.mql5.com/2/75/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_5Part_162_600x314.jpg)
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 16): Hauptkomponentenanalyse mit Eigenvektoren
Die Hauptkomponentenanalyse, ein Verfahren zur Verringerung der Dimensionalität in der Datenanalyse, wird in diesem Artikel untersucht, und es wird gezeigt, wie sie mit Eigenwerten und Vektoren umgesetzt werden kann. Wie immer streben wir die Entwicklung eines Prototyps einer Experten-Signal-Klasse an, die im MQL5-Assistenten verwendet werden kann.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil I](https://c.mql5.com/2/65/Population_optimization_algorithms_Binary_Genetic_Algorithm_uBGA0_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil I
In diesem Artikel werden wir verschiedene Methoden untersuchen, die in binären genetischen und anderen Populationsalgorithmen verwendet werden. Wir werden uns die Hauptkomponenten des Algorithmus, wie Selektion, Crossover und Mutation, und ihre Auswirkungen auf die Optimierung ansehen. Darüber hinaus werden wir Methoden der Datendarstellung und ihre Auswirkungen auf die Optimierungsergebnisse untersuchen.
![Entwicklung eines Replay Systems (Teil 38): Den Weg ebnen (II)](https://c.mql5.com/2/61/Replay_Parte_38_Pavimentando_o_Terreno_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 38): Den Weg ebnen (II)
Viele Menschen, die sich für MQL5-Programmierer halten, verfügen nicht über die Grundkenntnisse, die ich in diesem Artikel erläutern werde. Viele Menschen halten MQL5 für ein begrenztes Werkzeug, aber der eigentliche Grund ist, dass sie nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen. Wenn Sie also etwas nicht wissen, brauchen Sie sich dafür nicht zu schämen. Es ist besser, sich dafür zu schämen, nicht zu fragen. MetaTrader 5 einfach dazu zu zwingen, die Indikatorduplikation zu deaktivieren, gewährleistet in keiner Weise eine Zwei-Wege-Kommunikation zwischen dem Indikator und dem Expert Advisor. Davon sind wir noch weit entfernt, aber die Tatsache, dass sich der Indikator auf dem Chart nicht dupliziert, stimmt uns zuversichtlich.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)](https://c.mql5.com/2/68/Population_optimization_algorithms_Evolution_of_Social_Groups_dESG4_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)
Wir werden das Prinzip des Aufbaus von Algorithmen mit mehreren Populationen besprechen. Als Beispiel für diese Art von Algorithmus werden wir uns den neuen nutzerdefinierten Algorithmus - Evolution of Social Groups (ESG) - ansehen. Wir werden die grundlegenden Konzepte, die Mechanismen der Populationsinteraktion und die Vorteile dieses Algorithmus analysieren und seine Leistung bei Optimierungsproblemen untersuchen.