Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5

Modelle für maschinelles Lernen verfügen über verschiedene einstellbare Parameter. In dieser Artikelserie werden wir untersuchen, wie Sie Ihre KI-Modelle mithilfe der SciPy-Bibliothek an Ihren spezifischen Markt anpassen können.

Im zweiten Teil des Artikels werden wir uns mit der praktischen Implementierung des BSO-Algorithmus befassen, Tests mit Testfunktionen durchführen und die Effizienz von BSO mit anderen Optimierungsmethoden vergleichen.

Der Artikel befasst sich mit einem der bekanntesten nichtparametrischen Homogenitätstests – dem Kolmogorov-Smirnov-Test mit zwei Stichproben. Es werden sowohl Modelldaten als auch reale Kurse analysiert. Der Artikel enthält auch ein Beispiel für die Konstruktion eines Nicht-Stationaritätsindikators (iSmirnovDistance).

Der Artikel präsentiert einen einzigartigen Forschungsversuch, eine Vielzahl von Populationsalgorithmen in einer einzigen Klasse zu kombinieren, um die Anwendung von Optimierungsmethoden zu vereinfachen. Dieser Ansatz eröffnet nicht nur Möglichkeiten für die Entwicklung neuer Algorithmen, einschließlich hybrider Varianten, sondern schafft auch eine universelle Basis-Testumgebung. Dieser Stand wird zu einem wichtigen Instrument für die Auswahl des optimalen Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe.

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.

In diesem Artikel wird die Vererbung in unseren bisherigen und neuen Code eingeführt. Um die Effizienz zu erhöhen, wird ein neues Datenbankdesign eingeführt. Darüber hinaus wird eine Risikomanagementklasse eingerichtet, die sich mit der Berechnung des Volumens befasst.

In diesem Artikel befassen wir uns mit einer innovativen Optimierungsmethode namens BSO (Brain Storm Optimization), die von einem natürlichen Phänomen namens „Brainstorming“ inspiriert ist. Wir werden auch einen neuen Ansatz zur Lösung von multimodalen Optimierungsproblemen diskutieren, den die BSO-Methode anwendet. Es ermöglicht die Suche nach mehreren optimalen Lösungen, ohne dass die Anzahl der Teilpopulationen vorher festgelegt werden muss. Wir werden auch die Clustermethoden K-Means und K-Means++ betrachten.

Da das Ziel hier didaktisch ist, werden wir so einfach wie möglich vorgehen. Das heißt, wir werden nur das implementieren, was wir brauchen: Matrixmultiplikation. Sie werden heute sehen, dass dies ausreicht, um die Matrix-Skalar-Multiplikation zu simulieren. Die größte Schwierigkeit, auf die viele Menschen bei der Implementierung von Code mit Matrixfaktorisierung stoßen, ist folgende: Im Gegensatz zur skalaren Faktorisierung, bei der in fast allen Fällen die Reihenfolge der Faktoren das Ergebnis nicht verändert, ist dies bei der Verwendung von Matrizen nicht der Fall.

Die Suche nach neuronaler Architektur, ein automatischer Ansatz zur Bestimmung der idealen Einstellungen für neuronale Netze, kann bei vielen Optionen und großen Testdatensätzen von Vorteil sein. Wir untersuchen, wie dieser Prozess bei gepaarten Eigenvektoren noch effizienter gestaltet werden kann.

Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNN) sind für ihre Fähigkeiten bei der Erkennung von Mustern in Bildern und Videos bekannt und werden in den verschiedensten Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir das Potenzial von CNNs zur Erkennung wertvoller Muster auf den Finanzmärkten und zur Erzeugung effektiver Handelssignale für MetaTrader 5-Handelsroboter. Lassen Sie uns herausfinden, wie diese tiefgehende maschinelle Lerntechnik für intelligentere Handelsentscheidungen genutzt werden kann.

In diesem Artikel beschreiben wir die Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus der Gruppenmethode der Datenverarbeitung in MQL5.

In diesem Artikel wird unser Nachrichtenhandelsexperte mit der Eröffnung von Handelsgeschäften auf der Grundlage des in unserer Datenbank gespeicherten Wirtschaftskalenders beginnen. Außerdem werden wir die Expertengrafiken verbessern, um mehr relevante Informationen über bevorstehende Wirtschaftsereignisse anzuzeigen.

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.

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.