Artikel über Datenanalyse und Statistik in MQL5
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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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.
Battle Royale Optimizer (BRO)
Der Artikel untersucht den Algorithmus Battle Royale Optimizer – eine Metaheuristik, bei der Lösungen mit ihren nächsten Nachbarn konkurrieren, „Schaden“ anhäufen, ersetzt werden, wenn ein Schwellenwert überschritten wird, und den Suchraum um die aktuell beste Lösung herum regelmäßig verkleinern. Es werden sowohl Pseudocode als auch eine MQL5-Implementierung der Klasse C_AO_BRO vorgestellt, einschließlich Nachbarschaftssuche, Bewegung in Richtung der besten Lösung und eines adaptiven Delta-Intervalls. Die Testergebnisse für die Funktionen „Hilly“, „Forest“ und „Megacity“ zeigen die Stärken und Grenzen des Ansatzes auf. Der Leser erhält eine gebrauchsfertige Grundlage für Experimente und die Einstellung wichtiger Parameter wie popSize und maxDamage.
Korallenriff-Optimierung (CRO)
Der Artikel stellt eine umfassende Analyse des Korallenriff-Optimierungsalgorithmus (CRO) vor, einer metaheuristischen Methode, die von den biologischen Prozessen der Entstehung und Entwicklung von Korallenriffen inspiriert ist. Der Algorithmus modelliert Schlüsselaspekte der Korallenevolution: Broadcast Spawning (Massenlaichen), Brooding (interne Larvenentwicklung), Larvenansiedlung, ungeschlechtliche Fortpflanzung und Wettbewerb um den begrenzten Platz im Riff. Besondere Aufmerksamkeit gilt der verbesserten Version des Algorithmus.
Marktsimulation (Teil 12): Sockets (VI)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man bestimmte Probleme und Fragen lösen kann, die bei der Verwendung von Python-Code in anderen Programmen auftreten. Insbesondere werden wir ein häufiges Problem demonstrieren, das bei der Verwendung von Excel in Verbindung mit MetaTrader 5 auftritt, obwohl wir Python verwenden werden, um diese Interaktion zu erleichtern. Diese Umsetzung hat jedoch einen kleinen Nachteil. Dies trifft nicht in allen Fällen zu, sondern nur in bestimmten Situationen. Wenn es dazu kommt, muss man die Ursache verstehen. Im heutigen Artikel werden wir zunächst erklären, wie dieses Problem gelöst werden kann.
Prognose von Renko-Bars mit CatBoost AI
Wie verwendet man Renko-Bars mit KI? Schauen wir uns den Renko-Handel im Forex-Markt mit einer Prognosegenauigkeit von bis zu 59,27 % an. Wir werden die Vorteile von Renko-Bars zum Herausfiltern von Marktrauschen untersuchen, erfahren, warum das Volumen wichtiger ist als die Kursmuster, und wie man die optimale Renko-Blockgröße für EURUSD festlegt. Dies ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Integration von CatBoost, Python und MetaTrader 5, um Ihr eigenes Renko Forex-Prognosesystem zu erstellen. Es ist ideal für Händler, die über die traditionelle technische Analyse hinausgehen wollen.
Algorithmischer Handel ohne Routine: Schnelle Handelsanalyse im MetaTrader 5 mit SQLite
Der Artikel stellt eine minimale arbeitsfähige Grundausstattung für die Führung eines Handelsjournals in MQL5 unter Verwendung von SQLite vor: eine Tabellenstruktur für Trades, Signale und Ereignisse, Indizes, vorbereitete Anweisungen und Trades sowie analytische Standard-SQL-Abfragen. Die Integration mit dem Statistik-Dashboard in MetaTrader 5 und das Arbeiten mit der Datenbank über MetaEditor werden demonstriert. Dieser Ansatz ermöglicht es, das Journal zu automatisieren, Berechnungen zu beschleunigen und Analysen durchzuführen, ohne den EA-Code zu verkomplizieren.
Marktsimulation (Teil 17): Sockets (XI)
Die Implementierung des Teils des Codes, der in MetaTrader 5 ausgeführt werden soll, ist unproblematisch. Es gibt jedoch einige Punkte, die berücksichtigt werden müssen. Das ist notwendig, damit das System korrekt funktioniert. Denken Sie an einen wichtigen Punkt: Es läuft nicht nur ein einziges Programm. Tatsächlich müssen drei Programme gleichzeitig ausgeführt werden. In Wirklichkeit müssen drei Programme gleichzeitig laufen. Es ist wichtig, sie so zu implementieren und zu strukturieren, dass sie miteinander interagieren und kommunizieren können und dass jedes von ihnen versteht, was die anderen tun oder beabsichtigen.
Kamelalgorithmus (CA)
Der 2016 entwickelte Kamelalgorithmus simuliert das Verhalten von Kamelen in der Wüste, um Optimierungsprobleme unter Berücksichtigung von Temperatur, Versorgung und Ausdauer zu lösen. In diesem Artikel wird auch eine modifizierte Version des Algorithmus (CAm) mit wesentlichen Verbesserungen vorgestellt: die Verwendung einer Normalverteilung bei der Generierung von Lösungen und die Optimierung der Parameter für den Oaseneffekt.
Kursbewegungen: Mathematische Modelle und technische Analyse
Die Vorhersage der Bewegungen von Währungspaaren ist ein wichtiger Faktor für den Handelserfolg. Dieser Artikel befasst sich mit verschiedenen Kursbewegungsmodellen, analysiert ihre Vor- und Nachteile und untersucht ihre praktische Anwendung in Handelsstrategien. Wir werden uns mit Ansätzen beschäftigen, die es uns ermöglichen, verborgene Muster zu erkennen und die Genauigkeit der Prognosen zu verbessern.
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).
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.
Einsatz von Computer Vision im Handel mit MQL5 MQL5 (Teil 2): Erweiterung der Architektur auf die 2D-RGB-Bildanalyse
Computer Vision für den Handel: Wie es funktioniert und wie man es Schritt für Schritt entwickelt. Wir entwickeln einen Algorithmus zur Erkennung von RGB-Bildern von Kurscharts unter Verwendung des Aufmerksamkeitsmechanismus und einer bidirektionalen LSTM-Schicht. Als Ergebnis erhalten wir ein funktionierendes Modell für die Vorhersage des EURUSD-Kurses mit einer Genauigkeit von bis zu 55 % im Validierungsteil.
Eindimensionale Singularspektralanalyse
Der Artikel untersucht die theoretischen und praktischen Aspekte der Methode der singulären Spektralanalyse (SSA), einer effizienten Methode der Zeitreihenanalyse, die es ermöglicht, die komplexe Struktur einer Reihe als Zerlegung in einfache Komponenten, wie Trend, saisonale (periodische) Schwankungen und Rauschen, darzustellen.
Deterministische oszillatorische Suchmethode (DOS)
Der Algorithmus der deterministischen oszillatorischen Suche (DOS) ist ein innovatives globales Optimierungsverfahren, das die Vorteile von Gradienten- und Schwarmalgorithmen ohne die Verwendung von Zufallszahlen kombiniert. Der Mechanismus der Fitness-Oszillation und der Steigung ermöglicht es DOS, komplexe Suchräume auf deterministische Weise zu erkunden.
Chaos-Optimierungsalgorithmus (COA): Fortsetzung
Wir setzen die Untersuchung des chaotischen Optimierungsalgorithmus fort. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit den praktischen Aspekten der Implementierung des Algorithmus, seinen Tests und Schlussfolgerungen.
Eagle-Strategie (ES)
Eagle Strategy ist ein Algorithmus, der die zweistufige Jagdstrategie des Adlers nachahmt: eine globale Suche mittels Levy-Flügen unter Verwendung der Mantegna-Methode, abwechselnd mit intensiver lokaler Ausnutzung unter Verwendung des Firefly-Algorithmus – ein mathematisch fundierter Ansatz zum Ausgleich von Erkundung und Ausnutzung sowie ein bioinspiriertes Konzept, das zwei Naturphänomene in einem einzigen Algorithmus vereint.
Erstellen von nutzerdefinierten Indikatoren in MQL5 (Teil 6): Weiterentwicklung der RSI-Berechnungen mit Glättung, Farbwechsel und Multi-Timeframe-Unterstützung
In diesem Artikel erstellen wir einen vielseitigen RSI-Indikator in MQL5, der mehrere Varianten, Datenquellen und Glättungsmethoden für eine verbesserte Analyse unterstützt. Wir fügen Farbwechsel für farbliche Darstellungen, dynamische Grenzen für überkaufte/überverkaufte Zonen und Benachrichtigungen für Trendwarnungen hinzu. Es unterstützt mehrere Zeitrahmen mit Interpolation und bietet uns ein anpassbares RSI-Tool für verschiedene Strategien.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 9): Backtests, Portfolio-Gewichtungen, Updates
Dieser Artikel beschreibt die Verwendung von CSV-Dateien für das Backtesting von Aktualisierungen der Portfoliogewichte in einer auf der Rückkehr zum Mittelwert basierenden Strategie, die statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien nutzt. Sie reicht von der Einspeisung der Ergebnisse der Rolling Windows Eigenvektor Comparison (RWEC) in die Datenbank bis zum Vergleich der Backtest-Berichte. In der Zwischenzeit werden in dem Artikel die Rolle der einzelnen RWEC-Parameter und ihre Auswirkung auf das Gesamtergebnis des Backtests detailliert beschrieben und gezeigt, wie der Vergleich des relativen Drawdowns uns helfen kann, diese Parameter weiter zu verbessern.
Marktsimulation (Teil 13): Sockets (VII)
Wenn wir etwas in xlwings oder einem anderen Paket entwickeln, das das Lesen und Schreiben direkt in Excel ermöglicht, müssen wir beachten, dass alle Programme, Funktionen oder Prozeduren ausgeführt werden und dann ihre Aufgabe beenden. Sie bleiben nicht in einer Schleife, egal wie sehr wir uns bemühen, die Dinge anders zu machen.
CFTC-Datenanalyse in Python und Erstellung eines KI-Modells
Versuchen wir doch einmal, CFTC-Daten auszuwerten, COT- und TFF-Berichte über Python herunterzuladen, all dies mit den Kursdaten von MetaTrader 5 und einem KI-Modell zu verknüpfen und Prognosen zu erstellen. Was sind COT-Berichte auf dem Devisenmarkt? Wie nutzt man COT- und TFF-Berichte für Prognosen?
Arbitragehandel im Forex-Markt: Ein Matrix-Handelssystem mit Rückkehr zum fairen Wert mit Risikokontrolle
Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Berechnungsalgorithmus für Cross-Rates, eine Visualisierung der Ungleichgewichtsmatrix und Empfehlungen zur optimalen Einstellung der Parameter MinDiscrepancy und MaxRisk für einen effizienten Handel. Das System berechnet automatisch den „fairen Wert“ jedes Währungspaares anhand der Cross-Rates und generiert Kaufsignale im Falle negativer Abweichungen und Verkaufssignale im Falle positiver Abweichungen.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 21): Hinzufügen eines Cyberpunk-Theme zu Regressionsdiagrammen
In diesem Artikel erweitern wir das Tool zur Darstellung von Regressionsdiagrammen in MQL5 um einen Cyberpunk-Modus mit Neon-Leuchteffekten, Animationen und holografischen Effekten für eine eindrucksvolle Visualisierung. Wir integrieren die Umschaltung zwischen Themenmodi, dynamische Hintergründe mit Sternen, leuchtende Rahmen sowie Neonpunkte und -linien, wobei die Kompatibilität mit dem Standardmodus gewährleistet bleibt. Dieses System mit zwei Themenmodi wertet die Analyse von Symbolpaaren durch eine futuristische Ästhetik auf und unterstützt Echtzeitaktualisierungen sowie Interaktionen für aufschlussreiche Handelserkenntnisse.
Anwendung des Grey-Modells in der technischen Analyse von Finanzzeitreihen
Dieser Artikel befasst sich mit dem Grey-Modell, einem vielversprechenden Instrument, das die Möglichkeiten von Händlern erweitern kann. Wir werden uns einige Möglichkeiten ansehen, wie dieses Modell auf die technische Analyse angewendet und zur Entwicklung von Handelsstrategien genutzt werden kann.
Marktsimulation (Teil 20): Erste Schritte mit SQL (III)
Obwohl wir Operationen mit einer Datenbank mit etwa 10 Datensätzen durchführen können, lässt sich das Thema deutlich besser verstehen, wenn wir mit einer Datei arbeiten, die mehr als 15 Tausend Datensätze enthält. Das heißt, wenn wir versuchen würden, eine solche Datenbank manuell zu erstellen, wäre dies ein enormer Aufwand. Es ist jedoch selbst zu Lernzwecken schwierig, eine solche Datenbank zum Download zu finden. Aber in Wirklichkeit müssen wir nicht darauf zurückgreifen – wir können MetaTrader 5 verwenden, um eine Datenbank für uns zu erstellen. Im heutigen Artikel werden wir uns ansehen, wie man das macht.
Anwendung des Grey-Modells in der technischen Analyse von Finanzzeitreihen
Dieser Artikel befasst sich mit dem Grey-Modell, einem vielversprechenden Instrument, das die Möglichkeiten von Händlern erweitern kann. Wir werden uns einige Möglichkeiten ansehen, wie dieses Modell auf die technische Analyse angewendet und zur Entwicklung von Handelsstrategien genutzt werden kann.
Analyse von Kurs-Zeit-Lücken in MQL5 (Teil I): Entwicklung eines einfachen Indikators
Die Zeitlückenanalyse hilft Händlern dabei, potenzielle Wendepunkte am Markt zu erkennen. Der Artikel befasst sich damit, was eine Zeitlücke ist, wie man sie interpretiert und wie sie genutzt werden kann, um starken Volumenzustrom in den Markt zu erkennen.
Ermittlung fairer Wechselkurse anhand von KKP- und IWF-Daten
Entwicklung eines Python-Systems zur Wechselkursanalyse auf Basis der Kaufkraftparität (KKP). Der Autor entwickelte einen Algorithmus mit fünf Methoden zur Berechnung fairer Wechselkurse auf Basis von IWF-Daten. Ein praktischer Leitfaden zur fundamentalen Währungsanalyse, zur Auswertung wirtschaftlicher Daten und zur Integration in Handelssysteme. Der vollständige Code ist als Open Source verfügbar.
Gaußsche Prozesse im maschinellen Lernen: Regressionsmodellierung in MQL5
Wir werden die Grundlagen von Gauß-Prozessen (GP) als probabilistisches Modell des maschinellen Lernens behandeln und deren Anwendung auf Regressionsprobleme anhand synthetischer Daten veranschaulichen.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 13): Entwicklung eines Canvas-basierten Kurs-Dashboards mit Chart- und Statistik-Panels
In diesem Artikel entwickeln wir in MQL5 ein Canvas-basiertes Kurs-Dashboard auf Basis der CCanvas-Klasse. Es erstellt interaktive Panels zur Visualisierung jüngster Kursverläufe und Kontostatistiken und unterstützt Hintergrundbilder, Nebeleffekte sowie Farbverlaufsfüllungen. Das System unterstützt das Verschieben und die Größenänderung per Mausereignisbehandlung sowie das Umschalten zwischen einem dunklen und einem hellen Design mit dynamischen Farbanpassungen sowie Bedienelemente zum Minimieren und Maximieren für eine effiziente Verwaltung des Charts.
MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 14): Pixelgenaues, scrollbares Textpanel mit Anti-Aliasing und abgerundeter Scrollleiste
In diesem Artikel verbessern wir das Canvas-basierte Kurs-Dashboard in MQL5, indem wir ein pixelgenaues, scrollbares Textpanel für Bedienhinweise hinzufügen und die Einschränkungen des nativen Scrollens mithilfe von benutzerdefiniertem Anti-Aliasing sowie einer abgerundeten, sich bei Hover verbreiternden Scrollleiste umgehen. Das Textpanel unterstützt themenabhängige Hintergründe mit einstellbarer Transparenz, dynamischen Zeilenumbruch für Inhalte wie Anleitungen und Kontaktinformationen sowie eine interaktive Navigation über Schaltflächen zum Hoch- und Herunterscrollen, Ziehen von Schiebereglern und Scrollen mit dem Mausrad innerhalb des Textpanels.
Evolutionäre Strategie zur Anpassung der Kovarianzmatrix (CMA-ES)
Der Artikel befasst sich mit einem der interessantesten gradientenfreien Optimierungsalgorithmen, der lernt, die Geometrie der Zielfunktion zu verstehen. Wir werden uns auf die klassische Implementierung von CMA-ES konzentrieren, mit einer kleinen Änderung: Die Normalverteilung wird durch die Potenzgesetzverteilung ersetzt. Wir werden sowohl die mathematischen Grundlagen des Algorithmus als auch dessen praktische Umsetzung eingehend untersuchen und prüfen, in welchen Fällen CMA-ES unübertroffen ist und in welchen Fällen es vermieden werden sollte.
Algorithmus der Delfin-Echoortung (DEA)
In diesem Artikel befassen wir uns näher mit dem DEA-Algorithmus, einem metaheuristischen Optimierungsverfahren, das von der einzigartigen Fähigkeit der Delfine inspiriert ist, Beute mithilfe der Echoortung aufzuspüren. Von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in MQL5, von der Analyse bis zum Vergleich mit klassischen Algorithmen werden wir eingehend untersuchen, warum diese relativ neue Methode einen Platz im Werkzeugkasten von Forschern verdient, die sich mit Optimierungsproblemen befassen.
CAPM-Indikator für den Forex-Markt
Anpassung des klassischen CAPM-Modells für den Forexmarkt in MQL5. Der Indikator berechnet die erwartete Rendite und die Risikoprämie auf der Grundlage der historischen Volatilität. Die Indikatoren steigen an Hochs und Tiefs an und spiegeln damit die grundlegenden Prinzipien der Preisbildung wider. Praktische Anwendung von Contra-Trend- und Trendfolgestrategien unter Berücksichtigung der Dynamik des Risiko-Ertrags-Verhältnisses in Echtzeit. Der Artikel behandelt mathematische Grundlagen und die technische Umsetzung.
Einführung in MQL5 (Teil 39): Leitfaden für Anfänger zur Dateiverwaltung in MQL5 (I)
Dieser Artikel bietet anhand eines praktischen, projektbasierten Arbeitsablaufs eine Einführung in die Dateiverwaltung in MQL5. Sie verwenden „FileSelectDialog“, um eine CSV-Datei auszuwählen oder zu erstellen, öffnen diese mit „FileOpen“ und schreiben strukturierte Kopfzeilen mit Kontoinformationen wie Kontoname, Kontostand, Kontologin, Datumsbereich und Zeitpunkt der letzten Aktualisierung. Das Ergebnis ist eine klare Grundlage für ein wiederverwendbares Handelsjournal und sichere Dateivorgänge in MetaTrader 5.
Implementierung des Truncated-Newton-Conjugate-Gradient-Algorithmus in MQL5
Dieser Artikel implementiert einen Truncated-Newton-Conjugate-Gradient (TNC) Optimierer mit Box-Beschränkungen in MQL5 und beschreibt detailliert seine Kernkomponenten: Skalierung, Projektion auf Grenzen, Liniensuche und Hessematrix-Vektor-Produkte mittels finiter Differenzen. Es stellt eine Zielfunktions-Wrapperklasse bereit, die analytische oder numerische Ableitungen unterstützt, und validiert die Implementierung am Rosenbrock-Benchmark. Ein Beispiel für eine logistische Regression veranschaulicht, wie TNC als weitgehend austauschbare Alternative zu LBFGS eingesetzt werden kann.
Marktsimulation (Teil 23): Erste Schritte mit SQL (VI)
In diesem Artikel werden wir sehen, wie man eine Datenbank visualisiert und daraus ihre Struktur versteht. Dies geschieht durch die Analyse ihrer internen Struktur. Auch wenn dies auf den ersten Blick unnötig erscheinen mag, ist es durchaus gerechtfertigt, wenn wir wirklich Datenbankadministratoren werden wollen. Schließlich verdienen manche Menschen ihren Lebensunterhalt damit, Datenbanken zu pflegen und zu entwerfen.
Einführung in MQL5 (Teil 40): Einsteigerleitfaden zur Dateiverarbeitung in MQL5 (II)
Erstellen Sie in MQL5 ein CSV-Trading-Journal, indem Sie den Kontoverlauf für einen festgelegten Zeitraum auslesen und strukturierte Datensätze in eine Datei schreiben. Der Artikel erläutert die Zählung von Transaktionen, das Abrufen von Tickets, das Zuordnen von Symbolen und Ordertypen sowie die Erfassung von Daten zur Eröffnung (Losgröße, Zeitpunkt, Kurs, SL/TP) und zur Schließung (Zeitpunkt, Kurs, Gewinn, Ergebnis) mithilfe dynamischer Arrays. Das Ergebnis ist ein übersichtliches, dauerhaft verfügbares Trading-Journal, das sich für Analysen und Berichte eignet.
Backtracking-Suchalgorithmus (BSA)
Was wäre, wenn sich ein Optimierungsalgorithmus an seine bisherigen Durchläufe erinnern und diese Erinnerungen nutzen könnte, um bessere Lösungen zu finden? Genau das macht die BSA – sie schafft einen Ausgleich zwischen dem Entdecken von Neuem und dem Zurückgreifen auf das Bewährte. In diesem Artikel lüften wir die Geheimnisse des Algorithmus. Eine einfache Idee, wenige Parameter und ein zuverlässiges Ergebnis.
IWF-Daten mit Python herunterladen
Die Daten des Internationalen Währungsfonds in Python abrufen: Auswertung von IWF-Daten zur Verwendung in makroökonomischen Währungsstrategien. Inwiefern kann die Makroökonomie einem normalen wie auch einem algorithmischen Trader helfen?
Das Hilbert-Schmidt-Unabhängigkeitskriterium (HSIC)
Der Artikel behandelt den nichtparametrischen statistischen Test HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion), mit dem sich lineare und nichtlineare Abhängigkeiten in Daten ermitteln lassen. Es werden zwei Implementierungen zur Berechnung von HSIC in der Sprache MQL5 vorgestellt: der exakte Permutationstest und die Gamma-Approximation. Die Leistungsfähigkeit der Methode wird an synthetischen Daten demonstriert, die eine nichtlineare Beziehung zwischen Merkmalen und der Zielvariablen modellieren.