Artikel über das Testen von Strategien in MQL5

Offensichtlich sind die aktuellen Metriken sehr weit von der idealen Zeit für die Erstellung eines 1-Minuten-Balkens entfernt. Das ist das erste, was wir in Angriff nehmen werden. Die Behebung des Synchronisationsproblems ist nicht schwierig. Das mag schwierig erscheinen, ist aber eigentlich ganz einfach. Wir haben die erforderliche Korrektur im vorigen Artikel nicht vorgenommen, da er darauf abzielte, zu erklären, wie man die Tick-Daten, die zur Erstellung der 1-Minuten-Balken im Chart verwendet wurden, in das Fenster der Marktübersicht überträgt.

Nach der Optimierung der Handelsstrategie erhalten wir eine Reihe von Parametern. Wir können sie verwenden, um mehrere Instanzen von Handelsstrategien zu erstellen, die in einem EA kombiniert werden. Früher haben wir das manuell gemacht. Hier werden wir versuchen, diesen Prozess zu automatisieren.

In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.

Die Entwicklung eines Simulators kann viel interessanter sein, als es scheint. Heute gehen wir ein paar Schritte weiter in diese Richtung, denn die Dinge werden immer interessanter.

In diesem Artikel, dem 16. in unserer Reihe, geht es weiter mit einem Blick auf Funktoren und wie sie mit künstlichen neuronalen Netzen implementiert werden können. Wir weichen von unserem bisherigen Ansatz der Volatilitätsprognose ab und versuchen, eine nutzerdefinierte Signalklasse zum Setzen von Ein- und Ausstiegssignalen zu implementieren.

Dies ist ein einführender Artikel über die Klassifizierung von Optimierungsalgorithmen (OA). In dem Artikel wird versucht, einen Prüfstand (eine Reihe von Funktionen) zu erstellen, der zum Vergleich von OAs und vielleicht zur Ermittlung des universellsten Algorithmus unter allen bekannten Algorithmen verwendet werden soll.

Um die Daten, die die Balken bilden, nutzen zu können, müssen wir auf das Replay verzichten und einen Simulator entwickeln. Wir werden 1-Minuten-Balken verwenden, weil sie den geringsten Schwierigkeitsgrad aufweisen.

Von allen Dingen, die wir bisher entwickelt haben, ist dieses System, wie Sie wahrscheinlich bemerken und letztendlich zustimmen werden, das komplexeste. Nun müssen wir etwas sehr Einfaches tun: unser System soll den Betrieb eines Handelsservers simulieren. Die Notwendigkeit, die Funktionsweise des Handelsservers genau zu implementieren, scheint eine Selbstverständlichkeit zu sein. Zumindest in Worten. Aber wir müssen dies so tun, dass alles nahtlos und transparent für den Nutzer des Wiedergabe-/Simulationssystems ist.

Hier werden wir den Boden bereiten, damit wir, wenn wir neue Funktionen zum Code hinzufügen müssen, dies reibungslos und einfach tun können. Der derzeitige Kodex kann einige der Dinge, die notwendig sind, um sinnvolle Fortschritte zu erzielen, noch nicht abdecken oder behandeln. Wir müssen alles strukturieren, damit wir bestimmte Dinge mit minimalem Aufwand umsetzen können. Wenn wir alles richtig machen, erhalten wir ein wirklich universelles System, das sich sehr leicht an jede Situation anpassen lässt, die es zu bewältigen gilt.

Hier werden wir uns ansehen, wie wir zuverlässigere Daten (gehandelte Ticks) im Wiedergabesystem verwenden können, ohne uns Gedanken darüber zu machen, ob sie angepasst sind oder nicht.

Hier werden wir einige Elemente im Zusammenhang mit der Arbeit im nächsten Artikel vereinfachen. Ich erkläre auch, wie Sie sich vorstellen können, was der Simulator in Bezug auf die Zufälligkeit erzeugt.

Dieser Artikel über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 setzt die Serie mit der Betrachtung der Funktoren fort, diesmal jedoch als Brücke zwischen Graphen und einer Menge. Wir greifen die Kalenderdaten wieder auf und plädieren trotz der Einschränkungen bei der Verwendung von Strategy Tester für die Verwendung von Funktoren zur Vorhersage der Volatilität mit Hilfe der Korrelation.

Wir brauchen einen Timer, der anzeigt, wie viel Zeit bis zum Ende der Wiedergabe/Simulation verbleibt. Dies mag auf den ersten Blick eine einfache und schnelle Lösung sein. Viele versuchen einfach, sich anzupassen und das gleiche System zu verwenden, das der Handelsserver verwendet. Aber es gibt eine Sache, die viele Leute nicht bedenken, wenn sie über diese Lösung nachdenken: Bei der Wiederholung und noch mehr bei der Simulation funktioniert die Uhr anders. All dies erschwert die Schaffung eines solchen Systems.

Dieser Artikel, der auf die Implementierung der Kategorientheorie von Ordnungsrelation in MQL5 folgt, untersucht, wie Datenbankschemata für die Klassifizierung in MQL5 eingebunden werden können. Wir werfen einen einführenden Blick darauf, wie Datenbankschemakonzepte mit der Kategorientheorie verbunden werden können, wenn es darum geht, handelsrelevante Textinformationen (string) zu identifizieren. Im Mittelpunkt stehen die Kalenderereignisse.

Das mehrschichtige Perzeptron ist eine Weiterentwicklung des einfachen Perzeptrons, das nichtlineare separierbare Probleme lösen kann. Zusammen mit dem Backpropagation-Algorithmus kann dieses neuronale Netz effektiv trainiert werden. In Teil 3 der Serie Multilayer Perceptron und Backpropagation werden wir sehen, wie man diese Technik in den Strategy Tester integriert. Diese Integration ermöglicht die Nutzung komplexer Datenanalysen, um bessere Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Handelsstrategien zu treffen. In diesem Artikel werden wir die Vorteile und Probleme dieser Technik erörtern.