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Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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Lernen Sie die Sprache von Handelsstrategien MQL5 nach den hier veröffentlichten Artikeln, die meisten von denen Sie - die Mitglieder der Community - geschrieben haben. Alle Artikel sind in drei Kategorien aufgeteilt, damit man eine Antwort auf unterschiedliche Fragen des Programmierens schnell finden könnte: "Integration", "Tester", "Handelsstrategien" und vieles mehr.

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Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 14): Die Geburt des SIMULATORS (IV)

Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 14): Die Geburt des SIMULATORS (IV)

In diesem Artikel werden wir die Entwicklungsphase des Simulators fortsetzen. Diesmal werden wir sehen, wie wir eine Bewegung vom Typ RANDOM WALK effektiv erstellen können. Diese Art von Bewegung ist sehr interessant, denn sie bildet die Grundlage für alles, was auf dem Kapitalmarkt geschieht. Darüber hinaus werden wir beginnen, einige Konzepte zu verstehen, die für die Durchführung von Marktanalysen grundlegend sind.
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Elastische Netzregression mit Koordinatenabstieg in MQL5

Elastische Netzregression mit Koordinatenabstieg in MQL5

In diesem Artikel untersuchen wir die praktische Umsetzung der elastischen Netzregression, um die Überanpassung zu minimieren und gleichzeitig automatisch nützliche Prädiktoren von solchen zu trennen, die wenig prognostische Kraft haben.
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Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors

Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie Sie eine Qualitätsbewertung entwickeln, die Ihr Expert Advisor im Strategietester anzeigen kann. Wir werden uns zwei bekannte Berechnungsmethoden ansehen – Van Tharp und Sunny Harris.
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Die diskrete Hartley-Transformation

Die diskrete Hartley-Transformation

In diesem Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der DHT stehen denen der diskreten Fourier-Transformation in nichts nach. Im Gegensatz zur DFT werden bei der DHT jedoch nur reelle Zahlen verwendet, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert, und die Ergebnisse der Anwendung sind anschaulicher.
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StringFormat(). Inspektion und vorgefertigte Beispiele

StringFormat(). Inspektion und vorgefertigte Beispiele

In diesem Artikel wird die Inspektion der Funktion PrintFormat() fortgesetzt. Wir werden uns kurz mit der Formatierung von Zeichenketten mit StringFormat() und ihrer weiteren Verwendung im Programm beschäftigen. Wir werden auch Vorlagen für die Anzeige von Symboldaten im Terminaljournal schreiben. Der Artikel ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic

Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der Hauptvorteil von SAC ist die Fähigkeit, optimale Strategien zu finden, die nicht nur die erwartete Belohnung maximieren, sondern auch eine maximale Entropie (Vielfalt) von Aktionen aufweisen.
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PrintFormat() studieren und vorgefertigte Beispiele anwenden

PrintFormat() studieren und vorgefertigte Beispiele anwenden

Der Artikel ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich. Wir werden uns die Funktion PrintFormat() ansehen, Beispiele für die Formatierung von Zeichenketten analysieren und Vorlagen für die Anzeige verschiedener Informationen im Terminalprotokoll schreiben.
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Strukturen in MQL5 und Methoden zum Drucken deren Daten

Strukturen in MQL5 und Methoden zum Drucken deren Daten

In diesem Artikel werden wir uns die Strukturen von MqlDateTime, MqlTick, MqlRates und MqlBookInfo ansehen sowie die Methoden zum Drucken von deren Daten. Um alle Felder einer Struktur auszudrucken, gibt es die Standardfunktion ArrayPrint(), die die im Array enthaltenen Daten mit dem Typ der behandelten Struktur in einem praktischen Tabellenformat anzeigt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten

Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt jedoch auch DDPG dazu, die Werte der Q-Funktion zu überschätzen. Dieses Problem führt häufig dazu, dass ein Agent mit einer suboptimalen Strategie ausgebildet wird. In diesem Artikel werden wir uns einige Ansätze zur Überwindung des genannten Problems ansehen.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands

Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei Algorithmen zur Lösung dieses Problems kennengelernt. Die Frage nach der Vollständigkeit der Umweltforschung bleibt jedoch offen. In diesem Artikel wird ein anderer Ansatz für das Training von Fertigkeiten vorgestellt, dessen Anwendung direkt vom aktuellen Zustand des Systems abhängt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik

Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für verschiedene Aufgaben genutzt werden. Aber solche Fertigkeiten können ziemlich unberechenbar sein, was ihre Anwendung schwierig machen kann. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zum Erlernen vorhersehbarer Fertigkeiten vorgestellt.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle

Der Artikel beschreibt hierarchische Trainingsmodelle, die einen effektiven Ansatz für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme bieten. Hierarchische Modelle bestehen aus mehreren Ebenen, von denen jede für verschiedene Aspekte der Aufgabe zuständig ist.
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Der erste Einsatz des MetaTrader VPS: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Der erste Einsatz des MetaTrader VPS: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Jeder, der Handelsroboter oder Signalabonnements verwendet, erkennt früher oder später die Notwendigkeit, einen zuverlässigen 24/7-Hosting-Server für seine Handelsplattform zu mieten. Wir empfehlen die Verwendung von MetaTrader VPS aus einer Reihe von Gründen. Sie können den Dienst bequem über Ihr MQL5.community-Konto bezahlen und das Abonnement verwalten.
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Tests von verschiedenen gleitenden Durchschnitten, um zu sehen, wie aufschlussreich sie sind

Tests von verschiedenen gleitenden Durchschnitten, um zu sehen, wie aufschlussreich sie sind

Wir alle wissen, wie wichtig der Indikator des gleitenden Durchschnitts für viele Händler ist. Es gibt noch andere Arten von gleitenden Durchschnitten, die für den Handel nützlich sein können. Wir werden diese Arten in diesem Artikel identifizieren und einen einfachen Vergleich zwischen jeder von ihnen und dem beliebtesten einfachen gleitenden Durchschnitt anstellen, um zu sehen, welcher die besten Ergebnisse liefern kann.
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Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5

Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 17): Funktoren und Monoide

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 17): Funktoren und Monoide

Dieser Artikel, der letzte in unserer Reihe zum Thema Funktoren, befasst sich erneut mit Monoiden als Kategorie. Monoide, die wir in dieser Serie bereits vorgestellt haben, werden hier zusammen mit mehrschichtigen Perceptrons zur Unterstützung der Positionsbestimmung verwendet.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 16): Funktoren mit mehrschichtigen Perceptrons

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 16): Funktoren mit mehrschichtigen Perceptrons

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.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 15) : Funktoren mit Graphen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 15) : Funktoren mit Graphen

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.
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MQL5 Strategietester verstehen und effektiv nutzen

MQL5 Strategietester verstehen und effektiv nutzen

Für MQL5-Programmierer oder -Entwickler ist es unerlässlich, wichtige und wertvolle Werkzeuge zu beherrschen. Eines dieser Werkzeuge ist der Strategietester. Dieser Artikel ist ein praktischer Leitfaden zum Verständnis und zur Verwendung des Strategietesters von MQL5.
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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)

Im vorigen Artikel haben wir relationale Modelle erörtert, die in ihrer Architektur Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden. Eines der besonderen Merkmale dieser Modelle ist die intensive Nutzung von Computerressourcen. In diesem Artikel wird einer der Mechanismen zur Verringerung der Anzahl von Rechenoperationen innerhalb des Self-Attention-Blocks betrachtet. Dadurch wird die allgemeine Leistung des Modells erhöht.
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Alles, was Sie über die MQL5-Programmstruktur wissen müssen

Alles, was Sie über die MQL5-Programmstruktur wissen müssen

Jedes Programm in jeder Programmiersprache hat eine bestimmte Struktur. In diesem Artikel lernen Sie wesentliche Teile der MQL5-Programmstruktur kennen, indem Sie die Programmiergrundlagen jedes Teils der MQL5-Programmstruktur verstehen, die bei der Erstellung unseres MQL5-Handelssystems oder -Handelswerkzeugs, das im MetaTrader 5 ausführbar ist, sehr hilfreich sein können.