Diskussion zum Artikel "Die rechnerische Fähigkeiten von MATLAB 2018 im MetaTrader 5 nutzen"
Wenn das jemand erfolgreich ausprobiert hat bitte um Meldung bei mir.
Der Autor reagiert leider im englischen Artikel nicht. Und eine Kommunikation mit dem Transer ist nicht leicht.
Christian:
Hi Christian, hast du das Problem inzwischen gelöst? Stehe vor dem gleichen…
Wenn das jemand erfolgreich ausprobiert hat bitte um Meldung bei mir.
Der Autor reagiert leider im englischen Artikel nicht. Und eine Kommunikation mit dem Transer ist nicht leicht.
tobi0704:
Hi Christian, hast du das Problem inzwischen gelöst? Stehe vor dem gleichen…
Hi Christian, hast du das Problem inzwischen gelöst? Stehe vor dem gleichen…
Nein habe ich nicht. Aber im russischen Forum ist die Laufzeitumgebung neu hochgeladen worden. Da fehlten wohl Dateien.
So wie sehr oft. Die Artikel Ersteller machen sich nicht die Mühe es selber mit einem frischem Windows durchzutesten.
Ich habe inzwischen mein eigenes MatLab Projekt umgesetzt.
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Neuer Artikel Die rechnerische Fähigkeiten von MATLAB 2018 im MetaTrader 5 nutzen :
Nach dem Upgrade des MATLAB-Pakets im Jahr 2015 ist es notwendig, auf eine moderne Art der Erstellung von DLL-Bibliotheken umzustellen. Der Artikel veranschaulicht anhand eines exemplarischen prädiktiven Indikators die Besonderheiten der Verknüpfung von MetaTrader 5 und MATLAB mit modernen 64-Bit-Versionen der Plattformen, die heute genutzt werden. Mit der gesamten Verbindungssequenz von MATLAB können MQL5-Entwickler Anwendungen mit erweiterten Rechenfunktionen viel schneller erstellen und so "Fallstricke" vermeiden.
Die Performance des Indikators wurde anhand der EURUSD H1-Handelsdaten getestet, die von der MetaTrader-Plattform bereitgestellt werden. Es wurde ein nicht zu großes Datensegment ausgewählt, das 450 Einheiten entspricht. Langjährige "saisonale" Verzögerungen in Höhe von 28, 30 und 32 Einheiten wurden getestet. Die Verzögerung mit einem Zeitraum von 32 Einheiten war die beste von ihnen auf dem betrachteten Zeitraum der Geschichte.
Es wurde eine Reihe von Berechnungen für verschiedene historische Fragmente durchgeführt. Im Modell wurden die Länge der Datensegmente von 450 Einheiten, die saisonale Verzögerung von 32 Einheiten und die Vorhersagelänge von 30 Einheiten einmal festgelegt und blieben unverändert. Um die Qualität der Prognose zu beurteilen, wurden die Ergebnisse für verschiedene Fragmente mit den tatsächlichen Daten verglichen.
Nachfolgend finden Sie die Abbildungen, die das Ergebnis der Anzeigeoperation zeigen. In allen Abbildungen zeigt die Farbe Braun die Fertigstellung eines Fragments an, das zur Auswahl des Modells SARIMA(2,1,2) verwendet wird, und das auf seiner Grundlage erzielte Ergebnis wird in blau dargestellt.
Autor: Roman Korotchenko