Diskussion zum Artikel "Kategorientheorie in MQL5 (Teil 13): Kalenderereignisse mit Datenbankschemata"
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Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 13): Kalenderereignisse mit Datenbankschemata :
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.
Kalenderereignisse gibt es fast täglich, wobei die meisten bereits Monate im Voraus bekannt sind. Sie werden über den MetaTrader-Wirtschaftskalender bezogen und beleuchten Währungs- und makroökonomische Indikatoren für China, die USA, Japan, Deutschland, die EU, Großbritannien, Südkorea, Singapur, die Schweiz, Kanada, Neuseeland, Australien und Brasilien. Die Liste scheint dynamisch zu sein, sodass in Zukunft weitere Länder hinzukommen könnten. Diese Indikatoren sind häufig, aber nicht immer, mit numerischen Werten formatiert, die in erster Linie einen Prognosewert, einen Istwert und einen früheren Wert enthalten. Das liegt daran, dass nicht alle Indikatoren numerische Werte haben, und selbst bei denjenigen, die numerische Werte haben, variiert die Anzahl und das Format der tatsächlichen Zahlen sehr stark. Anders ausgedrückt, es gibt viele Unvergleichbarkeiten, und dies stellt in gewisser Weise unsere Problemstellung dar.
Um die Indikatoren für diese Währungen und Volkswirtschaften nutzen zu können, müssen die Händler in der Lage sein, die numerischen Werte zuverlässig und konsistent zu lesen bzw. den angezeigten Text richtig zu interpretieren. Wir wollen dies anhand einiger typischer Kalenderereignisse veranschaulichen.
Oben haben wir vier Ereignisse für China, die USA, Japan und Deutschland, die jeweils einen Index, prozentuale Renditen, Geldbeträge und einen nicht definierten Wert erfassen. Diese Informationen können in MQL5 über einfache Methoden extrahiert werden (siehe unten).
Autor: Stephen Njuki