Oszillatoren - Seite 5

[Sergey Golubev]

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Sergey Golubev, 2025.07.24 07:59

MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 76): Verwendung von Mustern des Awesome Oscillators und der Hüllkurven-Kanäle mit überwachtem Lernen

In unserem letzten Artikel haben wir das Indikatorpaar des Awesome-Oszillators und der Envelope-Kanäle vorgestellt, und beim Testen dieses Paares haben sich 7-8 der 10 Muster in einem 2-Jahres-Testfenster durchgesetzt. Im Anschluss an die Einführung eines Indikatorenpaars untersuchen wir in der Regel, welche Auswirkungen das maschinelle Lernen auf die Leistung dieser Indikatorsignale haben kann, wenn überhaupt. Dieser Artikel bildet da keine Ausnahme, und so werden wir untersuchen, wie die Muster 4, 8 und 9 beeinflusst werden können, wenn wir ihre Signale mit einem Netzwerk des überwachten Lernens als Filter ergänzen. Für unser Netzwerk verwenden wir ein CNN, dessen Kernel/Kanäle durch den Punktprodukt-Kernel mit zeitübergreifender Aufmerksamkeit dimensioniert sind.

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Sergey Golubev, 2025.08.05 05:03

MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 78): Verwendung des Gator Oszillators und des Accumulation/Distribution Oscillators

In unserem letzten Artikel haben wir 5 Signalmuster aus der Paarung des Gator- und des Akkumulations-/Distributions-Oszillators vorgestellt, in diesem Artikel betrachten wir die letzten 5 dieses 10er-Sets. Wir haben uns 10 Signalmuster für jede Indikatorpaarung angesehen und werden dieses Format beibehalten. Aus den Tests im letzten Artikel, die für das Paar GBP JPY auf dem 30-Minuten-Zeitrahmen durchgeführt wurden, geht hervor, dass die Muster 0, 3 und 4 Schwierigkeiten hatten, vorwärts zu laufen. Bevor wir jedoch entscheiden können, was wir mit überwachtem Lernen verbessern wollen, sollten wir die Muster 5 bis 9 untersuchen und testen.

[Sergey Golubev]

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Sergey Golubev, 2025.08.23 15:37

MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 79): Verwendung von Gator Oscillator und Accumulation/Distribution Oscillator mit Supervised Learning

In unseren letzten beiden Artikeln haben wir wie üblich zehn Signalmuster unter Verwendung des Indikatorpaars Gator-Oszillator und Accumulation/Distribution-Oszillator getestet. Dabei haben wir, wie üblich, drei konsistente Nachzügler-Muster gefunden: 0, 3 und 4. Anstatt diese zu verwerfen oder zu ignorieren, soll in diesem Artikel untersucht werden, ob überwachtes Lernen ihre Leistung wiederbeleben kann. Wir verwenden ein mit Kernelregression und Punktproduktähnlichkeit erweitertes CNN und untersuchen, ob Netzwerke mit einer solchen Architektur verborgene Werte aus Signalen extrahieren können, die manchmal zunächst schwach erscheinen. Wie in den letzten beiden Artikeln beziehen sich alle Tests auf das Währungspaar GBP JPY und auf den 30-Minuten-Zeitrahmen.

[Tian Hao Shen]

Beobachten Sie einfach den Bollinger-Oszillator.

[zou0307]

Kelch Monteiro Divergenzsignale und zeigt Korrekturen und Umkehrungen an.

Werfen Sie einen Blick auf diese Signale

Hallo n,, gerade gelernt, über diese, kann ich Sie fragen, wie man die Parameter von einem Ihrer m5 ma Abstand zu ändern, bitte beraten Sie mich!

[Sergey Golubev]

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Etwas Interessantes

Sergey Golubev, 14.09.2026, 14:15 Uhr

Ein vergessener Klassiker der Volumenanalyse: Der Finite-Volume-Elements-Indikator für die heutigen Märkte

In der Welt der technischen Analyse spielen Volumenindikatoren eine Schlüsselrolle beim Verständnis der Marktdynamik und bei der Bestätigung von Kursbewegungen. Ein solches Instrument ist der „Finite Volume Elements“ (FVE)-Indikator, der erstmals in der Aprilausgabe 2003 der Zeitschrift „Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES“ ausführlich beschrieben wurde. Der FVE wurde als verbesserte Methode zur Beurteilung des Gleichgewichts zwischen Käufern und Verkäufern entwickelt, wobei nicht nur die Richtung der Kursbewegung, sondern auch die Intensität des Handelsvolumens berücksichtigt wird.