Diskussion zum Artikel "Klassische Strategien neu interpretieren (Teil V): Analyse mehrerer Symbole für USDZAR"
Fantastisch, eine weitere hervorragende Anleitung. Vielen Dank für die Arbeitsmappe, wir haben jetzt eine Vorlage, um unsere eigenen Korrelationen zu testen. Sehr geschätzt
linfo2 #:
Fantastisch, eine weitere hervorragende Anleitung. Vielen Dank für die Arbeitsmappe, wir haben jetzt eine Vorlage, um unsere eigenen Korrelationen zu testen. Sehr geschätzt
Neil, ich erinnere mich, dass du mir einmal erzählt hast, dass du eine Idee hattest, bei der es um die Suche nach Korrelationen zwischen den Indikatoren ging. Du kannst uns gerne mitteilen, wie deine Ergebnisse in diesem Projekt uns hier helfen können, und hoffentlich können wir kochen 💯🔥.
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Im Skript schließen Sie die Datei nicht , die zum Schreiben des Datums geöffnet wurde, sowohl im Artikel als auch in fetchData.mq5
Carl Schreiber Datei, die zum Schreiben des Datums geöffnet wurde, nicht geschlossen, sowohl im Artikel als auch in fetchData.mq5
Danke für den Hinweis, ich werde mich in Zukunft korrigieren.
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Neuer Artikel Klassische Strategien neu interpretieren (Teil V): Analyse mehrerer Symbole für USDZAR :
In dieser Artikelserie überprüfen wir klassische Strategien, um herauszufinden, ob wir die Strategie mithilfe von KI verbessern können. Im heutigen Artikel werden wir eine beliebte Strategie der Mehrfachsymbolanalyse anhand eines Korbs korrelierter Wertpapiere untersuchen, wobei wir uns auf das exotische Währungspaar USDZAR konzentrieren werden.
Um die Beziehung zu beurteilen, haben wir alle unsere Marktdaten von unserem MetaTrader 5-Terminal mit Hilfe eines in MQL5 geschriebenen Skripts exportiert. Wir haben verschiedene Modelle trainiert und dabei 2 Gruppen von möglichen Eingaben für die Modelle verwendet:
Aus den gesammelten Daten geht hervor, dass Öl eine stärkere Korrelation mit dem Währungspaar UDZAR aufweist als Gold.
Da unsere Daten auf unterschiedlichen Skalen lagen, haben wir die Daten vor dem Training standardisiert und normalisiert. Wir haben eine 10-fache Kreuzvalidierung ohne zufälliges Mischen durchgeführt, um unsere Genauigkeit mit den verschiedenen Eingabesätzen zu vergleichen.
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana