Diskussion zum Artikel "Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil II): Hauptkomponentenanalyse zur Portfolio-Optimierung"
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Neuer Artikel Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil II): Hauptkomponentenanalyse zur Portfolio-Optimierung :
Das Management des Risikos eines Handelskontos ist für alle Händler eine Herausforderung. Wie können wir Handelsanwendungen entwickeln, die dynamisch hohe, mittlere und niedrige Risikomodi für verschiedene Symbole in MetaTrader 5 erlernen? Durch den Einsatz der PCA erhalten wir eine bessere Kontrolle über die Portfoliovarianz. Ich werde zeigen, wie man Anwendungen erstellt, die diese drei Risikomodi aus den Marktdaten des MetaTrader 5 lernen.
Ich glaube, dass eine visuelle Demonstration des Algorithmus bei der Arbeit von großem Nutzen für Leser wäre, die zum ersten Mal mit dem Algorithmus in Berührung kommen. Ich nehme das Bild des MQL5-Logos in Abb. 1 und wandle es zunächst in Schwarz-Weiß um. Dieser Schwarz-Weiß-Filter erleichtert uns die Anwendung des PCA-Algorithmus und die visuelle Darstellung der Auswirkungen auf unsere Daten.
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana