Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und ML (Teil 35): NumPy in MQL5 - Die Kunst, komplexe Algorithmen mit weniger Code zu erstellen"

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Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML (Teil 35): NumPy in MQL5 - Die Kunst, komplexe Algorithmen mit weniger Code zu erstellen :

Die NumPy-Bibliothek treibt fast alle Algorithmen des maschinellen Lernens in der Programmiersprache Python an. In diesem Artikel werden wir ein ähnliches Modul implementieren, das eine Sammlung des gesamten komplexen Codes enthält, um uns bei der Erstellung anspruchsvoller Modelle und Algorithmen jeglicher Art zu unterstützen.

Keine Programmiersprache ist völlig autark für jede denkbare Aufgabe, die wir mit Hilfe von Code lösen können. Jede Programmiersprache hängt von gut ausgearbeiteten Werkzeugen ab, bei denen es sich um Bibliotheken, Frameworks und Module handelt, die dabei helfen, bestimmte Probleme zu lösen und bestimmte Ideen in die Realität umzusetzen.

MQL5 ist da keine Ausnahme. Da es in erster Linie für den algorithmischen Handel entwickelt wurde, beschränkte sich seine Funktionalität anfangs hauptsächlich auf Handelsoperationen. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger MQL4, das als schwächere Sprache gilt, ist MQL5 weitaus leistungsfähiger und fähiger. Der Aufbau eines voll funktionsfähigen Handelsroboters erfordert jedoch mehr als nur den Aufruf von Funktionen zum Platzieren von Kauf- und Verkaufstransaktionen.

Um sich in der Komplexität der Finanzmärkte zurechtzufinden, setzen Händler häufig ausgeklügelte mathematische Verfahren ein, darunter maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI). Dies hat zu einer wachsenden Nachfrage nach optimierten Codebasen und spezialisierten Frameworks geführt, die komplexe Berechnungen effizient durchführen können.

Um den Inhalt dieses Artikels vollständig zu verstehen, sind Grundkenntnisse über  Python und NumPy  erforderlich.

Autor: Omega J Msigwa