Diskussion zum Artikel "MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 68): Verwendung von TRIX-Mustern und des Williams Percent Range mit einem Cosinus-Kernel-Netzwerk"

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Neuer Artikel MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 68): Verwendung von TRIX-Mustern und des Williams Percent Range mit einem Cosinus-Kernel-Netzwerk :

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar TRIX und Williams Percent Range vorstellten, und überlegen, wie dieses Indikatorpaar durch maschinelles Lernen erweitert werden kann. TRIX und Williams Percent sind ein Trend- und Unterstützungs-/Widerstandspaar, das sich gegenseitig ergänzt. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Kosinus-Kernel in seine Architektur einbezieht. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

Von den zehn Signalmustern, die wir im letzten Artikel untersucht haben, waren nur 3 in der Lage, vorwärts zu gehen. Diese Muster wurden aus der Kombination von Indikatorsignalen des TRIX, einem Trendindikator, und des Williams Percent Range (WPR), einem Unterstützungs-/Widerstandsoszillator, generiert. Das Training bzw. die Optimierung des Expert Advisors wurde auf ein einziges Jahr, 2023, beschränkt, während der Vorwärtstest im darauffolgenden Jahr, 2024, durchgeführt wurde. Wir haben mit CHF JPY auf dem 4-Stunden-Zeitfenster getestet.

Bei der Erweiterung unserer Muster, die mit maschinellem Lernen vorwärts gehen, verwenden wir in der Regel Python, da es Netzwerke sehr effizient kodiert und trainiert. Das gilt auch ohne GPU. In früheren Artikeln haben wir die Funktionen von Mustern, die in der Lage waren, vorwärts zu gehen, mit Python-Implementierungen eingeleitet. In diesem Artikel werden wir uns mit den Indikator-Implementierungen in Python befassen, vor allem aber mit dem Netzwerk-Setup, das die Indikatorsignale als Eingänge verwendet. Es handelt sich um ein 1-Dim-Faltungsnetz, das den Kosinus-Kernel in seinen Entwürfen verwendet.


Autor: Stephen Njuki

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