Diskussion zum Artikel "Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 21): Verbesserung des Handels mit neuronalen Netzen durch adaptive Lernraten"

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Neuer Artikel Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 21): Verbesserung des Handels mit neuronalen Netzen durch adaptive Lernraten :

In diesem Artikel verbessern wir eine Handelsstrategie mit neuronalen Netzen in MQL5 mit einer adaptiven Lernrate, um die Genauigkeit zu erhöhen. Wir entwerfen und implementieren diesen Mechanismus und testen anschließend seine Leistungsfähigkeit. Der Artikel schließt mit Optimierungserkenntnissen für den algorithmischen Handel.

In Teil 20 haben wir ein Multi-Symbol-Handelssystem entwickelt, das den Channel Index und den Awesome Oscillator nutzt und automatisierte Trendumkehr-Trades für mehrere Währungspaare ermöglicht. In Teil 21 tauchen wir nun in eine dynamische Handelsstrategie auf Basis eines neuronalen Netzes ein, die sich die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze zunutze macht, die die miteinander verbundenen Neuronen des menschlichen Gehirns nachahmen, um Marktpreisbewegungen mit größerer Präzision vorherzusagen, indem verschiedene Marktindikatoren verarbeitet und der Lernprozess an die Marktvolatilität angepasst wird. Unser Ziel ist es, ein flexibles, hochleistungsfähiges Handelssystem zu entwickeln, das neuronale Netze nutzt, um komplexe Marktmuster zu analysieren und Geschäfte mit optimierter Genauigkeit durch einen adaptiven Mechanismus der Lernraten auszuführen.

Neuronale Netze arbeiten mit Schichten aus Knoten oder Neuronen, die aus einer Eingabeschicht, die Marktdaten erfasst, versteckten Schichten, die komplexe Muster aufdecken, und einer Ausgabeschicht bestehen, die Handelssignale generiert, z. B. die Vorhersage von Kursbewegungen nach oben oder unten. Die Vorwärtspropagation treibt die Daten durch diese Schichten, in denen die Neuronen die Eingaben mit Gewichten und Verzerrungen versehen und sie in Vorhersagen umwandeln. Siehe unten.

Autor: Allan Munene Mutiiria