Diskussion zum Artikel "Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 34): Umwandlung von Marktrohdaten in Prognosemodellen mithilfe einer fortschrittlichen Pipeline der Datenerfassung"

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Neuer Artikel Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 34): Umwandlung von Marktrohdaten in Prognosemodellen mithilfe einer fortschrittlichen Pipeline der Datenerfassung :

Haben Sie schon einmal einen plötzlichen Marktanstieg verpasst oder wurden Sie von einem solchen überrascht? Der beste Weg, aktuelle Ereignisse zu antizipieren, besteht darin, aus historischen Mustern zu lernen. Mit dem Ziel, ein ML-Modell zu trainieren, zeigt Ihnen dieser Artikel zunächst, wie Sie ein Skript in MetaTrader 5 erstellen, das historische Daten aufnimmt und sie zur Speicherung an Python sendet. Lesen Sie weiter, um die einzelnen Schritte in Aktion zu sehen.

In der dynamischen Welt des Handels hängt das Streben nach einem Wettbewerbsvorteil oft von der Fähigkeit ab, historische Kursbewegungen zu entschlüsseln und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Die Preisaktionsanalyse, ein wichtiges Instrument für Händler, beinhaltet die Identifizierung von entscheidenden Unterstützungs- und Widerstandsniveaus, die sich aus vergangenen Kursschwankungen ergeben. Diese Niveaus prägen das Verhalten der Märkte und beeinflussen die strategischen Entscheidungen in Handelsumgebungen von Boom und Crash. Doch ohne eine rigorose Methodik zur Erfassung, Verarbeitung und Auswertung historischer Muster wird der Handel spekulativ, ohne die Vorhersagekraft, die eine fundierte Datenanalyse bietet.

Das Kursgeschehen und die künftige Kursentwicklung beruhen vollständig auf historischem Verhalten: Entscheidende Unterstützungs- und Widerstandsniveaus kristallisieren sich aus vergangenen Kursausschlägen heraus, und Händler der Indices von Boom und Crash werden von plötzlichen Ausschlägen oft überrumpelt – oder kommen zu spät, um sie zu nutzen. Ohne eine systematische Methode, diese Vergangenheit zu erfassen, zu verarbeiten und daraus zu lernen, ist jeder Handel eine Vermutung.

In dieser Folge von „Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit“ stellen wir ein End-to-End-System vor, das rohe MetaTrader 5-Historie in messerscharfe Echtzeit-Handelssignale durch maschinelles Lernen umwandelt.

Autor: Christian Benjamin