Diskussion zum Artikel "Verwendung von Deep Reinforcement Learning zur Verbesserung des Ilan Expert Advisor"

[MetaQuotes]

Neuer Artikel Verwendung von Deep Reinforcement Learning zur Verbesserung des Ilan Expert Advisor :

Wir greifen den Ilan Grid Expert Advisor wieder auf und integrieren Q-Learning in MQL5, um eine adaptive Version für MetaTrader 5 zu erstellen. Der Artikel zeigt, wie man Zustandsmerkmale definiert, sie für eine Q-Tabelle diskretisiert, Aktionen mit ε-greedy auswählt und Belohnungen für Mittelwertbildung und Ausgänge gestaltet. Sie implementieren das Speichern/Laden der Q-Tabelle, stellen die Lernparameter ein und testen EURUSD/AUDUSD im Strategy Tester, um die Stabilität und das Drawdown-Risiko zu bewerten.

In diesem Artikel stellen wir etablierte Ideen über Handelsmodelle in Frage und unternehmen einen ehrgeizigen Versuch, den klassischen Ilan wiederzubeleben, indem wir ihn mit Deep Reinforcement Learning (Q-Learning) und einer dynamischen Q-Tabelle ausstatten. Wir ändern nicht einfach nur bestehenden Code, sondern schaffen ein grundlegend neues, intelligentes Modell, das in der Lage ist, aus unseren eigenen Erfahrungen zu lernen, sich an Marktveränderungen anzupassen und Handelslösungen in Echtzeit zu optimieren.

Unsere Reise führt Sie durch die Labyrinthe des algorithmischen Handels, wo mathematische Strenge auf rechnerische Eleganz trifft und klassische Martingale-Techniken dank innovativer Ansätze des maschinellen Lernens zu neuem Leben erwachen. Ob Sie nun ein erfahrener algorithmischer Händler, ein Entwickler von Handelsarchitekturen oder einfach nur ein Enthusiast der Finanztechnologie sind, dieser Artikel bietet eine einzigartige Perspektive auf die Zukunft des automatisierten Handels.

Schnallen Sie sich an - wir begeben uns auf eine aufregende Reise, um Ilan 3.0 KI zu schaffen, wo Tradition auf Innovation trifft und sich die Vergangenheit in die Zukunft entwickelt.

Autor: Yevgeniy Koshtenko

[Roman Shiredchenko]

Ich habe es kurz gelesen - auf den ersten Blick ist der Artikel super!

es ist notwendig, auf verschiedene Symbole zu achten und zu testen - welche sind besser und welche sind schlechter, um von ilano trainiert zu werden!

[Evgen Khenkin]

Martin hat eine Menge zu verdanken.

Es wird interessant sein, ein fortschrittliches Produkt mit einer Entwicklungsperspektive zu erhalten.

[Sabino Martiradonna]

Hallo Yevgeniy,

wo ist der Code von CalculateAveragePrice(symbol) ?

    // Berechnung der Preisdifferenz
    double point = SymbolInfoDouble(symbol, SYMBOL_POINT);
    double currentBid = SymbolInfoDouble(symbol, SYMBOL_BID);
    double avgPrice = CalculateAveragePrice(symbol);
    double price_diff = (currentBid - avgPrice) / (100 * point);

und auch, wie kann ich SL und TP eines Durchschnittspreises zwischen 2 oder mehr Positionen vorberechnen?

Vielen Dank, Sabino.