Diskussion zum Artikel "Integration von Computer Vision in den Handel in MQL5 (Teil 1): Erstellen von Grundfunktionen"

[MetaQuotes]

Neuer Artikel Integration von Computer Vision in den Handel in MQL5 (Teil 1): Erstellen von Grundfunktionen :

Das EURUSD-Prognosesystem mit Hilfe von Computer Vision und Deep Learning. Erfahren Sie, wie Faltungsneuronale Netze komplexe Kursmuster auf dem Devisenmarkt erkennen und Wechselkursbewegungen mit einer Genauigkeit von bis zu 54 % vorhersagen können. Der Artikel beschreibt die Methodik zur Entwicklung eines Algorithmus, der Technologien der künstlichen Intelligenz für die visuelle Analyse von Charts anstelle von traditionellen technischen Indikatoren verwendet. Der Autor demonstriert den Prozess der Umwandlung von Preisdaten in „Bilder“, ihre Verarbeitung durch ein neuronales Netz und die einzigartige Möglichkeit, anhand von Aktivierungskarten und Aufmerksamkeits-Heatmaps einen Blick in das „Bewusstsein“ der KI zu werfen. Praktischer Python-Code, der die MetaTrader 5-Bibliothek nutzt, ermöglicht es den Lesern, das System zu reproduzieren und für den eigenen Handel anzuwenden.

Haben Sie sich jemals gefragt, was ein neuronales Netzwerk fühlt, wenn es den EURUSD-Markt betrachtet? Wie nimmt sie jede Volatilitätsspitze, jede Trendumkehr, jede schwer fassbare Musterbildung wahr?

Stellen Sie sich einen Computer vor, der nicht nur gedankenlos vorprogrammierte Regeln anwendet, sondern den Markt wirklich wahrnimmt – und die feinen Nuancen der Kursbewegungen erfasst, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Künstliche Intelligenz, die den EURUSD-Chart wie ein erfahrener Kapitän den Meereshorizont betrachtet und einen herannahenden Sturm erkennt, lange bevor die ersten Anzeichen für schlechtes Wetter auftreten.

Heute lade ich Sie auf eine Reise zur Spitze der Finanztechnologie ein, wo Computer Vision auf Marktanalysen trifft. Wir werden ein System schaffen, das den Markt nicht einfach nur analysiert, sondern ihn visuell versteht und komplexe Preismuster so selbstverständlich erkennt, wie Sie das Gesicht eines Freundes in einer Menschenmenge erkennen.

Mit dieser Funktion wird eine echte Zuordnungsmodell des Bewusstseins erstellt, aus dem hervorgeht, welchen Bereichen des Charts es bei der Entscheidungsfindung die größte Aufmerksamkeit schenkt. Rote Zonen mit erhöhter Aufmerksamkeit fallen oft mit wichtigen Niveaus und Umkehrpunkten zusammen, was bestätigt, dass unser Modell tatsächlich gelernt hat, bedeutende Preisformationen zu erkennen.

Autor: Yevgeniy Koshtenko