Diskussion zum Artikel "Aufbau eines Social-Technology Startups, Teil I: Ihre MetaTrader 5 Signale twittern"
Es gibt so viele wunderbare Artikel, und die MQL5-Plattform hat alles, was man braucht, um erstaunliche Handelsstrategien und vieles mehr zu entwickeln.
Sie sehen dies als eine Möglichkeit für den FX-Handel Ich sehe es als eine globale Marktintelligenz Netzwerk das einzige, was fehlt von der Plattform ist "Natural Language Programming Integration" und "Big Data" zu beschleunigen Verarbeitung von geschriebenen Sprachen.
Es gibt so viele wunderbare Artikel, und die MQL5-Plattform hat alles, was man braucht, um erstaunliche Handelsstrategien und vieles mehr zu entwickeln.
Sie sehen dies als eine Möglichkeit für den Devisenhandel, ich sehe es als ein globales Marktintelligenznetzwerk. Das einzige, was der Plattform fehlt, ist die "Natural Language Programming Integration" und "Big Data", um die Verarbeitung von geschriebenen Sprachen zu beschleunigen.
Vielen Dank für Ihren Kommentar! Der Hauptgedanke dieses Artikels ist, dass der Roboterhandel einige Händler nicht vollständig zufrieden stellen kann. Wenn dies bei Ihnen der Fall ist, können Sie andere Ansätze(Entscheidungsunterstützungstools) in Betracht ziehen.
Zum Beispiel können Sie die Leistung des MetaTrader 5 mit einem menschlichen Publikum von Experten kombinieren, die Entscheidungen über Handelssignale treffen können, und dann das gewonnene Wissen analysieren. Eine Lösung ist die Erfassung der Beobachtungen von Experten in einer Web-Ontologie.
Eine empfehlenswerte Lektüre zu diesem Thema ist Roger Penroes Buch "The Emperor's_New_Mind" -> http://en.wikipedia.org/wiki/The_Emperor's_New_Mind
Vielen Dank für Ihren Kommentar! Die Hauptidee dieses Artikels ist, dass der Roboterhandel einige Händler nicht vollständig zufriedenstellen kann. Wenn dies bei Ihnen der Fall ist, können Sie andere Ansätze in Betracht ziehen(Tools zur Entscheidungsunterstützung).
Zum Beispiel können Sie die Leistung des MetaTrader 5 mit einem menschlichen Publikum von Experten kombinieren, die Entscheidungen über Handelssignale treffen können, und dann das gewonnene Wissen analysieren. Eine Lösung ist die Erfassung der Beobachtungen von Experten in einer Web-Ontologie.
Eine empfehlenswerte Lektüre zu diesem Thema ist Roger Penroes Buch "The Emperor's_New_Mind" -> http://en.wikipedia.org/wiki/The_Emperor's_New_Mind
Die Verwendung von Support Vectors in Verbindung mit natürlicher Sprache, um eine sprechende Person oder sogar einen SEC-Bericht zu erfassen und Daten zusammen mit korrelierten Marktbewegungen auszugeben, die an einem nicht zentralisierten oder zentralisierten Ort aktualisiert werden, der zur Interpretation globaler Bewegungen auf der ganzen Welt verwendet werden könnte, ist plausibel und was ich hier sehe, ist eine Bewegung in die richtige Richtung, um mehrere Modelle für Testszenarien zu erreichen. Sie sind auf dem richtigen Weg, machen Sie weiter so und was Ihr Geschäftsmodell angeht, denke ich, dass es funktionieren wird.
Guter Punkt! Nun, ich bin mit Support Vectors nicht vertraut, so dass ich im Moment nicht sehr gut verstehen kann, wie sie in dieser SDSS verwendet werden könnten.
Was das Problem der "Natural Language Programming Integration" angeht, so kann es gelöst werden, indem man zunächst Wissen in einer Webontologie (mit RDFs oder OWL) erfasst und dann später einen SPARQL-Endpunkt veröffentlicht, um "Natural Language"-Abfragen durchzuführen, wie z.B. Wikipedia -> http://dbpedia.org/snorql/
Übrigens, es gibt eine weitere interessante Ressource zu diesem Thema mit dem Titel Predicting Crowd Behavior with Big Public Data
Guter Punkt! Nun, ich bin mit Support Vectors nicht vertraut, so dass ich im Moment nicht sehr gut verstehen kann, wie sie in dieser SDSS verwendet werden könnten.
Was das Problem der "Natural Language Programming Integration" angeht, so kann es gelöst werden, indem man zunächst Wissen in einer Webontologie (mit RDFs oder OWL) erfasst und dann später einen SPARQL-Endpunkt veröffentlicht, um "Natural Language"-Abfragen durchzuführen, wie z.B. bei Wikipedia -> http://dbpedia.org/snorql/
Übrigens, es gibt eine weitere interessante Ressource zu diesem Thema mit dem Titel Predicting Crowd Behavior with Big Public Data
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Neuer Artikel Aufbau eines Social-Technology Startups, Teil I: Ihre MetaTrader 5 Signale twittern :
Dieser Artikel versucht, mit Hilfe eines praktischen Beispiels zu veranschaulichen, wie Sie ein MetaTrader 5 Terminal zur Kommunikation mit einem externen Webdienst verknüpfen können. Wir twittern die von einem Expert Advisors erzeugten Handelssignale.
Heute erfahren wir, wie man einen MetaTrader 5 Terminal mit Twitter verbindet, damit Sie die Handelssignale Ihres EAs twittern können. Wir entwickeln ein Soziales Entscheidungsunterstützungssystem in PHP, das auf einem RESTful Webdienst beruht. Diese Idee stammt von einem besonderen Konzept automatischen Handels, dem sog. computergestützten Handel. Wir möchten, dass die kognitiven Fähigkeiten von tatsächlichen Händlern, diese Handelssignale filtern, die sonst von Expert Advisors automatisch auf dem Markt platziert werden würden.
Der Beitrag ist lang, also habe ich ihn in zwei Teile unterteilt. Im ersten Teil beschäftigen wir uns mit der Webdienst-Architektur, dem Kommunikationsprotokoll, das zwischen dem MetaTrader5 Terminal und der Twitter App verwendet wird und schließlich mit der Integration der Internet-App in Twitter. Im zweiten Teil geht es um die MQL5-Ebene des oben gezeigten Netzwerkdiagramms, das den RESTful Webdienst unseres Sozialen Entscheidungsunterstützungssystems brauchen soll.
Autor: Jordi Bassaganas