Artikel und Bibliothek - Seite 19

Neuer Artikel Ensemble-Methoden zur Verbesserung numerischer Vorhersagen in MQL5 : In diesem Artikel stellen wir die Implementierung mehrerer Ensemble-Lernmethoden in MQL5 vor und untersuchen ihre Wirksamkeit in verschiedenen Szenarien. Beim maschinellen Lernen entstehen oft mehrere

Smart Trend Follower : Dieser EA wurde entwickelt, um automatisch Markttrends zu folgen, indem er Signale von den Indikatoren Gleitender Durchschnitt und Stochastik-Oszillator verwendet. Der EA erkennt Kauf- und Verkaufssignale durch die Nutzung von MA-Crossovers und bestätigt den Trend mit der

Neuer Artikel Merkmalsauswahl und Dimensionenreduktion mit Hilfe von Hauptkomponenten : Der Artikel befasst sich mit der Implementierung eines modifizierten Algorithmus der „Forward Selection Component Analysis“, der sich auf die von Luca Puggini und Sean McLoone in „Forward Selection Component

Neuer Artikel Einführung in MQL5 (Teil 15): Ein Anfängerleitfaden zur Erstellung nutzerdefinierter Indikatoren (IV) : In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Preisaktionsindikator in MQL5 erstellen und sich dabei auf Schlüsselpunkte wie Tief (L), Hoch (H), Höheres Tief (HL), Höheres Hoch (HH)

Neuer Artikel MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 59): Verstärkungslernen (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern : Wir setzen unseren letzten Artikel über DDPG mit MA und stochastischen Indikatoren fort, indem wir andere Schlüsselklassen des

Neuer Artikel Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 12): EURUSD Ausbruchsstrategie : Begleiten Sie uns heute, wenn wir uns der Herausforderung stellen, eine profitable Ausbruchs-Handelsstrategie in MQL5 zu entwickeln. Wir haben das Währungspaar EURUSD ausgewählt und versucht, Kursausbrüche

Neuer Artikel Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 erstellen : Bauen wir Expert Advisor, die in die Zukunft blicken und sich an jeden Markt anpassen können. Die Entwicklung eines Handelsroboters, der sich an die aktuellen Marktbedingungen anpassen kann, ist der Schlüssel zu stabilen

Neuer Artikel Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil III): Den Boom-1000-Algorithmus knacken : In dieser Artikelserie erörtern wir, wie wir Expert Advisors entwickeln können, die sich selbständig an dynamische Marktbedingungen anpassen. Im heutigen Artikel werden wir versuchen

Neuer Artikel Funktionsentwicklung mit Python und MQL5 (Teil I): Vorhersage gleitender Durchschnitte für weitreichende AI-Modelle : Die gleitenden Durchschnitte sind bei weitem die besten Indikatoren für die Vorhersage unserer KI-Modelle. Wir können unsere Genauigkeit jedoch noch weiter verbessern

Neuer Artikel MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 58): Reinforcement Learning (DDPG) mit gleitendem Durchschnitt und stochastischen Oszillatormustern : Der gleitende Durchschnitt und der Stochastik-Oszillator sind sehr gebräuchliche Indikatoren, deren kollektive Muster wir im

Neuer Artikel Einführung in MQL5 (Teil 14): Ein Anfängerleitfaden zur Erstellung nutzerdefinierter Indikatoren (III) : Lernen Sie, einen Harmonic Pattern Indikator in MQL5 unter Verwendung von Chart-Objekten zu erstellen. Entdecken Sie, wie Sie Umkehrpunkte erkennen, Fibonacci-Retracements anwenden

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 84): Umkehrbare Normalisierung (RevIN) : Wir wissen bereits, dass die Vorverarbeitung der Eingabedaten eine wichtige Rolle für die Stabilität der Modellbildung spielt. Für die Online-Verarbeitung von „rohen“ Eingabedaten verwenden wir häufig eine

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 67): Nutzung früherer Erfahrungen zur Lösung neuer Aufgaben : In diesem Artikel werden weitere Methoden zur Sammlung von Daten in einem Trainingssatz erörtert. Es liegt auf der Hand, dass der Lernprozess eine ständige Interaktion mit der Umgebung

Neuer Artikel Hinzufügen von Trailing-Stop mit Parabolic SAR : Wenn wir eine Handelsstrategie entwickeln, müssen wir verschiedene Optionen für einen schützenden Stopp testen. Hier bietet sich ein dynamisches Nachziehen des dem Kurs folgenden Stop-Loss-Levels an. Der beste Kandidat dafür ist der

Neuer Artikel Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 6): Selbstanpassende Handelsregeln (II) : Dieser Artikel befasst sich mit der Optimierung der RSI-Werte und -Perioden für bessere Handelssignale. Wir stellen Methoden zur Schätzung optimaler RSI-Werte vor und automatisieren

Neuer Artikel Erforschung fortgeschrittener maschineller Lerntechniken bei der Darvas Box Breakout Strategie : Die von Nicolas Darvas entwickelte Darvas-Box-Breakout-Strategie ist ein technischer Handelsansatz, der potenzielle Kaufsignale erkennt, wenn der Kurs einer Aktie über einen festgelegten

Neuer Artikel MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 57): Überwachtes Lernen mit gleitendem Durchschnitt und dem stochastischen Oszillator : Der gleitende Durchschnitt und der Stochastik-Oszillator sind sehr gängige Indikatoren, die von manchen Händlern aufgrund ihres verzögerten

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 25): Praxis des Transfer-Learnings : In den letzten beiden Artikeln haben wir ein Tool zur Erstellung und Bearbeitung von Modellen neuronaler Netze entwickelt. Nun ist es an der Zeit, die Einsatzmöglichkeiten der Technologie des Transfer-Learnings

Neuer Artikel Verstehen der MQL5 Objektorientierte Programmierung (OOP) : Als Entwickler müssen wir lernen, Software zu erstellen und zu entwickeln, die wiederverwendbar und flexibel ist, ohne dass Code dupliziert wird, vor allem, wenn wir verschiedene Objekte mit unterschiedlichen Verhaltensweisen

Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle? : Diese fortschrittlichen gradient-boosted Entscheidungsbaumtechniken bieten eine überragende Leistung und Flexibilität, wodurch sie sich ideal für die

Murreys_Math_Oscillator : Der Oszillator Murreys Math Autor: Scriptor

Telegram To MT5 Copier : TelegramToMT5 ist ein MetaTrader 5 Expert Advisor, der eine Brücke zwischen Telegram und MT5 schlägt, indem er Nachrichten aus Ihren Telegram-Kanälen, -Gruppen und -Privat-Chats direkt in Ihren Trading-Charts anzeigt. Erstellen Sie einfach einen Telegram-Bot, fügen Sie ihn

Neuer Artikel Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 14): Stapelstrategie für den Handel mit statistischen MACD-RSI-Methoden : In diesem Artikel stellen wir die Stapelstrategie des Handels (Trading-Layering) vor, die MACD- und RSI-Indikatoren mit statistischen Methoden kombiniert, um den

Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML (Teil 35): NumPy in MQL5 - Die Kunst, komplexe Algorithmen mit weniger Code zu erstellen : Die NumPy-Bibliothek treibt fast alle Algorithmen des maschinellen Lernens in der Programmiersprache Python an. In diesem Artikel werden wir ein ähnliches Modul

Neuer Artikel Vom Neuling zum Experten: Support and Resistance Strength Indicator (SRSI) : In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die MQL5-Programmierung nutzen können, um Marktniveaus zu bestimmen und zwischen schwächeren und stärkeren Kursniveaus zu unterscheiden. Wir werden einen

Neuer Artikel Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil IX): Code Organisation (V): Die Klasse AnalyticsPanel : In dieser Diskussion wird untersucht, wie man Echtzeit-Marktdaten und Handelskontoinformationen abruft, verschiedene Berechnungen durchführt und die Ergebnisse in einem

Neuer Artikel Meistern der Log-Einträge (Teil 6): Speichern von Protokollen in der Datenbank : Dieser Artikel befasst sich mit der Verwendung von Datenbanken zur strukturierten und skalierbaren Speicherung von Protokollen. Es behandelt grundlegende Konzepte, wesentliche Operationen, Konfiguration

Neuer Artikel Larry Connors‘ Strategien RSI2 Mean-Reversion im Day-Trading : Larry Connors ist ein renommierter Händler und Autor, der vor allem für seine Arbeit im Bereich des quantitativen Handels und für Strategien wie den 2-Perioden-RSI (RSI2) bekannt ist, der dabei hilft, kurzfristig überkaufte

Neuer Artikel MQL5 Handels-Toolkit (Teil 8): Implementierung und Verwendung der EX5-Bibliothek History Manager in Ihrer Codebasis : Im letzten Artikel dieser Serie erfahren Sie, wie Sie die EX5-Bibliothek History Manager mühelos in Ihren MQL5-Quellcode importieren und nutzen können, um

Neuer Artikel Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram-Expertenberaters (Teil 3): Senden von Screenshots des Charts mit einer Legende von MQL5 an Telegram : In diesem Artikel erstellen wir einen MQL5 Expert Advisor, der Chart-Screenshots als Bilddaten kodiert und sie über HTTP-Anfragen an einen