Artikel und Bibliothek - Seite 8

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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 Statistische Arbitrage durch Mean Reversion im Paarhandel: Den Markt mit Mathematik schlagen : Dieser Artikel beschreibt die Grundlagen der statistischen Arbitrage auf Portfolioebene. Sein Ziel ist es, das Verständnis der Prinzipien der statistischen Arbitrage für Leser ohne

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

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

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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

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