QBotAI
- Experten
- Version: 2.0
- Aktualisiert: 27 Januar 2025
- Aktivierungen: 10
QBotAI ist ein Handelsroboter, der den Handel an den Finanzmärkten automatisieren soll. Er verwendet eine Technik des verstärkten Lernens, das so genannte Q-Learning, um seine Handelsstrategien zu optimieren.
Q-Learning ermöglicht es dem Roboter, durch Versuch und Irrtum aus Erfahrungen zu lernen. Der Roboter interagiert ständig mit der Handelsumgebung, tätigt Handelstransaktionen und erhält je nach Ergebnis der Transaktion eine Belohnung oder Strafe. Mit der Zeit lernt QBotAI, die optimalen Aktionen zu wählen, um die erhaltene Belohnung zu maximieren.
So wurde beispielsweise das klassische Atari-Spiel Breakout verwendet, um die KI mithilfe des Q-Learnings für das Spiel zu trainieren. Zunächst handelte der Agent willkürlich, doch mit etwas Übung lernte er, den Schläger optimal zu bewegen, um den Ball zu treffen und zu verhindern, dass er herunterfällt. So konnte die KI dank des Verstärkungslernens in diesem Spiel das menschliche Niveau erreichen und sogar übertreffen.
Dieser Multiwährungsexperte verwendet 28 Währungspaare. Für die Vorhersagen verwendet der Berater rekurrente neuronale Netze vom Typ LSTM, Modelle, die in der Python-Sprachumgebung trainiert und mit Hilfe einer neuen Funktion in mql5 zum Laden von ONNX-Modellen in den Berater importiert wurden
Neben dem Hauptmodell UseModel1_QLearning verfügt der Advisor über ein Hilfsmodell UseModel2, das auf die übliche Art und Weise trainiert wird. Wenn Sie zwei Modelle gleichzeitig verwenden (dies sind die Standardeinstellungen), dann wird das Ergebnis einer Verkaufs- oder Kaufentscheidung als Summe dieser beiden Modelle auf einmal getroffen, was viel genauer ist macht Advisor-Prognosen als die Verwendung von Modellen getrennt.
Die Rentabilität der Währungspaare kann im Strategietester nach dem Test auf der Registerkarte "Journal" eingesehen werden, und unrentable Paare können bei Bedarf in den Beratereinstellungen deaktiviert werden, oder Sie können die profitabelsten Paare mit der Option "Aktiv" auswählen. Stellen Sie vor dem Test für alle Paare "Aktiv" = "Wahr" ein und deaktivieren Sie nach dem Test unrentable Paare "Aktiv" = "Falsch", und Sie können mit dem Handel beginnen.
Standardmäßig werden die profitabelsten 9 von 28 Paaren ausgewählt, aber Sie können weitere Währungspaare auswählen.
Auch ein wichtiger Punkt: standardmäßig schließt der Berater alle Währungspaare beim Handel und öffnet wieder, wenn er einen Gewinn von 1% des Saldos erreicht hat, Einstellung UseMaxAllTakeProfitProcent und MaxAllTakeProfitProcent, müssen Sie mit dieser Einstellung im echten Handel zu experimentieren.
Der Advisor wurde bis zum Jahr 2023 trainiert, es ist ratsam, den Backtest ab 2023 durchzuführen.
- Vor dem Testen ist es ratsam, das Währungspaar EURUSD und den H1-Stundenzeitraum auszuwählen.
- Für einen schnellen Test können Sie auch die Visualisierung des Strategietesters ausschalten.
- Am Ende des Tests können Sie auf der Registerkarte "Log" Informationen über die Rentabilität und den maximalen Drawdown für jedes einzelne Paar abrufen
- UseSameLotSizeForAllPairs - die Möglichkeit, die Lotgröße für jedes Paar separat auszuwählen, standardmäßig true, eine Lotgröße für alle, die durch den obigen Parameter festgelegt wurde
- UseMaxAllTakeProfitProcent - aktiviert den globalen Take-Profit als Prozentsatz des aktuellen Gewinns, der im Parameter MaxAllTakeProfitProcent angegeben ist, nach der Ausführung werden alle aktuellen Orders geschlossen.Test nur auf alle Ticks oder 1 Minute OHLC
- UseMaxStopLossProcent - schaltet den globalen Stop-Loss als Prozentsatz des aktuellen Gewinns ein, der im Parameter MaxAllStopLossProcent angegeben ist; nach seiner Ausführung werden alle laufenden Aufträge geschlossen;Test nur für alle Ticks oder 1 Minute OHLC
- IsDynamicLot - ermöglicht die automatische Bildung der Losgröße in Abhängigkeit vom Saldo oder der freien Marge
- is_koef_for_each - wenn true, dann wird die Losgröße aus dem Saldo für jedes Währungspaar separat gebildet, wenn false, dann aus dem Gesamtsaldo oder der freien Margin
- koef - Koeffizient für die Bildung der Losgröße, je größer, desto größer die Risiken
- von - Bildung der Losgröße in Abhängigkeit vom Saldo oder der freien Marge
- CountOfGrid - die Anzahl der schwebenden Aufträge im Grid
- CountGridBars - die Anzahl der letzten Bars in der Historie, aus denen der niedrigste und der höchste Preis ermittelt wird, um den Abstand zwischen den Aufträgen für das Grid zu berechnen: MaxPrice und MinPrice
- GridKoef - der Abstand zwischen den schwebenden Aufträgen im Raster wird nach der Formel (MaxPrice - MinPrice)/ GridKoef berechnet
- GridKoefBegin, GridKoefEnd - Verteilung der Koeffizienten für die Multiplikation des Preises eines anhängigen Auftrags im Raster
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