Yevgeniy Koshtenko / Profil

Heute werfen wir einen Blick auf meinen ersten Arbitrage-Roboter – einen Liquiditätsanbieter (wenn man ihn so nennen kann) für synthetische Vermögenswerte. Derzeit arbeitet dieser Bot erfolgreich als Modul in einem großen maschinellen Lernsystem, aber ich habe einen alten Forex-Arbitrage-Roboter aus der Cloud geholt, also lassen Sie uns einen Blick darauf werfen und darüber nachdenken, was wir heute damit machen können.

In diesem Artikel wird die Entwicklung eines Arbitrage-Analyse-Panels in MQL5 vorgestellt. Wie kann man auf verschiedene Weise faire Devisenkurse auf dem Forex erhalten? Erstellung eines Indikators zur Ermittlung von Abweichungen der Marktpreise von den fairen Wechselkursen sowie zur Bewertung der Vorteile von Arbitragemöglichkeiten beim Umtausch einer Währung in eine andere (wie bei der Dreiecksarbitrage).

Wir entwickeln einen professionellen Remote-Risikomanager für Forex in Python, der Schritt für Schritt auf dem Server installiert wird. Im Laufe des Artikels werden wir verstehen, wie man die Forex-Risiken programmatisch verwalten kann und wie man eine Forex-Einlage nicht mehr verschwenden kann.

Wir werden einen professionellen Indikator für die Analyse der Währungsstärke in MQL5 entwickeln. Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie ein leistungsstarkes Handels-Tool mit einem visuellen Dashboard für MetaTrader 5 entwickeln können. Sie werden lernen, wie Sie die Stärke von Währungspaaren über mehrere Zeitrahmen (H1, H4, D1) berechnen, dynamische Datenaktualisierungen implementieren und eine nutzerfreundliche Oberfläche erstellen können.

Wie kann ein Händler sein Kapital verwalten? Wie kann ein Händler und Anleger den Überblick über Ausgaben, Einnahmen, Vermögenswerte und Verbindlichkeiten behalten? Ich werde Ihnen nicht nur eine Buchhaltungssoftware vorstellen, sondern ein Instrument, das zu Ihrem zuverlässigen Finanznavigator in der stürmischen See des Handels werden kann.

Wir werden einen Quantencomputer von IBM einsetzen, um alle Möglichkeiten der Preisentwicklung zu ermitteln. Klingt nach Science Fiction? Willkommen in der Welt des Quantencomputers für den Handel!

Wie beobachtet der Markt Fibonacci-basierte Beziehungen? Diese Folge, bei der jede nachfolgende Zahl gleich der Summe der beiden vorhergehenden ist (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), beschreibt nicht nur das Wachstum der Kaninchenpopulation. Wir werden die pythagoreische Hypothese betrachten, dass alles in der Welt bestimmten Zahlenbeziehungen unterliegt...

Fortsetzung der Versuche, die Preisbewegungen zu entschlüsseln... Wie steht es mit der linguistischen Analyse des „Marktwörterbuchs“, das wir durch die Umwandlung des binären Preiscodes in BIP39 erhalten? In diesem Artikel befassen wir uns mit einem innovativen Ansatz für die Analyse von Börsendaten und untersuchen, wie moderne Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf die Marktsprache angewendet werden können.

Wir werden ein biologisch korrektes System von Neuronen für die Vorhersage von Zeitreihen aufbauen. Die Einführung einer plasmaähnlichen Umgebung in die Architektur des neuronalen Netzes schafft eine Art „kollektive Intelligenz“, bei der jedes Neuron den Betrieb des Systems nicht nur durch direkte Verbindungen, sondern auch durch weitreichende elektromagnetische Wechselwirkungen beeinflusst. Mal sehen, wie sich das neuronale Gehirnmodellierungssystem auf dem Markt schlagen wird.

In diesem Artikel prognostizieren wir die zukünftige extreme Volatilität anhand einer binären Klassifizierung. Außerdem werden wir mit Hilfe von maschinellem Lernen einen Indikator für extreme Volatilität entwickeln.

In diesem Artikel stelle ich einen innovativen Handelsalgorithmus vor, der evolutionäre Algorithmen mit Deep Reinforcement Learning für den Devisenhandel kombiniert. Der Algorithmus nutzt den Mechanismus der Auslöschung ineffizienter Individuen zur Optimierung der Handelsstrategie.

Wir werden uns die Preisdiskretisierungsmethoden mit Python und MQL5 ansehen. In diesem Artikel werde ich meine praktischen Erfahrungen mit der Entwicklung einer Python-Bibliothek teilen, die eine breite Palette von Ansätzen zur Balkenbildung implementiert – von klassischen Volumen- und Range Bars bis hin zu exotischeren Methoden wie Renko und Kagi. Wir werden Drei-Linien-Durchbruchskerzen und Range-Bars betrachten, ihre Statistiken analysieren und versuchen zu definieren, wie die Preise sonst noch diskret dargestellt werden können.