Yevgeniy Koshtenko / Profil

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.

Der Artikel beschreibt die Erfahrungen bei der Entwicklung eines hybriden Handelssystems, das die klassische technische Analyse mit neuronalen Netzen kombiniert. Der Autor liefert eine detaillierte Analyse der Systemarchitektur, von der grundlegenden Musteranalyse und der Struktur des neuronalen Netzes bis hin zu den Mechanismen, die den Handelsentscheidungen zugrunde liegen, und stellt echten Code und praktische Beobachtungen vor.

Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.

In diesem Artikel wird ein innovativer Ansatz für die technische Analyse vorgestellt, der auf der Umwandlung von Kursbewegungen in Binärcodes beruht. Der Autor zeigt, wie verschiedene Aspekte des Marktverhaltens – von einfachen Preisbewegungen bis hin zu komplexen Mustern – in einer Folge von Nullen und Einsen kodiert werden können.

Wir werden einen neuen Ansatz zur Markttrendanalyse betrachten, der auf einer dreidimensionalen Visualisierung und Tensoranalyse der Marktmikrostruktur basiert.

Wir werden ein modulares Handelssystem entwickeln, das Python für die Datenanalyse mit MQL5 für die Handelsausführung kombiniert. Vier unabhängige Module überwachen parallel verschiedene Marktaspekte: Volumen, Arbitrage, Ökonomie und Risiken und wir verwenden RandomForest mit 400 Bäumen für die Analyse. Besonderer Wert wird auf das Risikomanagement gelegt, da selbst die fortschrittlichsten Handelsalgorithmen ohne ein angemessenes Risikomanagement nutzlos sind.

Wie funktioniert der Portfoliohandel im Forexmarkt? Wie lassen sich die Portfoliotheorie von Markowitz zur Optimierung des Portfolioanteils und das VaR-Modell zur Optimierung des Portfoliorisikos zusammenführen? Wir erstellen einen auf der Portfoliotheorie basierenden Code, der einerseits ein geringes Risiko und andererseits eine akzeptable langfristige Rentabilität gewährleistet.

Die Entdeckung einer neuen Welt des automatisierten Handels mit 3D-Bars. Wie sieht ein Handelsroboter auf mehrdimensionalen Preisbalken aus? Sind „gelbe“ Cluster von 3D-Balken in der Lage, Trendumkehrungen vorherzusagen? Wie sieht der multidimensionale Handel aus?