"Kei Sanada" ist mein Internet-Alias. Mein Hobby ist der algorithmische Handel auf dem FOREX-Markt Quantopian.
Beruf
IT-Berater
・ Erfahrung in allen Prozessen in den Bereichen Systementwicklung, Vorschlag, Anforderungsdefinition, Konzept- / Detailentwurf, Erstellung / Test und Wartung.
・ Ab September 2002 dem CRM-Bereich der Beratungsfarm zugeordnet. Teilnahme am Vorschlag und Entwurf / Entwicklung von SFA / CRM-Systemen.
・ Arbeitete an Projekten für die Regierung, den Chemiehersteller, den Hersteller von Präzisionsgeräten, das Kommunikationsgeschäft und das Finanzgeschäft.
Der Umsatz
・ Sammeln Sie Erfahrung im Unternehmensvertrieb, bei bestehenden Kunden und potenziellen Kunden sowie bei der Entwicklung neuer Produkte.
・ Wissensdatenbank für Verkaufstools erstellt.
Interne IT-Systemabteilung
・ Planung, Entwicklung, Betrieb und Wartung des internen IT-Systems
https://youtu.be/gu8uTTURudA
Der Artikel bietet eine umfassende Beschreibung des Vorgangs zum Testen und Optimieren von Expert Advisors in dem MetaTrader 4 Strategietester. Die Bedeutung solcher Informationen und die Notwendigkeit dieser Publikation darf nicht unterschätzt werden. Viele Anwender, die nur mit der MetaTrader 4 Handelsplattform beginnen, haben eine sehr vage Vorstellung davon, was und wie getan werden muss, wenn sie mit Expert Advisors arbeiten. Der vorgeschlagene Artikel gibt einfache und deutliche Antworten auf alle diese Fragen und einen etwas professionelleren Ansatz zur Handhabung dieser Probleme mit einem spezifischen Beispiel.
In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen. Der letzte Teil des Beitrags liefert eine Softwareumsetzung eines tiefen neuronalen Netzwerks in einem Expert Advisor mit eingebautem Indikator auf Basis von MQL4/R.
https://www.mql5.com/en/code/15505
Die Formel der Einschätzung und der Berechnung der Modellierungsqualität von Minutendaten.
In diesem Artikel geht es darum, wie man solche Ereignisse wie Eröffnung, Schließung und Modifizierung von Orders im Terminal МetaТrader 4 verfolgen kann. Der Artikel setzt Grundkenntnisse über das Terminal und Programmieren in MQL4 voraus.
https://www.mql5.com/en/forum/149767
Die meisten Entwickler automatischer Handelssysteme verwenden irgendeine Form von Filtration für Handelssignale. In diesem Artikel erkunden wir die Erstellung und Implementierung von Bandpass- und diskreten Filtern für Expert Advisors, um die Eigenschaften des automatisierten Handelssystems zu verbessern.
Dieser Artikel beschreibt Techniken für die Arbeit mit Kohonen-Maps. Das Thema wird sowohl für Marktforscher mit Grundkenntnisse der Programmierung in MQL4 und MQL5 als auch erfahrene Programmierer, die Schwierigkeiten mit der Verbindung von Kohonen-Maps mit ihren Projekten haben, von Interesse sein.
In diesem Artikel wird die Effektivität von Handelssystemen durch eine Effektivitätsanalyse ihrer eigenen Komponenten geforscht. Jede Analyse, egal ob es eine grafische Analyse ist, die basierend auf Indikatoren oder auf eine andere Analyse ist, ist eine der wichtigsten Komponenten für das erfolgreiche Handeln auf den Finanzmärkten. Dieser Artikel ist zu einem gewissen Grad eine Forschung von einigen einfachen und unabhängigen Handelssystemen, enthält ihre Wirksamkeitsanalyse und Nützlichkeitsanalyse bei einer gemeinsamen Anwendung.
Der Artikel enthält Beispiele für die Fuzzy-Logik-Theorie im Trading mit Hilfe von MQL4. Es wird die Entwicklung eines Indikators und eines EAs durch die FuzzyNet Bibliothek für MQL4 beschrieben.
Dieser Artikel ist eine Fortsetzung des vorherigen Artikels über über tiefe Neuronale Netzwerke und Prädikatorauswahl. Wir besprechen hier die Eigenschaften der Neuronalen Netzwerke in Form des "Stacked RMB" (geschichtete Restricted Boltzmann Maschine) und deren Umsetzung durch das Paket "darch".