Martin Alejandro Bamonte / Profil
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2 Jahre
Erfahrung
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30
Produkte
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273
Demoversionen
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0
Signale
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Abonnenten
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Im Laufe meiner Karriere habe ich meine Fähigkeiten verfeinert, Herausforderungen gemeistert und aus Erfolgen sowie Rückschlägen gelernt. Trading ist nicht nur Zahlen – es erfordert Disziplin, Strategie und ein unerschütterliches Engagement für kontinuierliche Verbesserung. Mein Ziel war immer klar: Lösungen zu schaffen, die Tradern selbst in unsicheren Zeiten Vertrauen geben.
Wenn ich heute zurückblicke, sehe ich nicht nur Jahre der Erfahrung, sondern auch eine Leidenschaft, die mich antreibt, weiter zu innovieren und anderen zu helfen, ihre Ziele zu erreichen. Jedes Werkzeug, das ich entwickle, basiert auf jahrelangem Studium und Praxis sowie dem echten Wunsch, zuverlässige und effektive Ergebnisse zu liefern. Für mich ist Trading nicht nur ein Beruf – es ist eine Kunst und Wissenschaft, die, richtig angewendet, Leben verändern kann.
This article applies the Kelly criterion to position sizing in native MQL5. It presents a reusable CKelly class that estimates win rate and payoff from closed deals, derives the Kelly fraction, and sizes lots from a stop distance. A Monte Carlo sweep of the Kelly multiplier shows growth peaking at full Kelly while drawdown and ruin increase, motivating fractional Kelly such as half Kelly that preserves most growth with materially lower drawdown.
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The series develops machine learning in 100% native MQL5 with no external dependencies. Part 1 delivers logistic regression from first principles: a CLogReg class with standardization, a stable sigmoid, SGD training, and model persistence, plus a script that builds ATR-normalized features, labels the next bar, and tests out-of-sample against a baseline. Readers get a compact include file and a clear template for leakage-free evaluation.
