Vladimir Skorina / Profil
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Большой интерес к работе с тиками и нейронными сетями(в часности третьего поколения).
Dieser Beitrag behandelt leistungsfähige adaptive Indikatoren und ihre Umsetzung in MQL5. Die Indikatoren Adaptive Cyber Cycle, Adaptive Center of Gravity und Adaptive RVI wurden alle ursprünglich von John F. Ehlers in „Kybernetische Analyse für Wertpapiere und Terminkontrakte“ (Cybernetic Analysis for Stocks and Futures) vorgestellt.
Einer der interessantesten Aspekte von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) ist, dass sie ohne Beaufsichtigung lernen, Daten zu klassifizieren. Im einfachsten Fall erstellen sie eine Ähnlichkeitskarte von Eingabedaten (Clustering). SOM-Karten können für die Klassifizierung und Visualisierung von hochdimensionalen Daten genutzt werden. In diesem Beitrag werden wir mehrere einfache Anwendungsbeispiele von Kohonenkarten betrachten.
In diesem Beitrag geht es um die Entwicklung des Expert Advisors, auf Grundlage des Buchs "New Trading Dimensions: How to Profit from Chaos in Stocks, Bonds, and Commodities" von Bill Williams. Die Strategie selbst ist wohl bekannt, ihre Anwendung jedoch unter Händlern immer noch umstritten. Dieser Beitrag behandelt die Handelssignale des Systems, die spezifischen Charakteristika seiner Implementierung und die Testergebnisse vor dem Hintergrund historischer Daten.
Der Marktpreis wird aus einer stabilen Balance zwischen Angebot und Nachfrage geformt, die ihrerseits von diversen wirtschaftlichen, politischen und psychologischen Faktoren abhängen. Unterschiede in der Natur und den Ursachen der Auswirkungen dieser Faktoren machen es schwierig, alle Komponenten direkt zu betrachten. Dieser Beitrag beschreibt einen Versuch, den Marktpreis basierend auf einem ausgearbeiteten Regressionsmodell zu prognostizieren.
Dieser Beitrag ist eine logische Fortsetzung meines Beitrags Statistische Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten in MQL5, in dem die Klassen für die Arbeit mit einigen theoretischen statistischen Verteilungen dargelegt wurden. Da wir nun über die theoretische Grundlage verfügen, schlage ich vor, dass wir direkt mit realen Datensätzen fortfahren und versuchen, diese Grundlage für Informationszwecke zu nutzen.
Im nachfolgenden Beitrag beschreibe ich einen Prozess für die Umsetzung des Indikators Moving Mini-Max auf Basis der Arbeit 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis' von Z.G. Silagadze. Die Idee hinter dem Indikator basiert auf einer Simulation von Quantentunnel-Phänomenen, die von G. Gamov in der Theorie des Alphazerfalls vorgeschlagen wurde.
Zusätzlich zur Erstellung von neuronalen Netzwerken ermöglicht das Softwarepaket von NeuroSolutions den Export dieser Netzwerke als DLLs. Dieser Beitrag beschreibt den Erstellprozess eines neuronalen Netzwerks, der Erzeugung einer DLL und der Verbindung dieser DLL mit einem Expert Advisor für den Handel in MetaTrader 5.
Dieser Beitrag beschreibt die ökonometrischen Analysemethoden, die Autokorrelationsanalyse und insbesondere die Analyse von bedingten Varianzen. Worin liegt der Vorteil des hier beschriebenen Ansatzes? Die Arbeit mit nicht-linearen GARCH-Modellen erlaubt eine formelle Repräsentation der analysierten Serien vom mathematischen Gesichtspunkt aus, sowie die Erzeugung einer Prognose für eine festgelegte Anzahl an Schritten.
Dieser Beitrag behandelt Verteilungen von Wahrscheinlichkeiten (normal, lognormal, binomial, logistisch, Cauchy-Verteilung, Studentsche t-Verteilung, Laplace-Verteilung, Poisson-Verteilung, Secans-Hyperbolicus-Verteilung, Beta- und Gamma-Verteilung) zufälliger Statistiken in der angewandten Statistik. Er nennt ebenfalls Klassen für den Umgang mit diesen Verteilungen.
Ziel dieses Beitrags ist die Untersuchung der Möglichkeiten von Handelsautomatisierung und ihrer Analyse in Form von Indikatoren und des Expert Advisors, auf Basis einiger Vorschläge aus James Hyerczyks Buch "Pattern, Price & Time: Using Gann Theory in Trading Systems". Ohne jeden Anspruch auf Vollständigkeit untersuchen wir hier nur ein Modell - den ersten Teil der Gann-Theorie.
Die neue Version der Programmiersprache für die Entwicklung von Handelsstrategien, MQL [MQL5], liefert im Vergleich zur Vorgängerversion [MQL4] leistungsstärkere und effektivere Features. Der Vorteil besteht im Wesentlichen aus den Merkmalen der objektorientierten Programmierung. In diesem Beitrag wird die Möglichkeit betrachtet, komplexe benutzerdefinierte Datentypen wie Knoten und Listen zu verwenden. Außerdem liefert der Beitrag ein Anwendungsbeispiel für die Verwendung von Listen in der praktischen Programmierung in MQL5.
Nicht allzu viele Entwickler erinnern sich noch daran, wie eine simple DLL geschrieben wird und was die Besonderheiten der unterschiedlichen Systemanbindungen sind. Anhand mehrerer Beispiele werde ich versuchen, Ihnen den gesamten Prozess zur Erstellung einer simplen DLL in 10 Minuten zu zeigen, sowie einige technische Einzelheiten der Umsetzung unserer Anbindung zu besprechen. Ich zeige Ihnen den Prozess der DLL-Erstellung in Visual Studio Schritt für Schritt mit Beispielen für den Austausch unterschiedlicher Typen von Variablen (Zahlen, Arrays, Strings usw.). Außerdem erkläre ich, wie Sie Ihr Client Terminal vor Abstürzen in benutzerdefinierten DLLs schützen können.
Dieser Artikel befasst sich mit einer Methode zur automatischen Generierung von auf einem neuronalen Netzwerk basierenden EAs mithilfe des MQL5-Assistenten und Hlaiman EA Generator. Er zeigt Ihnen, wie Sie ganz einfach mit neuronalen Netzwerken arbeiten können - und zwar ohne großartige Hintergrundinformationen zu besitzen oder einen eigenen Code zu schreiben.
Dieser Beitrag befasst sich mit dem Mechanismus zur Erstellung eines DLL-Moduls mithilfe der beliebten Programmiersprache ObjectPascal innerhalb einer Delphi-Programmierumgebung. Die Inhalte dieses Beitrags richten sich mit der Einbindung äußerer DLL-Module vorrangig an Neueinsteiger in der Programmierung, die mit Problemen kämpfen, die die Grenzen der eingebetteten Programmiersprache MQL5 sprengen.