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Artikel zum Programmieren in MQL5

Artikel "Marktsimulation (Teil 22): Erste Schritte mit SQL (V)" veröffentlicht.

Marktsimulation (Teil 22): Erste Schritte mit SQL (V)

Bevor Sie aufgeben und beschließen, SQL nicht weiter zu lernen, möchte ich Sie, liebe Leserinnen und Leser, daran erinnern, dass wir hier immer noch nur die grundlegendsten Elemente verwenden. Einige Funktionen von SQL haben wir noch nicht behandelt. Sobald Sie diese verstanden haben, werden Sie feststellen, dass SQL viel praktischer ist, als es zunächst den Anschein hat. Allerdings werden wir höchstwahrscheinlich irgendwann die Richtung dessen ändern, was wir gerade aufbauen, da der Entwicklungsprozess dynamisch ist. Wir werden noch etwas genauer zeigen, wie man verschiedene Dinge in SQL erstellt, denn das ist für Sie wirklich wichtig und nützlich. Wenn man einfach davon ausgeht, dass man fähiger ist als eine ganze Gemeinschaft von Programmierern und Entwicklern, führt das nur dazu, dass man Zeit und Chancen verschwendet. Keine Sorge, denn was als Nächstes kommt, wird noch interessanter.

Artikel "Neuronale Netze im Trading: Ein domänenübergreifendes Framework für die Zeitreihenprognose (TimeFound)" veröffentlicht.

Neuronale Netze im Trading: Ein domänenübergreifendes Framework für die Zeitreihenprognose (TimeFound)

In diesem Artikel bauen wir Schritt für Schritt den Kern des intelligenten TimeFound-Modells auf und passen ihn an reale Aufgaben der Zeitreihenprognose an. Wenn Sie sich für die praktische Umsetzung von Patching-Algorithmen für neuronale Netze in MQL5 interessieren, sind Sie hier genau richtig.

Artikel "Marktsimulation (Teil 21): Erste Schritte mit SQL (IV)" veröffentlicht.

Marktsimulation (Teil 21): Erste Schritte mit SQL (IV)

Viele von Ihnen haben vielleicht weitaus mehr Erfahrung im Umgang mit Datenbanken als ich und sind daher möglicherweise anderer Meinung. Da es notwendig war, zu erklären, warum Datenbanken so aufgebaut sind, wie sie sind, und warum SQL diese Form hat – insbesondere, warum Primär- und Fremdschlüssel entstanden sind –, mussten einige Dinge etwas abstrakt bleiben.

Artikel "Vom Anfänger zum Fortgeschrittenen: Indikator (V)" veröffentlicht.

Vom Anfänger zum Fortgeschrittenen: Indikator (V)

In diesem Artikel werden wir uns damit befassen, wie man Benutzeranfragen zur Änderung des Chart-Darstellungsmodus verarbeitet. Dies ist notwendig, damit ein Indikator, der für den aktuellen Chart-Darstellungsmodus konzipiert ist, nicht seltsam aussieht oder von dem abweicht, was ein MetaTrader-5-Nutzer erwartet.

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Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen

Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen

In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.

Archery-Algorithmus (AA)

Archery-Algorithmus (AA)

Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.

Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen

Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen

Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.

Artikel "Neuronale Netze im Trading: Ein domänenübergreifendes Framework zur Zeitreihenprognose (Fazit)" veröffentlicht.

Neuronale Netze im Trading: Ein domänenübergreifendes Framework zur Zeitreihenprognose (Fazit)

Der Artikel befasst sich mit der praktischen Implementierung des TimeFound-Modells für die Zeitreihenvorhersage. Es werden die wichtigsten Schritte bei der Umsetzung der zentralen Ansätze des Frameworks mithilfe von MQL5 untersucht.

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Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen

Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen

In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.

Archery-Algorithmus (AA)

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Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.

Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen

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Artikel "Neuronale Netze im Trading: Eine intelligente Prognose-Pipeline (Time-MoE)" veröffentlicht.

Neuronale Netze im Trading: Eine intelligente Prognose-Pipeline (Time-MoE)

Wir laden Sie ein, das moderne Time-MoE-Framework kennenzulernen, das für Zeitreihenprognosen angepasst wurde. In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Komponenten der Architektur Schritt für Schritt umsetzen und dabei Erläuterungen und praktische Beispiele geben. Mit diesem Ansatz können Sie nicht nur verstehen, wie das Modell funktioniert, sondern diese Prinzipien auch auf reale Handelsszenarien anwenden.

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Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen

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MQL5.community - Benutzer-Memo

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Sie haben sich gerade angemeldet und haben wahrscheinlich jetzt eine Menge Fragen wie z.B. "Wie füge ich ein Bild in meine Nachricht ein?" "Wie formatiere ich meinen MQL5 Quellcode?" "Wo werden meine persönlichen Nachrichten abgelegt?" Und noch vieles mehr. In diesem Beitrag haben wir für Sie einige praktische Tipps zusammengestellt, die Ihnen helfen, sich in der MQL5.community zurechtzufinden und all ihre vorhandenen Features optimal zu nutzen.

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Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen

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Schneller Einstieg in MQL5

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Sie haben sich entschlossen, zur Programmierung von Handelsstrategien MQL5 zu lernen, wissen aber noch nichts darüber? Wir haben versucht, MQL5 und die MetaTrader 5-Anwendung aus der Sicht eines Neueinsteigers zu betrachten, und daraufhin diese kurze Einführung geschrieben. In diesem Beitrag finden Sie ein grobe Darstellung der Möglichkeiten der Programmiersprache sowie einige Hinweise für die Arbeit mit dem Bearbeitungsprogramm MetaEditor 5 und der MetaTrader 5-Anwendung auf Ihrem Rechner.

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MQL5.community - Benutzer-Memo

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Im heutigen Artikel werden wir zum ersten Mal den wahlfreien Zugriff auf Dateiinhalte untersuchen. Dies gilt sowohl für das Schreiben als auch für das Lesen von Informationen, die in einer Datei gespeichert sind. Da das Thema jedoch zu umfangreich ist, um es in einem einzigen Artikel zu behandeln, beschränken wir uns hier auf eine Einführung in den wahlfreien Zugriff.

Artikel "Neuronale Netze im Trading: Effektive Merkmalsextraktion zur präzisen Klassifizierung (letzter Teil)" veröffentlicht.

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Das Mantis-Framework transformiert komplexe Zeitreihen in informative Token und dient als zuverlässige Grundlage für einen intelligenten Handelsagenten, der in Echtzeit agieren kann.

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Der Artikel befasst sich mit der Klassifikation mittels Gauß-Prozessen. Wir beginnen mit dem Studium der theoretischen Grundlagen und gehen dann zur praktischen Entwicklung der GP-Bibliothek in MQL5 über.

Artikel "Implementierung eines Breakeven-Mechanismus in MQL5 (Teil 2): ATR- und RRR-basierter Breakeven" veröffentlicht.

Implementierung eines Breakeven-Mechanismus in MQL5 (Teil 2): ATR- und RRR-basierter Breakeven

Dieser Artikel vervollständigt die Implementierung von ATR- und RRR-basierten Breakeven-Mechanismen in MQL5 und entwickelt eine Klasse von Grund auf neu, die es einfach macht, zwischen Breakeven-Modi zu wechseln, ohne die Parameter erneut eingeben zu müssen. Um die Wirksamkeit jedes Breakeven-Typs zu bewerten, werden mehrere Backtests durchgeführt, bei denen deren Vor- und Nachteile im Kontext des algorithmischen Handels analysiert werden.

Über 2,760 Artikel sind auf der Webseite verfügbar

Artikel "Marktsimulation: Positionsansicht (V)" veröffentlicht.

Marktsimulation: Positionsansicht (V)

Trotz dessen, was im vorherigen Artikel gezeigt wurde, mag all dies zunächst einfach erscheinen. In Wirklichkeit gibt es jedoch noch einige Probleme, und viele Aufgaben sind noch offen. Sie, lieber Leser, Sie denken vielleicht, dass alles einfach und unkompliziert ist. Aus Unerfahrenheit akzeptieren Sie vielleicht einfach alles, was Ihnen präsentiert wird. Und das ist ein Fehler, den Sie zu vermeiden versuchen sollten. Noch schlimmer ist es, etwas zu verwenden, ohne wirklich zu verstehen, was genau Sie da verwenden. Anfänger durchlaufen oft eine Copy-and-Paste-Phase. Wenn Sie nicht für immer in dieser Phase stecken bleiben wollen, sollten Sie lernen, wie man bestimmte Werkzeuge verwendet. Eines der am häufigsten von Programmierern verwendeten Werkzeuge ist die Dokumentation. Das zweite ist das Testen, unterstützt durch Protokolldateien. Hier werden wir uns ansehen, wie man dabei vorgeht.

Artikel "Neuronale Netze im Trading: Effektive Merkmalsextraktion für präzise Klassifizierung (Mantis)" veröffentlicht.

Neuronale Netze im Trading: Effektive Merkmalsextraktion für präzise Klassifizierung (Mantis)

Lernen Sie Mantis kennen – ein leichtgewichtiges Foundation-Model für die Zeitreihenklassifizierung auf Basis einer Transformer-Architektur mit kontrastivem Vortraining und einem hybriden Attention-Mechanismus, der eine rekordverdächtige Genauigkeit und hohe Skalierbarkeit ermöglicht.

Artikel "Entwicklung eines neuronalen Trading-Roboters auf Basis von Mamba und Selective State Space Models" veröffentlicht.

Entwicklung eines neuronalen Trading-Roboters auf Basis von Mamba und Selective State Space Models

Der Artikel untersucht die revolutionäre Mamba/SSM-Architektur neuronaler Netze für die finanzielle Zeitreihenprognose. Im Beitrag wird eine vollständige MQL5-Implementierung einer modernen Alternative zu Transformer mit linearer Komplexität O(N) statt quadratischer Komplexität O(N²) vorgestellt. Selective State Space Models, hardwareorientierte Optimierungen, Patching-Techniken und fortschrittliche AdamW-Trainingsmethoden werden detailliert behandelt. Praktische Testergebnisse, die eine Steigerung der Genauigkeit von 62% auf 71% bei gleichzeitiger Reduzierung der Trainingszeit von 45 auf 8 Minuten zeigen, sind enthalten. Ein fertiger Trading-EA mit automatischem Nachtraining und adaptivem Risikomanagement für MetaTrader 5 wird vorgestellt.

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Artikel "Marktsimulation: Positionsansicht (IV)" veröffentlicht.

Marktsimulation: Positionsansicht (IV)

Hier werden wir beginnen, verschiedene Komponenten oder Anwendungen zusammenzuführen, die zuvor völlig voneinander isoliert waren. Chart Trade, der Mausindikator und der Expert Advisor waren bereits miteinander verknüpft, aber es gab immer noch keine Möglichkeit, die auf dem Handelsserver offenen Positionen, die oft über ein Cross-Order-System verwaltet werden, direkt im Chart anzuzeigen. Ab diesem Punkt wird dies möglich, was den Weg für verschiedene Ideen und zukünftige Implementierungen ebnet. Obwohl wir erst am Anfang stehen, diese Komponenten in Betrieb zu nehmen, haben wir bereits eine Richtung für die weitere Entwicklung.

Artikel "Neuronale Netze im Trading: Generalisierung von Zeitreihen ohne Abhängigkeit von spezifischen Daten (Kernmodule des Modells)" veröffentlicht.

Neuronale Netze im Trading: Generalisierung von Zeitreihen ohne Abhängigkeit von spezifischen Daten (Kernmodule des Modells)

Wir setzen unsere Bekanntschaft mit dem Mamba4Cast-Framework fort. Heute werden wir uns mit der praktischen Umsetzung der vorgeschlagenen Ansätze befassen. Mamba4Cast wurde nicht für eine lange Anpassungsphase bei jeder neuen Zeitreihe entwickelt, sondern für den sofortigen Einsatz. Dank des Konzepts des Zero-Shot-Forecastings kann das Modell hochwertige Prognosen auf realen Daten ohne zusätzliches Training oder Hyperparameter-Tuning erstellen.

Artikel "Implementierung einer Schaltung für Quantum Reservoir Computing (QRC)" veröffentlicht.

Implementierung einer Schaltung für Quantum Reservoir Computing (QRC)

Ein revolutionärer Ansatz für maschinelles Lernen im Handel durch Quantencomputing. Der Artikel demonstriert eine praktische Umsetzung eines adaptiven QRC-Systems mit kontinuierlichem Nachtraining zur Vorhersage von Marktbewegungen in Echtzeit.

Artikel "Algorithmus für künstliche Atome (A3)" veröffentlicht.

Algorithmus für künstliche Atome (A3)

Der Artikel beschreibt die Implementierung des A3-Algorithmus – eines metaheuristischen Optimierungsalgorithmus, der von chemischen Prozessen inspiriert ist – in MQL5. Nur zwei einstellbare Parameter und eine kleine Population gewährleisten eine hohe Arbeitsgeschwindigkeit bei ausreichender Qualität der Lösungen.

Artikel "Marktsimulation: Positionsdarstellung (III)" veröffentlicht.

Marktsimulation: Positionsdarstellung (III)

In früheren Artikeln haben wir erwähnt, dass wir manchmal einen Wert für die Eigenschaft ZOrder festlegen müssen. Aber warum? Der Grund dafür ist, dass viele Codeteile, die Objekte in einem Chart hinzufügen, einfach keinen Wert für diese Eigenschaft verwenden oder, genauer gesagt, nicht definieren. Es geht mir nicht darum, zu sagen, was Programmierer tun oder lassen sollen und wie sie ihren Code schreiben sollten. Ich bin hier, um Ihnen, lieber Leser, und jedem, der wirklich verstehen will, wie diese Prozesse intern funktionieren, zu zeigen, was tatsächlich hinter den Kulissen passiert.

Artikel "Risk Manager für Handelsroboter (Teil I): Include-Datei zur Risikokontrolle für Expert Advisors" veröffentlicht.

Risk Manager für Handelsroboter (Teil I): Include-Datei zur Risikokontrolle für Expert Advisors

Der Handel ist durch hohe Anforderungen an die Disziplin beim Risikomanagement gekennzeichnet. Der Artikel präsentiert eine Analyse der Hauptgründe für das Scheitern von Tradern und schlägt eine technische Lösung in Form der Klasse CEnhancedRiskManager für die MQL5-Plattform vor. Er beinhaltet praktische Tests mit einem aggressiven Grid-EA.

Artikel "Community of Scientists Optimization (CoSO): Praxis" veröffentlicht.

Community of Scientists Optimization (CoSO): Praxis

Wir kehren zum Thema der Optimierung nach dem Modell einer wissenschaftlichen Gemeinschaft zurück. CoSO sollte nicht als fertige Lösung betrachtet werden, sondern als vielversprechende Forschungsplattform. Bei entsprechender Entwicklung kann CoSO seine Nische in Aufgaben finden, bei denen Anpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit gegenüber Veränderungen wichtig sind und die Rechenzeit nicht kritisch ist.

Artikel "Gaußsche Prozesse für maschinellen Lernen (Teil 2): Implementierung und Testen eines Klassifizierungsmodells in MQL5" veröffentlicht.

Gaußsche Prozesse für maschinellen Lernen (Teil 2): Implementierung und Testen eines Klassifizierungsmodells in MQL5

In diesem Abschnitt betrachten wir die Implementierung der wichtigsten Schnittstellen der Bibliothek für Gaußsche Prozesse in MQL5: IKernel, ILikelihood und IInference. Wir werden auch deren Funktionsweise an synthetischen Daten demonstrieren und Indikatoren für Klassifizierung und Regression implementieren und ihre Funktionsweise im Online-Modus demonstrieren – mit erneutem Training des Modells bei jeder neuen Bar.

Artikel "Quantenneuronales Netzwerk in MQL5 (Teil III): Ein virtueller Quantenprozessor auf Basis von Qubits" veröffentlicht.

Quantenneuronales Netzwerk in MQL5 (Teil III): Ein virtueller Quantenprozessor auf Basis von Qubits

Der Artikel konzentriert sich auf die Erstellung eines Handelssystems mit einem echten Quantensimulator anstelle von mathematischen Analogien. Das System verwendet 3 virtuelle Qubits, Quantengatter und Superpositionsprinzipien zur Marktanalyse. Es ist als Handels-EA für MetaTrader 5 in MQL5 implementiert. Die wichtigste Errungenschaft ist der Übergang von der Simulation zu echten Quantenprinzipien der Finanzinformationsverarbeitung.

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Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen

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In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.

Archery-Algorithmus (AA)

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Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.

MQL5.community - Benutzer-Memo

MQL5.community - Benutzer-Memo

Sie haben sich gerade angemeldet und haben wahrscheinlich jetzt eine Menge Fragen wie z.B. "Wie füge ich ein Bild in meine Nachricht ein?" "Wie formatiere ich meinen MQL5 Quellcode?" "Wo werden meine persönlichen Nachrichten abgelegt?" Und noch vieles mehr. In diesem Beitrag haben wir für Sie einige praktische Tipps zusammengestellt, die Ihnen helfen, sich in der MQL5.community zurechtzufinden und all ihre vorhandenen Features optimal zu nutzen.

Über 2,750 Artikel sind auf der Webseite verfügbar

Artikel "Community of Scientists Optimization (CoSO): Theorie" veröffentlicht.

Community of Scientists Optimization (CoSO): Theorie

Geheimnisse der effektiven Optimierung von Handelsstrategien in metaheuristischen Ansätzen. Community of Scientists Optimization ist ein neuer populationsbasierter Algorithmus, der von den Mechanismen der wissenschaftlichen Gemeinschaft inspiriert ist. Im Gegensatz zu traditionellen, von der Natur inspirierten Metaphern modelliert CoSO einzigartige Aspekte menschlicher wissenschaftlicher Tätigkeit: das Veröffentlichen von Ergebnissen in Fachzeitschriften, das Konkurrieren um Fördermittel und das Bilden von Forschungsteams.

Artikel "Von der Grundstufe zur Mittelstufe: FileSave und FileLoad" veröffentlicht.

Von der Grundstufe zur Mittelstufe: FileSave und FileLoad

Im heutigen Artikel werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, mit den Bibliotheksfunktionen FileSave und FileLoad zu arbeiten. Obwohl viele Leute sie aufgrund bestimmter Einschränkungen oder Schwierigkeiten, die sie in spezifischen Szenarien verursachen, für nur begrenzt nutzbar halten, kann uns ein korrektes Verständnis der Funktionsweise dieser beiden Funktionen an manchen Stellen viel Aufwand ersparen. Sie sind auch eine hervorragende Möglichkeit, mit Protokolldateien zu arbeiten.

Artikel "Quantenneuronales Netzwerk in MQL5 (Teil II): Training eines neuronalen Netzwerkes mit Backpropagation unter Verwendung von ALGLIB-Markov-Matrizen" veröffentlicht.

Quantenneuronales Netzwerk in MQL5 (Teil II): Training eines neuronalen Netzwerkes mit Backpropagation unter Verwendung von ALGLIB-Markov-Matrizen

Der Artikel präsentiert eine innovative Architektur für ein quantenneuronales Netz für den algorithmischen Handel, die die Prinzipien der Quantenmechanik mit modernen Methoden des maschinellen Lernens kombiniert. Das System umfasst Quanteneffekte (Resonanz, Interferenz, Dekohärenz), mehrstufiges Gedächtnis verschiedener Zeitskalen, Markov-Ketten mit der ALGLIB-Bibliothek und adaptive Parametersteuerung. Die vollständige Implementierung erfolgt in MQL5 unter Verwendung der integrierten Matrix-/Vektortypen, was Implementierungshürden in MetaTrader 5 beseitigt.

Artikel "Kompetitiver Lernalgorithmus (CLA)" veröffentlicht.

Kompetitiver Lernalgorithmus (CLA)

Der Artikel stellt den kompetitiven Lernalgorithmus (Competitive Learning Algorithm, CLA) vor, eine neue metaheuristische Optimierungsmethode, die auf der Simulation des Bildungsprozesses basiert. Der Algorithmus organisiert die Population von Lösungen in Klassen mit Schülern und Lehrern, wobei Agenten durch drei Mechanismen lernen: Lernen vom Besten der Klasse, Lernen aus eigener Erfahrung und Wissensaustausch zwischen Klassen

Artikel "Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arbeiten mit Dateien in der Sandbox von MetaTrader 5" veröffentlicht.

Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Arbeiten mit Dateien in der Sandbox von MetaTrader 5

Wissen Sie, was eine Sandbox ist? Wissen Sie, wie man damit arbeitet? Wenn Sie eine der beiden Fragen mit „Nein“ beantworten, lesen Sie diesen Artikel, um das grundlegende Funktionsprinzip einer Sandbox zu verstehen. Sie werden auch verstehen, warum MetaTrader 5 eine Sandbox verwendet, um die Integrität einiger seiner internen Daten zu schützen. Das hier präsentierte Material dient rein zu Lehrzwecken. Unter keinen Umständen sollten Sie die Anwendung als fertiges Produkt ansehen, dessen Zweck etwas anderes ist, als die vorgestellten Konzepte zu studieren.

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Quantenneuronales Netz in MQL5 (Teil I): Erstellen der Include-Datei

Der Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Erstellung von Handelssystemen auf der Grundlage quantenmechanischer Prinzipien und künstlicher Intelligenz vor. Der Autor beschreibt die Entwicklung eines einzigartigen neuronalen Netzes, das über klassisches maschinelles Lernen hinausgeht, indem es Quantenmechanik mit modernen KI-Architekturen kombiniert.

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Anwendung des Verfahrens der eigenen Koordinaten auf die Analyse des Aufbaus einfacher statistischer Verteilungen

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Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.

Artikel "Prognosen im Trading mit Grey-Modellen" veröffentlicht.

Prognosen im Trading mit Grey-Modellen

Der Artikel erörtert die Anwendung von Grey-Modellen auf die Prognose von Finanzzeitreihen. Wir werden die Funktionsprinzipien von Grey-Modellen und die Besonderheiten ihrer Anwendung auf Finanzreihen betrachten. Wir werden auch die Vorteile und Grenzen der Verwendung dieser Modelle im Handel erörtern.

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