Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!

Wir schweifen in unserer Serie ab, indem wir über einen Teil des Algorithmus zu chatGPT nachdenken. Gibt es Ähnlichkeiten oder Konzepte, die den natürlichen Transformationen entlehnt sind? Wir versuchen, diese und andere Fragen in einem unterhaltsamen Stück zu beantworten, mit unserem Code in einem Signalklassenformat.

Der Artikel befasst sich mit der Struktur von Handelsanfragen, d. h. mit der Erstellung einer Anfrage, ihrer vorläufigen Überprüfung vor der Übermittlung an den Server, der Antwort des Servers auf eine Handelsanfrage und der Struktur von Handelsgeschäften. Wir werden einfache und bequeme Funktionen zum Senden von Handelsaufträgen an den Server erstellen und auf der Grundlage der besprochenen Informationen einen EA erstellen, der über Handelsgeschäfte informiert.

Wir setzen unseren Blick auf natürliche Transformationen fort, indem wir die Induktion natürlicher Quadrate besprechen. Leichte Einschränkungen bei der Implementierung von Mehrfachwährungen für Experten, die mit dem MQL5-Assistenten zusammengestellt wurden, bedeuten, dass wir unsere Fähigkeiten zur Datenklassifizierung mit einem Skript demonstrieren. Die wichtigsten Anwendungen sind die Klassifizierung von Preisänderungen und damit deren Vorhersage.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung eines Simulators für unser System abschließen. Das Hauptziel besteht darin, den im vorherigen Artikel beschriebenen Algorithmus zu konfigurieren. Dieser Algorithmus zielt darauf ab, eine zufällige Bewegung, einen „RANDOM WALK“ zu erzeugen. Um das heutige Material zu verstehen, ist es daher notwendig, den Inhalt der früheren Artikel zu kennen. Wenn Sie die Entwicklung des Simulators nicht verfolgt haben, empfehle ich Ihnen, diese Sequenz von Anfang an zu lesen. Andernfalls könnten Sie verwirrt sein über das, was hier erklärt wird.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklungsphase des Simulators fortsetzen. Diesmal werden wir sehen, wie wir eine Bewegung vom Typ RANDOM WALK effektiv erstellen können. Diese Art von Bewegung ist sehr interessant, denn sie bildet die Grundlage für alles, was auf dem Kapitalmarkt geschieht. Darüber hinaus werden wir beginnen, einige Konzepte zu verstehen, die für die Durchführung von Marktanalysen grundlegend sind.

In diesem Artikel untersuchen wir die praktische Umsetzung der elastischen Netzregression, um die Überanpassung zu minimieren und gleichzeitig automatisch nützliche Prädiktoren von solchen zu trennen, die wenig prognostische Kraft haben.