Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Im vorigen Artikel haben wir den Algorithmus Soft Actor-Critic (Akteur-Kritiker) implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Hier werden wir das zuvor erstellte Modell optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

In diesem Artikel werde ich einen völlig anderen Ansatz für den algorithmischen Handel vorstellen, den ich nach langer Zeit gefunden habe. Das alles hat natürlich mit meinem Brute-Force-Programm zu tun, das eine Reihe von Änderungen erfahren hat, die es ihm ermöglichen, mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen. Dennoch ist der Artikel allgemeiner und so einfach wie möglich gehalten, weshalb er auch für diejenigen geeignet ist, die nichts über Brute-Force wissen.

Im Rahmen des vom Autor entwickelten technischen Ansatzes, der auf der Wahrscheinlichkeitstheorie basiert, werden die Bedingungen für die Eröffnung einer profitablen Position gefunden und die optimalen (gewinnmaximierenden) Take-Profit- und Stop-Loss-Werte berechnet.

Bei der Entwicklung jedes Handelssystems gibt es eine Aufgabe, die wir effektiv bewältigen müssen. Diese Aufgabe besteht darin, Aufträge zu erteilen oder das erstellte Handelssystem automatisch mit Aufträgen umgehen zu lassen, da dies in jedem Handelssystem von entscheidender Bedeutung ist. Daher finden Sie in diesem Artikel die meisten Themen, die Sie über diese Aufgabe verstehen müssen, um Ihr Handelssystem in Bezug auf die Auftragsvergabe effektiv zu gestalten.

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!

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.