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Artikel "Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder" veröffentlicht.
Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.
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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht
Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.
Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf
Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.
Bildung von Kursreihenmittelwerten für Zwischenberechnungen ohne zusätzliche Puffer
In diesem Beitrag geht es sowohl um traditionelle als auch um neuartige Mittelwertbildungsalgorithmen verpackt in einfachste Klassen mit jeweils nur einer Datenart. Sie sind zur universellen Verwendung bei nahezu jeder Indikatorentwicklung gedacht. Ich hoffe, dass die vorgeschlagenen Klassen sich als gute Alternative zu den „unhandlichen“ Aufrufen benutzerdefinierter und technischer Indikatoren erweisen werden.
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- Volume Profile + Range v6.0 Der Indikator Volume Profile + Range v6.0 (ehemaliger TPO). Die Verteilung des Trades über Preisniveaus zu einem bestimmten Zeitabschnitt. Es wird in Form eines Histogramms dargestellt.
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Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention" veröffentlicht.
Wir haben zuvor den Mechanismus der Self-Attention (Selbstaufmerksamkeit) in neuronalen Netzen besprochen. In der Praxis verwenden moderne neuronale Netzwerkarchitekturen mehrere parallele Self-Attention-Threads, um verschiedene Abhängigkeiten zwischen den Elementen einer Sequenz zu finden. Betrachten wir die Implementierung eines solchen Ansatzes und bewerten seine Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Netzwerks.
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