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Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Die beliebtesten Handelsroboter und technische Indikatoren, neue Signale, regelmäßig eingehende fertige MQL5-Programme in CodeBase und die meist diskutierten Beiträge im Forum.

Artikel "DoEasy. Steuerung (Teil 23): Verbesserung der WinForms-Objekte TabControl und SplitContainer" veröffentlicht.

DoEasy. Steuerung (Teil 23): Verbesserung der WinForms-Objekte TabControl und SplitContainer

In diesem Artikel werde ich neue Mausereignisse relativ zu den Grenzen der Arbeitsbereiche von WinForms-Objekten hinzufügen und einige Mängel in der Funktionsweise der TabControl- und SplitContainer-Steuerelemente beheben.

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DoEasy. Steuerung (Teil 21): SplitContainer-Steuerung. Paneel-Trennlinie

DoEasy. Steuerung (Teil 21): SplitContainer-Steuerung. Paneel-Trennlinie

In diesem Artikel werde ich die Klasse eines Hilfstrennlinie für das Paneelobjekt des Steuerelements des SplitContainers erstellen.

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.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 28): Gradientbasierte Optimierung

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 28): Gradientbasierte Optimierung

Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. Im vorigen Artikel haben wir die Methode des Deep Q-Learning kennengelernt. Bei dieser Methode wird das Modell so trainiert, dass es die bevorstehende Belohnung in Abhängigkeit von der in einer bestimmten Situation durchgeführten Aktion vorhersagt. Dann wird eine Aktion entsprechend der Strategie und der erwarteten Belohnung durchgeführt. Es ist jedoch nicht immer möglich, die Q-Funktion zu approximieren. Manchmal führt die Annäherung nicht zu dem gewünschten Ergebnis. In solchen Fällen werden Näherungsmethoden nicht auf Nutzenfunktionen, sondern auf eine direkte Handlungspolitik (Strategie) angewendet. Eine dieser Methoden ist die Gradientbasierte Optimierung, engl. „Policy Gradient“.

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Artikel "Einen Expert Advisor von Grund auf entwickeln (Teil 30): CHART TRADE als Indikator?" veröffentlicht.

Einen Expert Advisor von Grund auf entwickeln (Teil 30): CHART TRADE als Indikator?

Heute werden wir wieder Chart Trade verwenden, aber dieses Mal wird es ein On-Chart-Indikator sein, der auf dem Chart laufen kann oder auch nicht.

Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 30): Genetische Algorithmen" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 30): Genetische Algorithmen

Heute möchte ich Ihnen eine etwas andere Lernmethode vorstellen. Wir können sagen, dass sie von Darwins Evolutionstheorie entlehnt ist. Sie ist wahrscheinlich weniger kontrollierbar als die zuvor besprochenen Methoden, aber sie ermöglicht die Ausbildung nicht-differenzierbarer Modelle.

Artikel "Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Accelerator Oscillator entwickelt" veröffentlicht.

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Accelerator Oscillator entwickelt

Ein neuer Artikel aus unserer Serie über die Erstellung einfacher Handelssysteme anhand der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Accelerator Oscillator, und wir werden lernen, wie man ein Handelssystem mit ihm entwickelt.

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Artikel "DoEasy. Steuerung (Teil 22): SplitContainer. Ändern der Eigenschaften des erstellten Objekts" veröffentlicht.

DoEasy. Steuerung (Teil 22): SplitContainer. Ändern der Eigenschaften des erstellten Objekts

In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit implementieren, die Eigenschaften und das Aussehen des neu erstellten SplitContainer-Steuerelements zu ändern.

Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic

In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.

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  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
  • SuperTrend SuperTrend Indikator.
  • PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.

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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.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

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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.

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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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.

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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit den Fraktalen entwickelt

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Dieser Artikel ist ein neuer Teil unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Fraktal-Indikator oder Fractals, und wir werden lernen, wie man ein darauf basierendes Handelssystem entwickelt, das im MetaTrader 5 Terminal ausgeführt werden kann.

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