| Wachstum: | 345.36 | % |
| Equity: | 1,913.80 | USD |
| Kontostand: | 1,915.28 | USD |
Im letzten Beitrag haben wir die Paarung von Gator-Oszillator und Akkumulations-/Distributions-Oszillator in ihrer typischen Einstellung der von ihnen erzeugten Rohsignale betrachtet. Diese beiden Indikatoren sind als Trend- bzw. Volumenindikatoren zu verstehen. Im Anschluss an diesen Teil untersuchen wir die Auswirkungen, die das überwachte Lernen auf die Verbesserung einiger der von uns untersuchten Merkmalsmuster haben kann. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der mit Kernelregression und Skalarproduktähnlichkeit arbeitet, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie immer tun wir dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.
In diesem Artikel wird ein Beispiel für die Implementierung eines MQL5-Dienstes zur Aktualisierung einer neu erstellten Datenbank vorgestellt, die als Quelle für die Datenanalyse und für den Handel mit einem Korb kointegrierter Aktien dient. Der Grundgedanke des Datenbankentwurfs wird ausführlich erläutert und das Datenwörterbuch wird als Referenz dokumentiert. MQL5- und Python-Skripte werden für die Erstellung der Datenbank, die Initialisierung des Schemas und die Eingabe der Marktdaten bereitgestellt.
In diesem zweiten Teil der MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint-Serie erfahren Sie, warum einfache Bezeichnungen Ihre Modelle in die Irre führen können und wie Sie fortgeschrittene Techniken wie die Triple-Barrier- und Trend-Scanning-Methode anwenden, um robuste, risikobewusste Ziele zu definieren. Dieser praktische Leitfaden ist vollgepackt mit praktischen Python-Beispielen, die diese rechenintensiven Techniken optimieren, und zeigt Ihnen, wie Sie verrauschte Marktdaten in zuverlässige Kennzeichnungen umwandeln können, die die realen Handelsbedingungen widerspiegeln.
Wir haben ein System zur Unterdrückung von Protokollen in der Logify-Bibliothek erstellt. Es wird beschrieben, wie die Klasse CLogifySuppression das Konsolenrauschen durch Anwendung konfigurierbarer Regeln reduziert, um sich wiederholende oder irrelevante Meldungen zu vermeiden. Wir behandeln auch das externe Konfigurations-Framework, Validierungsmechanismen und umfassende Tests, um Robustheit und Flexibilität bei der Protokollerfassung während der Bot- oder Indikatorentwicklung zu gewährleisten.
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.
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.
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.
In diesem Artikel wird eine Beispielimplementierung eines Expert Advisors für den Handel mit einem Korb von vier Nasdaq-Aktien vorgestellt. Die Aktien wurden zunächst anhand von Pearson-Korrelationstests gefiltert. Die gefilterte Gruppe wurde dann mit Johansen-Tests auf Kointegration geprüft. Schließlich wurde der kointegrierte Spread mit dem ADF- und dem KPSS-Test auf Stationarität geprüft. Hier sehen wir einige Anmerkungen zu diesem Prozess und die Ergebnisse der Backtests nach einer kleinen Optimierung.
Der Handel mit Nachrichten erfordert aufgrund der erhöhten Volatilität häufig die Verwaltung mehrerer Positionen und Symbole in sehr kurzer Zeit. In der heutigen Diskussion gehen wir auf die Herausforderungen des Multi-Symbol-Handels ein, indem wir diese Funktion in unseren News Headline EA integrieren. Seien Sie dabei, wenn wir untersuchen, wie der algorithmische Handel mit MQL5 den Multi-Symbol-Handel effizienter und leistungsfähiger macht.
In dieser Phase erfolgt die Feinabstimmung Ihres Multi-Pair-EAs, um die Handelsgröße und das Risiko in Echtzeit anhand von Volatilitätsmetriken wie ATR anzupassen und so die Konsistenz, den Schutz und die Leistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu verbessern.
Dieser Artikel befasst sich mit der leistungsfähigen Rolle der Matrixfaktorisierung im algorithmischen Handel, insbesondere in MQL5-Anwendungen. Von Regressionsmodellen bis hin zu Multi-Target-Klassifikatoren gehen wir durch praktische Beispiele, die zeigen, wie einfach diese Techniken mit Hilfe von integrierten MQL5-Funktionen integriert werden können. Ganz gleich, ob Sie die Kursrichtung vorhersagen oder das Verhalten von Indikatoren modellieren wollen, dieser Leitfaden schafft eine solide Grundlage für den Aufbau intelligenter Handelssysteme mit Hilfe von Matrixmethoden.
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.
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.
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.
