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Artikel "Wie kann man $1.000.000 durch algorithmischen Handel verdienen? Nutzen Sie die Dienste von MQL5.com!" veröffentlicht.

Alle Händler gehen auf den Markt mit dem Ziel, ihre erste Million Dollar zu verdienen. Wie kann man das ohne übermäßiges Risiko und großem Startkapital erreichen? Die Dienstleistungen von MQL5.com bieten diese Möglichkeit für Entwickler und Händler aus der ganzen Welt.
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- PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.
- Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
- 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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Handelsoperationen in MQL5 - Nichts leichter als das
Kaum ein Händler dürfte nicht auf dem Markt aktiv sein, um Geld zu verdienen, obwohl ein sich gewisser Teil vielleicht auch an der Teilnahme am Handelsgeschehen selbst erfreut. Aber Freude daran vermittelt nicht nur der manuelle Handel. Die Entwicklung automatischer Handelssysteme kann genauso begeisternd sein. Die Erstellung eines automatischen Expert-Systems für den Handel kann ein ebenso fesselndes Erlebnis sein, wie einen Krimi zu lesen.

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.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 7): Adaptive Optimierungsverfahren" veröffentlicht.

In früheren Artikeln haben wir den stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein neuronales Netzwerk mit der gleichen Lernrate für alle Neuronen innerhalb des Netzwerks zu trainieren. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit adaptiven Lernmethoden zu beschäftigen, die eine Änderung der Lernrate für jedes Neuron ermöglichen. Wir werden auch die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes betrachten.
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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.
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Artikel "Analysieren von Charts mit den Level von DeMark Sequential und Murray-Gann" veröffentlicht.

Thomas DeMark Sequential ist gut darin, Gleichgewichtsänderungen in der Preisbewegung anzuzeigen. Dies wird besonders deutlich, wenn wir seine Signale mit einem Pegelindikator, zum Beispiel Murray-Levels, kombinieren. Der Artikel ist vor allem für Anfänger und diejenigen gedacht, die ihren "Gral" noch nicht gefunden haben. Ich werde auch einige Merkmale der Levelbildung zeigen, die ich in anderen Foren nicht gesehen habe. So wird der Artikel wahrscheinlich auch für fortgeschrittene Händler nützlich sein... Anregungen und vernünftige Kritik sind willkommen...
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- Gral, Handelssysteme, Martingal, Netting, Pyramiding. Lassen Sie uns unsere Erfahrungen austauschen und unserem Ziel näher kommen!
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Artikel "Gradient Boosting beim transduktiven und aktiven maschinellen Lernen" veröffentlicht.

In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.
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- Eine einfache Zeitanzeige der nächsten Kerze Eine reine, nichts verändernde Zeitanzeige, die nahe dem Preis oder in einer Ecke platziert werden kann.
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Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer" veröffentlicht.
Wir entwickeln in diesem Artikel ein Objekt, das alle Daten eines Puffers für einen Indikator enthalten wird. Solche Objekte werden für die Speicherung serieller Daten von Indikatorpuffern benötigt. Mit ihrer Hilfe wird es möglich sein, Pufferdaten beliebiger Indikatoren zu sortieren und zu vergleichen, sowie andere ähnliche Daten miteinander zu vergleichen.



























