Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise (DBSCAN) ist eine unüberwachte Form der Datengruppierung, die kaum Eingabeparameter benötigt, außer 2, was im Vergleich zu anderen Ansätzen wie K-Means ein Segen ist. Wir gehen der Frage nach, wie dies für das Testen und schließlich den Handel mit den von Wizard zusammengestellten Expert Advisers konstruktiv sein kann

Dieser Artikel ist der sechste Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil erläutern wir die wichtigsten Änderungen unserer ersten Überarbeitung, wie wir zu einem brauchbaren Entwurf für unsere paketbildenden Klassen gekommen sind, wie wir PUBLISH- und PUBACK-Pakete bilden und die Semantik hinter den PUBACK-Reason-Codes (Begründungscode).

Entdecken Sie die Welt der MQL5-Arrays in Teil 5, der sich an absolute Anfänger richtet. Dieser Artikel vereinfacht komplexe Kodierungskonzepte und legt dabei den Schwerpunkt auf Klarheit und Einbeziehung aller Beteiligten. Werden Sie Teil unserer Gemeinschaft von Lernenden, in der Fragen willkommen sind und Wissen geteilt wird!

Können wir bei der Erstellung von Modellen für Deep Learning mit Python von der Saisonalität profitieren? Hilft das Filtern von Daten für die ONNX-Modelle, um bessere Ergebnisse zu erzielen? Welchen Zeitabschnitt sollten wir verwenden? Wir werden all dies in diesem Artikel behandeln.

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.

Lernen Sie das objektorientierte Programmierparadigma und seine Anwendung im MQL5-Code kennen. Dieser zweite Artikel geht tiefer auf die Besonderheiten der objektorientierten Programmierung ein und bietet anhand eines praktischen Beispiels praktische Erfahrungen. Sie lernen, wie Sie unseren früher entwickelten prozeduralen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kursdaten der Kerzen in objektorientierten Code umwandeln können.

In this third part, we revisit the Simple Hedge and Simple Grid Expert Advisors (EAs) developed earlier. Our focus shifts to refining the Simple Hedge EA through mathematical analysis and a brute force approach, aiming for optimal strategy usage. This article delves deep into the mathematical optimization of the strategy, setting the stage for future exploration of coding-based optimization in later installments.

We will guide you through the entire process of DL with python to make a GRU ONNX model, culminating in the creation of an Expert Advisor (EA) designed for trading, and subsequently comparing GRU model with LSTN model.

Variables and data types are very important topics not only in MQL5 programming but also in any programming language. MQL5 variables and data types can be categorized as simple and advanced ones. In this article, we will identify and learn about advanced ones because we already mentioned simple ones in a previous article.

Dive into the heart of Artificial Intelligence's enigma as we navigate the tumultuous waters of explainability. In a realm where models conceal their inner workings, our exploration unveils the "disagreement problem" that echoes through the corridors of machine learning.

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.