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.
Restricted Boltzmann Machines sind eine Form von neuronalen Netzen, die Mitte der 1980er Jahre entwickelt wurde, als Rechenressourcen noch unerschwinglich waren. Zu Beginn stützte es sich auf Gibbs Sampling und kontrastive Divergenz, um die Dimensionalität zu reduzieren oder die verborgenen Wahrscheinlichkeiten/Eigenschaften über die eingegebenen Trainingsdatensätze zu erfassen. Wir untersuchen, wie Backpropagation eine ähnliche Leistung erbringen kann, wenn das RBM Preise für ein prognostizierendes Multi-Layer-Perceptron „embeds“ (einbettet).
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.
Bevor wir überhaupt damit beginnen können, ML für unseren Handel auf dem MetaTrader 5 zu nutzen, müssen wir uns mit einem der am meisten übersehenen Fallstricke befassen - dem Datenleck. In diesem Artikel wird erläutert, wie Datenlecks, insbesondere die Falle von MetaTrader 5-Zeitstempel, die Leistung unseres Modells verzerren und zu unzuverlässigen Handelssignalen führen können. Indem wir uns mit den Mechanismen dieses Problems befassen und Strategien zu seiner Vermeidung vorstellen, ebnen wir den Weg für den Aufbau robuster Modelle für maschinelles Lernen, die zuverlässige Vorhersagen in Live-Handelsumgebungen liefern.
Lernen Sie, wie man Logs direkt auf einem MetaTrader-Chart anzeigt, mit Rahmen, Titeln und automatischem Scrollen. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit MQL5 ein visuelles Protokollsystem erstellen, das sich ideal für die Überwachung der Aktivitäten Ihres Roboters in Echtzeit eignet.
ARIMA, kurz für Auto Regressive Integrated Moving Average, ist ein leistungsfähiges traditionelles Zeitreihenprognosemodell. Mit der Fähigkeit, Spitzen und Schwankungen in Zeitreihendaten zu erkennen, kann dieses Modell genaue Vorhersagen über die nächsten Werte machen. In diesem Artikel werden wir verstehen, was es ist, wie es funktioniert, was Sie damit tun können, wenn es um die Vorhersage der nächsten Preise auf dem Markt mit hoher Genauigkeit und vieles mehr.
Dieser Artikel zeigt Anfängern, wie man einen Expert Advisor (EA) in MQL5 erstellt, der auf Basis der Erkennung von Chart-Mustern mit Trendlinienausbrüchen und Umkehrungen handelt. Indem der Leser lernt, wie man Trendlinienwerte dynamisch abruft und mit der Preisaktion vergleicht, wird er in der Lage sein, EAs zu entwickeln, die in der Lage sind, Chart-Muster wie steigende und fallende Trendlinien, Kanäle, Keile, Dreiecke und mehr zu erkennen und zu handeln.
In dieser Artikelserie haben wir mehrere verschiedene Möglichkeiten zur Ermittlung der besten Periodenlänge für die Verwendung unserer technischen Indikatoren untersucht. Heute werden wir dem Leser zeigen, wie er stattdessen die umgekehrte Logik anwenden kann, d. h., anstatt die beste Periodenlänge auszuwählen, werden wir dem Leser zeigen, wie er alle verfügbaren Periodenlängen effektiv nutzen kann. Dieser Ansatz reduziert die Menge der verworfenen Daten und bietet alternative Anwendungsmöglichkeiten für Algorithmen des maschinellen Lernens, die über die normale Preisvorhersage hinausgehen.
In diesem Artikel betrachten wir einen der möglichen Ansätze zur Organisation der Speicherung des Quellcodes eines Projekts in einem öffentlichen Repository. Wir werden den Code auf verschiedene Zweige verteilen, um klare und bequeme Regeln für die Projektentwicklung festzulegen.
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.
Restricted Boltzmann Machines sind eine Form von neuronalen Netzen, die Mitte der 1980er Jahre entwickelt wurde, als Rechenressourcen noch unerschwinglich waren. Zu Beginn stützte es sich auf Gibbs Sampling und kontrastive Divergenz, um die Dimensionalität zu reduzieren oder die verborgenen Wahrscheinlichkeiten/Eigenschaften über die eingegebenen Trainingsdatensätze zu erfassen. Wir untersuchen, wie Backpropagation eine ähnliche Leistung erbringen kann, wenn das RBM Preise für ein prognostizierendes Multi-Layer-Perceptron „embeds“ (einbettet).
In diesem Artikel demonstrieren wir eine einfache Möglichkeit, MetaTrader 5 auf gängigen Linux-Versionen zu installieren – Ubuntu und Debian. Diese Systeme werden häufig auf Serverhardware sowie auf den Personalcomputern von Händlern verwendet.
