Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Viele Programmierer könnten annehmen, dass wir auf Excel verzichten und direkt zu Python übergehen sollten, indem wir einige Pakete verwenden, die es Python ermöglichen, eine Excel-Datei für die spätere Analyse der Ergebnisse zu erzeugen. Wie bereits im vorangegangenen Artikel erwähnt, ist diese Lösung zwar für viele Programmierer die einfachste, wird aber von einigen Nutzern nicht akzeptiert werden. Und in diesem speziellen Fall hat der Nutzer immer Recht. Als Programmierer müssen wir einen Weg finden, damit alles funktioniert.

In diesem Artikel wird untersucht, wie eine Berechnung des gleitenden Durchschnitts durchgeführt werden kann und welche Vorsichtsmaßnahmen bei der Durchführung dieser Berechnung zu treffen sind. Wir werden auch das Überladen der OnCalculate-Funktion besprechen, um zu wissen, wann und wie man mit dem einen oder anderen Modell arbeitet.

Wir bestimmen den überkauften und überverkauften Zustand des Marktes nach der Chaostheorie: Wir integrieren die Prinzipien der Chaostheorie, der fraktalen Geometrie und der neuronalen Netze, um Finanzmärkte zu prognostizieren. Die Studie demonstriert die Verwendung des Lyapunov-Exponenten als Maß für die Zufälligkeit des Marktes und die dynamische Anpassung der Handelssignale. Die Methodik umfasst einen Algorithmus zur Erzeugung von fraktalem Rauschen, hyperbolische Tangentenaktivierung und Momentoptimierung.

Die Wellenanalyse ist eine der Methoden der technischen Analyse. In diesem Artikel geht es um zwei weniger konventionelle Wellenmuster: Dreiecks- und Sägezahnwellen. Diese Formationen untermauern eine Reihe von technischen Indikatoren, die für die Analyse der Marktpreise entwickelt wurden.

In diesem Artikel werden wir unseren ersten voll funktionsfähigen Indikator erstellen. Das Ziel ist nicht, zu zeigen, wie man eine Anwendung erstellt, sondern Ihnen zu helfen, zu verstehen, wie Sie Ihre eigenen Ideen entwickeln können, und Ihnen die Möglichkeit zu geben, sie auf sichere, einfache und praktische Weise anzuwenden.

Wir erforschen weiterhin hybride Graphsequenzmodelle (GSM++), die die Vorteile verschiedener Architekturen vereinen und eine hohe Analysegenauigkeit sowie eine effiziente Verteilung der Rechenressourcen bieten. Diese Modelle erkennen verborgene Muster, verringern die Auswirkungen von Marktstörungen und verbessern die Prognosequalität.

In diesem Artikel geht es um die Erstellung eines „Container“ für Steuerelemente, das den Bildlauf seines Inhalts unterstützt. Im Rahmen dieses Prozesses werden die bereits implementierten Klassen von Grafikbibliothekssteuerungen verbessert.

In diesem Artikel wird ein Ansatz erörtert, der darauf abzielt, nur in der gewählten Richtung (Kauf oder Verkauf) zu handeln. Zu diesem Zweck werden die Technik der kausalen Inferenz und des maschinellen Lernens eingesetzt.