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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.
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.
Meist geladene Quellcodes der Woche
- Beispiele aus dem Buch „Neuronale Netze für den algorithmischen Handel mit MQL5“ Das Buch „Neuronale Netze im algorithmischen Handel mit MQL5“ ist ein umfassender Leitfaden, der sowohl die theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz und der neuronalen Netze als auch die praktischen Aspekte ihrer Anwendung im Finanzhandel unter Verwendung der Programmiersprache MQL5 behandelt.
- Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
- SuperTrend SuperTrend Indikator.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 63): Unüberwachtes Pretraining für Decision Transformer (PDT)" veröffentlicht.
Wir setzen die Diskussion über die Familie der Entscheidungstransformationsmethoden fort. In einem früheren Artikel haben wir bereits festgestellt, dass das Training des Transformators, der der Architektur dieser Methoden zugrunde liegt, eine ziemlich komplexe Aufgabe ist und einen großen gekennzeichneten Datensatz für das Training erfordert. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Verwendung von ungekennzeichneten Trajektorien für das vorläufige Modelltraining vorgestellt.
Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)" veröffentlicht.
In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.
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Meist diskutierte Themen im Forum:
- Was soll in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden? Ihre Ideen... 6 neue Kommentare
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen" veröffentlicht.
In den letzten Artikeln haben wir verschiedene Optionen für die Verwendung der Entscheidungs-Transformer-Methode gesehen. Die Methode erlaubt es, nicht nur den aktuellen Zustand zu analysieren, sondern auch die Trajektorie früherer Zustände und die darin durchgeführten Aktionen. In diesem Artikel werden wir uns auf die Anwendung dieser Methode in hierarchischen Modellen konzentrieren.
Artikel "Entwicklung eines Replay System (Teil 32): Auftragssystem (I)" veröffentlicht.
Von allen Dingen, die wir bisher entwickelt haben, ist dieses System, wie Sie wahrscheinlich bemerken und letztendlich zustimmen werden, das komplexeste. Nun müssen wir etwas sehr Einfaches tun: unser System soll den Betrieb eines Handelsservers simulieren. Die Notwendigkeit, die Funktionsweise des Handelsservers genau zu implementieren, scheint eine Selbstverständlichkeit zu sein. Zumindest in Worten. Aber wir müssen dies so tun, dass alles nahtlos und transparent für den Nutzer des Wiedergabe-/Simulationssystems ist.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 61): Optimismusproblem beim Offline-Verstärkungslernen" veröffentlicht.
Während des Offline-Lernens optimieren wir die Strategie des Agenten auf der Grundlage der Trainingsdaten. Die daraus resultierende Strategie gibt dem Agenten Vertrauen in sein Handeln. Ein solcher Optimismus ist jedoch nicht immer gerechtfertigt und kann zu erhöhten Risiken während des Modellbetriebs führen. Heute werden wir uns mit einer der Methoden zur Verringerung dieser Risiken befassen.
Artikel "Entwicklung eines Replay System (Teil 31): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (V)" veröffentlicht.
Wir brauchen einen Timer, der anzeigt, wie viel Zeit bis zum Ende der Wiedergabe/Simulation verbleibt. Dies mag auf den ersten Blick eine einfache und schnelle Lösung sein. Viele versuchen einfach, sich anzupassen und das gleiche System zu verwenden, das der Handelsserver verwendet. Aber es gibt eine Sache, die viele Leute nicht bedenken, wenn sie über diese Lösung nachdenken: Bei der Wiederholung und noch mehr bei der Simulation funktioniert die Uhr anders. All dies erschwert die Schaffung eines solchen Systems.
Artikel "Entwicklung eines Replay System (Teil 30): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (IV)" veröffentlicht.
Heute werden wir eine Technik lernen, die uns in verschiedenen Phasen unseres Berufslebens als Programmierer sehr helfen kann. Oft ist es nicht die Plattform selbst, die begrenzt ist, sondern das Wissen der Person, die über die Grenzen spricht. In diesem Artikel erfahren Sie, dass Sie mit gesundem Menschenverstand und Kreativität die MetaTrader 5-Plattform viel interessanter und vielseitiger gestalten können, ohne auf verrückte Programme oder ähnliches zurückgreifen zu müssen, und einfachen, aber sicheren und zuverlässigen Code erstellen können. Wir werden unsere Kreativität nutzen, um bestehenden Code zu ändern, ohne eine einzige Zeile des Quellcodes zu löschen oder hinzuzufügen.
Artikel "Entwicklung eines Replay System (Teil 29): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II)" veröffentlicht.
Nachdem wir die Klasse C_Mouse verbessert haben, können wir uns auf die Erstellung einer Klasse konzentrieren, die einen völlig neuen Rahmen für unsere Analyse schaffen soll. Wir werden weder Vererbung noch Polymorphismus verwenden, um diese neue Klasse zu erstellen. Stattdessen werden wir die Preislinie ändern, oder besser gesagt, neue Objekte hinzufügen. Genau das werden wir in diesem Artikel tun. In der nächsten Ausgabe werden wir uns ansehen, wie man die Analyse ändern kann. All dies geschieht, ohne den Code der Klasse C_Mouse zu ändern. Nun, eigentlich wäre es einfacher, dies durch Vererbung oder Polymorphismus zu erreichen. Es gibt jedoch auch andere Methoden, um das gleiche Ergebnis zu erzielen.
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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.
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.
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.
Meist geladene Quellcodes des Monats
- Trade Sessions Indikator Dieser Indikator basiert auf DRAW_FILLING buffers. Eingabeparameter werden nicht verwendet, die Funktionen TimeTradeServer(), TimeGMT() werden benutzt.
- Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
- SuperTrend SuperTrend Indikator.
Artikel "Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage" veröffentlicht.
Dieser Artikel beschreibt die Implementierung eines Regressionsmodells auf der Grundlage eines Entscheidungsbaums. Das Modell soll die Preise von Finanzanlagen vorhersagen. Wir haben die Daten bereits aufbereitet, das Modell trainiert und evaluiert, sowie angepasst und optimiert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dieses Modell nur für Studienzwecke gedacht ist und nicht im realen Handel eingesetzt werden sollte.
Artikel "Erstellen von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren" veröffentlicht.
In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundsätzen der Erstellung von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren befassen. Wir werden auch sehen, wie man auf die Daten solcher Indikatoren von Expert Advisors und anderen Indikatoren zugreifen kann. Wir werden die Hauptmerkmale der Verwendung von Multi-Indikatoren in Expert Advisors und Indikatoren besprechen und sehen, wie man sie durch nutzerdefinierte Indikatorpuffer darstellen kann.
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