Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Bevor wir einen Roboter auf einem Handelskonto starten, testen und optimieren wir ihn in der Regel anhand der Kurshistorie. Es stellt sich jedoch die berechtigte Frage: Wie können uns die Ergebnisse der Vergangenheit in Zukunft helfen? Der Artikel beschreibt die Anwendung der Monte-Carlo-Methode, um benutzerdefinierte Kriterien für die Optimierung der Handelsstrategie zu erstellen. Zusätzlich werden die EA-Stabilitätskriterien berücksichtigt.

Trotz der Tatsache, dass viele Händler immer noch den manuellen Handel bevorzugen, ist es kaum möglich, die Automatisierung von Routineoperationen vollständig zu vermeiden. Der Artikel zeigt ein Beispiel für die Entwicklung eines Expert Advisor mit Signalen von mehreren Symbolen für den manuellen Handel.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns weiter mit dem Einsatz von CAppDialog. Hier lernen wir, wie man die Farbe für den Hintergrund, die Ränder und die Überschrift der Dialogbox einstellt. Außerdem wird in diesem Artikel Schritt für Schritt beschrieben, wie ein Anwendungsfenster beim Ziehen innerhalb des Diagramms transparent gemacht werden kann. Wir werden überlegen, wie man Unterklassen von CAppDialog oder CWndClient erstellt und neue Besonderheiten bei der Arbeit mit Steuerelementen analysiert. Schließlich werden wir neue Projekte aus einer neuen Perspektive betrachten.

Der Artikel beschreibt die Methoden des Aufbaus und Trainings von Gruppen von Neuronalen Netzen mit einer Struktur für das Bagging, einer Methode, um Vorhersagen aus verschiedenen Regressions- oder Klassifikationsmodellen zu kombinieren. Es bestimmt auch die Besonderheiten der Hyperparameter-Optimierung für einzelne Neuronale Netzwerk-Klassifikatoren, aus denen sich das Ensemble zusammensetzt. Die Qualität des optimierten Neuronalen Netzes, das im vorherigen Artikel der Serie erhalten wurde, wird mit der Qualität des erzeugten Ensembles Neuronaler Netze verglichen. Möglichkeiten, die Qualität der Klassifizierung des Ensembles weiter zu verbessern, werden geprüft.

Die meisten Abonnenten wählen ein Handelssignal nach der Schönheit der Bilanzkurve und nach der Anzahl der Abonnenten. Deshalb achten viele Anbieter heute eher auf schöne Statistiken als auf echte Signalqualität, spielen oft mit Losgrößen und reduzieren die Saldenkurve künstlich nur für ein ideales Erscheinungsbild. Dieses Papier befasst sich mit den Zuverlässigkeitskriterien und den Methoden, mit denen ein Anbieter seine Signalqualität verbessern kann. Eine beispielhafte Analyse einer bestimmten Signalhistorie wird vorgestellt, ebenso wie Methoden, die einem Anbieter helfen würden, diese profitabler und risikoärmer zu gestalten.

Dieser Artikel stellt einen visuellen Strategieentwickler vor. Es wird gezeigt, wie jeder Nutzer einen Handelsroboter oder ein Hilfsprogramm ohne zu programmieren, erstellen kann. Der erstellte Expert Advisor ist voll funktionsfähig und kann im Strategie-Tester getestet, in der Cloud optimiert oder auf einem realen Konto ausgeführt werden.