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Verwendung von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) in MetaTrader 5
Einer der interessantesten Aspekte von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) ist, dass sie ohne Beaufsichtigung lernen, Daten zu klassifizieren. Im einfachsten Fall erstellen sie eine Ähnlichkeitskarte von Eingabedaten (Clustering). SOM-Karten können für die Klassifizierung und Visualisierung von hochdimensionalen Daten genutzt werden. In diesem Beitrag werden wir mehrere einfache Anwendungsbeispiele von Kohonenkarten betrachten.

In diesem Beitrag entwickeln wir ein Analysetool für CFTC-Berichte. Wir lösen das folgende Problem: Entwicklung eines Indikators mit dem wir die CFTC-Berichtsdaten aus den von der Behörde zur Verfügung gestellten Datendateien ohne Zwischenschritte und Konvertierung direkt verwenden können. Dieser kann darüber hinaus noch für weitere Zwecke genutzt werden: die Daten als einen Indikator zeichnen, mit den Daten in anderen Indikatoren, in den Scripts für die automatische Analyse und im Expert Advisors zur Verwendung in den Handelsstrategien fortfahren.

Selbstoptimierung der Experten: evolutionäre und genetische Algorithmen
Im Artikel werden die Hauptprinzipien betrachtet, die in den Evolutionsalgorithmen versetzt sind, auch ihre Arten und die Besonderheiten. Auf dem Beispiel des einfachen Experten mit Hilfe der Experimente wird es vorgeführt, was unserem Handelnsystem die Anwendung der Optimierung geben kann. Wir betrachten die Programm-Pakete, die genetische, evolutionäre und andere Arten der Optimierung realisieren und führen die Anwendungsbeispiele bei einer Optimierung eines Prädiktor-Satzes und bei einer Optimierung des Handelnsystems hin.

Die Eröffnung durch Indikatoren bestimmen lassen
Im Leben eines Händlers gibt es verschiedene Situationen. Häufig wünschen wir uns, die Strategie von geschlossen, erfolgreichen Positionen fortzusetzen, während wir versuchen, die der Verlust bringenden Positionen weiterzuentwickeln und zu verbessern. In beiden Fällen vergleichen wir Positionen mit bekannten Indikatoren. Dieser Artikel schlägt die Methoden eines Batch-Vergleichs von Positionen mit einer Reihe von Indikatoren vor.

In diesem Artikel betrachten wir ein weiteres Kriterium für die Optimierung einer Strategie auf Basis einer grafischen Analyse der Salden. Die linearen Regression wird mit der Funktion aus der Bibliothek ALGLIB berechnet.

Verwendung von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) in MetaTrader 5
Einer der interessantesten Aspekte von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) ist, dass sie ohne Beaufsichtigung lernen, Daten zu klassifizieren. Im einfachsten Fall erstellen sie eine Ähnlichkeitskarte von Eingabedaten (Clustering). SOM-Karten können für die Klassifizierung und Visualisierung von hochdimensionalen Daten genutzt werden. In diesem Beitrag werden wir mehrere einfache Anwendungsbeispiele von Kohonenkarten betrachten.
Der Artikel beschäftigt sich mit der Möglichkeit, mit einem Expert Advisor und den Standardelementen aus MQL5 die DiNapoli-Ebenen zu handeln. Es wird die Leistungsfähigkeit getestet und die Ergebnisse besprochen.

Verwendung von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) in MetaTrader 5
Einer der interessantesten Aspekte von selbstorganisierenden Karten (Kohonenkarten) ist, dass sie ohne Beaufsichtigung lernen, Daten zu klassifizieren. Im einfachsten Fall erstellen sie eine Ähnlichkeitskarte von Eingabedaten (Clustering). SOM-Karten können für die Klassifizierung und Visualisierung von hochdimensionalen Daten genutzt werden. In diesem Beitrag werden wir mehrere einfache Anwendungsbeispiele von Kohonenkarten betrachten.

Selbstoptimierung der Experten: evolutionäre und genetische Algorithmen
Im Artikel werden die Hauptprinzipien betrachtet, die in den Evolutionsalgorithmen versetzt sind, auch ihre Arten und die Besonderheiten. Auf dem Beispiel des einfachen Experten mit Hilfe der Experimente wird es vorgeführt, was unserem Handelnsystem die Anwendung der Optimierung geben kann. Wir betrachten die Programm-Pakete, die genetische, evolutionäre und andere Arten der Optimierung realisieren und führen die Anwendungsbeispiele bei einer Optimierung eines Prädiktor-Satzes und bei einer Optimierung des Handelnsystems hin.

In diesem Beitrag entwickeln wir ein Analysetool für CFTC-Berichte. Wir lösen das folgende Problem: Entwicklung eines Indikators mit dem wir die CFTC-Berichtsdaten aus den von der Behörde zur Verfügung gestellten Datendateien ohne Zwischenschritte und Konvertierung direkt verwenden können. Dieser kann darüber hinaus noch für weitere Zwecke genutzt werden: die Daten als einen Indikator zeichnen, mit den Daten in anderen Indikatoren, in den Scripts für die automatische Analyse und im Expert Advisors zur Verwendung in den Handelsstrategien fortfahren.

Der Artikel beschäftigt sich mit dem Begriff des Nachthandels, Handelsstrategien und deren Implementierung in MQL5. Es wurden Tests durchgeführt und Schlussfolgerungen gezogen.

Selbstoptimierung der Experten: evolutionäre und genetische Algorithmen
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In diesem Artikel betrachten wir ein weiteres Kriterium für die Optimierung einer Strategie auf Basis einer grafischen Analyse der Salden. Die linearen Regression wird mit der Funktion aus der Bibliothek ALGLIB berechnet.

Verwendung des Kalman-Filters für die Prognose der Preisrichtung
Für einen erfolgreichen Handel benötigen wir fast immer Indikatoren, die die Hauptpreisbewegung vom Hintergrundrauschen trennen können. In diesem Artikel betrachten wir einen der vielversprechendsten digitalen Filter, den Kalman-Filter. Der Artikel beschreibt, wie Sie den Filter zeichnen und verwenden können.
Der Artikel schlägt eine Technologie vor, die jedem helfen kann, eine eigene Handelsstrategie durch die individuelle Auswahl von Indikatoren sowie den zu entwickelnden Signalen für die Positionseröffnung zu entwickeln.

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