Artikel "Erwartungsnutzen im Handel" veröffentlicht.
In diesem Artikel geht es den Erwartungsnutzen. Wir werden einige Beispiele für seine Verwendung im Handel sowie die Ergebnisse, die mit seiner Hilfe erzielt werden können, betrachten.
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Das große Problem der angewandten Statistik besteht in der Annahme statistischer Hypothesen. Lange Zeit galt es als unlösbar. Das hat sich seit dem Auftreten des Verfahrens der eigenen oder Eigen-Koordinaten geändert. Es handelt sich dabei um ein präzises und leistungsfähiges Werkzeug für die Untersuchung des Aufbaus eines Signals, das es ermöglicht, mehr zu sehen als mit den üblichen Verfahren der zeitgenössischen angewandten Statistik. Dieser Beitrag befasst sich mit der praktischen Anwendung dieses Verfahrens stellt in MQL5 geschriebene Programme vor. Darüber hinaus geht es um das Problem der Ermittlung der Funktion anhand des Beispiels der von Hilhorst und Schehr vorgestellten Verteilung.
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.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 35): Modul für intrinsische Neugier" veröffentlicht.
Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für das verstärkte Lernen. Alle bisher betrachteten Algorithmen erfordern die Erstellung einer Belohnungspolitik, die es dem Agenten ermöglicht, jede seiner Aktionen bei jedem Übergang von einem Systemzustand in einen anderen zu bewerten. Dieser Ansatz ist jedoch ziemlich künstlich. In der Praxis gibt es eine gewisse Zeitspanne zwischen einer Handlung und einer Belohnung. In diesem Artikel werden wir einen Algorithmus zum Trainieren eines Modells kennenlernen, der mit verschiedenen Zeitverzögerungen zwischen Aktion und Belohnung arbeiten kann.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 34): Vollständig parametrisierte Quantilfunktion" veröffentlicht.
Wir untersuchen weiterhin verteilte Q-Learning-Algorithmen. In früheren Artikeln haben wir verteilte und Quantil-Q-Learning-Algorithmen besprochen. Im ersten Algorithmus haben wir die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Wertebereiche trainiert. Im zweiten Algorithmus haben wir Bereiche mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit trainiert. In beiden Fällen haben wir a priori Wissen über eine Verteilung verwendet und eine andere trainiert. In diesem Artikel wenden wir uns einem Algorithmus zu, der es dem Modell ermöglicht, für beide Verteilungen trainiert zu werden.
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Artikel "Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 08): OnTradeTransaktion" veröffentlicht.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie das Ereignisbehandlungssystem nutzen können, um Probleme im Zusammenhang mit dem Auftragssystem schnell und effizient zu bearbeiten. Mit diesem System wird der EA schneller arbeiten, sodass er nicht ständig nach den benötigten Daten suchen muss.
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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.
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- Trade Sessions Indikator Dieser Indikator basiert auf DRAW_FILLING buffers. Eingabeparameter werden nicht verwendet, die Funktionen TimeTradeServer(), TimeGMT() werden benutzt.
- PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.
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Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 10): Ridge-Regression" veröffentlicht.
Die Ridge-Regression ist ein einfaches Verfahren zur Reduzierung der Modellkomplexität und zur Vermeidung einer Überanpassung, die bei einer einfachen linearen Regression auftreten kann.
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