Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In diesem Artikel erstellen wir mehrere Klassen, um die Echtzeitkommunikation zwischen MQL5 und Telegram zu erleichtern. Wir konzentrieren uns darauf, Befehle von Telegram abzurufen, sie zu entschlüsseln und zu interpretieren und entsprechende Antworten zurückzusenden. Am Ende stellen wir sicher, dass diese Interaktionen effektiv getestet werden und in der Handelsumgebung funktionieren.

Lineare Kernel sind die einfachste Matrix ihrer Art, die beim maschinellen Lernen für lineare Regression und Support Vector Machines verwendet wird. Der Matérn-Kernel hingegen ist eine vielseitigere Version der Radialbasisfunktion, die wir in einem früheren Artikel besprochen haben, und er eignet sich für die Abbildung von Funktionen, die nicht so glatt sind, wie es die RBF annehmen würde. Wir erstellen eine nutzerdefinierte Signalklasse, die beide Kernel für die Vorhersage von Long- und Short-Bedingungen verwendet.

Lernen Sie, wie Sie Chart-Objekte in MQL5 mit aktuellen und historischen Daten erstellen und anpassen. Dieser projektbasierte Leitfaden hilft Ihnen bei der Visualisierung von Handelsgeschäften und der praktischen Anwendung von MQL5-Konzepten, was die Erstellung von Tools, die auf Ihre Handelsanforderungen zugeschnitten sind, erleichtert.

In diesem Artikel werden wir uns auf die visuelle Gestaltung der grafischen Nutzeroberfläche (GUI) unseres Trading Administrator Panels mit MQL5 konzentrieren. Wir werden verschiedene in MQL5 verfügbare Techniken und Funktionen erkunden, die eine Anpassung und Optimierung der Schnittstelle ermöglichen, um sicherzustellen, dass sie den Bedürfnissen der Händler entspricht und gleichzeitig eine attraktive Ästhetik beibehält.

In diesem Artikel werden wir die Reaktionsfähigkeit des Admin Panels verbessern, das wir zuvor erstellt haben. Darüber hinaus werden wir die Bedeutung der schnellen Nachrichtenübermittlung im Zusammenhang mit Handelssignalen untersuchen.

Dieser Expert Advisor mit dem Namen SMOC (steht für Stochastic Model Optimal Control) ist ein einfaches Beispiel für ein fortschrittliches algorithmisches Handelssystem für MetaTrader 5. Es verwendet eine Kombination aus technischen Indikatoren, modellprädiktiver Steuerung und dynamischem Risikomanagement, um Handelsentscheidungen zu treffen. Der EA verfügt über adaptive Parameter, volatilitätsbasierte Positionsgrößen und Trendanalysen, um seine Leistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu optimieren.

Die künstliche, kooperative Suche (Artificial Cooperative Search, ACS) ist eine innovative Methode, bei der eine binäre Matrix und mehrere dynamische Populationen auf der Grundlage von wechselseitigen Beziehungen und Kooperation verwendet werden, um schnell und genau optimale Lösungen zu finden. Der einzigartige Ansatz von ACS in Bezug auf Räuber und Beute ermöglicht es, hervorragende Ergebnisse bei numerischen Optimierungsproblemen zu erzielen.

Durch die Untersuchung der FEDformer-Methode haben wir die Tür zum Frequenzbereich der Zeitreihendarstellung geöffnet. In diesem neuen Artikel werden wir das begonnene Thema fortsetzen. Wir werden uns mit einer Methode befassen, mit der wir nicht nur eine Analyse durchführen, sondern auch spätere Zustände in einem bestimmten Bereich vorhersagen können.

In diesem Artikel wird die Vererbung in unseren bisherigen und neuen Code eingeführt. Um die Effizienz zu erhöhen, wird ein neues Datenbankdesign eingeführt. Darüber hinaus wird eine Risikomanagementklasse eingerichtet, die sich mit der Berechnung des Volumens befasst.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Geschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

In dem EA, der hier entwickelt wird, haben wir bereits einen bestimmten Mechanismus zur Kontrolle des Drawdowns. Sie ist jedoch probabilistischer Natur, da sie auf den Ergebnissen von Tests mit historischen Preisdaten beruht. Daher kann der Drawdown manchmal die maximal erwarteten Werte übersteigen (wenn auch mit einer geringen Wahrscheinlichkeit). Versuchen wir, einen Mechanismus hinzuzufügen, der die garantierte Einhaltung der festgelegten Drawdown-Höhe gewährleistet.

In diesem Artikel werden wir einen kurzen Blick auf einige Methoden werfen, um eine Funktion zu erhalten, die unsere Daten in der Datenbank darstellen kann. Ich werde nicht im Detail darauf eingehen, wie man Statistiken und Wahrscheinlichkeitsstudien zur Interpretation der Ergebnisse verwendet. Überlassen wir das denjenigen, die sich wirklich mit der mathematischen Seite der Angelegenheit befassen wollen. Die Erforschung dieser Fragen wird entscheidend sein für das Verständnis dessen, was bei der Untersuchung neuronaler Netze eine Rolle spielt. Hier werden wir dieses Thema in aller Ruhe besprechen.

Alle Modelle, die wir bisher betrachtet haben, analysieren den Zustand der Umwelt als Zeitfolge. Die Zeitreihen können aber auch in Form von Häufigkeitsmerkmalen dargestellt werden. In diesem Artikel stelle ich Ihnen einen Algorithmus vor, der Frequenzkomponenten einer Zeitsequenz zur Vorhersage zukünftiger Zustände verwendet.