Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Hier werden wir die Entwicklung des ACS-Algorithmus betrachten: drei Änderungen zur Verbesserung der Konvergenzeigenschaften und der Effizienz des Algorithmus. Umwandlung eines der führenden Optimierungsalgorithmen. Von Matrixmodifikationen bis hin zu revolutionären Ansätzen zur Bevölkerungsbildung.

Die Autoren der FreDF-Methode haben den Vorteil der kombinierten Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich experimentell bestätigt. Die Verwendung von gewichteten Hyperparameter ist jedoch für nicht-stationäre Zeitreihen nicht optimal. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der adaptiven Kombination von Vorhersagen im Frequenz- und Zeitbereich vertraut machen.

In diesem Artikel werden wir uns mit einem der schwierigsten Probleme im Bereich der MQL5-Programmierung befassen: wie man eine Chart-ID korrekt erhält und warum Objekte manchmal nicht im Chart gezeichnet werden. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für didaktische Zwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Wir fahren fort mit der Analyse und Vorhersage von Zeitreihen im Frequenzbereich. In diesem Artikel machen wir uns mit einer neuen Methode zur Vorhersage von Daten im Frequenzbereich vertraut, die zu vielen der bisher untersuchten Algorithmen hinzugefügt werden kann.

Dieses Projekt erforscht die Verschmelzung von Deep Learning und technischer Analyse, um Handelsstrategien im Forex-Bereich zu testen. Für schnelle Experimente wird ein Python-Skript verwendet, das ein ONNX-Modell neben traditionellen Indikatoren wie PSAR, SMA und RSI einsetzt, um die Entwicklung des EUR/USD vorherzusagen. Ein MetaTrader 5-Skript bringt diese Strategie dann in eine Live-Umgebung und nutzt historische Daten und technische Analysen, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen. Die Backtesting-Ergebnisse deuten auf einen vorsichtigen, aber konsequenten Ansatz hin, bei dem der Schwerpunkt eher auf Risikomanagement und stetigem Wachstum als auf aggressivem Gewinnstreben liegt.

Schritt für Schritt Anleitung zur automatischen Optimierung in MQL5 für Expert Advisors. Wir werden eine robuste Optimierungslogik, bewährte Verfahren für die Parameterauswahl und die Rekonstruktion von Strategien mit Backtesting behandeln. Darüber hinaus werden übergeordnete Methoden wie die Walk-Forward-Optimierung erörtert, um Ihren Handelsansatz zu verbessern.

Wir werden Deep Learning zu den drei Beispielen hinzufügen, die in früheren Artikeln veröffentlicht wurden, und die Ergebnisse mit den vorherigen vergleichen. Das Ziel ist es, zu lernen, wie man DL zu anderen EAs hinzufügt.

Bollinger Bänder sind ein sehr gebräuchlicher Hüllkurven-Indikator, der von vielen Händlern verwendet wird, um Trades manuell zu platzieren und zu schließen. Wir untersuchen diesen Indikator, indem wir möglichst viele der verschiedenen möglichen Signale betrachten, die er erzeugt, und sehen, wie sie in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor verwendet werden können.

In diesem Artikel integrieren wir interaktive Inline-Buttons in einen MQL5 Expert Advisor, die eine Echtzeitsteuerung über Telegram ermöglichen. Jeder Tastendruck löst bestimmte Aktionen aus und sendet Antworten an den Nutzer zurück. Außerdem modularisieren wir Funktionen zur effizienten Handhabung von Telegram-Nachrichten und Callback-Abfragen.

Dieser Artikel ist der Beginn einer Reihe von Entwicklungen für eine Bibliothek namens „Connexus“, die HTTP-Anfragen mit MQL5 erleichtern soll. Das Ziel dieses Projekts ist es, dem Endnutzer diese Möglichkeit zu bieten und zu zeigen, wie man diese Hilfsbibliothek verwendet. Ich wollte sie so einfach wie möglich gestalten, um das Studium zu erleichtern und die Möglichkeit für künftige Entwicklungen zu schaffen.

In dieser Artikelserie erörtern wir, wie wir Expert Advisors entwickeln können, die sich selbständig an dynamische Marktbedingungen anpassen. Im heutigen Artikel werden wir versuchen, ein tiefes neuronales Netz auf die synthetischen Märkte von Derivativen abzustimmen.

In dieser Artikelserie untersuchen wir beliebte Handelsstrategien und versuchen, sie mithilfe von KI zu verbessern. Im heutigen Artikel greifen wir die klassische Handelsstrategie wieder auf, die auf der Beziehung zwischen dem Aktien- und dem Anleihemarkt basiert.

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.