Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

„Depth of Market“ ist zweifellos ein sehr wichtiges Element für die Ausführung von schnellen Handelsgeschäften, insbesondere bei den Algorithmen des Hochfrequenzhandels (HFT). In dieser Artikelserie werden wir uns mit dieser Art von Handelsereignissen befassen, die über einen Broker für viele handelbare Symbole erworben werden können. Wir beginnen mit einem Indikator, bei dem Sie die Farbpalette, die Position und die Größe des direkt im Chart angezeigten Histogramms anpassen können. Wir werden uns auch ansehen, wie man BookEvent-Ereignisse erzeugt, um den Indikator unter bestimmten Bedingungen zu testen. Weitere mögliche Themen für zukünftige Artikel sind die Speicherung von Preisverteilungsdaten und deren Verwendung in einem Strategietester.

In diesem Artikel werden wir lernen, wie man SWITCH in ihrer einfachsten und grundlegendsten Form verwendet. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Fahren wir fort, die Schritte zu automatisieren, die wir zuvor manuell durchgeführt haben. Diesmal kehren wir zur Automatisierung der zweiten Phase zurück, d. h. zur Auswahl der optimalen Gruppe von Einzelinstanzen von Handelsstrategien, und ergänzen sie durch die Möglichkeit, die Ergebnisse der Instanzen in dem Vorwärtszeitraum zu berücksichtigen.

Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie das Mauszeigerproblem bei der Verwendung in Verbindung mit einer Wiedergabe-/Simulationsanwendung implementiert und gelöst werden kann. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.

In diesem Artikel geht es um Algorithmen für die Verwendung von Aufmerksamkeitsmethoden zur Lösung von Problemen bei der Erkennung von Objekten in einer Punktwolke. Die Erkennung von Objekten in Punktwolken ist für viele reale Anwendungen wichtig.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie zwei Fehler im Code behoben werden können. Ich werde jedoch versuchen, sie so zu erklären, dass Sie als Programmieranfänger verstehen, dass die Dinge nicht immer so laufen, wie Sie es erwarten. Wie auch immer, dies ist eine Gelegenheit, zu lernen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Dieser Antrag sollte keinesfalls als endgültiges Dokument betrachtet werden, das lediglich der Erkundung der vorgestellten Konzepte dient.

Der Artikel stellt die ursprüngliche Version des Algorithmus zur Optimierung der bakteriellen Chemotaxis (BCO) und seine modifizierte Version vor. Wir werden uns alle Unterschiede genauer ansehen, mit besonderem Augenmerk auf die neue Version von BCOm, die den Mechanismus der bakteriellen Bewegung vereinfacht, die Abhängigkeit von der Positionsgeschichte verringert und einfachere mathematische Verfahren verwendet als die rechenintensive Originalversion. Wir werden auch die Tests durchführen und die Ergebnisse zusammenfassen.

Der Artikel ist dem metaheuristischen Algorithmus der Optimierung des Atmosphärenwolkenmodells (ACMO) gewidmet, der das Verhalten von Wolken simuliert, um Optimierungsprobleme zu lösen. Der Algorithmus nutzt die Prinzipien der Wolkenerzeugung, -bewegung und -ausbreitung und passt sich den „Wetterbedingungen“ im Lösungsraum an. Der Artikel zeigt, wie die meteorologische Simulation des Algorithmus optimale Lösungen in einem komplexen Möglichkeitsraum findet, und beschreibt detailliert die Phasen des ACMO-Betriebs, einschließlich der Vorbereitung des „Himmels“, der Wolkenentstehung, der Wolkenbewegung und der Regenkonzentration.

In diesem Artikel werden wir endlich die Probleme mit der Simulation von Ticks auf einem einminütigen Balken lösen, sodass sie mit echten Ticks koexistieren können. Dies wird uns helfen, Probleme in der Zukunft zu vermeiden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus einer Punktwolke. In diesem Artikel werden wir uns mit den Mechanismen zur Steigerung der Effizienz der PointNet-Methode vertraut machen.