Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Heute werden wir weiter daran arbeiten, dass der Mauszeiger uns anzeigt, wie viel Zeit in Zeiten geringer Liquidität noch auf einem Balken verbleibt. Obwohl es auf den ersten Blick einfach erscheint, ist diese Aufgabe in Wirklichkeit viel schwieriger. Dabei gibt es einige Hindernisse, die wir überwinden müssen. Daher ist es wichtig, dass Sie den ersten Teil dieser Teilserie gut verstehen, damit Sie die folgenden Teile verstehen können.

In diesem Artikel werden wir das Preismuster der „Outside Bar“ in der DoEasy-Bibliothek entwickeln und die Methoden des Zugriffs auf das Preismuster-Management optimieren. Außerdem werden wir Fehler und Unzulänglichkeiten beheben, die bei den Bibliothekstests festgestellt wurden.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was mit ein wenig Code-Verfeinerung erreicht werden kann. Diese Verfeinerung zielt darauf ab, unseren Code zu vereinfachen, mehr Gebrauch von MQL5-Bibliotheksaufrufen zu machen und ihn vor allem viel stabiler, sicherer und einfacher in anderen Projekten zu verwenden, die wir in Zukunft entwickeln werden.

In diesem Artikel wird der Versuch unternommen, einen Handels-EA zur Vorhersage von Wechselkursen zu erstellen. Der Algorithmus basiert auf klassischen Klassifikationsmodellen - logistische und Probit-Regression. Das Kriterium des Wahrscheinlichkeitsquotienten wird als Filter für Handelssignale verwendet.

In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.

In diesem Artikel werde ich zeigen, dass wir, obwohl wir uns noch in einem sehr grundlegenden Stadium der Programmierung befinden, bereits einige interessante Anwendungen realisieren können. In diesem Fall werden wir einen recht einfachen Passwortgenerator erstellen. Auf diese Weise werden wir in der Lage sein, einige der bisher erläuterten Konzepte anzuwenden. Darüber hinaus werden wir uns ansehen, wie Lösungen für einige spezifische Probleme entwickelt werden können.

Wie kann man die Wirtschaftsdaten der Weltbank für Prognosen nutzen? Was passiert, wenn man KI-Modelle und Wirtschaft kombiniert?

In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Segmentierung von 3D-Objekten vor, die auf dem Superpoint Transformer (SPFormer) basiert und bei der die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Datenaggregation entfällt. Dadurch wird der Segmentierungsprozess beschleunigt und die Leistung des Modells verbessert.

Im heutigen Artikel werden wir uns mit einigen speziellen Datentypen befassen. Zu Beginn werden wir definieren, was eine Zeichenkette ist, und erklären, wie man einige grundlegende Verfahren anwendet. Dies ermöglicht uns die Arbeit mit dieser Art von Daten, die interessant, wenn auch für Anfänger manchmal etwas verwirrend sein 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.

Der Artikel stellt den Algorithmus der Afrikanische Büffel-Optimierung (ABO) vor, einen metaheuristischen Ansatz, der 2015 auf der Grundlage des einzigartigen Verhaltens dieser Tiere entwickelt wurde. Der Artikel beschreibt im Detail die Phasen der Implementierung des Algorithmus und seine Effizienz bei der Lösung komplexer Probleme, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug im Bereich der Optimierung macht.

In diesem Artikel werden wir die erste Lösung implementieren, mit der wir bestimmen können, wann ein neuer Balken im Chart erscheinen kann. Diese Lösung ist in einer Vielzahl von Situationen anwendbar. Das Verständnis seiner Entwicklung wird Ihnen helfen, mehrere wichtige Aspekte zu verstehen. 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.

Die effektive Identifizierung und Erhaltung der lokalen Struktur von Marktdaten unter verrauschten Bedingungen ist eine wichtige Aufgabe im Handel. Die Verwendung des Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit hat vielversprechende Ergebnisse bei der Verarbeitung solcher Daten gezeigt; der klassische Ansatz berücksichtigt jedoch nicht die lokalen Merkmale der zugrunde liegenden Struktur. In diesem Artikel stelle ich einen Algorithmus vor, der diese strukturellen Abhängigkeiten berücksichtigen kann.