Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

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.

In diesem Artikel wird das Potenzial des Value-at-Risk (VaR)-Modells für die Optimierung von Portfolios in mehreren Währungen untersucht. Mit Hilfe von Python und der Funktionalität von MetaTrader 5 demonstrieren wir, wie man eine VaR-Analyse für eine effiziente Kapitalallokation und Positionsverwaltung implementiert. Von den theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung behandelt der Artikel alle Aspekte der Anwendung eines der robustesten Risikoberechnungssysteme - VaR - im algorithmischen Handel.

Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.

In diesem Artikel beschreibe ich, wie man ein einfaches Panel erstellt, um die Einstellungen des Indikators direkt im Chart zu ändern, und welche Änderungen am Indikator vorgenommen werden müssen, um das Panel zu verbinden. Dieser Artikel richtet sich an MQL5-Anfänger.

Im heutigen Artikel werden wir eine Kompilierungsdirektive besprechen, die in verschiedenen Codes, die in MQL5 zu finden sind, häufig verwendet wird. Obwohl diese Direktive hier nur oberflächlich erklärt wird, ist es wichtig, dass Sie sich mit ihrer Verwendung vertraut machen, da sie bald unverzichtbar sein wird, wenn Sie sich auf höheren Ebenen der Programmierung bewegen. 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 direkte Analyse von Punktwolken vermeidet unnötiges Datenwachstum und verbessert die Leistung von Modellen bei Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben. Solche Ansätze zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit gegenüber Störungen in den Originaldaten.

Derzeit verwendet unser EA die Datenbank, um Initialisierungs-Strings für einzelne Instanzen von Handelsstrategien zu erhalten. Die Datenbank ist jedoch recht groß und enthält viele Informationen, die für den eigentlichen EA-Betrieb nicht benötigt werden. Versuchen wir, die Funktionalität des EA ohne eine obligatorische Verbindung zur Datenbank zu gewährleisten.

Wir werden die Erstellung und Aktualisierung von Charts für den USD-Index (USDX) und den EUR-Index (EURX) anhand eines MetaTrader 5-Dienstes als Beispiel betrachten. Beim Starten des Dienstes wird geprüft, ob das gewünschte synthetische Instrument vorhanden ist, es wird gegebenenfalls erstellt und im Fenster Market Watch platziert. Die Minuten- und Tick-Historie des synthetischen Instruments wird anschließend erstellt, gefolgt von dem Chart des erstellten Instruments.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie man die Anweisungen RETURN, BREAK und CONTINUE in einer Schleife verwendet. Für die Arbeit mit komplexeren Anwendungen ist es sehr wichtig zu verstehen, was die einzelnen Anweisungen im Ablauf der Schleifenausführung bewirken. 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.

Dieser Artikel befasst sich mit den wichtigsten Operatoren, die zur Änderung des Programmablaufs verwendet werden: bedingte Anweisungen, Schleifen und Switch-Anweisungen. Die Verwendung dieser Operatoren ermöglicht es den von uns erstellten Funktionen, sich „intelligenter“ zu verhalten.