Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In diesem Artikel wird ein Algorithmus für ein künstliches elektrisches Feld (AEFA) vorgestellt, der durch das Coulombsche Gesetz der elektrostatischen Kraft inspiriert ist. Der Algorithmus simuliert elektrische Phänomene, um komplexe Optimierungsprobleme mit Hilfe geladener Teilchen und ihrer Wechselwirkungen zu lösen. AEFA weist im Zusammenhang mit anderen Algorithmen, die sich auf Naturgesetze beziehen, einzigartige Eigenschaften auf.

Bei der Erforschung verschiedener Modellarchitekturen wird dem Prozess des Modelltrainings oft nicht genügend Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel möchte ich diese Lücke schließen.

Dies ist der dritte Artikel in einer Serie, in der die wichtigsten Aspekte der MQL5-Programmierung beschrieben werden. Dieser Artikel behandelt komplexe Datentypen, die im vorherigen Artikel nicht behandelt wurden. Dazu gehören Strukturen, Unions, Klassen und der Datentyp „function“. Außerdem wird erklärt, wie Sie Ihr Programm mit Hilfe der Präprozessoranweisung #include modularisieren können.

Der zuvor entwickelte Risikomanager enthielt nur grundlegende Funktionen. Versuchen wir, mögliche Wege zu seiner Entwicklung zu betrachten, die es uns ermöglichen, die Handelsergebnisse zu verbessern, ohne die Logik der Handelsstrategien zu beeinträchtigen.

Da es sich bei diesen Artikeln um Lehrmaterial handelt und sie nicht dazu gedacht sind, die Implementierung bestimmter Funktionen zu zeigen, werden wir in diesem Artikel ein wenig anders vorgehen. Anstatt zu zeigen, wie man die Faktorisierung anwendet, um die Inverse einer Matrix zu erhalten, werden wir uns auf die Faktorisierung der Pseudoinverse konzentrieren. Der Grund dafür ist, dass es keinen Sinn macht, zu zeigen, wie man den allgemeinen Koeffizienten erhält, wenn man es auf eine spezielle Weise tun kann. Noch besser: Der Leser kann ein tieferes Verständnis dafür entwickeln, warum die Dinge so geschehen, wie sie geschehen. Lassen Sie uns nun herausfinden, warum die Hardware die Software im Laufe der Zeit ersetzt.

Der Artikel untersucht die Möglichkeiten der Erstellung und Bereitstellung von Berichtsdaten über die Verwendung des Saisonalitätsfaktors beim Handel mit Spreads auf dem Forex.

Obwohl die Module bereits ordnungsgemäß miteinander interagieren, tritt ein Fehler auf, wenn versucht wird, den Mauszeiger im Wiedergabedienst zu verwenden. Wir müssen dies beheben, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Außerdem werden wir ein Problem im Code des Mausindikators beheben. Diese Version wird also endlich stabil und ordentlich poliert sein.

In diesem Artikel werden wir einen Kontrollindikator implementieren, damit er in das von uns entwickelte Nachrichtensystem integriert werden kann. Obwohl es nicht sehr schwierig ist, gibt es einige Details, die bei der Initialisierung dieses Moduls beachtet werden müssen. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Es sollte auf keinen Fall als Anwendung für einen anderen Zweck als das Lernen und Beherrschen der gezeigten Konzepte betrachtet werden.

Kann die Chaostheorie auf die Finanzmärkte angewendet werden? In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie sich die herkömmliche Chaostheorie und chaotische Systeme von dem von Bill Williams vorgeschlagenen Konzept unterscheiden.

Der Artikel beschreibt die Eigenschaften des nichtlinearen Modells der bedingten Heteroskedastizität (GARCH). Der Indikator iGARCH wurde auf seiner Grundlage für die Vorhersage der Volatilität einen Schritt weiter entwickelt. Die numerische Analysebibliothek ALGLIB wird zur Schätzung der Modellparameter verwendet.