Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Heute schauen wir uns an, wie vordefinierte Variablen und Konstanten der Sprache MQL5 verwendet werden. Darüber hinaus werden wir einen weiteren speziellen Variablentyp analysieren: Funktionen. Zu wissen, wie man richtig mit diesen Variablen arbeitet, kann den Unterschied zwischen einer funktionierenden und einer nicht funktionierenden Anwendung ausmachen. Um zu verstehen, was hier vorgestellt wird, ist es notwendig, das Material zu verstehen, das in früheren Artikeln besprochen wurde.

Leichtgewichtige Modelle zur Zeitreihenprognose erzielen eine hohe Leistung mit einer minimalen Anzahl von Parametern. Dies wiederum reduziert den Rechenaufwand und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Trotz ihrer Einfachheit erreichen solche Modelle eine mit komplexeren Modellen vergleichbare Prognosequalität.

In diesem Artikel werden wir den Künstlichen Bienenstockalgorithmus (ABHA) weiter erforschen, indem wir in den Code eintauchen und die übrigen Methoden betrachten. Wie Sie sich vielleicht erinnern, wird jede Biene in diesem Modell als individueller Agent dargestellt, dessen Verhalten von internen und externen Informationen sowie von seinem Motivationszustand abhängt. Wir werden den Algorithmus an verschiedenen Funktionen testen und die Ergebnisse in der Bewertungstabelle zusammenfassen.

Eine der Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz des Modelltrainings und des Konvergenzprozesses ist die Verbesserung der Optimierungsmethoden. Adam-mini ist eine adaptive Optimierungsmethode, die den grundlegenden Adam-Algorithmus verbessern soll.

In diesem Artikel geht es um den 2009 entwickelten Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA). Der Algorithmus ist auf die Lösung kontinuierlicher Optimierungsprobleme ausgerichtet. Wir werden uns ansehen, wie ABHA sich vom Verhalten eines Bienenvolkes inspirieren lässt, in dem jede Biene eine einzigartige Aufgabe hat, die ihr hilft, Ressourcen effizienter zu finden.

Heute werden wir uns ansehen, wie man mit statischen Variablen arbeitet. Diese Frage verwirrt oft viele Programmierer, sowohl Anfänger als auch solche mit einiger Erfahrung, denn es gibt mehrere Empfehlungen, die bei der Verwendung dieses Mechanismus beachtet werden müssen. 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.

Es wird erwartet, dass der in der Entwicklung befindliche EA gute Ergebnisse beim Handel mit verschiedenen Brokern zeigt. Aber im Moment haben wir die Kurse eines MetaQuotes-Demokontos verwendet, um Tests durchzuführen. Lassen Sie uns sehen, ob unser EA bereit ist, auf einem Handelskonto mit anderen Kursen zu arbeiten, als die, die wir während der Tests und der Optimierung verwendet haben.