Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Dieser Artikel ist der letzte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. Obwohl die Bibliothek noch nicht produktionsreif ist, werden wir in diesem Teil unseren Client verwenden, um ein nutzerdefiniertes Symbol mit Ticks (oder Kursen) zu aktualisieren, die von einem anderen Broker stammen. Am Ende dieses Artikels finden Sie weitere Informationen über den aktuellen Status der Bibliothek, was ihr noch fehlt, um vollständig mit dem MQTT 5.0-Protokoll kompatibel zu sein, eine mögliche Roadmap und wie Sie die Entwicklung verfolgen und zu ihr beitragen können.

Support-Vektor-Maschinen klassifizieren Daten auf der Grundlage vordefinierter Klassen, indem sie die Auswirkungen einer Erhöhung der Dimensionalität untersuchen. Es handelt sich um eine überwachte Lernmethode, die angesichts ihres Potenzials, mit mehrdimensionalen Daten umzugehen, ziemlich komplex ist. In diesem Artikel wird untersucht, wie die sehr einfache Implementierung von 2-dimensionalen Daten mit dem Newton'schen Polynom bei der Klassifizierung von Preis-Aktionen effizienter durchgeführt werden kann.

Bauen wir Expert Advisor, die in die Zukunft blicken und sich an jeden Markt anpassen können.

Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.

In diesem Artikel beschreiben wir die Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus der Gruppenmethode der Datenverarbeitung in MQL5.

Erfahren Sie, wie Sie jedem Markt, mit dem Sie handeln möchten, einen Schritt voraus sein können, unabhängig von dem derzeitigen Niveau Ihrer Fähigkeiten.

Begeben Sie sich auf die nächste Phase unserer MQL5-Reise. In diesem aufschlussreichen und einsteigerfreundlichen Artikel werden wir die übrigen Array-Funktionen näher beleuchten und komplexe Konzepte entmystifizieren, damit Sie effiziente Handelsstrategien entwickeln können. Wir werden ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse und ArraySort besprechen. Erweitern Sie Ihre Kenntnisse im algorithmischen Handel mit diesen wichtigen Array-Funktionen. Begleiten Sie uns auf dem Weg zur MQL5-Meisterschaft!

Tauchen Sie ein in das Herz der neuronalen Netze, indem wir die Optimierungsalgorithmen, die innerhalb des neuronalen Netzes verwendet werden, entmystifizieren. In diesem Artikel erfahren Sie, mit welchen Schlüsseltechniken Sie das volle Potenzial neuronaler Netze ausschöpfen und Ihre Modelle zu neuen Höhen der Genauigkeit und Effizienz führen können.

In diesem Artikel stellen wir Ihnen eine Möglichkeit vor, Optimierungsprobleme mit mehreren Zielen und Nebenbedingungen zu implementieren, wenn Sie „Custom max“ in der Registerkarte „Einstellungen“ des MetaTrader 5-Terminals auswählen. Das Optimierungsproblem könnte zum Beispiel lauten: Maximieren Sie den Gewinnfaktor, den Nettogewinn und den Erholungsfaktor, sodass der Drawdown weniger als 10 % beträgt, die Anzahl der aufeinanderfolgenden Verluste weniger als 5 und die Anzahl der Trades pro Woche mehr als 5 beträgt.

Der Nachrichten basierte Handel kann kompliziert und erdrückend sein. In diesem Artikel werden wir die einzelnen Schritte zur Beschaffung von Nachrichtendaten erläutern. Außerdem werden wir mehr über den MQL5-Wirtschaftskalender und seine Möglichkeiten erfahren.

Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise (DBSCAN) ist eine unüberwachte Form der Datengruppierung, die kaum Eingabeparameter benötigt, außer 2, was im Vergleich zu anderen Ansätzen wie K-Means ein Segen ist. Wir gehen der Frage nach, wie dies für das Testen und schließlich den Handel mit den von Wizard zusammengestellten Expert Advisers konstruktiv sein kann

Dieser Artikel ist der sechste Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil erläutern wir die wichtigsten Änderungen unserer ersten Überarbeitung, wie wir zu einem brauchbaren Entwurf für unsere paketbildenden Klassen gekommen sind, wie wir PUBLISH- und PUBACK-Pakete bilden und die Semantik hinter den PUBACK-Reason-Codes (Begründungscode).