Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Gibt es auf dem Devisenmarkt wiederkehrende Muster und Regelmäßigkeiten? Ich beschloss, mein eigenes System zur Musteranalyse mit Python und MetaTrader 5 zu entwickeln. Eine Art Symbiose aus Mathematik und Programmierung zur Eroberung des Forex.

Der Artikel stellt den Künstlichen Duschalgorithmus (ASHA) vor, eine neue metaheuristische Methode, die für die Lösung allgemeiner Optimierungsprobleme entwickelt wurde. Auf der Grundlage der Simulation von Wasserfluss- und Akkumulationsprozessen konstruiert dieser Algorithmus das Konzept eines idealen Feldes, in dem jede Einheit der Ressource (Wasser) aufgerufen ist, eine optimale Lösung zu finden. Wir werden herausfinden, wie ASHA Fließ- und Akkumulationsprinzipien anpasst, um Ressourcen in einem Suchraum effizient zuzuweisen, und seine Implementierung und Testergebnisse sehen.

Dies ist sicherlich die schwierigste Frage, die sich rein theoretisch erklären lässt. Deshalb müssen Sie alles üben, was wir hier besprechen werden. Dies mag auf den ersten Blick einfach erscheinen, aber das Thema Operatoren kann nur in der Praxis in Verbindung mit ständiger Weiterbildung verstanden werden.

In diesem Artikel werden wir ein Arbitrationssystem erstellen, das in den Augen der Broker legal bleibt, Tausende von synthetischen Preisen auf dem Forex-Markt erstellt, sie analysiert und erfolgreich mit Gewinn handelt.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der Implementierung des ACMO-Algorithmus (Atmospheric Cloud Model Optimization) beschäftigen. Wir werden insbesondere zwei Schlüsselaspekte erörtern: die Bewegung von Wolken in Tiefdruckgebiete und die Regensimulation, einschließlich der Initialisierung von Tröpfchen und ihrer Verteilung auf die Wolken. Wir werden uns auch mit anderen Methoden befassen, die eine wichtige Rolle bei der Verwaltung des Zustands von Wolken und der Gewährleistung ihrer Interaktion mit der Umwelt spielen.

In diesem Artikel werden wir uns mit den grundlegenden Konzepten der FOR-Anweisung befassen. Es ist sehr wichtig, dass Sie alles verstehen, was hier gezeigt wird. Im Gegensatz zu den anderen Anweisungen, über die wir bisher gesprochen haben, hat die FOR-Anweisung einige Eigenheiten, die sie schnell sehr komplex machen. Lassen Sie also nicht zu, dass sich solche Dinge ansammeln. Beginnen Sie so bald wie möglich mit dem Lernen und Üben.

„Depth of Market“ ist zweifellos ein sehr wichtiges Element für die Ausführung von schnellen Handelsgeschäften, insbesondere bei den Algorithmen des Hochfrequenzhandels (HFT). In dieser Artikelserie werden wir uns mit dieser Art von Handelsereignissen befassen, die über einen Broker für viele handelbare Symbole erworben werden können. Wir beginnen mit einem Indikator, bei dem Sie die Farbpalette, die Position und die Größe des direkt im Chart angezeigten Histogramms anpassen können. Wir werden uns auch ansehen, wie man BookEvent-Ereignisse erzeugt, um den Indikator unter bestimmten Bedingungen zu testen. Weitere mögliche Themen für zukünftige Artikel sind die Speicherung von Preisverteilungsdaten und deren Verwendung in einem Strategietester.

In diesem Artikel werden wir lernen, wie man SWITCH in ihrer einfachsten und grundlegendsten Form verwendet. 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.

Fahren wir fort, die Schritte zu automatisieren, die wir zuvor manuell durchgeführt haben. Diesmal kehren wir zur Automatisierung der zweiten Phase zurück, d. h. zur Auswahl der optimalen Gruppe von Einzelinstanzen von Handelsstrategien, und ergänzen sie durch die Möglichkeit, die Ergebnisse der Instanzen in dem Vorwärtszeitraum zu berücksichtigen.

Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie das Mauszeigerproblem bei der Verwendung in Verbindung mit einer Wiedergabe-/Simulationsanwendung implementiert und gelöst werden 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.

In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.