MQL5'te veri analizi ve istatistik hakkında makaleler

Bu makalede, alım-satım sistemlerinin verimliliğini daha derinlemesine anlamak için yeniden alma algoritmasını kullanacağız, matematik ve mantık kullanarak alım-satım verimliliğini artırmanın genel ilkeleri üzerinde çalışmaya başlayacağız ve herhangi bir alım-satım sistemini kullanma açısından verimliliği artırmanın en standart dışı yöntemlerini uygulayacağız.

Bu makalede, piyasayı az da olsa anlayan herhangi bir sistemin global ölçekte faaliyet gösterebileceği varsayımını test etmeye çalışacağım. Herhangi bir teori veya model icat etmeyeceğim, sadece bilinen gerçekleri kullanacağım ve bu gerçekleri kademeli olarak matematiksel analiz diline çevireceğim.

Bu makalede, yatırım yapmak için bir sistem veya sinyal seçerken kullanılacak kriterleri göstereceğim, ayrıca ticaret sistemlerinin geliştirilmesine yönelik en uygun yaklaşımı açıklayacağım ve bu konunun Forex ticaretindeki önemini vurgulayacağım.

Bu makalede fraktalları incelemeye devam edeceğiz ve tüm materyali özetlemeye özellikle dikkat edeceğiz. Bunu yapmak için, daha önceki tüm gelişmeleri, ticarette pratik uygulama için uygun ve anlaşılabilir olacak kompakt bir forma getirmeye çalışacağım.

Alım satım stratejisi geliştirme için programlama dilinin yeni sürümü olan MQL [MQL5], önceki versiyona [MQL4] kıyasla daha güçlü ve etkili özellikler sunar. Avantaj, esasen nesne yönelimli programlama özelliklerinde yatmaktadır. Bu makale, düğümler ve listeler gibi karmaşık özel veri türleri kullanma olasılığını inceler. Ayrıca MQL5'te pratik programlamada listelerin kullanımına bir örnek sağlar.

Artık bir piyasa döngüsünün olasılık yoğunluk fonksiyonunun (PDF) bir Gauss'u değil, bir sinüs dalgasının PDF'ini hatırlattığını biliyoruz ve göstergelerin çoğu, piyasa döngüsünün PDF'inin Gauss olduğunu varsayıyor; bunu "düzeltmek" için bir yola ihtiyacımız var. Çözüm, Fisher Dönüşümü'nü kullanmaktır. Fisher dönüşümü, herhangi bir dalga biçiminin PDF'ini yaklaşık Gauss'a dönüştürür. Bu makalede Fisher Dönüşümü ve Ters Fisher Dönüşümü'nün ardındaki matematik ve bunların alım satıma uygulanması açıklanmaktadır. Ters Fisher Dönüşümüne dayalı özsermayeli bir alım satım sinyali modülü sunulur ve değerlendirilir.

Daha önce tartışılan konunun mantıksal bir devamı, ticaret görevleri için çok işlevli matematiksel modellerin geliştirilmesi olacaktır. Bu makalede, fraktalları tanımlayan ilk matematiksel modelin geliştirilmesiyle ilgili tüm süreci sıfırdan anlatacağım. Bu model önemli bir yapı taşı haline gelmeli, çok işlevli ve evrensel olmalıdır. Bu fikrin daha da geliştirilmesi için teorik temelimizi oluşturacaktır.

Bu makale, optimizasyon algoritması sınıflandırmasına giriş niteliğinde bir makaledir. Makalede, optimizasyon algoritmalarını karşılaştırmaya ve belki de yaygın olarak bilinen algoritmalar arasından en evrensel olanını belirlemeye hizmet edecek bir test ortamı (bir fonksiyon kümesi) oluşturmaya odaklanılmaktadır.

Makale, bilinmeyen olasılık yoğunluk fonksiyonunun çekirdek yoğunluğunu tahmin etmeye olanak tanıyan bir programın oluşturulması ile ilgilidir. Görevin yürütülmesi için Çekirdek Yoğunluk Tahmin yöntemi seçilmiştir. Makale, yöntem yazılımı uygulamasının kaynak kodlarını, kullanım örneklerini ve çizimlerini içermektedir.

Testin Kutsal Kasesini bulmakta hiçbir sorun yoktur ancak ondan kurtulmak çok daha zordur. Bu makale, Terminal performans özelliklerinin maksimum kullanımı ve minimum son kullanıcı yükü üzerine optimizasyon ve test sonuçlarının otomatik grup işlemesi ile Expert Advisor işletim parametrelerinin seçimini ele almaktadır.

Bu makale, makine öğreniminde yeni ve perspektif bir yön için ayrılmıştır - derin öğrenme veya daha doğrusu derin nöral ağlar. Bu, ikinci nesil nöral ağlar, bağlantılarının mimarisi ve ana türleri, öğrenme yöntemleri ve kuralları ve ana dezavantajları, ardından üçüncü nesil nöral ağ geliştirme tarihi, ana türleri, özellikleri ve eğitim yöntemleri hakkında kısa bir incelemedir. Gerçek veriler ile yığınlanmış bir otomatik kodlayıcının ağırlıkları tarafından başlatılan derin nöral ağ oluşturma ve eğitimi üzerine pratik deneyler yürütülmektedir. Girdi verilerinin seçilmesinden metrik türetmeye kadar tüm aşamalar ayrıntılı olarak tartışılmıştır. Makalenin son kısmı, MQL4/R'ye dayalı yerleşik göstergeye sahip bir Expert Advisor içinde derin nöral ağın yazılım uygulamasını içermektedir.

Bu makalede, mükemmel ses uyumunu bulma sürecinden esinlenen en güçlü optimizasyon algoritması olan armoni aramayı (HS) inceleyecek ve test edeceğiz. Peki şu anda sıralamamızda lider olan algoritma hangisi?

Piyasa Profili, gerçekten parlak bir düşünür olan Peter Steidlmayer tarafından geliştirildi. Tamamen farklı model kümelerine yol açan "yatay" ve "dikey" piyasa hareketleri hakkındaki bilgilerin alternatif temsilini kullanmayı önerdi. Piyasanın altında yatan bir nabzın ya da denge ve dengesizlik döngüsü adı verilen temel bir modelin olduğunu varsaydı. Bu makalede, Piyasa Profilinin basitleştirilmiş bir modeli olan Fiyat Histogramını ele alacak ve MQL5'te uygulanmasını anlatacağım.

Yılın bir çeyreği daha geçti ve MetaTrader platformları için en büyük alım satım robotları ve teknik göstergeler mağazası olan MetaTrader AppStore için sonuçlarını özetlemeye karar verdik. Raporlanan çeyreğin sonuna kadar 500'den fazla geliştirici Market'a 1.200'ün üzerinde ürün ekledi.

Bu makale, projelerinde SQL kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir. SQLite'ın işlevselliğini ve avantajlarını açıklar. Makale, SQLite işlevleri hakkında özel bilgi gerektirmez, ancak SQL'in minimum düzeyde anlaşılması faydalı olacaktır.

Makale, eş zamanlı olarak birçok sembolün alım satımını yapan veya birkaç alım satım sistemini kullanan bir Uzman Danışman yapısını tanıtmaktadır. Tüm EA'larınız için optimum giriş parametrelerini zaten tanımladıysanız ve ayrı olarak bunlardan her biri için iyi geri dönük test sonuçları elde ettiyseniz, kendinize sorun: Tüm stratejilerinizin bir araya getirildiği tüm EA'larınız eş zamanlı olarak test edilseydi sonuçları ne olurdu?

Kendi Kendini Düzenleyen Özellik Haritalarının (Kohonen haritaları) en ilginç yönlerinden biri, verileri denetim olmadan sınıflandırmayı öğrenmeleridir. Temel biçiminde, girdi verilerinin (kümeleme) bir benzerlik haritası üretir. SOM haritaları, yüksek boyutlu verilerin sınıflandırılması ve görselleştirilmesi için kullanılabilir. Bu yazıda Kohonen haritalarının birkaç basit uygulamasını ele alacağız.

Bu makale, MQL5'ten Uzaktan Yordam Çağrılarını etkinleştiren MQL5-RPC çerçevesini açıklar. XML-RPC temelleri, MQL5 uygulaması ile başlar ve iki gerçek kullanım örneği ile devam eder. İlk örnek harici web servisini kullanmaktır ve ikincisi basit XML-RPC ATC 2011 Çözümleyici servisinin istemcisidir. ATC 2011'den farklı istatistikleri gerçek zamanlı olarak nasıl uygulayacağınızı ve analiz edeceğinizi merak ediyorsanız bu makale tam size göre.

Bu makalede yazar, kişisel olarak geliştirilmiş bir genetik algoritmanın kullanımıyla gelişimsel hesaplamaları ele almaktadır. Algoritmanın işleyişini örnekler kullanarak göstermekte olup kullanımı için pratik öneriler sunmaktadır.

Teknik analiz, temel fiyatları "daha net" gösteren göstergeleri yaygın olarak kullanır ve yatırımcıların analiz yapmasını ve piyasa fiyatları hareketlerini tahmin etmesine izin verir. İlk verilen fiyat dönüşümü ve elde edilen sonuç güvenilirliği ile ilgili sorunları çözemediğimiz sürece, göstergeleri bırakın kullanmayı, ticaret sistemlerinin oluşturulmasında uygulamaya koymanın bile bir anlamı olmadığı oldukça açıktır. Bu yazıda böyle bir sonuca ulaşmanın altında ciddi nedenler yattığını göstereceğiz.

Bu makale, okuyucularını MQL5 dilinin grafik nesnelerini kullanmanın olası bir varyantı hakkında bilgilendirmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, grafik nesneleri kullanarak basit bir spektrum analizörü yönetme panelini uygulayan bir gösterge analiz edilmektedir. Makale, MQL5'in temelleri hakkında bilgi sahibi olan okuyuculara yöneliktir.

Bu makalede, Python'da bir Rastgele Orman modeli oluşturacağız, modeli eğiteceğiz ve veri ön işleme ile bir ONNX veri hattı (pipeline) olarak kaydedeceğiz. Ardından modeli MetaTrader 5 terminalinde kullanacağız.