|
6+ yıl
deneyim
|
5
ürünler
|
380
demo sürümleri
|
|
10
işler
|
0
sinyaller
|
0
aboneler
|
For algorithmic Trading tutorials, YT: https://www.youtube.com/@omegafx-co
Check out my GitHub: https://github.com/MegaJoctan
Backtest MetaTrader5 Python-based trading robots: https://strategytester5.com
DISCORD: https://discord.gg/2qgcadfgrx
TELEGRAM: https://t.me/omegafx_co
Hire me: https://www.mql5.com/en/job/new?prefered=omegajoctan
Bu makalede, ABD ekonomisinin temel analizine dayalı olarak borsa çöküşünü öngörmek için lojistik modelimizi kullanmaya çalışacağız. Değerlendirmemizi Netflix ve Apple hisse senetleri üzerinde yapacağız ve 2019 ve 2020’deki borsa çöküşlerindeki verileri kullanacağız. Bakalım lojistik modelimiz kasvetli piyasa koşullarında nasıl performans gösterecek.
Bu sefer matrisleri kullanarak modeller oluşturacağız. Matrisler, modellere esneklik sağlar. Yalnızca beş bağımsız değişkeni değil, bilgisayarın hesaplama yeteneklerinin izin verdiği ölçüde çok sayıda değişkeni işleyebilen güçlü modeller oluşturmamıza olanak tanır.
Veri sınıflandırması, bir algo yatırımcısı ve bir programcı için çok önemli bir şeydir. Bu makalede, evet veya hayırları, yükseliş ve düşüşleri, alış ve satışları belirlememize yardımcı olabilecek sınıflandırma lojistik algoritmalarından birine odaklanacağız.
Yatırımcılar olarak sistemlerimizi ve kendimizi sayıların söylediklerine dayalı şekilde kararlar alma konusunda eğitmemizin zamanı geldi. Tüm dünyanın hareket ettiği şekilde, görsel veya sezgisel olarak değil, biz, bu genel dalganın yönüne dik olarak hareket edeceğiz.
MQL5'te başarılı bir freelance geliştirici olmak ister misiniz? Cevabınız evet ise bu yazı tam size göre.