Artikel über das Programmieren und Anwenden von Handelsrobotern in MQL5

Der Artikel liefert ein Beispiel für die Verwendung eines Perzeptrons als autarkes Preisprognoseinstrument, indem er allgemeine Konzepte und den einfachsten vorgefertigten Expert Advisor vorstellt und anschließend die Ergebnisse seiner Optimierung zeigt.

Neuronale Netze sind ein ultimatives Instrument im Werkzeugkasten der Händler. Prüfen wir, ob diese Annahme zutrifft. MetaTrader 5 ist als autarkes Medium für den Einsatz neuronaler Netze im Handel konzipiert. Dazu gibt es eine einfache Erklärung.

In diesem Artikel werde ich eine einfache Vorlage für die Erstellung eines universellen MetaTrader-Roboters besprechen, der auf mehreren Charts verwendet werden kann, während er nur mit einem Chart läuft, ohne dass jede Instanz des Roboters auf jedem einzelnen Chart konfiguriert werden muss.

Ein neuer Artikel, um zu lernen, wie man Kerzenmuster der Preisen automatisch durch MQL5 erkennt.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

Sind Sie es leid, ständig zu versuchen, den Aktienmarkt vorherzusagen? Hätten Sie gerne eine Kristallkugel, die Ihnen hilft, fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen? Selbst trainierte neuronale Netze könnten die Lösung sein, nach der Sie schon lange gesucht haben. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, ob diese leistungsstarken Algorithmen Ihnen helfen können, „die Welle zu reiten“ und den Aktienmarkt zu überlisten. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern können selbst trainierte neuronale Netze Vorhersagen treffen, die oft genauer sind als die von menschlichen Händlern. Entdecken Sie, wie Sie diese Spitzentechnologie nutzen können, um Ihre Gewinne zu maximieren und intelligentere Investitionsentscheidungen zu treffen.

In diesem Artikel setzen wir unsere Serie zur Erstellung eines Handelssystems auf der Grundlage des beliebtesten technischen Indikators fort. Hier ist ein neues technisches Werkzeug, das Fibonacci und wir werden lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage dieses technischen Indikators zu entwerfen.

In den Verstärkungslernmodellen, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben, haben wir verschiedene Varianten von Faltungsnetzwerken verwendet, die in der Lage sind, verschiedene Objekte in den Originaldaten zu identifizieren. Der Hauptvorteil von Faltungsnetzen ist die Fähigkeit, Objekte unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Gleichzeitig sind Faltungsnetzwerke nicht immer leistungsfähig, wenn es zu verschiedenen Verformungen von Objekten und Rauschen kommt. Dies sind die Probleme, die das relationale Modell lösen kann.

In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob Neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz Neuronaler Netze im Handel. Einfache Erklärung.

Dies ist ein neuer Artikel in der Serie, in der wir lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren entwickelt. Dieses Mal werden wir den Market Facilitation Index von Bill Williams (BW MFI) besprechen.

In diesem Artikel geht es den Erwartungsnutzen. Wir werden einige Beispiele für seine Verwendung im Handel sowie die Ergebnisse, die mit seiner Hilfe erzielt werden können, betrachten.

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für das verstärkte Lernen. Alle bisher betrachteten Algorithmen erfordern die Erstellung einer Belohnungspolitik, die es dem Agenten ermöglicht, jede seiner Aktionen bei jedem Übergang von einem Systemzustand in einen anderen zu bewerten. Dieser Ansatz ist jedoch ziemlich künstlich. In der Praxis gibt es eine gewisse Zeitspanne zwischen einer Handlung und einer Belohnung. In diesem Artikel werden wir einen Algorithmus zum Trainieren eines Modells kennenlernen, der mit verschiedenen Zeitverzögerungen zwischen Aktion und Belohnung arbeiten kann.

Wir untersuchen weiterhin verteilte Q-Learning-Algorithmen. In früheren Artikeln haben wir verteilte und Quantil-Q-Learning-Algorithmen besprochen. Im ersten Algorithmus haben wir die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Wertebereiche trainiert. Im zweiten Algorithmus haben wir Bereiche mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit trainiert. In beiden Fällen haben wir a priori Wissen über eine Verteilung verwendet und eine andere trainiert. In diesem Artikel wenden wir uns einem Algorithmus zu, der es dem Modell ermöglicht, für beide Verteilungen trainiert zu werden.

In diesem Artikel werde ich Strategien für binäre Optionen in MetaTrader 5 überprüfen und optimieren.

Dieser Artikel versucht, die Frage zu beantworten: Wie kann man die richtigen Expert Advisor auswählen? Welche sind die besten für unser Portfolio, und wie können wir die große Liste der auf dem Markt erhältlichen Handelsroboter filtern? In diesem Artikel werden zwanzig klare und starke Kriterien für die Ablehnung eines Expert Advisors vorgestellt. Jedes Kriterium wird vorgestellt und gut erklärt, um Ihnen zu helfen, eine nachhaltigere Entscheidung zu treffen und eine profitablere Expert Advisor-Sammlung für Ihre Gewinne aufzubauen.

Wir setzen die Untersuchung des verteilten Q-Learnings fort. Heute wollen wir diesen Ansatz von der anderen Seite her betrachten. Wir werden die Möglichkeit prüfen, die Quantilsregression zur Lösung von Preisvorhersageaufgaben einzusetzen.

In dieser Artikelserie entwickle ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem und prüfe, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können. MetaTrader 5 ist als autarkes Werkzeug für den Einsatz neuronaler Netze im Handel konzipiert.

Ein neuer Artikel in unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage beliebter technischer Indikatoren wird sich mit dem technischen Indikator Gator Oscillator und der Erstellung eines Handelssystems durch einfache Strategien befassen.

Markov-Ketten sind ein leistungsfähiges mathematisches Werkzeug, das zur Modellierung und Vorhersage von Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen, einschließlich des Finanzwesens, verwendet werden kann. In der Finanzzeitreihenmodellierung und -prognose werden Markov-Ketten häufig zur Modellierung der zeitlichen Entwicklung von Finanzwerten wie Aktienkursen oder Wechselkursen verwendet. Einer der Hauptvorteile von Markov-Kettenmodellen ist ihre Einfachheit und Nutzerfreundlichkeit.

Im vorangegangenen Artikel haben wir uns mit nicht-gradientenbasierten Optimierungsmethoden befasst. Wir haben uns mit dem genetischen Algorithmus vertraut gemacht. Heute werden wir dieses Thema fortsetzen und eine andere Klasse von evolutionären Algorithmen besprechen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit den wichtigsten Linien wie Trendlinien, Unterstützung und Widerstand von MQL5 verwenden können.

Heute möchte ich Ihnen eine etwas andere Lernmethode vorstellen. Wir können sagen, dass sie von Darwins Evolutionstheorie entlehnt ist. Sie ist wahrscheinlich weniger kontrollierbar als die zuvor besprochenen Methoden, aber sie ermöglicht die Ausbildung nicht-differenzierbarer Modelle.

Ein neuer Artikel aus unserer Serie über die Erstellung einfacher Handelssysteme anhand der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Accelerator Oscillator, und wir werden lernen, wie man ein Handelssystem mit ihm entwickelt.

Dieser Artikel ist ein neuer Teil unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Fraktal-Indikator oder Fractals, und wir werden lernen, wie man ein darauf basierendes Handelssystem entwickelt, das im MetaTrader 5 Terminal ausgeführt werden kann.

Data Mining ist für Datenwissenschaftler und Händler von entscheidender Bedeutung, da die Daten oft nicht so einfach sind, wie wir denken. Das menschliche Auge kann die kleinen zugrundeliegenden Muster und Beziehungen im Datensatz nicht erkennen, vielleicht kann uns der Algorithmus K-Means dabei helfen. Finden wir es heraus...