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Neuer Artikel Arbeiten mit ONNX-Modellen in den Datenformaten float16 und float8 : Die Datenformate, die zur Darstellung von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden, spielen eine entscheidende Rolle für deren Effektivität. In den letzten Jahren sind mehrere neue Datentypen aufgetaucht
Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 20): Algorithmische Handelseinblicke, eine Gegenüberstellung von LDA und PCA in MQL5 : Entdecken Sie die Geheimnisse dieser leistungsstarken Dimensionsreduktionstechniken, indem wir ihre Anwendungen in der MQL5-Handelsumgebung
Neuer Artikel Einführung in MQL5 (Teil 4): Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen beherrschen : Enthüllen wir die Geheimnisse der MQL5-Programmierung in unserem neuesten Artikel! Vertiefen wir uns in die Grundlagen von Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen und machen uns mit der Programmierung
Neuer Artikel Aufbau und Test von Keltner-Kanal-Handelssystemen : In diesem Artikel werden wir versuchen, Handelssysteme anzubieten, die ein sehr wichtiges Konzept auf dem Finanzmarkt verwenden, nämlich die Volatilität. Wir werden ein Handelssystem auf der Grundlage des Keltner-Kanal-Indikators
Neuer Artikel Implementierung des verallgemeinerten Hurst-Exponenten und des Varianz-Verhältnis-Tests in MQL5 : In diesem Artikel untersuchen wir, wie der verallgemeinerte Hurst-Exponent und der Varianzverhältnis-Test verwendet werden können, um das Verhalten von Preisreihen in MQL5 zu analysieren
Neuer Artikel Einführung in MQL5 (Teil 3): Beherrschung der Kernelemente von MQL5 : Entdecken Sie die Grundlagen der MQL5-Programmierung in diesem einsteigerfreundlichen Artikel, in dem wir Arrays, nutzerdefinierte Funktionen, Präprozessoren und die Ereignisbehandlung entmystifizieren, wobei jede
Neuer Artikel Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 6): Zwei RSI-Indikatoren kreuzen ihre Linien : Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der zwei RSI-Indikatoren mit sich kreuzenden Linien verwendet
Neuer Artikel Aufbau und Test des Handelssystems Aroon : In diesem Artikel erfahren wir, wie wir ein Aroon-Handelssystem aufbauen können, nachdem wir die Grundlagen der Indikatoren und die erforderlichen Schritte zum Aufbau eines Handelssystems auf der Grundlage des Aroon-Indikators gelernt haben
Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 19): Überladen Sie Ihre AI-Modelle mit AdaBoost : AdaBoost, ein leistungsstarker Boosting-Algorithmus, der die Leistung Ihrer KI-Modelle steigert. AdaBoost, die Abkürzung für Adaptive Boosting, ist ein ausgeklügeltes
Neuer Artikel MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 10). Die unkonventionelle RBM : Restriktive Boltzmann-Maschinen (RBM) sind im Grunde genommen ein zweischichtiges neuronales Netz, das durch Dimensionsreduktion eine unbeaufsichtigte Klassifizierung ermöglicht. Wir nehmen die
Neuer Artikel Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei : Im Rahmen des Projekts wird Python für Deep Learning-basierte Prognosen auf den Finanzmärkten eingesetzt. Wir werden die Feinheiten des Testens der Leistung des Modells anhand von
Neuer Artikel Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 5 : Dieser Artikel ist der fünfte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir die Struktur von
Neuer Artikel Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA : In diesem Artikel wird die klassische Rasterstrategie untersucht, ihre Automatisierung mit einem Expert Advisor in MQL5 detailliert beschrieben und die ersten Backtest-Ergebnisse analysiert. Wir haben
Neuer Artikel Einführung in MQL5 (Teil 2): Navigieren zwischen vordefinierten Variablen, gebräuchlichen Funktionen und Kontrollflussanweisungen : Begeben wir uns mit Teil zwei unserer MQL5-Serie auf eine aufschlussreiche Reise. Diese Artikel sind nicht einfach nur Anleitungen, sie sind die Tore zu
Neuer Artikel Algorithmischer Handel mit MetaTrader 5 und R für Einsteiger : Begeben wir uns auf eine fesselnde Entdeckungsreise, bei der Finanzanalyse und algorithmischer Handel aufeinandertreffen, während wir die Kunst der nahtlosen Verbindung von R und MetaTrader 5 enträtseln. Dieser Artikel ist
Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 18): Der Kampf um die Beherrschung der Marktkomplexität, verkürzte SVD versus NMF : Die verkürzte Singulärwertzerlegung (Truncated Singular Value Decomposition, SVD) und die nicht-negative Matrixzerlegung (Non-Negative Matrix
Neuer Artikel Anzeige historischer Positionen auf dem Chart als deren Gewinn/Verlust-Diagramm : In diesem Artikel werde ich die Möglichkeit erörtern, Informationen über geschlossene Positionen auf der Grundlage ihrer Handelshistorie zu erhalten. Außerdem werde ich einen einfachen Indikator
Neuer Artikel Farbpuffer in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren : In diesem Artikel werden wir die Struktur des Indikatorpuffers bei Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren untersuchen und die Darstellung farbiger Puffer dieser Indikatoren auf dem Chart organisieren. Ein einfarbiger
Neuer Artikel Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5 : In diesem Artikel demonstrieren wir die Implementierung des Augmented Dickey-Fuller-Tests und wenden ihn zur Durchführung von Kointegrationstests mit der Engle-Granger-Methode an. Einfach ausgedrückt ist ein ADF-Test ein
Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA). Teil II : Der erste Teil war dem bekannten und beliebten Algorithmus des Simulated Annealing gewidmet. Wir haben ihre Vor- und Nachteile gründlich abgewogen. Der zweite Teil des Artikels
Neuer Artikel Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil 3): Verhaltensmuster 1 : Ein neuer Artikel aus der Reihe der Artikel über Entwurfmuster. Wir werden einen Blick auf einen seiner Typen werfen, nämlich den Verhaltensmuster, um zu verstehen, wie wir Kommunikationsmethoden zwischen
Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Umformen, Verschieben von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Test auf Smart Cephalopod (SC) : Der Artikel untersucht die Auswirkungen einer Formveränderung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen auf die Leistung von
Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Algorithmus Simulated Annealing (SA). Teil I : Der Algorithmus des Simulated Annealing ist eine Metaheuristik, die vom Metallglühprozess inspiriert ist. In diesem Artikel führen wir eine gründliche Analyse des Algorithmus durch und
Neuer Artikel Die Verwendung von ORDER_MAGIC für den Handel mit unterschiedlichen Expert Advisors mit einem Instrument : Dieser Beitrag beschreibt die Kodierung von Informationen mithilfe der magischen Identifikation sowie die Trennung, den Aufbau und die Synchronisierung des automatischen Handelns...
Neuer Artikel Quantitative Analyse in MQL5: Implementierung eines vielversprechenden Algorithmus : Wir werden der Frage nachgehen, was eine quantitative Analyse ist und wie sie von den wichtigsten Akteuren eingesetzt wird. Wir werden einen der Algorithmen für die quantitative Analyse in der Sprache
Neuer Artikel Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX : In diesem Artikel werden wir die Anwendung aller in der Bibliothek Scikit-Learn verfügbaren Klassifizierungsmodelle untersuchen, um die Klassifizierungsaufgabe im Iris-Datensatz von Fisher, zu lösen. Wir
Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Nelder-Mead- oder Simplex-Suchverfahren (NM) : Der Artikel stellt eine vollständige Untersuchung der Nelder-Mead-Methode vor und erklärt, wie das Simplex (Funktionsparameterraum) bei jeder Iteration geändert und neu angeordnet wird, um eine
Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 67): Nutzung früherer Erfahrungen zur Lösung neuer Aufgaben : In diesem Artikel werden weitere Methoden zur Sammlung von Daten in einem Trainingssatz erörtert. Es liegt auf der Hand, dass der Lernprozess eine ständige Interaktion mit der Umgebung
Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 66): Explorationsprobleme beim Offline-Lernen : Modelle werden offline mit Daten aus einem vorbereiteten Trainingsdatensatz trainiert. Dies bietet zwar gewisse Vorteile, hat aber den Nachteil, dass die Informationen über die Umgebung stark auf die
Neuer Artikel Bauen Sie Ihr erstes Modell einer Glass-Box mit Python und MQL5 : Modelle des maschinellen Lernens sind schwer zu interpretieren, und das Verständnis dafür, warum unsere Modelle von unseren Erwartungen abweichen, ist von entscheidender Bedeutung, wenn wir einen Nutzen aus dem Einsatz