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Neuer Artikel Python, ONNX und MetaTrader 5: Erstellen eines RandomForest-Modells mit RobustScaler und PolynomialFeatures zur Datenvorverarbeitung : In diesem Artikel werden wir ein Random-Forest-Modell in Python erstellen, das Modell trainieren und es als ONNX-Pipeline mit Datenvorverarbeitung
Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus intelligenter Wassertropfen (IWD) : Der Artikel befasst sich mit einem interessanten, von der unbelebten Natur abgeleiteten Algorithmus - intelligente Wassertropfen (IWD), die den Prozess der Flussbettbildung simulieren. Die
Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 65): Abstandsgewichtetes überwachtes Lernen (DWSL) : In diesem Artikel werden wir einen interessanten Algorithmus kennenlernen, der an der Schnittstelle von überwachten und verstärkenden Lernmethoden angesiedelt ist. Methoden zum Klonen von
Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Differenzielle Evolution (DE) : In diesem Artikel werden wir uns mit dem Algorithmus befassen, der von allen bisher diskutierten Algorithmen die umstrittensten Ergebnisse zeigt - der Algorithmus der differentiellen Evolution (DE). Die Idee
Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 64): Die Methode konservativ gewichtetes Klonen von Verhaltensweisen (CWBC) : Aufgrund von Tests, die in früheren Artikeln durchgeführt wurden, kamen wir zu dem Schluss, dass die Optimalität der trainierten Strategie weitgehend von der verwendeten
Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Spiralförmige Dynamische Optimization (SDO) Algorithmus : In diesem Artikel wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Mustern der Konstruktion spiralförmiger Trajektorien in der Natur, wie z. B. bei Muschelschalen, basiert -
Neuer Artikel MQL5 lernen, vom Anfänger zum Profi (Teil I): Beginn der Programmierung : Dieser Artikel ist die Einleitung zu einer Reihe von Artikeln über das Programmieren. Es wird hier davon ausgegangen, dass der Leser sich noch nie mit Programmierung beschäftigt hat. Diese Serie beginnt also mit
Neuer Artikel Die Kreuzvalidierung und die Grundlagen der kausalen Inferenz in CatBoost-Modellen, Export ins ONNX-Format : In dem Artikel wird eine Methode zur Erstellung von Bots durch maschinelles Lernen vorgeschlagen. Genauso wie unsere Schlussfolgerungen oft falsch sind und überprüft werden
Neuer Artikel Händlerfreundliche Stop-Loss und Take-Profit : Stop-Loss und Take-Profit können einen erheblichen Einfluss auf die Handelsergebnisse haben. In diesem Artikel werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, um optimale Stop-Order-Werte zu finden. Stop-Loss und Take-Profit sind
Neuer Artikel Quantisierung beim maschinellen Lernen (Teil 2): Datenvorverarbeitung, Tabellenauswahl, Training von CatBoost-Modellen : Der Artikel befasst sich mit der praktischen Anwendung der Quantisierung bei der Konstruktion von Baummodellen. Die Methoden zur Auswahl von Quantentabellen und zur
Neuer Artikel Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 4): Triangulärer gleitender Durchschnitt — Indikatorensignale : Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mehr als nur ein Symbolpaar von dessen
Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 63): Unüberwachtes Pretraining für Decision Transformer (PDT) : Wir setzen die Diskussion über die Familie der Entscheidungstransformationsmethoden fort. In einem früheren Artikel haben wir bereits festgestellt, dass das Training des Transformators
Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS) : In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener
Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen : In den letzten Artikeln haben wir verschiedene Optionen für die Verwendung der Entscheidungs-Transformer-Methode gesehen. Die Methode erlaubt es, nicht nur den aktuellen
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay System (Teil 32): Auftragssystem (I) : Von allen Dingen, die wir bisher entwickelt haben, ist dieses System, wie Sie wahrscheinlich bemerken und letztendlich zustimmen werden, das komplexeste. Nun müssen wir etwas sehr Einfaches tun: unser System soll den
Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 61): Optimismusproblem beim Offline-Verstärkungslernen : Während des Offline-Lernens optimieren wir die Strategie des Agenten auf der Grundlage der Trainingsdaten. Die daraus resultierende Strategie gibt dem Agenten Vertrauen in sein Handeln. Ein
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay System (Teil 31): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (V) : Wir brauchen einen Timer, der anzeigt, wie viel Zeit bis zum Ende der Wiedergabe/Simulation verbleibt. Dies mag auf den ersten Blick eine einfache und schnelle Lösung sein. Viele versuchen
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay System (Teil 30): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (IV) : Heute werden wir eine Technik lernen, die uns in verschiedenen Phasen unseres Berufslebens als Programmierer sehr helfen kann. Oft ist es nicht die Plattform selbst, die begrenzt ist, sondern
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay System (Teil 29): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II) : Nachdem wir die Klasse C_Mouse verbessert haben, können wir uns auf die Erstellung einer Klasse konzentrieren, die einen völlig neuen Rahmen für unsere Analyse schaffen soll. Wir werden weder
Neuer Artikel Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage : Dieser Artikel beschreibt die Implementierung eines Regressionsmodells auf der Grundlage eines Entscheidungsbaums. Das Modell soll die Preise von
Neuer Artikel Erstellen von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren : In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundsätzen der Erstellung von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren befassen. Wir werden auch sehen, wie man auf die Daten solcher Indikatoren von Expert Advisors und anderen
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay System (Teil 28): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II) : Als man begann, die ersten rechenfähigen Systeme zu entwickeln, war für alles die Mitwirkung von Ingenieuren erforderlich, die das Projekt sehr gut kennen mussten. Wir sprechen von den
Neuer Artikel Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 7): Übergabe von Indikatoren : Beispiele für die Übergabe von Indikatoren an ein Perzeptron. Der Artikel beschreibt allgemeine Konzepte und stellt den einfachsten fertigen Expert Advisor vor, gefolgt von den Ergebnissen seiner Optimierung und
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay System (Teil 27): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II) : In diesem Artikel werden wir die Klasse C_Mouse implementieren. Es bietet die Möglichkeit, auf höchstem Niveau zu programmieren. Wenn man über High-Level- oder Low-Level-Programmiersprachen
Neuer Artikel Von der Saisonalität des Devisenmarktes profitieren : Wir sind alle mit dem Konzept der Saisonalität vertraut, z. B. sind wir alle an steigende Preise für frisches Gemüse im Winter oder an steigende Kraftstoffpreise bei strengem Frost gewöhnt, aber nur wenige Menschen wissen, dass es
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay System (Teil 26): Expert Advisor Projekt — die Klasse C_Terminal : Wir können nun mit der Erstellung eines Expert Advisors für die Verwendung im Wiedergabe-/Simulationssystem beginnen. Wir brauchen jedoch eine Verbesserung und keine zufällige Lösung. Trotzdem
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 25): Vorbereitungen für die nächste Phase : In diesem Artikel schließen wir die erste Phase der Entwicklung unseres Replay- und Simulationssystems ab. Liebe Leserin, lieber Leser, damit bestätige ich, dass das System ein
Neuer Artikel Quantisierung beim maschinellen Lernen (Teil 1): Theorie, Beispielcode, Analyse der Implementierung in CatBoost : Der Artikel befasst sich mit der theoretischen Anwendung der Quantisierung bei der Konstruktion von Baummodellen und stellt die in CatBoost implementierten
Neuer Artikel Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 4):Deutung der Datenkennzeichnungen durch Aufgliederung : In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der
Neuer Artikel Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 24): FOREX (V) : Heute werden wir eine Einschränkung aufheben, die bisher Simulationen auf der Grundlage des letzten Kurses verhindert hat, und einen neuen Einstiegspunkt speziell für diese Art von Simulationen einführen. Der