Artikel und Bibliothek - Seite 7

Neuer Artikel Developing a Replay System — Market simulation (Part 13): Die Geburt des SIMULATORS (III) : Hier werden wir einige Elemente im Zusammenhang mit der Arbeit im nächsten Artikel vereinfachen. Ich erkläre auch, wie Sie sich vorstellen können, was der Simulator in Bezug auf die Zufälligkeit

Neuer Artikel Die diskrete Hartley-Transformation : In diesem Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der

Neuer Artikel StringFormat(). Inspektion und vorgefertigte Beispiele : In diesem Artikel wird die Inspektion der Funktion PrintFormat() fortgesetzt. Wir werden uns kurz mit der Formatierung von Zeichenketten mit StringFormat() und ihrer weiteren Verwendung im Programm beschäftigen. Wir werden auch

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic : Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der

Beispiel für die Verwendung eines ONNX-Modells zur Erkennung handgeschriebener Zahlen : Dieser Expert Advisor handelt nicht. Ein einfaches Panel, das mit der Standard-Canvas-Bibliothek implementiert wurde, ermöglicht es Ihnen, Ziffern mit der Maus zu zeichnen. Das trainierte Modell mnist.onnx wird

Neuer Artikel PrintFormat() studieren und vorgefertigte Beispiele anwenden : Der Artikel ist sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler nützlich. Wir werden uns die Funktion PrintFormat() ansehen, Beispiele für die Formatierung von Zeichenketten analysieren und Vorlagen für die Anzeige

Neuer Artikel Strukturen in MQL5 und Methoden zum Drucken deren Daten : In diesem Artikel werden wir uns die Strukturen von MqlDateTime, MqlTick, MqlRates und MqlBookInfo ansehen sowie die Methoden zum Drucken von deren Daten. Um alle Felder einer Struktur auszudrucken, gibt es die Standardfunktion

Neuer Artikel Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 12): Die Geburt des SIMULATORS (II) : Die Entwicklung eines Simulators kann viel interessanter sein, als es scheint. Heute gehen wir ein paar Schritte weiter in diese Richtung, denn die Dinge werden immer interessanter. Auch wenn

Neuer Artikel Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 11): Die Geburt des SIMULATORS (I) : Um die Daten, die die Balken bilden, nutzen zu können, müssen wir auf das Replay verzichten und einen Simulator entwickeln. Wir werden 1-Minuten-Balken verwenden, weil sie den geringsten

Neuer Artikel Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden : Hier werden wir uns ansehen, wie wir zuverlässigere Daten (gehandelte Ticks) im Wiedergabesystem verwenden können, ohne uns Gedanken darüber zu machen, ob sie angepasst sind oder

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten : Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 47): Kontinuierlicher Aktionsraum : In diesem Artikel erweitern wir das Aufgabenspektrum unseres Agenten. Der Ausbildungsprozess wird einige Aspekte des Geld- und Risikomanagements umfassen, die ein wesentlicher Bestandteil jeder Handelsstrategie

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 46): Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen) : In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einen weiteren Ansatz des Reinforcement Learning. Es wird als Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands : Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei

Neuer Artikel Wie man einen nutzerdefinierten Indikator (Heiken Ashi) mit MQL5 erstellt : In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit MQL5 einen nutzerdefinierten Indikator nach Ihren Wünschen erstellen können, der in MetaTrader 5 zum Lesen von Charts oder in automatisierten Expert Advisors

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik : Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für

Neuer Artikel Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse : Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet. Im nächsten Video werde ich das System in seinem

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 43): Beherrschen von Fähigkeiten ohne Belohnungsfunktion : Das Problem des Verstärkungslernens liegt in der Notwendigkeit, eine Belohnungsfunktion zu definieren. Sie kann komplex oder schwer zu formalisieren sein. Um dieses Problem zu lösen, werden

Simple Copier: Ein Tool zum Kopieren von Transaktionen mit minimaler Funktionalitt. Autor: Vladimir Tkach

Neuer Artikel Schrittweiser Leitfaden für Anfänger zum Schreiben eines Expert Advisors in MQL5 : Die Programmierung des Expert Advisors in MQL5 ist einfach und kann problemlos erlernt werden. In diesem Leitfaden werden nacheinander die zum Schreiben eines einfachen Expert Advisors auf Grundlage...

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 42): Modell der Prokrastination, Ursachen und Lösungen : Im Kontext des Verstärkungslernens kann die Prokrastination (Zögern) eines Modells mehrere Ursachen haben. Der Artikel befasst sich mit einigen der möglichen Ursachen für Prokrastination bei

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle : Der Artikel beschreibt hierarchische Trainingsmodelle, die einen effektiven Ansatz für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme bieten. Hierarchische Modelle bestehen aus mehreren Ebenen, von denen jede für

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 40): Verwendung von Go-Explore bei großen Datenmengen : In diesem Artikel wird die Verwendung des Go-Explore-Algorithmus über einen langen Trainingszeitraum erörtert, da die Strategie der zufälligen Aktionsauswahl mit zunehmender Trainingszeit

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung : Wir setzen die Untersuchung der Umgebung in Modellen des verstärkten Lernens fort. Und in diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Algorithmus ansehen – Go-Explore. Er ermöglicht es Ihnen, die

Neuer Artikel Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators : In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise. Wie ich bereits

Neuer Artikel Der erste Einsatz des MetaTrader VPS: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung : Jeder, der Handelsroboter oder Signalabonnements verwendet, erkennt früher oder später die Notwendigkeit, einen zuverlässigen 24/7-Hosting-Server für seine Handelsplattform zu mieten. Wir empfehlen die

Neuer Artikel Tests von verschiedenen gleitenden Durchschnitten, um zu sehen, wie aufschlussreich sie sind : Wir alle wissen, wie wichtig der Indikator des gleitenden Durchschnitts für viele Händler ist. Es gibt noch andere Arten von gleitenden Durchschnitten, die für den Handel nützlich sein

Neuer Artikel Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5 : In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet. Nachdem Sie die Datei exportiert haben, notieren Sie

Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square) : In diesem Artikel setzen wir unsere Reihe zur Kategorientheorie fort, indem wir natürliche Transformationen, eine der wichtigsten Säulen des Fachs, vorstellen. Wir befassen uns mit der scheinbar komplexen

Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 17): Funktoren und Monoide : Dieser Artikel, der letzte in unserer Reihe zum Thema Funktoren, befasst sich erneut mit Monoiden als Kategorie. Monoide, die wir in dieser Serie bereits vorgestellt haben, werden hier zusammen mit mehrschichtigen Perceptrons