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Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Die beliebtesten Handelsroboter und technische Indikatoren, neue Signale, regelmäßig eingehende fertige MQL5-Programme in CodeBase und die meist diskutierten Beiträge im Forum.

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NightVision Expert Advisor MT5
456% 4329 Trades
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Kontostand:555.15USD

Über 30 neue Charts veröffentlicht:

차트 GBPUSD, H1, 2021.03.02 06:00 UTC, Forex Club International Limited, MetaTrader 4, Demo
GBPUSD, H1
Chart WIN$N, M2, 2021.02.26 21:20 UTC, Modal DTVM Ltda., MetaTrader 5, Demo
WIN$N, M2
Chart XAUUSD, H4, 2021.02.24 14:04 UTC, RoboForex Ltd, MetaTrader 4, Real
XAUUSD, H4

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Artikel "Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder" veröffentlicht.

Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder

Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.

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Meistgelesene Artikel des Monats

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf

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Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.

Bildung von Kursreihenmittelwerten für Zwischenberechnungen ohne zusätzliche Puffer

Bildung von Kursreihenmittelwerten für Zwischenberechnungen ohne zusätzliche Puffer

In diesem Beitrag geht es sowohl um traditionelle als auch um neuartige Mittelwertbildungsalgorithmen verpackt in einfachste Klassen mit jeweils nur einer Datenart. Sie sind zur universellen Verwendung bei nahezu jeder Indikatorentwicklung gedacht. Ich hoffe, dass die vorgeschlagenen Klassen sich als gute Alternative zu den „unhandlichen“ Aufrufen benutzerdefinierter und technischer Indikatoren erweisen werden.

Meist geladene Quellcodes des Monats

  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
  • PivotPoint Dieser Indikator zeichnet Pivot-Punkte, Widerstände und Unterstützungen.
  • Volume Profile + Range v6.0 Der Indikator Volume Profile + Range v6.0 (ehemaliger TPO). Die Verteilung des Trades über Preisniveaus zu einem bestimmten Zeitabschnitt. Es wird in Form eines Histogramms dargestellt.

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122% 5858 Trades
Wachstum:122.39%
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Kontostand:13 527.91USD

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Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen

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In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention

Wir haben zuvor den Mechanismus der Self-Attention (Selbstaufmerksamkeit) in neuronalen Netzen besprochen. In der Praxis verwenden moderne neuronale Netzwerkarchitekturen mehrere parallele Self-Attention-Threads, um verschiedene Abhängigkeiten zwischen den Elementen einer Sequenz zu finden. Betrachten wir die Implementierung eines solchen Ansatzes und bewerten seine Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Netzwerks.

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