Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Dieser Artikel bietet eine Fortsetzung des Brute-Force-Themas und führt neue Möglichkeiten der Marktanalyse in den Programmalgorithmus ein, wodurch die Geschwindigkeit der Analyse beschleunigt und die Qualität der Ergebnisse verbessert wird. Neue Ergänzungen ermöglichen die qualitativ hochwertigste Ansicht von globalen Mustern innerhalb dieses Ansatzes.

Der Artikel befasst sich mit dem Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Zeitfiltern und diskutiert die Effektivität dieses Ansatzes. Der menschliche Faktor kann nun eliminiert werden, indem das Modell einfach angewiesen wird, zu einer bestimmten Stunde an einem bestimmten Wochentag zu handeln. Die Mustersuche kann durch einen separaten Algorithmus bereitgestellt werden.

In diesem Artikel werde ich versuchen, die Annahme zu testen, dass jedes System mit auch nur einem kleinen Verständnis des Marktes auf globaler Ebene funktionieren kann. Ich werde keine Theorien oder Muster erfinden, sondern nur bekannte Fakten verwenden und diese Fakten schrittweise in die Sprache der mathematischen Analyse übersetzen.

Wir haben schon einen langen Weg hinter uns und der Code in unserer Bibliothek wird immer umfangreicher. Das macht es schwierig, den Überblick über alle Verbindungen und Abhängigkeiten zu behalten. Daher schlage ich vor, eine Dokumentation für den früher erstellten Code zu erstellen und diese mit jedem neuen Schritt zu aktualisieren. Eine gut vorbereitete Dokumentation wird uns helfen, die Integrität unserer Arbeit zu erkennen.