Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

Vor der Einführung der Netzwerkfunktionen, die mit der aktualisierten MQL5-API zur Verfügung gestellt wurde, waren MetaTrader-Programme in ihrer Fähigkeit beschränkt, sich mit Websocket-basierten Diensten zu verbinden und eine Schnittstelle zu bilden. Aber natürlich hat sich das alles geändert. In diesem Artikel werden wir die Implementierung einer Websocket-Bibliothek in reinem MQL5 untersuchen. Eine kurze Beschreibung des Websocket-Protokolls wird zusammen mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Verwendung der resultierenden Bibliothek gegeben.

Alle Händler gehen auf den Markt mit dem Ziel, ihre erste Million Dollar zu verdienen. Wie kann man das ohne übermäßiges Risiko und großem Startkapital erreichen? Die Dienstleistungen von MQL5.com bieten diese Möglichkeit für Entwickler und Händler aus der ganzen Welt.

In früheren Artikeln haben wir den stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein neuronales Netzwerk mit der gleichen Lernrate für alle Neuronen innerhalb des Netzwerks zu trainieren. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit adaptiven Lernmethoden zu beschäftigen, die eine Änderung der Lernrate für jedes Neuron ermöglichen. Wir werden auch die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes betrachten.

Thomas DeMark Sequential ist gut darin, Gleichgewichtsänderungen in der Preisbewegung anzuzeigen. Dies wird besonders deutlich, wenn wir seine Signale mit einem Pegelindikator, zum Beispiel Murray-Levels, kombinieren. Der Artikel ist vor allem für Anfänger und diejenigen gedacht, die ihren "Gral" noch nicht gefunden haben. Ich werde auch einige Merkmale der Levelbildung zeigen, die ich in anderen Foren nicht gesehen habe. So wird der Artikel wahrscheinlich auch für fortgeschrittene Händler nützlich sein... Anregungen und vernünftige Kritik sind willkommen...

In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.