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Artikel "Die Stärke von ZigZag (Teil II). Beispiele für das Empfangen, Verarbeiten und Anzeigen von Daten" veröffentlicht.

Die Stärke von ZigZag (Teil II). Beispiele für das Empfangen, Verarbeiten und Anzeigen von Daten

Im ersten Teil der Artikelserie habe ich einen modifizierten ZigZag-Indikator und eine Klasse zum Empfangen von Daten dieser Art von Indikatoren beschrieben. Hier werde ich zeigen, wie man Indikatoren entwickelt, die auf diesen Tools basieren, und ein EA für Tests schreiben, der gemäß den Signalen des ZigZag-Indikators handelt. Als Ergänzung wird der Artikel eine neue Version der Bibliothek EasyAndFast zur Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen vorstellen.

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Artikel "Die Entwicklung von grafischen Oberflächen für Expert Advisors und Indikatoren auf Basis von .Net Framework und C#" veröffentlicht.

Die Entwicklung von grafischen Oberflächen für Expert Advisors und Indikatoren auf Basis von .Net Framework und C#

Der Artikel stellt eine einfache und schnelle Methode zur Erstellung von grafischen Fenstern mit Visual Studio mit anschließender Integration in den MQL-Code des Expert Advisors vor. Der Artikel richtet sich an ein nicht spezialisiertes Publikum und erfordert keine Kenntnisse der Technologie von C# oder .Net.

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Martingale als Basis für eine langfristige Handelsstrategie

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In diesem Artikel werden wir uns ausführlich mit dem Martingal-System befassen. Wir werden prüfen, ob dieses System im Handel eingesetzt werden kann und wie es zur Risikominimierung eingesetzt werden kann. Der Hauptnachteil dieses einfachen Systems ist die Wahrscheinlichkeit, dass die gesamte Einlage verloren geht. Diese Tatsache muss berücksichtigt werden, wenn Sie sich entscheiden, mit der Martingaltechnik zu handeln.

Die Anwendung der Monte Carlo Methode beim Reinforcement-Learning

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Im Artikel werden wir das Reinforcement-Learning (Verstärkungslernen) anwenden, um selbstlernende Expert Advisors zu entwickeln. Im vorherigen Artikel haben wir den Algorithmus Random Decision Forest betrachtet und einen einfachen, selbstlernenden EA geschrieben, der auf dem Reinforcement-Learning basiert. Die Hauptvorteile eines solchen Ansatzes (Einfachheit der Entwicklung von Handelsalgorithmen und hohe "Trainings"-Geschwindigkeit) wurden erläutert. Reinforcement-Learning (RL) lässt sich leicht in jedes Trading EA integrieren und beschleunigt dessen Optimierung.

Die praktische Verwendung eines neuronalen Kohonen-Netzes im algorithmischen Handel. Teil II. Optimierung und Vorhersage

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Basierend auf universellen Tools, die für die Arbeit mit Kohonen-Netzwerken entwickelt wurden, konstruieren wir das System zur Analyse und Auswahl der optimalen EA-Parameter und besprechen die Vorhersage von Zeitreihen. In Teil I haben wir die öffentlich zugänglichen neuronalen Netzwerkklassen korrigiert und verbessert, indem wir notwendige Algorithmen hinzugefügt haben. Jetzt ist es an der Zeit, sie praktisch anzuwenden.

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  • b-clock Zeige verbleibende Minuten und Sekunden bevor eine neue Kerze erscheint.
  • 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.
  • Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).

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Artikel "Untersuchung von Techniken zur Analyse der Kerzen (Teil I): Überprüfen vorhandener Muster" veröffentlicht.

Untersuchung von Techniken zur Analyse der Kerzen (Teil I): Überprüfen vorhandener Muster

In diesem Artikel werden wir uns mit den beliebten Kerzenmustern beschäftigen und versuchen herauszufinden, ob sie in den heutigen Märkten noch relevant und effektiv sind. Die Analyse von Kerzen ist vor mehr als 20 Jahren erschienen und erfreut sich inzwischen großer Beliebtheit. Viele Händler halten die japanischen Kerzen für die bequemste und leicht verständlichste Form der Visualisierung von Wertpapierpreisen.

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Artikel "Die Stärke von ZigZag (Teil I). Entwicklung der Basisklasse des Indikators" veröffentlicht.

Die Stärke von ZigZag (Teil I). Entwicklung der Basisklasse des Indikators

Viele Forscher schenken dem Erkennen des Preisverhaltens nicht genügend Aufmerksamkeit. Gleichzeitig werden komplexe Methoden eingesetzt, die sehr oft nur "Black Boxes" sind, wie z.B. maschinelles Lernen oder neuronale Netze. Die wichtigste Frage, die sich in diesem Fall stellt, ist, welche Daten für das Training eines bestimmten Modells vorgelegt werden müssen.

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Horizontale Diagramme sind in den Terminalcharts nicht üblich, können aber dennoch für eine Reihe von Aufgaben nützlich sein, z.B. bei der Entwicklung von Indikatoren, die Volumen- oder Preisverteilung für einen bestimmten Zeitraum anzeigen, bei der Erstellung verschiedener Versionen der Markttiefe usw. Der Artikel betrachtet die Erstellung und Verwaltung horizontaler Diagramme als Arrays von grafischen Primitiven.

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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.

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