Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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 sind.

Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei Algorithmen zur Lösung dieses Problems kennengelernt. Die Frage nach der Vollständigkeit der Umweltforschung bleibt jedoch offen. In diesem Artikel wird ein anderer Ansatz für das Training von Fertigkeiten vorgestellt, dessen Anwendung direkt vom aktuellen Zustand des Systems abhängt.

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 verschiedene Aufgaben genutzt werden. Aber solche Fertigkeiten können ziemlich unberechenbar sein, was ihre Anwendung schwierig machen kann. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zum Erlernen vorhersehbarer Fertigkeiten vorgestellt.

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 Verwendung von MetaTrader VPS aus einer Reihe von Gründen. Sie können den Dienst bequem über Ihr MQL5.community-Konto bezahlen und das Abonnement verwalten.

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 Definition und gehen dann auf Beispiele und Anwendungen dieser Serie ein: Volatilitätsprognosen.

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 zur Unterstützung der Positionsbestimmung verwendet.

In diesem Artikel, dem 16. in unserer Reihe, geht es weiter mit einem Blick auf Funktoren und wie sie mit künstlichen neuronalen Netzen implementiert werden können. Wir weichen von unserem bisherigen Ansatz der Volatilitätsprognose ab und versuchen, eine nutzerdefinierte Signalklasse zum Setzen von Ein- und Ausstiegssignalen zu implementieren.

Dieser Artikel über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 setzt die Serie mit der Betrachtung der Funktoren fort, diesmal jedoch als Brücke zwischen Graphen und einer Menge. Wir greifen die Kalenderdaten wieder auf und plädieren trotz der Einschränkungen bei der Verwendung von Strategy Tester für die Verwendung von Funktoren zur Vorhersage der Volatilität mit Hilfe der Korrelation.

Im vorigen Artikel haben wir relationale Modelle erörtert, die in ihrer Architektur Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden. Eines der besonderen Merkmale dieser Modelle ist die intensive Nutzung von Computerressourcen. In diesem Artikel wird einer der Mechanismen zur Verringerung der Anzahl von Rechenoperationen innerhalb des Self-Attention-Blocks betrachtet. Dadurch wird die allgemeine Leistung des Modells erhöht.

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung der Funktionalität des horizontalen Rollbalkenobjekts abschließen. Wir werden auch die Möglichkeit schaffen, den Inhalt des Containers durch Bewegen des Schiebereglers und Drehen des Mausrades zu scrollen, sowie Ergänzungen zur Bibliothek vornehmen, die die neue Auftragsausführungspolitik und die neuen Laufzeitfehlercodes in MQL5 berücksichtigen.

In diesem Artikel werden wir uns mit ChatGPT von OpenAI beschäftigen, um zu verstehen, welche Möglichkeiten es bietet, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Entwicklung von Expert Advisors, Indikatoren und Skripten zu reduzieren. Ich werde Sie schnell durch diese Technologie führen und versuchen, Ihnen zu zeigen, wie Sie sie für die Programmierung in MQL4 und MQL5 richtig einsetzen.

Dieser Artikel berichtet über die ersten Versuche bei der Entwicklung eines nativen MQTT-Clients für MQL5. MQTT ist ein Client-Server-Publish/Subscribe-Messaging-Transportprotokoll. Es ist leichtgewichtig, offen, einfach und so konzipiert, dass sie leicht zu implementieren ist. Diese Eigenschaften machen es ideal für den Einsatz in vielen Situationen.

Mean Reversion ist eine Form des entgegengesetzten Handels, bei der der Händler erwartet, dass der Kurs zu einer Art Gleichgewicht zurückkehrt, das im Allgemeinen durch einen Mittelwert oder eine andere Statistik der zentralen Tendenz gemessen wird.

Als Entwickler müssen wir lernen, Software zu erstellen und zu entwickeln, die wiederverwendbar und flexibel ist, ohne dass Code dupliziert wird, vor allem, wenn wir verschiedene Objekte mit unterschiedlichen Verhaltensweisen haben. Dies kann durch die Verwendung objektorientierter Programmiertechniken und -prinzipien reibungslos erfolgen. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen der objektorientierten Programmierung von MQL5 vorstellen, um zu verstehen, wie wir die Prinzipien und Praktiken dieses wichtigen Themas in unserer Software nutzen können.

Dieser Artikel, der Teil einer größeren Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 ist. Er befasst sich mit Funktoren. Wir untersuchen, wie eine lineare Ordnung mit Hilfe von Funktoren auf eine Menge abgebildet werden kann, indem wir zwei Datensätze betrachten, bei denen man normalerweise keinen Zusammenhang vermuten würde.