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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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LittleeCrazyWay MT5
3 388% 622 Trades
Wachstum:3 387.67%
Equity:7 710.68USD
Kontostand:7 710.68USD
EUNCHP28
506% 5898 Trades
Wachstum:505.67%
Equity:18 416.39USD
Kontostand:19 615.14USD
BegelVIMini
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Artikel "Gradient Boosting beim transduktiven und aktiven maschinellen Lernen" veröffentlicht.

Gradient Boosting beim transduktiven und aktiven maschinellen Lernen

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.

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VV ForexTime
16% 1450 Trades
Wachstum:15.52%
Equity:7 166.01USD
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Handelsoperationen in MQL5 - Nichts leichter als das

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Kaum ein Händler dürfte nicht auf dem Markt aktiv sein, um Geld zu verdienen, obwohl ein sich gewisser Teil vielleicht auch an der Teilnahme am Handelsgeschehen selbst erfreut. Aber Freude daran vermittelt nicht nur der manuelle Handel. Die Entwicklung automatischer Handelssysteme kann genauso begeisternd sein. Die Erstellung eines automatischen Expert-Systems für den Handel kann ein ebenso fesselndes Erlebnis sein, wie einen Krimi zu lesen.

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht

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.

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Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer" veröffentlicht.

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer

Wir entwickeln in diesem Artikel ein Objekt, das alle Daten eines Puffers für einen Indikator enthalten wird. Solche Objekte werden für die Speicherung serieller Daten von Indikatorpuffern benötigt. Mit ihrer Hilfe wird es möglich sein, Pufferdaten beliebiger Indikatoren zu sortieren und zu vergleichen, sowie andere ähnliche Daten miteinander zu vergleichen.

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Über 13 070 Produkte stehen Ihnen im Market zur Verfügung

Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 6): Experimentieren mit der Lernrate des neuronalen Netzwerks" veröffentlicht.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 6): Experimentieren mit der Lernrate des neuronalen Netzwerks

Wir haben zuvor verschiedene Arten von neuronalen Netzen zusammen mit ihren Implementierungen betrachtet. In allen Fällen wurden die neuronalen Netze mit der Gradientenverfahren trainiert, für die wir eine Lernrate wählen müssen. In diesem Artikel möchte ich anhand von Beispielen zeigen, wie wichtig eine richtig gewählte Rate ist und welchen Einfluss sie auf das Training des neuronalen Netzes hat.

Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 56): Nutzerdefiniertes Indikatorobjekt, das die Daten von Indikatorobjekten aus der Kollektion holt" veröffentlicht.

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 56): Nutzerdefiniertes Indikatorobjekt, das die Daten von Indikatorobjekten aus der Kollektion holt

In dem Artikel wird das Erstellen des nutzerdefinierten Indikatorobjekts für die Verwendung in EAs erklärt. Lassen Sie uns die Bibliotheksklassen leicht verbessern und Methoden hinzufügen, um Daten von Indikatorobjekten in EAs zu erhalten.

Artikel "Optimale Vorgehensweise für Entwicklung und Analyse von Handelssystemen" veröffentlicht.

Optimale Vorgehensweise für Entwicklung und Analyse von Handelssystemen

In diesem Artikel zeige ich Ihnen die Kriterien, die Sie bei der Auswahl eines Systems oder Signals für die Investition Ihrer Gelder berücksichtigen sollten. Außerdem beschreibe ich die optimale Vorgehensweise bei der Entwicklung von Handelssystemen und zeige auf, wie wichtig diese Angelegenheit im Forex-Handel ist.

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Fernando Zavilinski
152% 4983 Trades
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Trading with banks
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图表 EURUSD, M15, 2020.12.21 16:04 UTC, Weltrade, MetaTrader 4, Real
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Artikel "Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel. Python (Teil I)" veröffentlicht.

Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel. Python (Teil I)

In diesem Artikel werden wir die schrittweise Implementierung eines Handelssystems analysieren, das auf der Programmierung von tiefen neuronalen Netzen in Python basiert. Dies wird unter Verwendung der von Google entwickelten TensorFlow-Bibliothek für maschinelles Lernen durchgeführt. Außerdem werden wir die Keras-Bibliothek zur Beschreibung von neuronalen Netzen verwenden.

Über 910 Artikel sind auf der Webseite verfügbar

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AUTOMANCING 21160993
52% 1848 Trades
Wachstum:51.78%
Equity:626.30USD
Kontostand:646.70USD
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Artikel "Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren" veröffentlicht.

Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren

Der Artikel setzt die Entwicklung von Objektklassen für die Indikatoren und deren Kollektionen fort. Für jedes Indikatorobjekt erstellen wir seine Beschreibung und die richtige Kollektionsklasse für die fehlerfreie Speicherung und das Abrufen von Indikatorobjekten aus der Kollektionsliste.

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