Artikel mit Beispielen für das Programmieren in MQL5

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Unterschiedlichste Artikel mit Beispielen über die Erstellung von Indikatoren und Robotern für die Handelsplattform MetaTrader in MQL5 warten auf Sie. Jeder Artikel hat Quellcodes, die Sie im MetaEditor öffnen und selbst starten können.

Diese Artikel sind hilfsreich sowohl für Anfänger im automatischen Handel, als auch für fortgeschritte Händler mit Erfahrungen im Programmieren und Handel. Hier finden Sie nicht nur Beispiele, sondern auch neue Ideen.

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Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 95): Steuerelemente für zusammengesetzte grafische Objekte
Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 95): Steuerelemente für zusammengesetzte grafische Objekte

Grafiken in der DoEasy-Bibliothek (Teil 95): Steuerelemente für zusammengesetzte grafische Objekte

In diesem Artikel befasse ich mich mit den Hilfsmitteln zur Verwaltung zusammengesetzter grafischer Objekte - Steuerelemente zur Verwaltung eines erweiterten grafischen Standardobjekts. Heute werde ich ein wenig vom Verschieben eines zusammengesetzten grafischen Objekts abweichen und den Handler für Änderungsereignisse in einem Chart mit einem zusammengesetzten grafischen Objekt implementieren. Außerdem werde ich mich auf die Steuerelemente für die Verwaltung eines zusammengesetzten grafischen Objekts konzentrieren.
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Kombinieren Sie fundamentale und technische Analysestrategien in MQL5 für Einsteiger

Kombinieren Sie fundamentale und technische Analysestrategien in MQL5 für Einsteiger

In diesem Artikel wird erörtert, wie sich Trendfolge- und Fundamentalprinzipien nahtlos in einen Expert Advisor integrieren lassen, um eine robustere Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel wird gezeigt, wie einfach es für jedermann ist, mit MQL5 maßgeschneiderte Handelsalgorithmen zu erstellen und anzuwenden.
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DoEasy. Steuerung (Teil 12): WinForms-Objekte Basislistenobjekt, ListBox und ButtonListBox

DoEasy. Steuerung (Teil 12): WinForms-Objekte Basislistenobjekt, ListBox und ButtonListBox

In diesem Artikel werde ich das Basisobjekt der WinForms-Objektlisten sowie die beiden neuen Objekte erstellen: ListBox und ButtonListBox.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Shuffled Frog-Leaping Algorithmus (SFL)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Shuffled Frog-Leaping Algorithmus (SFL)

Der Artikel enthält eine detaillierte Beschreibung des Shuffled-Frog-Leaping-Algorithmus (SFL) und seiner Fähigkeiten bei der Lösung von Optimierungsproblemen. Der SFL-Algorithmus ist vom Verhalten der Frösche in ihrer natürlichen Umgebung inspiriert und bietet einen neuen Ansatz zur Funktionsoptimierung. Der SFL-Algorithmus ist ein effizientes und flexibles Werkzeug, das eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und optimale Lösungen erzielen kann.
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Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 1): Erstellen einer Datenbank

Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 1): Erstellen einer Datenbank

Der Nachrichten basierte Handel kann kompliziert und erdrückend sein. In diesem Artikel werden wir die einzelnen Schritte zur Beschaffung von Nachrichtendaten erläutern. Außerdem werden wir mehr über den MQL5-Wirtschaftskalender und seine Möglichkeiten erfahren.
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DoEasy. Steuerung (Teil 7): Steuerung der Text Label

DoEasy. Steuerung (Teil 7): Steuerung der Text Label

In diesem Artikel werde ich die Klasse des WinForms Steuerungsobjekts der Text Label erstellen. Ein solches Objekt kann seinen Container an beliebiger Stelle positionieren, während seine eigene Funktionalität die Funktionalität des MS Visual Studio-Text Label kopiert. Wir werden in der Lage sein, Schriftparameter für einen angezeigten Text festzulegen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)

In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Algorithmus des Mind Evolutionary Computation (MEC)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Algorithmus des Mind Evolutionary Computation (MEC)

Der Artikel befasst sich mit einem Algorithmus aus der MEC-Familie, dem Simple Mind Evolutionary Computation Algorithmus (Simple MEC, SMEC). Der Algorithmus zeichnet sich durch die Schönheit seiner Idee und die Einfachheit seiner Umsetzung aus.
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Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 7): Signale von ZigZag und dem Awesome Oszillator

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 7): Signale von ZigZag und dem Awesome Oszillator

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor für den automatisierten Handel, der den ZigZag-Indikator und den Awesome Oscillator als Signale verwendet.
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Schildkrötenpanzer-Evolutionsalgorithmus (TSEA)

Schildkrötenpanzer-Evolutionsalgorithmus (TSEA)

Dies ist ein einzigartiger Optimierungsalgorithmus, der von der Evolution des Schildkrötenpanzers inspiriert wurde. Der TSEA-Algorithmus emuliert die allmähliche Bildung keratinisierter Hautbereiche, die optimale Lösungen für ein Problem darstellen. Die besten Lösungen werden „härter“ und befinden sich näher an der Außenfläche, während die weniger erfolgreichen Lösungen „weicher“ bleiben und sich im Inneren befinden. Der Algorithmus verwendet eine Gruppierung der Lösungen nach Qualität und Entfernung, wodurch weniger erfolgreiche Optionen erhalten bleiben und Flexibilität und Anpassungsfähigkeit gewährleistet werden.
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Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU

Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolutionsstrategien, (μ,λ)-ES und (μ+λ)-ES

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolutionsstrategien, (μ,λ)-ES und (μ+λ)-ES

Der Artikel behandelt eine Gruppe von Optimierungsalgorithmen, die als Evolutionsstrategien (ES) bekannt sind. Sie gehören zu den allerersten Populationsalgorithmen, die evolutionäre Prinzipien für die Suche nach optimalen Lösungen nutzen. Wir werden Änderungen an den herkömmlichen ES-Varianten vornehmen und die Testfunktion und die Prüfstandsmethodik für die Algorithmen überarbeiten.
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Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil III): Den Boom-1000-Algorithmus knacken

Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil III): Den Boom-1000-Algorithmus knacken

In dieser Artikelserie erörtern wir, wie wir Expert Advisors entwickeln können, die sich selbständig an dynamische Marktbedingungen anpassen. Im heutigen Artikel werden wir versuchen, ein tiefes neuronales Netz auf die synthetischen Märkte von Derivativen abzustimmen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Ein dem Elektro-Magnetismus ähnlicher Algorithmus (ЕМ)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Ein dem Elektro-Magnetismus ähnlicher Algorithmus (ЕМ)

Der Artikel beschreibt die Prinzipien, Methoden und Möglichkeiten der Anwendung des elektromagnetischen Algorithmus bei verschiedenen Optimierungsproblemen. Der EM-Algorithmus ist ein effizientes Optimierungswerkzeug, das mit großen Datenmengen und mehrdimensionalen Funktionen arbeiten kann.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)

Der Artikel befasst sich mit einer Optimierungsmethode, die auf den Prinzipien des körpereigenen Immunsystems basiert - Mikro-Künstliches Immunsystem (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS) - eine Modifikation von AIS. Micro-AIS verwendet ein einfacheres Modell des Immunsystems und einfache Informationsverarbeitungsprozesse des Immunsystems. In dem Artikel werden auch die Vor- und Nachteile von Mikro-AIS im Vergleich zu herkömmlichen AIS erörtert.
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MQL5 Handels-Toolkit (Teil 2): Erweiterung und Implementierung der Positionsmanagement EX5-Bibliothek

MQL5 Handels-Toolkit (Teil 2): Erweiterung und Implementierung der Positionsmanagement EX5-Bibliothek

Erfahren Sie, wie Sie EX5-Bibliotheken in Ihren MQL5-Code oder Ihre Projekte importieren und verwenden können. In diesem Fortsetzungsartikel werden wir die EX5-Bibliothek erweitern, indem wir weitere Positionsmanagement-Funktionen zur bestehenden Bibliothek hinzufügen und zwei Expert Advisors erstellen. Im ersten Beispiel wird der Variable Index Dynamic Average Technical Indicator verwendet, um einen Expert Advisor für eine Trailing-Stop-Handelsstrategie zu entwickeln, während im zweiten Beispiel ein Handelspanel zum Überwachen, Öffnen, Schließen und Ändern von Positionen verwendet wird. Diese beiden Beispiele zeigen, wie die erweiterte EX5-Positionsmanagement-Bibliothek verwendet und implementiert werden kann.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen

Dieser Artikel ist die Fortsetzung einer Serie, die sich mit der Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 beschäftigt. Hier untersuchen wir, wie die Graphentheorie mit Monoiden und anderen Datenstrukturen bei der Entwicklung einer Ausstiegsstrategie für ein Handelssystem integriert werden kann.
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Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt

Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt

Erfahren Sie, wie Sie jedem Markt, mit dem Sie handeln möchten, einen Schritt voraus sein können, unabhängig von dem derzeitigen Niveau Ihrer Fähigkeiten.
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DoEasy. Steuerung (Teil 11): WinForms Objekte — Gruppen, das WinForms-Objekt CheckedListBox

DoEasy. Steuerung (Teil 11): WinForms Objekte — Gruppen, das WinForms-Objekt CheckedListBox

Der Artikel behandelt die Gruppierung von WinForms-Objekten und die Erstellung des Listenobjekts CheckBox-Objekte.
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Winkelbasierte Operationen für Händler

Winkelbasierte Operationen für Händler

Dieser Artikel behandelt winkelbasierte Operationen. Wir werden uns Methoden zur Konstruktion von Winkeln und deren Verwendung beim Handel ansehen.
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DoEasy. Steuerung (Teil 3): Erstellen gebundener Steuerelemente

DoEasy. Steuerung (Teil 3): Erstellen gebundener Steuerelemente

In diesem Artikel werde ich untergeordnete Steuerelemente erstellen, die an das Basiselement gebunden sind. Die Entwicklung wird unter Verwendung der Basissteuerungsfunktionalität durchgeführt. Außerdem werde ich ein wenig am Schattenobjekt des grafischen Elements basteln, da es immer noch unter einigen Logikfehlern leidet, wenn es auf eines der Objekte angewendet wird, die einen Schatten haben können.
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Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 100): Verbesserungen im Umgang mit erweiterten grafischen Standardobjekten

Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 100): Verbesserungen im Umgang mit erweiterten grafischen Standardobjekten

Im aktuellen Artikel werde ich offensichtliche Fehler bei der gleichzeitigen Behandlung von erweiterten (und Standard-) Grafikobjekten und Formularobjekten auf der Leinwand beseitigen sowie Fehler beheben, die bei dem im vorherigen Artikel durchgeführten Test entdeckt wurden. Der Artikel schließt diesen Teil der Bibliotheksbeschreibung ab.
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Klassische Strategien neu interpretieren: Rohöl

Klassische Strategien neu interpretieren: Rohöl

In diesem Artikel greifen wir eine klassische Rohölhandelsstrategie wieder auf, um sie durch den Einsatz von Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens zu verbessern. Wir werden ein Modell der kleinsten Quadrate konstruieren, um zukünftige Brent-Rohölpreise auf der Grundlage der Differenz zwischen Brent- und WTI-Rohölpreisen vorherzusagen. Unser Ziel ist es, einen Frühindikator für künftige Veränderungen der Brent-Preise zu ermitteln.
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DoEasy. Steuerung (Teil 2): Arbeiten an der Klasse CPanel

DoEasy. Steuerung (Teil 2): Arbeiten an der Klasse CPanel

Im aktuellen Artikel werde ich einige Fehler im Zusammenhang mit der Handhabung von grafischen Elementen beseitigen und die Entwicklung des CPanel-Steuerelements fortsetzen. Insbesondere werde ich die Methoden zur Einstellung der Parameter der Schriftart implementieren, die standardmäßig für alle Textobjekte des Panels verwendet wird.
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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 39): Den Weg ebnen (III)

Entwicklung eines Replay Systems (Teil 39): Den Weg ebnen (III)

Bevor wir zur zweiten Stufe der Entwicklung übergehen, müssen wir einige Ideen überarbeiten. Wissen Sie, wie Sie MQL5 dazu bringen können, das zu tun, was Sie brauchen? Haben Sie jemals versucht, über das hinauszugehen, was in der Dokumentation enthalten ist? Wenn nicht, dann machen Sie sich bereit. Denn wir werden etwas tun, was die meisten Menschen normalerweise nicht tun.
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Risikobalance beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten

Risikobalance beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten

Dieser Artikel ermöglicht es Anfängern, ein Skript für den Risikoausgleich beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten von Grund auf zu schreiben. Darüber hinaus können erfahrene Nutzer neue Ideen für die Umsetzung ihrer Lösungen in Bezug auf die in diesem Artikel vorgeschlagenen Optionen erhalten.
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DoEasy. Steuerung (Teil 33): Vertikale Bildlaufleiste

DoEasy. Steuerung (Teil 33): Vertikale Bildlaufleiste

In diesem Artikel werden wir die Entwicklung der grafischen Elemente der DoEasy-Bibliothek fortsetzen und das vertikale Scrollen von Formularobjekt-Steuerelementen sowie einige nützliche Funktionen und Methoden hinzufügen, die in Zukunft benötigt werden.
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Der Body im Connexus (Teil 4): Hinzufügen des HTTP-Hauptteils

Der Body im Connexus (Teil 4): Hinzufügen des HTTP-Hauptteils

In diesem Artikel werden wir das Konzept des Body in HTTP-Anfragen untersuchen, das für das Senden von Daten wie JSON und Klartext unerlässlich ist. Wir besprechen und erklären, wie man es richtig mit den entsprechenden Kopfzeilen verwendet. Wir haben auch die Klasse ChttpBody eingeführt, die Teil der Connexus-Bibliothek ist und die Arbeit mit dem Body von Anfragen vereinfacht.
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DoEasy. Steuerung (Teil 10): WinForms-Objekte - Animieren der Nutzeroberfläche

DoEasy. Steuerung (Teil 10): WinForms-Objekte - Animieren der Nutzeroberfläche

Nun ist es an der Zeit, die grafische Oberfläche zu animieren, indem die Funktionsweise für die Interaktion von Objekten mit Nutzern und Objekten implementiert wird. Die neue Funktionsweise wird auch notwendig sein, damit komplexere Objekte korrekt funktionieren.
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Beispiel eines neuen Indikators und eines Conditional LSTM

Beispiel eines neuen Indikators und eines Conditional LSTM

Dieser Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines Expert Advisors (EA) für den automatisierten Handel, der technische Analyse mit Deep Learning-Vorhersagen kombiniert.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Saplings Sowing and Growing up (SSG)

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Saplings Sowing and Growing up (SSG)

Der Algorithmus Saplings Sowing and Growing up (SSG, Setzen, Säen und Wachsen) wurde von einem der widerstandsfähigsten Organismen der Erde inspiriert, der unter den verschiedensten Bedingungen überleben kann.
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DoEasy. Steuerung (Teil 6): Paneel-Steuerung, automatische Größenanpassung des Containers an den inneren Inhalt

DoEasy. Steuerung (Teil 6): Paneel-Steuerung, automatische Größenanpassung des Containers an den inneren Inhalt

In diesem Artikel werde ich meine Arbeit an dem WinForms-Objekt Panel fortsetzen und seine automatische Größenanpassung an die allgemeine Größe der Dock-Objekte, die sich innerhalb des Paneels befinden, implementieren. Außerdem werde ich die neuen Eigenschaften zum Objekt der Symbolbibliothek hinzufügen.
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Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (II)

Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (II)

Die Zahl der Strategien, die in einen Expert Advisor integriert werden können, ist praktisch unbegrenzt. Jede zusätzliche Strategie erhöht jedoch die Komplexität des Algorithmus. Durch die Einbeziehung mehrerer Strategien kann sich ein Expert Advisor besser an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen, was seine Rentabilität erhöhen kann. Heute werden wir uns mit der Implementierung von MQL5 für eine der bekannten, von Richard Donchian entwickelten Strategien befassen, da wir die Funktionalität unseres Trend Constraint Expert weiter verbessern wollen.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 10): Monoide Gruppen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 10): Monoide Gruppen

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier betrachten wir Monoidgruppen als Mittel zur Normalisierung von Monoidmengen, um sie über eine größere Bandbreite von Monoidmengen und Datentypen hinweg vergleichbar zu machen.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil I

Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil I

In diesem Artikel werden wir verschiedene Methoden untersuchen, die in binären genetischen und anderen Populationsalgorithmen verwendet werden. Wir werden uns die Hauptkomponenten des Algorithmus, wie Selektion, Crossover und Mutation, und ihre Auswirkungen auf die Optimierung ansehen. Darüber hinaus werden wir Methoden der Datendarstellung und ihre Auswirkungen auf die Optimierungsergebnisse untersuchen.
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Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil VI): Die Vorteile des tiefen doppelten Abstiegs nutzen

Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil VI): Die Vorteile des tiefen doppelten Abstiegs nutzen

Das traditionelle maschinelle Lernen lehrt die Praktiker, darauf zu achten, dass ihre Modelle nicht übermäßig angepasst werden. Diese Ideologie wird jedoch durch neue Erkenntnisse in Frage gestellt, die von fleißigen Forschern aus Harvard veröffentlicht wurden, die herausgefunden haben, dass das, was als Überanpassung erscheint, unter Umständen das Ergebnis einer vorzeitigen Beendigung Ihrer Trainingsverfahren ist. Wir werden zeigen, wie wir die in der Forschungsarbeit veröffentlichten Ideen nutzen können, um unseren Einsatz von KI bei der Prognose von Ergebnissen zu verbessern.
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Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)

В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.
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Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 4): Organisieren von Funktionen in Klassen in MQL5

Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 4): Organisieren von Funktionen in Klassen in MQL5

In diesem Artikel wird der Übergang von der prozeduralen Codierung zur objektorientierten Programmierung (OOP) in MQL5 mit Schwerpunkt auf der Integration mit der REST-API erörtert. Heute werden wir besprechen, wie HTTP-Anfragefunktionen (GET und POST) in Klassen organisiert werden können. Wir werden einen genaueren Blick auf das Refactoring von Code werfen und zeigen, wie isolierte Funktionen durch Klassenmethoden ersetzt werden können. Der Artikel enthält praktische Beispiele und Tests.
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DoEasy. Dienstfunktionen (Teil 2): Das Muster der „Inside-Bar“

DoEasy. Dienstfunktionen (Teil 2): Das Muster der „Inside-Bar“

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit den Preismustern in der DoEasy-Bibliothek beschäftigen. Wir werden auch die Klasse für das Muster der „Inside-Bar“ der Price Action Formationen erstellen.
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Kausalanalyse von Zeitreihen mit Hilfe der Transferentropie

Kausalanalyse von Zeitreihen mit Hilfe der Transferentropie

In diesem Artikel wird erörtert, wie die statistische Kausalität zur Ermittlung prädiktiver Variablen eingesetzt werden kann. Wir werden die Verbindung zwischen Kausalität und Transferentropie untersuchen und einen MQL5-Code zur Erkennung von direktionalen Informationsübertragungen zwischen zwei Variablen vorstellen.