![Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 07): Kontoarten (II)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_007_600x314.jpg)
Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 07): Kontoarten (II)
Heute werden wir sehen, wie man einen Expert Advisor erstellt, der einfach und sicher im automatischen Modus arbeitet. Der Händler sollte sich immer darüber im Klaren sein, was der automatische EA tut, sodass er ihn im Falle einer „Entgleisung“ so schnell wie möglich aus dem Chart entfernen und die Kontrolle über die Situation übernehmen kann.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 35): Modul für intrinsische Neugier](https://c.mql5.com/2/50/Neural_Networks_Made_035_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 35): Modul für intrinsische Neugier
Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für das verstärkte Lernen. Alle bisher betrachteten Algorithmen erfordern die Erstellung einer Belohnungspolitik, die es dem Agenten ermöglicht, jede seiner Aktionen bei jedem Übergang von einem Systemzustand in einen anderen zu bewerten. Dieser Ansatz ist jedoch ziemlich künstlich. In der Praxis gibt es eine gewisse Zeitspanne zwischen einer Handlung und einer Belohnung. In diesem Artikel werden wir einen Algorithmus zum Trainieren eines Modells kennenlernen, der mit verschiedenen Zeitverzögerungen zwischen Aktion und Belohnung arbeiten kann.
![Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 64): Markttiefe, Klassenobjekte für Schnappschüsse der Markttiefe und der Schnappschuss-Reihen](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__2.png)
![Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 64): Markttiefe, Klassenobjekte für Schnappschüsse der Markttiefe und der Schnappschuss-Reihen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 64): Markttiefe, Klassenobjekte für Schnappschüsse der Markttiefe und der Schnappschuss-Reihen
In diesem Artikel werde ich zwei Klassen erstellen (die Klassenobjekte des DOM-Schnappschusses und die der DOM-Schnappschuss-Reihe) und die Erstellung der DOM-Datenreihe testen.
![Händlerfreundliche Stop-Loss und Take-Profit](https://c.mql5.com/2/60/Trader_friendly_stop_loss_and_take_profit_600x314.jpg)
Händlerfreundliche Stop-Loss und Take-Profit
Stop-Loss und Take-Profit können einen erheblichen Einfluss auf die Handelsergebnisse haben. In diesem Artikel werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, um optimale Stop-Order-Werte zu finden.
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 72): Kontrolle und Aufzeichnung der Parameter von Chart-Objekten in der Kollektion](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__10.png)
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 72): Kontrolle und Aufzeichnung der Parameter von Chart-Objekten in der Kollektion](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 72): Kontrolle und Aufzeichnung der Parameter von Chart-Objekten in der Kollektion
In diesem Artikel werde ich die Arbeit mit den Klassen eines Chartobjekts und ihrer Kollektion vervollständigen. Ich werde auch die automatische Kontrolle von Änderungen Eigenschaften von Chartobjekten und ihren Fenstern implementieren, sowie das Speichern neuer Parameter in den Objekteigenschaften. Eine solche Überarbeitung ermöglicht die zukünftige Implementierung einer Ereignisfunktionalität für die gesamte Kollektion des Charts.
![Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library.png)
![Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe
In diesem Artikel werde ich die Aktualisierung der Tick-Daten in Echtzeit implementieren und die Symbol-Objektklasse für die Arbeit mit Markttiefe (Depth of Market, DOM) vorbereiten (das DOM selbst wird im nächsten Artikel implementiert).
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 10): Zugriff auf nutzerdefinierte Indikatoren](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_001_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 10): Zugriff auf nutzerdefinierte Indikatoren
Wie kann man auf nutzerdefinierte Indikatoren direkt in einem Expert Advisor zugreifen? Ein Handels-EA kann nur dann wirklich nützlich sein, wenn er nutzerdefinierte Indikatoren verwenden kann; andernfalls ist er nur ein Satz von Codes und Anweisungen.
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__5.png)
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 67): Objektklasse der Charts
In diesem Artikel werde ich die Objektklasse der Charts (das einzelne Chart eines Handelsinstruments) erstellen und die Kollektionsklasse von MQL5-Signalobjekten so verbessern, dass jedes in der Kollektion gespeicherte Signalobjekt alle seine Parameter beim Aktualisieren der Liste aktualisiert.
![Anwendung von OLAP im Handel (Teil 4): Quantitative und visuelle Analyse der Testberichte](https://c.mql5.com/2/38/OLAP_in_trading.png)
![Anwendung von OLAP im Handel (Teil 4): Quantitative und visuelle Analyse der Testberichte](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Anwendung von OLAP im Handel (Teil 4): Quantitative und visuelle Analyse der Testberichte
Der Artikel bietet grundlegende Werkzeuge für die OLAP-Analyse von Testberichten in Bezug auf einzelne Durchläufe und Optimierungsergebnisse. Das Werkzeug kann mit Dateien im Standardformat (tst und opt) arbeiten und bietet auch eine grafische Schnittstelle. MQL-Quellcodes sind unten angefügt.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 16): Praktische Anwendung des Clustering](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_006_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 16): Praktische Anwendung des Clustering
Im vorigen Artikel haben wir eine Klasse für das Clustering von Daten erstellt. In diesem Artikel möchte ich Varianten für die mögliche Anwendung der gewonnenen Ergebnisse bei der Lösung praktischer Handelsaufgaben vorstellen.
![Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 09): Automatisierung (I)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_009_600x314.jpg)
Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 09): Automatisierung (I)
Obwohl die Erstellung eines automatisierten EA keine sehr schwierige Aufgabe ist, können ohne die notwendigen Kenntnisse viele Fehler gemacht werden. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man die erste Stufe der Automatisierung aufbaut, die darin besteht, einen Auslöser zu erstellen, um den Breakeven und einen Trailing-Stop zu aktivieren.
![Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 73): Das Formularobjekt eines grafischen Elements](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library3-2.png)
![Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 73): Das Formularobjekt eines grafischen Elements](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Grafiken in der Bibliothek DoEasy (Teil 73): Das Formularobjekt eines grafischen Elements
Der Artikel erschließt einen neuen großen Bereich der Bibliothek für die Arbeit mit Grafiken. Im aktuellen Artikel werde ich das Mausstatusobjekt, das Basisobjekt aller grafischen Elemente und die Klasse des Formularobjekts der Bibliothek grafische Elemente erstellen.
![Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil V): Neue Blickwinkel](https://c.mql5.com/2/57/The_Bruteforce_Approach_Part_5_600x314.jpg)
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil V): Neue Blickwinkel
In diesem Artikel werde ich einen völlig anderen Ansatz für den algorithmischen Handel vorstellen, den ich nach langer Zeit gefunden habe. Das alles hat natürlich mit meinem Brute-Force-Programm zu tun, das eine Reihe von Änderungen erfahren hat, die es ihm ermöglichen, mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen. Dennoch ist der Artikel allgemeiner und so einfach wie möglich gehalten, weshalb er auch für diejenigen geeignet ist, die nichts über Brute-Force wissen.
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__6.png)
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 68): Die Chartfenster-Objektklasse und die Indikator-Objektklassen im Chartfenster
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung der Chart-Objektklasse fortsetzen. Ich werde die Liste der Chart-Objekte hinzufügen, die Listen mit den verfügbaren Indikatoren hat.
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 69): Kollektionsklasse der Chart-Objekte](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__7.png)
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 69): Kollektionsklasse der Chart-Objekte](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 69): Kollektionsklasse der Chart-Objekte
Mit diesem Artikel beginne ich die Entwicklung der Kollektionsklasse der Chart-Objekt. Die Klasse wird die Kollektionsliste der Chart-Objekte mit ihren Unterfenstern und Indikatoren speichern und die Möglichkeit bieten, mit beliebigen ausgewählten Charts und ihren Unterfenstern oder mit einer Liste von mehreren Charts gleichzeitig zu arbeiten.
![Einführung in MQL5 (Teil 1): Ein Leitfaden für Einsteiger in den algorithmischen Handel](https://c.mql5.com/2/61/Beginner0s_Guide_into_Algorithmic_Trading_600x314.jpg)
Einführung in MQL5 (Teil 1): Ein Leitfaden für Einsteiger in den algorithmischen Handel
Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt des algorithmischen Handels mit unserem einsteigerfreundlichen Leitfaden zur MQL5-Programmierung. Entdecken Sie die Grundlagen von MQL5, der Sprache, die den MetaTrader 5 antreibt, während wir die Welt des automatisierten Handels entmystifizieren. Vom Verständnis der Grundlagen bis hin zu den ersten Schritten in der Programmierung ist dieser Artikel Ihr Schlüssel, um das Potenzial des algorithmischen Handels auch ohne Programmierkenntnisse zu erschließen. Begleiten Sie uns auf eine Reise, auf der Einfachheit und Raffinesse im aufregenden Universum von MQL5 aufeinandertreffen.
![Verstehen von Funktionen in MQL5 mit Anwendungen](https://c.mql5.com/2/56/understanding-functions_600x314.jpg)
Verstehen von Funktionen in MQL5 mit Anwendungen
Funktionen sind in jeder Programmiersprache von entscheidender Bedeutung. Sie helfen Entwicklern, das DRY-Konzept anzuwenden, was bedeutet, sich nicht zu wiederholen, und bieten viele weitere Vorteile. In diesem Artikel finden Sie viele weitere Informationen über Funktionen und wie wir unsere eigenen Funktionen in MQL5 mit einfachen Anwendungen erstellen können, die in jedem System, das Sie haben, verwendet oder aufgerufen werden können, um Ihr Handelssystem zu bereichern, ohne die Dinge zu komplizieren.
![Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 06): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (II)](https://c.mql5.com/2/49/Multiple-indicators-on-one-chart-mPart-06d-Turning-MetaTrader-5-into-a-RAD-system-2IIi_600x314.jpg)
Mehrere Indikatoren in einem Chart (Teil 06): Umwandlung des MetaTrader 5 in ein RAD-System (II)
In meinem letzten Artikel habe ich Ihnen gezeigt, wie man einen Chart Trade mit MetaTrader 5 Objekten erstellt und so die Plattform in ein RAD-System verwandelt. Das System funktioniert sehr gut, und sicher haben viele der Leser über die Erstellung einer Bibliothek nachgedacht, die es ermöglichen würde, die Funktionsweise des vorgeschlagenen Systems zu erweitern. Auf dieser Grundlage wäre es möglich, einen intuitiveren Expert Advisor mit einer schöneren und einfacher zu bedienenden Oberfläche zu entwickeln.
![Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem CCI entwickelt](https://c.mql5.com/2/46/why-and-how.png)
![Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem CCI entwickelt](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem CCI entwickelt
In diesem neuen Artikel aus unserer Serie zum Erlernen der Entwicklung von Handelssystemen stelle ich Ihnen den Commodities Channel Index (CCI) vor, erkläre seine Besonderheiten und zeige Ihnen, wie Sie ein Handelssystem auf Basis dieses Indikators erstellen können.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 25): Herstellen eines robusten Systems (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_004_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 25): Herstellen eines robusten Systems (II)
In diesem Artikel werden wir den letzten Schritt zu einem schnellen EA machen. Machen Sie sich also auf eine längere Lektüre gefasst. Um unseren Expert Advisor zuverlässig zu machen, werden wir zunächst alles aus dem Code entfernen, was nicht Teil des Handelssystems ist.
![Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUI's in MQL5 (Teil III): Ein einfaches, bewegliches Handels-GUI](https://c.mql5.com/2/57/movable_gui_003_600x314.jpg)
Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUI's in MQL5 (Teil III): Ein einfaches, bewegliches Handels-GUI
Begleiten Sie uns in Teil III der Serie „Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5“, wenn wir die Integration interaktiver GUIs in bewegliche Handels-Dashboards in MQL5 untersuchen. Dieser Artikel baut auf den Grundlagen von Teil I und II auf und leitet die Leser an, statische Handels-Dashboards in dynamische, bewegliche Dashboards umzuwandeln.
![Wie man einen nutzerdefinierten True Strength Index-Indikator mit MQL5 erstellt](https://c.mql5.com/2/54/true_strength_index_600x314.jpg)
Wie man einen nutzerdefinierten True Strength Index-Indikator mit MQL5 erstellt
Hier ist ein neuer Artikel darüber, wie man einen nutzerdefinierten Indikator erstellt. Dieses Mal werden wir mit dem True Strength Index (TSI) arbeiten und einen darauf basierenden Expert Advisor erstellen.
![Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)](https://c.mql5.com/2/51/aprendendo_construindo_014_600x314.jpg)
Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)
In diesem Artikel werden wir das gesamte Wissen aus dieser Serie in die Praxis umsetzen. Wir werden endlich ein 100%ig automatisiertes und funktionierendes System aufbauen. Aber vorher müssen wir noch ein letztes Detail klären.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_021_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic
In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 14): Datenclustering](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_004_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 14): Datenclustering
Es ist mehr als ein Jahr her, dass ich meinen letzten Artikel veröffentlicht habe. Das ist eine ganze Menge Zeit, um Ideen zu überarbeiten und neue Ansätze zu entwickeln. In dem neuen Artikel möchte ich von der bisher verwendeten Methode des überwachten Lernens abweichen. Diesmal werden wir uns mit Algorithmen des unüberwachten Lernens beschäftigen. Wir werden insbesondere einen der Clustering-Algorithmen - K-Means - betrachten.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 20): Neues Auftragssystem (III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_011_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 20): Neues Auftragssystem (III)
Wir arbeiten weiter an der Umsetzung des neuen Auftragssystems. Die Erstellung eines solchen Systems erfordert eine gute Beherrschung von MQL5 sowie ein Verständnis dafür, wie die MetaTrader 5-Plattform tatsächlich funktioniert und welche Ressourcen sie bietet.
![Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei](https://c.mql5.com/2/64/Deep_Learning_Forecast_and_ordering_with_Python_and_MetaTrader5_python_package_600x314.jpg)
Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei
Im Rahmen des Projekts wird Python für Deep Learning-basierte Prognosen auf den Finanzmärkten eingesetzt. Wir werden die Feinheiten des Testens der Leistung des Modells anhand von Schlüsselkennzahlen wie dem mittleren absoluten Fehler (MAE), dem mittleren quadratischen Fehler (MSE) und dem R-Quadrat (R2) erkunden und lernen, wie man alles in eine ausführbare Datei verpackt. Wir werden auch eine ONNX-Modelldatei mit seinem EA erstellen.
![Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 10): Automatisierung (II)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_010_600x314.jpg)
Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 10): Automatisierung (II)
Automatisierung bedeutet nichts, wenn Sie den Zeitplan nicht kontrollieren können. Kein Arbeitnehmer kann effizient sein, wenn er 24 Stunden am Tag arbeitet. Viele sind jedoch der Meinung, dass ein automatisiertes System 24 Stunden am Tag funktionieren sollte. Aber es ist immer gut, eine Möglichkeit zu haben, einen Arbeitsbereich für den EA festzulegen. In diesem Artikel geht es darum, wie man einen solchen Zeitbereich richtig festlegt.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic](https://c.mql5.com/2/56/Neural_Networks_are_Easy_Part_49_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic
Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der Hauptvorteil von SAC ist die Fähigkeit, optimale Strategien zu finden, die nicht nur die erwartete Belohnung maximieren, sondern auch eine maximale Entropie (Vielfalt) von Aktionen aufweisen.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 21): Neues Auftragssystem (IV)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_21_New_order_system_IV_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 21): Neues Auftragssystem (IV)
Schlussendlich wird das visuelle System in Betrieb genommen, obwohl es noch nicht vollständig ist. Hier finden die wichtigsten, gemachten Änderungen ein Ende. Es wird eine ganze Reihe weiterer geben, aber sie sind alle notwendig. Nun, die ganze Arbeit wird recht interessant sein.
![Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Awesome Oscillator entwickelt](https://c.mql5.com/2/49/Learn_how_to_design_a_trading_system_by_Awesome_Oscillator_600x314.jpg)
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Awesome Oscillator entwickelt
In diesem neuen Artikel unserer Serie werden wir ein neues technisches Instrument kennenlernen, das für unseren Handel nützlich sein kann: den Indikator Awesome Oscillator (AO). Wir werden lernen, wie man mit diesem Indikator ein Handelssystem entwickeln kann.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 50): Soft Actor-Critic (Modelloptimierung)](https://c.mql5.com/2/57/NN_50_Soft_Actor-Critic_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 50): Soft Actor-Critic (Modelloptimierung)
Im vorigen Artikel haben wir den Algorithmus Soft Actor-Critic (Akteur-Kritiker) implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Hier werden wir das zuvor erstellte Modell optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 22): Neues Auftragssystems (V)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_001_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 22): Neues Auftragssystems (V)
Heute werden wir die Entwicklung des neuen Auftragssystems fortsetzen. Es ist nicht einfach, ein neues System einzuführen, da wir häufig auf Probleme stoßen, die den Prozess erheblich erschweren. Wenn diese Probleme auftreten, müssen wir innehalten und die Richtung, in die wir uns bewegen, neu analysieren.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 02): Logistische Regression](https://c.mql5.com/2/49/logistic_regression_600x314.jpg)
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 02): Logistische Regression
Die Klassifizierung von Daten ist für einen Algo-Händler und einen Programmierer von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden wir uns auf einen logistischen Klassifizierungsalgorithmus konzentrieren, der uns wahrscheinlich helfen kann, die Ja- oder Nein-Stimmen, die Höhen und Tiefen, Käufe und Verkäufe zu identifizieren.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 19): Neues Auftragssystem (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_010_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 19): Neues Auftragssystem (II)
In diesem Artikel werden wir ein grafisches Ordnungssystem vom Typ „Schau, was passiert“ entwickeln. Bitte beachten Sie, dass wir dieses Mal nicht bei Null anfangen, sondern das bestehende System modifizieren, indem wir weitere Objekte und Ereignisse in den Chart des von uns gehandelten Vermögenswerts einfügen.
![Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 01): Regressionsanalyse](https://c.mql5.com/2/49/regression_analysis_600x314.jpg)
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 01): Regressionsanalyse
Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Dies legt eindeutig einen hohen Stellenwert auf die Zeit des Händlers und die Notwendigkeit, Fehler zu vermeiden. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte. Warum? Denn der Händler spart nicht nur Zeit, indem er seine neuen Ideen mit dem MQL5-Assistenten zusammenstellt, und reduziert Fehler durch doppelte Codierung erheblich. Er ist letztendlich so eingestellt, dass er seine Energie auf die wenigen kritischen Bereiche seiner Handelsphilosophie konzentriert.
![Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil 4): Verhaltensmuster 2](https://c.mql5.com/2/63/midjourney_image_13876_57_514_5_600x314.jpg)
Entwurfsmuster in der Softwareentwicklung und MQL5 (Teil 4): Verhaltensmuster 2
In diesem Artikel werden wir unsere Serie über das Thema Entwurfmuster abschließen. Wir haben erwähnt, dass es drei Arten von Entwurfmuster gibt: Erzeugungs-, Verhaltens- und strukturelle Muster. Wir werden die verbleibenden Muster des Verhaltenstyps vervollständigen, die dabei helfen können, die Methode der Interaktion zwischen Objekten so festzulegen, dass unser Code sauber wird.
![Verbessern Sie Ihre Handelscharts durch interaktiven GUI's in MQL5 (Teil II): Ein bewegliches GUI (II)](https://c.mql5.com/2/56/Revolutionize_Your_Trading_Charts_Part_2_600x314.jpg)
Verbessern Sie Ihre Handelscharts durch interaktiven GUI's in MQL5 (Teil II): Ein bewegliches GUI (II)
Erschließen Sie das Potenzial der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien und Dienstprogrammen mit unserer ausführlichen Anleitung zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in die grundlegenden Prinzipien der objektorientierten Programmierung und entdecken Sie, wie Sie mit Leichtigkeit und Effizienz einzelne oder mehrere bewegliche GUIs auf demselben Diagramm entwerfen und implementieren können.
![Einführung in MQL5 (Teil 2): Navigieren zwischen vordefinierten Variablen, gebräuchlichen Funktionen und Kontrollflussanweisungen](https://c.mql5.com/2/64/Introduction_to_MQL5_3Part_2v_Navigating_Predefined_Variablesn_Common_Functionsc_and_Control_Flow_St.jpg)
Einführung in MQL5 (Teil 2): Navigieren zwischen vordefinierten Variablen, gebräuchlichen Funktionen und Kontrollflussanweisungen
Begeben wir uns mit Teil zwei unserer MQL5-Serie auf eine aufschlussreiche Reise. Diese Artikel sind nicht einfach nur Anleitungen, sie sind die Tore zu einem verzauberten Reich, in dem Programmieranfänger und Zauberer gleichermaßen zu Hause sind. Was macht diese Reise wirklich magisch? Teil zwei unserer MQL5-Serie zeichnet sich durch seine erfrischende Einfachheit aus, die komplexe Konzepte für alle zugänglich macht. Beantworten Sie Ihre Fragen interaktiv und sorgen Sie so für eine bereichernde und individuelle Lernerfahrung. Lassen Sie uns eine Gemeinschaft aufbauen, in der das Verständnis von MQL5 für jeden ein Abenteuer ist. Willkommen in der Welt der Verzauberung!
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_013_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)
Im letzten Artikel haben wir uns mit dem Algorithmus des Autoencoders vertraut gemacht. Wie jeder andere Algorithmus hat auch dieser seine Vor- und Nachteile. In seiner ursprünglichen Implementierung wird der Autoencoder verwendet, um die Objekte so weit wie möglich von der Trainingsstichprobe zu trennen. Dieses Mal werden wir darüber sprechen, wie man mit einigen ihrer Nachteile umgehen kann.