![Fortschrittliches Resampling und Auswahl von CatBoost-Modellen durch die Brute-Force-Methode](https://c.mql5.com/2/49/Advanced-resampling-and-selection-of-CatBoost-models-by-brute-force-method_600x314.jpg)
Fortschrittliches Resampling und Auswahl von CatBoost-Modellen durch die Brute-Force-Methode
Dieser Artikel beschreibt einen der möglichen Ansätze zur Datentransformation mit dem Ziel, die Verallgemeinerbarkeit des Modells zu verbessern, und erörtert auch die Stichprobenziehung und Auswahl von CatBoost-Modellen.
![Verwendung von Netzwerkfunktionen oder MySQL ohne DLL: Teil II - Programm zur Überwachung von Änderungen der Signaleigenschaften](https://c.mql5.com/2/37/kisspng-computer-icons-application-programming-interface-c-database-administrator-icon-free-download__1.png)
![Verwendung von Netzwerkfunktionen oder MySQL ohne DLL: Teil II - Programm zur Überwachung von Änderungen der Signaleigenschaften](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Verwendung von Netzwerkfunktionen oder MySQL ohne DLL: Teil II - Programm zur Überwachung von Änderungen der Signaleigenschaften
Im vorherigen Teil haben wir die Implementierung des MySQL-Konnektors besprochen. In diesem Artikel wenden wir uns seiner Anwendung durch die Implementierung eines Dienstes zum Sammeln von Signaleigenschaften und des Programms zum Anzeigen ihrer Änderungen im Laufe der Zeit. Das implementierte Beispiel ist praktisch sinnvoll, wenn Nutzer Änderungen an Eigenschaften beobachten müssen, die auf der Webseite des Signals nicht angezeigt werden.
![Geschwindigkeitsvergleich von sich selbst speichernden Indikatoren](https://c.mql5.com/2/31/ioba2pczxv_grzmti38_0ew8fnzw9enkgmrv_6f1dur6dvwg.png)
![Geschwindigkeitsvergleich von sich selbst speichernden Indikatoren](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Geschwindigkeitsvergleich von sich selbst speichernden Indikatoren
Der Artikel vergleicht den klassischen MQL5-Zugriff auf Indikatoren mit alternativen MQL4-Methoden. Mehrere Varianten des Zugriffs auf Indikatoren im MQL4-Stil werden berücksichtigt: mit und ohne Speicherung (caching) der Handles der Indikatoren. Die Handles auf die Indikatoren innerhalb des MQL5-Kerns werden ebenfalls analysiert.
![Gradient Boosting beim transduktiven und aktiven maschinellen Lernen](https://c.mql5.com/2/49/gradient_boosting_catboost_ml_600x314.jpg)
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.
![950 Webseiten offerieren den Wirtschaftskalender von MetaQuotes](https://c.mql5.com/2/34/calendar_icon.png)
![950 Webseiten offerieren den Wirtschaftskalender von MetaQuotes](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
950 Webseiten offerieren den Wirtschaftskalender von MetaQuotes
Mit dem Kalender bieten Webseiten einen detaillierten Zeitplan der Veröffentlichung von 500 Indikatoren und Indizes der größten Volkswirtschaften der Welt. So erhalten Händler schnell die aktuellen Informationen über alle wichtigen Ereignisse mit Erklärungen und Grafiken, zusätzlich zu den wichtigsten Inhalten der jeweiligen Webseite.
![DirectX-Tutorial (Teil I): Zeichnen des ersten Dreiecks](https://c.mql5.com/2/49/directX_tutorial_001_600x314.jpg)
DirectX-Tutorial (Teil I): Zeichnen des ersten Dreiecks
Dies ist ein einführender Artikel über DirectX, der die Besonderheiten der Arbeit mit der API beschreibt. Er soll helfen, die Reihenfolge zu verstehen, in der die Komponenten initialisiert werden. Der Artikel enthält ein Beispiel dafür, wie man ein MQL5-Skript schreibt, das ein Dreieck mit DirectX zeichnet.
![Verwendung von Kryptographie mit externen Anwendungen](https://c.mql5.com/2/39/hotpng.com.png)
![Verwendung von Kryptographie mit externen Anwendungen](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Verwendung von Kryptographie mit externen Anwendungen
In diesem Artikel betrachten wir die Ver-/Entschlüsselung von Objekten im MetaTrader und in externen Anwendungen. Unser Ziel ist es, die Bedingungen zu bestimmen, unter denen die gleichen Ergebnisse mit den gleichen Ausgangsdaten erzielt werden.
![Verbindung eines Expert-Systems mit ICQ in MQL5](https://c.mql5.com/2/0/icq.png)
![Verbindung eines Expert-Systems mit ICQ in MQL5](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Verbindung eines Expert-Systems mit ICQ in MQL5
In diesem Beitrag wird das Verfahren zum Austausch von Informationen zwischen dem Expert-System und ICQ-Nutzern vorgestellt und anhand einiger Beispiele veranschaulicht. Die bereitgestellten Materialien können für alle von Interesse sein, die Handelsinformationen unabhängig von Ihrem stationären Ausgabegerät mithilfe einer ICQ-Instanz auf Ihrem Mobiltelefon oder PDA empfangen möchten.
![Websockets für MetaTrader 5 — Unter Verwendung der Windows API](https://c.mql5.com/2/49/websockets_mt5_winapi_600x314.jpg)
Websockets für MetaTrader 5 — Unter Verwendung der Windows API
In diesem Artikel werden wir die WinHttp.dll verwenden, um einen Websocket-Client für MetaTrader 5-Programme zu erstellen. Der Client wird letztendlich als Klasse implementiert und auch gegen die Binary.com Websocket API getestet.
![Nativer Twitter-Client: Teil 2](https://c.mql5.com/2/40/mql_twitter__1.png)
![Nativer Twitter-Client: Teil 2](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Nativer Twitter-Client: Teil 2
Ein als MQL-Klasse implementierter Twitter-Client, mit dem Sie Tweets mit Fotos versenden können. Alles, was Sie brauchen, ist eine einzige, in sich geschlossene Include-Datei und schon können Sie all Ihre wunderbaren Charts und Signale twittern.
![ONNX meistern: Der Game-Changer für MQL5-Händler](https://c.mql5.com/2/59/Mastering_ONNX_up_600x314__1.jpg)
ONNX meistern: Der Game-Changer für MQL5-Händler
Tauchen Sie ein in die Welt von ONNX, dem leistungsstarken offenen Standardformat für den Austausch von Modellen für maschinelles Lernen. Entdecken Sie, wie der Einsatz von ONNX den algorithmischen Handel in MQL5 revolutionieren kann, indem er es Händlern ermöglicht, hochmoderne KI-Modelle nahtlos zu integrieren und ihre Strategien auf ein neues Niveau zu heben. Entdecken Sie die Geheimnisse der plattformübergreifenden Kompatibilität und lernen Sie, wie Sie das volle Potenzial von ONNX in Ihren MQL5-Handelsbestrebungen ausschöpfen können. Verbessern Sie Ihr Trading-Spiel mit diesem umfassenden Leitfaden zur Beherrschung von ONNX:
![Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 8): Programmverbesserungen und Korrekturen](https://c.mql5.com/2/49/Continuous-Walk-Forward-Optimization_008_600x314.jpg)
Kontinuierliche Walk-Forward-Optimierung (Teil 8): Programmverbesserungen und Korrekturen
Das Programm wurde aufgrund von Kommentaren und Wünschen von Nutzern und Lesern dieser Artikelserie geändert. Dieser Artikel enthält eine neue Version des Auto-Optimierers. Diese Version implementiert gewünschte Funktionen und bietet weitere Verbesserungen, die ich bei der Arbeit mit dem Programm gefunden habe.
![MQL als Darstellungsmittel für graphische Schnittstellen von MQL-Programmen. Teil 2](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-dialog_form.png)
![MQL als Darstellungsmittel für graphische Schnittstellen von MQL-Programmen. Teil 2](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL als Darstellungsmittel für graphische Schnittstellen von MQL-Programmen. Teil 2
In diesem Beitrag wird die neue Konzeption zur Beschreibung der Fenster-Schnittstelle von MQL-Programmen anhand der Strukturen von MQL weiter überprüft. Die automatische Erstellung einer GUI auf der Grundlage des MQL-Markups bietet zusätzliche Funktionalität für die Zwischenspeicherung und dynamische Generierung der Elemente und die Steuerung der Stile und neuen Schemata für die Verarbeitung der Ereignisse. Beigefügt ist eine erweiterte Version der Standardbibliothek von Steuerelementen.
![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.
![Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz](https://c.mql5.com/2/56/mqtt_600x314.jpg)
Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz
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.
![Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX](https://c.mql5.com/2/58/Scikit_learn_to-ONNX_600x314.jpg)
Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX
In diesem Artikel werden wir die Anwendung aller in der Bibliothek Scikit-Learn verfügbaren Klassifizierungsmodelle untersuchen, um die Klassifizierungsaufgabe im Iris-Datensatz von Fisher, zu lösen. Wir werden versuchen, diese Modelle in das ONNX-Format zu konvertieren und die resultierenden Modelle in MQL5-Programmen zu verwenden. Außerdem werden wir die Genauigkeit der Originalmodelle mit ihren ONNX-Versionen auf dem vollständigen Iris-Datensatz vergleichen.
![Algorithmischer Handel mit MetaTrader 5 und R für Einsteiger](https://c.mql5.com/2/64/Algorithmic_Trading_With_MetaTrader_5_And_R_For_Beginners_600x314.jpg)
Algorithmischer Handel mit MetaTrader 5 und R für Einsteiger
Begeben wir uns auf eine fesselnde Entdeckungsreise, bei der Finanzanalyse und algorithmischer Handel aufeinandertreffen, während wir die Kunst der nahtlosen Verbindung von R und MetaTrader 5 enträtseln. Dieser Artikel ist Ihr Leitfaden für den Brückenschlag zwischen den analytischen Finessen von R und den beeindruckenden Handelsmöglichkeiten von MetaTrader 5.
![MQL5 Kochbuch — Datenbank für makroökonomische Ereignisse](https://c.mql5.com/2/51/mql5-recepies-database_600x314.jpg)
MQL5 Kochbuch — Datenbank für makroökonomische Ereignisse
Der Artikel behandelt die Möglichkeiten des Umgangs mit Datenbanken, die auf der SQLite-Engine basieren. Die Klasse CDatabase wurde aus Gründen der Bequemlichkeit und der effizienten Nutzung von OOP-Prinzipien entwickelt. Anschließend ist sie an der Erstellung und Verwaltung der Datenbank für makroökonomische Ereignisse beteiligt. Der Artikel enthält Beispiele für die Verwendung mehrerer Methoden der CDatabase-Klasse.
![Erstellen eines Ticker-Panels: Basisversion](https://c.mql5.com/2/49/ticker_tape_600x314.jpg)
Erstellen eines Ticker-Panels: Basisversion
Hier zeige ich Ihnen, wie Sie Bildschirme mit Preistickern erstellen, die normalerweise zur Anzeige von Börsenkursen verwendet werden. Ich werde es nur mit MQL5 machen, ohne eine komplexe externe Programmierung zu verwenden.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 26): Reinforcement-Learning](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_018_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 26): Reinforcement-Learning
Wir untersuchen weiterhin Methoden des Reinforcement-Learnings. Mit diesem Artikel beginnen wir ein weiteres großes Thema, das Reinforcement-Learning. Dieser Ansatz ermöglicht es den Modellen, bestimmte Strategien zur Lösung der Probleme zu entwickeln. Es ist zu erwarten, dass diese Eigenschaft des Reinforcement-Learnings (Lernen durch Verstärkung) neue Horizonte für die Entwicklung von Handelsstrategien eröffnen wird.
![Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p1_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)
Wie wäre es, ein System zu schaffen, das es uns ermöglicht, den Markt zu studieren, wenn er geschlossen ist, oder sogar Marktsituationen zu simulieren? Wir beginnen hier eine neue Artikelserie, in der wir uns mit diesem Thema beschäftigen werden.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 14): Funktoren mit linearen Ordnungen](https://c.mql5.com/2/57/Category-Theory-p14_600x314__1.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 14): Funktoren mit linearen Ordnungen
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.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 16): Zugang zu Daten im Internet (II)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_007_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 16): Zugang zu Daten im Internet (II)
Wie man Daten aus dem Web in einen Expert Advisor überträgt, ist nicht so offensichtlich. Das ist gar nicht so einfach, wenn man nicht alle Möglichkeiten des MetaTrader 5 kennt.
![Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Implementation_of_the_Augmented_Dickey_Fuller_test_in_MQL5_600x314.jpg)
Implementierung des Augmented Dickey Fuller-Tests in MQL5
In diesem Artikel demonstrieren wir die Implementierung des Augmented Dickey-Fuller-Tests und wenden ihn zur Durchführung von Kointegrationstests mit der Engle-Granger-Methode an.
![Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)](https://c.mql5.com/2/51/invasive-weed_600x314.jpg)
Algorithmen zur Populationsoptimierung Optimierung mit invasiven Unkräutern (IWO)
Die erstaunliche Fähigkeit von Unkräutern, unter verschiedensten Bedingungen zu überleben, wurde zur Idee für einen leistungsstarken Optimierungsalgorithmus. IWO (Invasive Weed Optimization) ist einer der besten Algorithmen unter den bisher geprüften.
![Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 15): Zugang zu Daten im Internet (I)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_006_600x314.jpg)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 15): Zugang zu Daten im Internet (I)
Wie kann man über den MetaTrader 5 auf Online-Daten zugreifen? Es gibt viele Webseiten und Orte im Internet, die eine riesige Menge an Informationen bieten. Sie müssen nur wissen, wo Sie suchen und wie Sie diese Informationen am besten nutzen können.
![Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge](https://c.mql5.com/2/49/metamodels_ml_trading_original_timing_orders_600x314.jpg)
Metamodelle für maschinelles Lernen und Handel: Ursprünglicher Zeitpunkt der Handelsaufträge
Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)](https://c.mql5.com/2/51/Bat-algorithm_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fledermaus-Algorithmus (BA)
In diesem Artikel werde ich den Fledermaus-Algorithmus (Bat-Algorithmus, BA) betrachten, der gute Konvergenz bei glatten Funktionen zeigt.
![Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)](https://c.mql5.com/2/52/replay-p2_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)
Diesmal wollen wir einen anderen Ansatz wählen, um das 1-Minuten-Ziel zu erreichen. Diese Aufgabe ist jedoch nicht so einfach, wie man vielleicht denkt.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)](https://c.mql5.com/2/0/Gravitational_Search_Algorithm_GSA_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)
GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.
![Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5 (Teil I): Bewegliche GUsI (I)](https://c.mql5.com/2/55/Revolutionize_Your_Trading_Charts_Part_I_600x314.jpg)
Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5 (Teil I): Bewegliche GUsI (I)
Entfesseln Sie die Macht der dynamischen Datendarstellung in Ihren Handelsstrategien oder Dienstprogrammen mit unserem umfassenden Leitfaden zur Erstellung beweglicher GUIs in MQL5. Tauchen Sie ein in das Kernkonzept von Chartereignissen und lernen Sie, wie Sie einfache und mehrfach bewegliche GUI auf demselben Chart entwerfen und implementieren. Dieser Artikel befasst sich auch mit dem Hinzufügen von Elementen zu Ihrer grafischen Nutzeroberfläche, um deren Funktionsweise und Ästhetik zu verbessern.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 22): Unüberwachtes Lernen von rekurrenten Modellen](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_014_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 22): Unüberwachtes Lernen von rekurrenten Modellen
Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Diesmal schlage ich vor, dass wir die Eigenschaften von AutoAutoencodern bei der Anwendung auf das Training rekurrenter Modelle diskutieren.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)](https://c.mql5.com/2/53/NN_part_37_Sparse_Attention_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)
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.
![Kombinatorisch symmetrische Kreuzvalidierung in MQL5](https://c.mql5.com/2/60/Combinatorially_Symmetric_Cross_Validation_600x314.jpg)
Kombinatorisch symmetrische Kreuzvalidierung in MQL5
In diesem Artikel stellen wir die Implementierung der kombinatorisch symmetrischen Kreuzvalidierung in reinem MQL5 vor, um den Grad der Überanpassung nach der Optimierung einer Strategie unter Verwendung des langsamen vollständigen Algorithmus des Strategietesters zu messen.
![Die Kreuzvalidierung und die Grundlagen der kausalen Inferenz in CatBoost-Modellen, Export ins ONNX-Format](https://c.mql5.com/2/60/CatBoost_export_to_ONNX_format_600x314.jpg)
Die Kreuzvalidierung und die Grundlagen der kausalen Inferenz in CatBoost-Modellen, Export ins ONNX-Format
In dem Artikel wird eine Methode zur Erstellung von Bots durch maschinelles Lernen vorgeschlagen.
![Die visuelle Programmiersprache DRAKON - Kommunikationswerkzeug für MQL-Entwickler und Kunden](https://c.mql5.com/2/58/visual_programming_language_drakon_600x314.jpg)
Die visuelle Programmiersprache DRAKON - Kommunikationswerkzeug für MQL-Entwickler und Kunden
DRAKON ist eine visuelle Programmiersprache, die entwickelt wurde, um die Interaktion zwischen Fachleuten aus verschiedenen Bereichen (Biologen, Physiker, Ingenieure...) und Programmierern in russischen Raumfahrtprojekten (z.B. im Projekt für das wiederverwendbare Raumschiff Buran) zu vereinfachen. In diesem Artikel werde ich darüber sprechen, wie DRAKON die Erstellung von Algorithmen zugänglich und intuitiv macht, selbst wenn Sie noch nie mit Code in Berührung gekommen sind, und wie es für Kunden einfacher ist, ihre Gedanken zu erklären, wenn sie Handelsroboter bestellen, und für Programmierer, weniger Fehler bei komplexen Funktionen zu machen.
![Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet](https://c.mql5.com/2/53/How_to_connect_MetaTrader_5_to_PostgreSQL_600x314.jpg)
Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet
Dieser Artikel beschreibt vier Methoden zur Verbindung von MQL5-Code mit einer Postgres-Datenbank und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Einrichten einer Entwicklungsumgebung für eine dieser Methoden, eine REST-API, unter Verwendung des Windows Subsystem For Linux (WSL). Eine Demo-Anwendung für die API wird zusammen mit dem entsprechenden MQL5-Code zum Einfügen von Daten und Abfragen der entsprechenden Tabellen sowie einem Demo-Expert Advisor zum Abrufen dieser Daten bereitgestellt.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)](https://c.mql5.com/2/59/Charged_System_Search_CSS___white_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)
In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)](https://c.mql5.com/2/51/firefly_algorithm_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Firefly-Algorithmus (FA)
In diesem Artikel werde ich die Optimierungsmethode des Firefly-Algorithmus (FA) betrachten. Dank der Änderung hat sich der Algorithmus von einem Außenseiter zu einem echten Tabellenführer entwickelt.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 23): Aufbau eines Tools für Transfer Learning](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_015_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 23): Aufbau eines Tools für Transfer Learning
In dieser Artikelserie haben wir bereits mehr als einmal über Transfer Learning berichtet. In diesem Artikel schlage ich vor, diese Lücke zu schließen und einen genaueren Blick auf Transfer Learning zu werfen.