Artikel über das Programmieren in MQL5

Da das Modell auf der Grundlage des Erfahrungswiedergabepuffers trainiert wird, entfernt sich die aktuelle Strategie oder Politik des Akteurs immer weiter von den gespeicherten Beispielen, was die Effizienz des Trainings des Modells insgesamt verringert. In diesem Artikel befassen wir uns mit einem Algorithmus zur Verbesserung der Effizienz bei der Verwendung von Stichproben in Algorithmen des verstärkten Lernens.

Wir gehen die Grundlagen von GUI-Bibliotheken durch, damit Sie verstehen, wie sie funktionieren, oder sogar anfangen können, Ihre eigenen zu erstellen.

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.

AdaBoost, ein leistungsstarker Boosting-Algorithmus, der die Leistung Ihrer KI-Modelle steigert. AdaBoost, die Abkürzung für Adaptive Boosting, ist ein ausgeklügeltes Ensemble-Lernverfahren, das schwache Lerner nahtlos integriert und ihre kollektive Vorhersagestärke erhöht.

In diesem Artikel erörtern wir Methoden zur Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich. Hervorhebung des Nutzens der Untersuchung der Leistungsspektren von Zeitreihen bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir einige der nützlichen Perspektiven erörtern, die sich aus der Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich unter Verwendung der diskreten Fourier-Transformation (dft) ergeben.

Lassen Sie uns mit der Entwicklung des Systems und der Kontrollen fortfahren. Ohne die Möglichkeit, den Dienst zu kontrollieren, ist es schwierig, Fortschritte zu machen und das System zu verbessern.

Wir untersuchen weiterhin verteilte Q-Learning-Algorithmen. In früheren Artikeln haben wir verteilte und Quantil-Q-Learning-Algorithmen besprochen. Im ersten Algorithmus haben wir die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Wertebereiche trainiert. Im zweiten Algorithmus haben wir Bereiche mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit trainiert. In beiden Fällen haben wir a priori Wissen über eine Verteilung verwendet und eine andere trainiert. In diesem Artikel wenden wir uns einem Algorithmus zu, der es dem Modell ermöglicht, für beide Verteilungen trainiert zu werden.

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.

Die letzten beiden Artikel waren der Decision-Transformer-Methode gewidmet, die Handlungssequenzen im Rahmen eines autoregressiven Modells der gewünschten Belohnungen modelliert. In diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Optimierungsalgorithmus für diese Methode ansehen.

Aufgrund von Tests, die in früheren Artikeln durchgeführt wurden, kamen wir zu dem Schluss, dass die Optimalität der trainierten Strategie weitgehend von der verwendeten Trainingsmenge abhängt. In diesem Artikel werden wir uns mit einer relativ einfachen, aber effektiven Methode zur Auswahl von Trajektorien für das Training von Modellen vertraut machen.

In diesem Artikel untersuchen wir die praktische Umsetzung der elastischen Netzregression, um die Überanpassung zu minimieren und gleichzeitig automatisch nützliche Prädiktoren von solchen zu trennen, die wenig prognostische Kraft haben.

Als Fortsetzung dieser Artikelserie betrachten wir eine andere Art von Problemen innerhalb der Methoden des unüberwachten Lernens: die Ermittlung von Assoziationsregeln. Dieser Problemtyp wurde zuerst im Einzelhandel, insbesondere in Supermärkten, zur Analyse von Warenkörben eingesetzt. In diesem Artikel werden wir über die Anwendbarkeit solcher Algorithmen im Handel sprechen.

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.

Ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem anhand eines beliebten technischen Indikators entwickelt. In diesem Artikel werden wir lernen, wie man das mit Hilfe des Relativen Vigot-Index-Indikators tun kann.

Der erste Teil war dem bekannten und beliebten Algorithmus des Simulated Annealing gewidmet. Wir haben ihre Vor- und Nachteile gründlich abgewogen. Der zweite Teil des Artikels ist der radikalen Umgestaltung des Algorithmus gewidmet, die ihn zu einem neuen Optimierungsalgorithmus macht, dem Simulated Isotropic Annealing (SIA).

Das K-Means-Clustering verfolgt den Ansatz, Datenpunkte als einen Prozess zu gruppieren, der sich zunächst auf die Makroansicht eines Datensatzes konzentriert und zufällig generierte Clusterzentren verwendet, bevor er heranzoomt und diese Zentren anpasst, um den Datensatz genau darzustellen. Wir werden uns dies ansehen und einige Anwendungsfälle ausnutzen.

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.

In diesem Artikel werden wir uns die Strukturen von MqlDateTime, MqlTick, MqlRates und MqlBookInfo ansehen sowie die Methoden zum Drucken von deren Daten. Um alle Felder einer Struktur auszudrucken, gibt es die Standardfunktion ArrayPrint(), die die im Array enthaltenen Daten mit dem Typ der behandelten Struktur in einem praktischen Tabellenformat anzeigt.

In den Verstärkungslernmodellen, die wir im vorherigen Artikel besprochen haben, haben wir verschiedene Varianten von Faltungsnetzwerken verwendet, die in der Lage sind, verschiedene Objekte in den Originaldaten zu identifizieren. Der Hauptvorteil von Faltungsnetzen ist die Fähigkeit, Objekte unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Gleichzeitig sind Faltungsnetzwerke nicht immer leistungsfähig, wenn es zu verschiedenen Verformungen von Objekten und Rauschen kommt. Dies sind die Probleme, die das relationale Modell lösen kann.

In diesem Artikel wird die Verwendung des Go-Explore-Algorithmus über einen langen Trainingszeitraum erörtert, da die Strategie der zufälligen Aktionsauswahl mit zunehmender Trainingszeit möglicherweise nicht zu einem profitablen Durchgang führt.

Bauen wir Expert Advisor, die in die Zukunft blicken und sich an jeden Markt anpassen können.

Willkommen zu einem neuen Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikator hier ist ein neuer Artikel über das Lernen, wie man ein Handelssystem von Bears Power technischen Indikator zu entwerfen.

In diesem Artikel stellen wir einen Algorithmus zur Permutation von Preisbalken vor und erläutern, wie Permutationstests verwendet werden können, um Fälle zu erkennen, in denen die Leistung einer Strategie gefälscht wurde, um potenzielle Käufer von Expert Advisors zu täuschen.