![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 25): Praxis des Transfer-Learnings](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_017_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 25): Praxis des Transfer-Learnings
In den letzten beiden Artikeln haben wir ein Tool zur Erstellung und Bearbeitung von Modellen neuronaler Netze entwickelt. Nun ist es an der Zeit, die Einsatzmöglichkeiten der Technologie des Transfer-Learnings anhand praktischer Beispiele zu bewerten.
![Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).](https://c.mql5.com/2/51/Perceptron_Multicamadas_e_o_Algoritmo_Backpropagation_600x314.jpg)
Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).
Das mehrschichtige Perzeptron ist eine Weiterentwicklung des einfachen Perzeptrons, das nichtlineare separierbare Probleme lösen kann. Zusammen mit dem Backpropagation-Algorithmus kann dieses neuronale Netz effektiv trainiert werden. In Teil 3 der Serie Multilayer Perceptron und Backpropagation werden wir sehen, wie man diese Technik in den Strategy Tester integriert. Diese Integration ermöglicht die Nutzung komplexer Datenanalysen, um bessere Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Handelsstrategien zu treffen. In diesem Artikel werden wir die Vorteile und Probleme dieser Technik erörtern.
![Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 2](https://c.mql5.com/2/58/mqtt_p2_600x314.jpg)
Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 2
Dieser Artikel ist Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir unsere Code-Organisation, die ersten Header-Dateien und Klassen, und wie wir unsere Tests schreiben. Dieser Artikel enthält auch kurze Hinweise auf die Praxis der testgetriebenen Entwicklung und wie wir sie in diesem Projekt anwenden.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II](https://c.mql5.com/2/65/Population_optimization_algorithms__Binary_Genetic_Algorithm_dBGAf___Part_2_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil II
In diesem Artikel befassen wir uns mit dem binären genetischen Algorithmus (BGA), der die natürlichen Prozesse modelliert, die im genetischen Material von Lebewesen in der Natur ablaufen.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)](https://c.mql5.com/2/52/monkey_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)
In diesem Artikel werde ich den Optimierungsalgorithmus Affen-Algorithmus (MA, Monkey Algorithmus) betrachten. Die Fähigkeit dieser Tiere, schwierige Hindernisse zu überwinden und die unzugänglichsten Baumkronen zu erreichen, bildete die Grundlage für die Idee des MA-Algorithmus.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)](https://c.mql5.com/2/51/Harmony_Search_600x314.jpg)
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?
![Verwendung von Optimierungsalgorithmen zur Konfiguration von EA-Parametern im laufenden Betrieb](https://c.mql5.com/2/69/Using_optimization_algorithms_to_configure_EA_parameters_on_the_fly_600x314.jpg)
Verwendung von Optimierungsalgorithmen zur Konfiguration von EA-Parametern im laufenden Betrieb
Der Artikel behandelt die praktischen Aspekte der Verwendung von Optimierungsalgorithmen, um die besten EA-Parameter im laufenden Betrieb zu finden, sowie die Virtualisierung von Handelsoperationen und EA-Logik. Der Artikel kann als Anleitung für die Implementierung von Optimierungsalgorithmen in einen EA verwendet werden.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)](https://c.mql5.com/2/51/Category-Theory-part-2_600x314.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)
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.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)](https://c.mql5.com/2/52/Category-Theory-part-3_600x314.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)
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 Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
![Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz — Teil 4](https://c.mql5.com/2/59/mechanism_in_MQTT_600x314__1.jpg)
Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz — Teil 4
Dieser Artikel ist der vierte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir, was MQTT v5.0 Properties sind, ihre Semantik, wie wir einige von ihnen lesen, und geben ein kurzes Beispiel, wie die Eigenschaften (Properties) zur Erweiterung des Protokolls verwendet werden können.
![Integration von Hidden-Markov-Modellen in MetaTrader 5](https://c.mql5.com/2/80/Integrating_Hidden_Markov_Models_in_MetaTrader_5_600x314.jpg)
Integration von Hidden-Markov-Modellen in MetaTrader 5
In diesem Artikel zeigen wir, wie mit Python trainierte Hidden Markov Modelle in MetaTrader 5 Anwendungen integriert werden können. Hidden-Markov-Modelle sind ein leistungsfähiges statistisches Instrument zur Modellierung von Zeitreihendaten, bei denen das modellierte System durch nicht beobachtbare (verborgene) Zustände gekennzeichnet ist. Eine grundlegende Prämisse von HMMs ist, dass die Wahrscheinlichkeit, sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem bestimmten Zustand zu befinden, vom Zustand des Prozesses im vorherigen Zeitfenster abhängt.
![Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 5](https://c.mql5.com/2/64/Developing_an_MQTT_client_for_Metatrader_5___Part_5_600x314.jpg)
Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz - Teil 5
Dieser Artikel ist der fünfte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil beschreiben wir die Struktur von PUBLISH-Paketen, wie wir ihre Publish Flags setzen, Topic Name(s) Strings kodieren und Packet Identifier(s) setzen, falls erforderlich.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 10): Monoide Gruppen](https://c.mql5.com/2/55/Category_Theory_Part_10_600x314.jpg)
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.
![Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen](https://c.mql5.com/2/65/Causal_inference_in_time_series_classification_problems_600x314.jpg)
Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen
In diesem Artikel werden wir uns mit der Theorie des Kausalschlusses unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie mit der Implementierung des nutzerdefinierten Ansatzes in Python befassen. Kausalschlüsse und kausales Denken haben ihre Wurzeln in der Philosophie und Psychologie und spielen eine wichtige Rolle für unser Verständnis der Realität.
![Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz — Finale](https://c.mql5.com/2/75/Developing_an_MQTT_client_for_MetaTrader_5_a_TDD_approach_h_Final_600x314.jpg)
Entwicklung eines MQTT-Clients für MetaTrader 5: ein TDD-Ansatz — Finale
Dieser Artikel ist der letzte Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. Obwohl die Bibliothek noch nicht produktionsreif ist, werden wir in diesem Teil unseren Client verwenden, um ein nutzerdefiniertes Symbol mit Ticks (oder Kursen) zu aktualisieren, die von einem anderen Broker stammen. Am Ende dieses Artikels finden Sie weitere Informationen über den aktuellen Status der Bibliothek, was ihr noch fehlt, um vollständig mit dem MQTT 5.0-Protokoll kompatibel zu sein, eine mögliche Roadmap und wie Sie die Entwicklung verfolgen und zu ihr beitragen können.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 5): Differenzkern oder Egalisator](https://c.mql5.com/2/53/Category-Theory-p5_600x314.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 5): Differenzkern oder Egalisator
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen](https://c.mql5.com/2/54/Category-Theory-p7_600x314.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
![MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 17): Handel mit mehreren Währungen](https://c.mql5.com/2/76/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_pPart_17r_Multicurrency_Trading_600x314.jpg)
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 17): Handel mit mehreren Währungen
Der Handel mit mehreren Währungen ist nicht standardmäßig verfügbar, wenn ein Expertenberater über den Assistenten zusammengestellt wird. Wir untersuchen 2 mögliche Hacks, die Händler machen können, wenn sie ihre Ideen mit mehr als einem Symbol gleichzeitig testen wollen.
![MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 21): Testen mit Wirtschaftskalenderdaten](https://c.mql5.com/2/79/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_21___Altrenative_600x314.jpg)
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 21): Testen mit Wirtschaftskalenderdaten
Die Daten des Wirtschaftskalenders sind standardmäßig nicht für das Testen mit Expert Advisors im Strategy Tester verfügbar. Wir sehen uns an, wie Datenbanken helfen können, diese Einschränkung zu umgehen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie SQLite-Datenbanken verwendet werden können, um Wirtschaftskalender-Nachrichten zu archivieren, sodass assistentengestützte Expert Advisors diese nutzen können, um Handelssignale zu generieren.
![MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 22): Conditional GANs](https://c.mql5.com/2/80/MQL5_Wizard_Techniques_you_should_know_Part_22_600x314.jpg)
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 22): Conditional GANs
Generative Adversarial Networks (GAN) sind eine Kombination von neuronalen Netzen, die sich gegenseitig trainieren, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Wir nehmen den bedingten Typ dieser Netze an, da wir eine mögliche Anwendung bei der Vorhersage von Finanzzeitreihen innerhalb einer Klasse von Expertensignalen anstreben.
![Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 1): Zusammenarbeit von mehreren Handelsstrategien](https://c.mql5.com/2/65/Developing_a_multi-currency_advisor_tPart_10_600x314.jpg)
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 1): Zusammenarbeit von mehreren Handelsstrategien
Es gibt eine ganze Reihe von verschiedenen Handelsstrategien. Daher kann es sinnvoll sein, mehrere Strategien parallel anzuwenden, um Risiken zu diversifizieren und die Stabilität der Handelsergebnisse zu erhöhen. Wenn jedoch jede Strategie als separater Expert Advisor (EA) implementiert wird, wird die Verwaltung ihrer Arbeit auf einem Handelskonto sehr viel schwieriger. Um dieses Problem zu lösen, wäre es sinnvoll, den Betrieb verschiedener Handelsstrategien innerhalb eines einzigen EA zu implementieren.
![Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 4): Organisieren von Funktionen in Klassen in MQL5](https://c.mql5.com/2/64/Desenvolvendo_um_agente_de_Aprendizado_por_Reforso_em_MQL5_com_Integraddo_RestAPI_gParte_4e_Organiza.jpg)
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.
![Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz — Teil 6](https://c.mql5.com/2/73/Developing_an_MQTT_client_for_Metatrader_5_600x314.jpg)
Entwicklung eines MQTT-Clients für Metatrader 5: ein TDD-Ansatz — Teil 6
Dieser Artikel ist der sechste Teil einer Serie, die unsere Entwicklungsschritte für einen nativen MQL5-Client für das MQTT 5.0-Protokoll beschreibt. In diesem Teil erläutern wir die wichtigsten Änderungen unserer ersten Überarbeitung, wie wir zu einem brauchbaren Entwurf für unsere paketbildenden Klassen gekommen sind, wie wir PUBLISH- und PUBACK-Pakete bilden und die Semantik hinter den PUBACK-Reason-Codes (Begründungscode).
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)](https://c.mql5.com/2/68/Population_optimization_algorithms_Evolution_of_Social_Groups_dESG4_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)
Wir werden das Prinzip des Aufbaus von Algorithmen mit mehreren Populationen besprechen. Als Beispiel für diese Art von Algorithmus werden wir uns den neuen nutzerdefinierten Algorithmus - Evolution of Social Groups (ESG) - ansehen. Wir werden die grundlegenden Konzepte, die Mechanismen der Populationsinteraktion und die Vorteile dieses Algorithmus analysieren und seine Leistung bei Optimierungsproblemen untersuchen.
![Developing an MQL5 RL agent with RestAPI integration (Part 2): MQL5 functions for HTTP interaction with the tic-tac-toe game REST API](https://c.mql5.com/2/61/DALLwE_2023-11-27_16.08.45_-_A_minimalistic_illustration_showing_the_concept_of_system_integration_u.jpg)
Developing an MQL5 RL agent with RestAPI integration (Part 2): MQL5 functions for HTTP interaction with the tic-tac-toe game REST API
In this article we will talk about how MQL5 can interact with Python and FastAPI, using HTTP calls in MQL5 to interact with the tic-tac-toe game in Python. The article discusses the creation of an API using FastAPI for this integration and provides a test script in MQL5, highlighting the versatility of MQL5, the simplicity of Python, and the effectiveness of FastAPI in connecting different technologies to create innovative solutions.
![Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil I)](https://c.mql5.com/2/81/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model_Part_5_600x314__2.jpg)
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil I)
Wir werden den Hauptcode von MQL5 in bestimmte Codeschnipsel aufteilen, um die Integration von Telegram und WhatsApp für den Empfang von Signalnachrichten von dem Trend Constraint-Indikator zu veranschaulichen, den wir in dieser Artikelserie erstellen. Dies wird sowohl Anfängern als auch erfahrenen Entwicklern helfen, das Konzept leicht zu verstehen. Zunächst werden wir die Einrichtung von MetaTrader 5 für Nachrichten und deren Bedeutung für den Nutzer behandeln. Dies wird den Entwicklern helfen, im Voraus Notizen zu machen, die sie dann in ihren Systemen anwenden können.
![Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 3): Erstellen von automatischen Bewegungen und Testskripten in MQL5](https://c.mql5.com/2/61/RestAPI_Parte_3_-_Criando_jogadas_automyticas_e_Scripts_de_Teste_em_MQL5_600x314.jpg)
Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 3): Erstellen von automatischen Bewegungen und Testskripten in MQL5
Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von automatischen Zügen im Tic-Tac-Toe-Spiel in Python, integriert mit MQL5-Funktionen und Unit-Tests. Das Ziel ist es, die Interaktivität des Spiels zu verbessern und die Zuverlässigkeit des Systems durch Tests in MQL5 zu gewährleisten. Die Präsentation umfasst die Entwicklung der Spiellogik, die Integration und praktische Tests und schließt mit der Erstellung einer dynamischen Spielumgebung und eines robusten integrierten Systems.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Künstliche multisoziale Suchobjekte (MSO)](https://c.mql5.com/2/69/Population_optimization_algorithms___Artificial_Multi-Social_Search_Objects_zMSO4_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Künstliche multisoziale Suchobjekte (MSO)
Dies ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, der sich mit dem Konzept der sozialen Gruppen befasst. In dem Artikel wird die Entwicklung sozialer Gruppen anhand von Bewegungs- und Gedächtnisalgorithmen untersucht. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, die Entwicklung sozialer Systeme zu verstehen und sie bei der Optimierung und Suche nach Lösungen anzuwenden.
![Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus in MQL5](https://c.mql5.com/2/74/The_Group_Method_of_Data_Handling_Implementing_the_Multilayered_Iterative_Algorithm_in_MQL5_600x314__1.jpg)
Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus in MQL5
In diesem Artikel beschreiben wir die Implementierung des mehrschichtigen iterativen Algorithmus der Gruppenmethode der Datenverarbeitung in MQL5.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Widerstand gegen das Steckenbleiben in lokalen Extremen (Teil I)](https://c.mql5.com/2/71/Population_optimization_algorithms_Resistance_to_getting_stuck_in_local_extrema-transformed_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Widerstand gegen das Steckenbleiben in lokalen Extremen (Teil I)
In diesem Artikel wird ein einzigartiges Experiment vorgestellt, das darauf abzielt, das Verhalten von Populationsoptimierungsalgorithmen im Zusammenhang mit ihrer Fähigkeit zu untersuchen, lokale Minima bei geringer Populationsvielfalt effizient zu umgehen und globale Maxima zu erreichen. Die Arbeit in dieser Richtung wird weitere Erkenntnisse darüber liefern, welche spezifischen Algorithmen ihre Suche mit den vom Nutzer festgelegten Koordinaten als Ausgangspunkt erfolgreich fortsetzen können und welche Faktoren ihren Erfolg beeinflussen.
![Developing an MQL5 Reinforcement Learning agent with RestAPI integration (Part 1): How to use RestAPIs in MQL5](https://c.mql5.com/2/59/REST_600x314.jpg)
Developing an MQL5 Reinforcement Learning agent with RestAPI integration (Part 1): How to use RestAPIs in MQL5
In this article we will talk about the importance of APIs (Application Programming Interface) for interaction between different applications and software systems. We will see the role of APIs in simplifying interactions between applications, allowing them to efficiently share data and functionality.
![Die Basisklasse der Populationsalgorithmen als Rückgrat einer effizienten Optimierung](https://c.mql5.com/2/71/The_basic_class_of_population_algorithms__600x314.jpg)
Die Basisklasse der Populationsalgorithmen als Rückgrat einer effizienten Optimierung
Der Artikel präsentiert einen einzigartigen Forschungsversuch, eine Vielzahl von Populationsalgorithmen in einer einzigen Klasse zu kombinieren, um die Anwendung von Optimierungsmethoden zu vereinfachen. Dieser Ansatz eröffnet nicht nur Möglichkeiten für die Entwicklung neuer Algorithmen, einschließlich hybrider Varianten, sondern schafft auch eine universelle Basis-Testumgebung. Dieser Stand wird zu einem wichtigen Instrument für die Auswahl des optimalen Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe.
![Propensity Score in der Kausalinferenz](https://c.mql5.com/2/72/Propensity_score_in_causal_inference___600x314.jpg)
Propensity Score in der Kausalinferenz
Der Artikel befasst sich mit dem Thema Abgleich von Kausalschlüssen. Der Abgleich wird für den Vergleich sich ähnlichen Beobachtungen in einem Datensatz. Dies ist notwendig, um kausale Wirkungen korrekt zu bestimmen und Verzerrungen zu beseitigen. Der Autor erklärt, wie dies beim Aufbau von Handelssystemen auf der Grundlage des maschinellen Lernens hilft, die bei neuen Daten, auf denen sie nicht trainiert wurden, stabiler werden. Der Propensity Score (Tendenzbewertung) spielt eine zentrale Rolle und wird häufig bei Kausalschlüssen verwendet.
![Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus](https://c.mql5.com/2/71/Developing_a_multi-currency_advisor_Part_4_600x314.jpg)
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 4): Schwebende, virtuelle Aufträge und Speicherstatus
Nachdem wir mit der Entwicklung eines Mehrwährungs-EAs begonnen haben, konnten wir bereits einige Ergebnisse erzielen und mehrere Iterationen zur Verbesserung des Codes durchführen. Unser EA war jedoch nicht in der Lage, mit schwebenden Aufträgen zu arbeiten und den Betrieb nach dem Neustart des Terminals wieder aufzunehmen. Fügen wir diese Funktionen hinzu.
![Die Rolle der Qualität von Zufallszahlengeneratoren für die Effizienz von Optimierungsalgorithmen](https://c.mql5.com/2/73/The_role_of_the_quality_of_the_random_number_generator_600x314.jpg)
Die Rolle der Qualität von Zufallszahlengeneratoren für die Effizienz von Optimierungsalgorithmen
In diesem Artikel werden wir uns den Mersenne-Twister-Zufallszahlengenerator ansehen und ihn mit dem Standardgenerator in MQL5 vergleichen. Wir werden auch herausfinden, welchen Einfluss die Qualität des Zufallszahlengenerators auf die Ergebnisse der Optimierungsalgorithmen hat.
![Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)](https://c.mql5.com/2/83/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model__Part_5___CONT_600x314.jpg)
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)
Dieser Teil der Artikelserie ist der Integration von WhatsApp mit MetaTrader 5 für Benachrichtigungen gewidmet. Zum besseren Verständnis haben wir ein Flussdiagramm beigefügt und werden die Bedeutung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Integration erörtern. Der Hauptzweck von Indikatoren besteht darin, die Analyse durch Automatisierung zu vereinfachen, und sie sollten Benachrichtigungsmethoden enthalten, um Nutzer zu alarmieren, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Erfahren Sie mehr in diesem Artikel.
![Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten](https://c.mql5.com/2/74/Robot_development_in_Python_and_MQL5_hPart_1i_Data_preprocessing_600x314.jpg)
Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten
Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Handelsroboters: Ein detaillierter Leitfaden. Der erste Artikel in dieser Reihe befasst sich mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten und Merkmalen. Das Projekt wird unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Bibliotheken sowie der Plattform MetaTrader 5 umgesetzt.
![Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)](https://c.mql5.com/2/83/Building_A_Candlestick_Trend_Constraint_Model__Part_5___CONT_600x314.jpg)
Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 5): Nachrichtensystem (Teil III)
Dieser Teil der Artikelserie ist der Integration von WhatsApp mit MetaTrader 5 für Benachrichtigungen gewidmet. Zum besseren Verständnis haben wir ein Flussdiagramm beigefügt und werden die Bedeutung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Integration erörtern. Der Hauptzweck von Indikatoren besteht darin, die Analyse durch Automatisierung zu vereinfachen, und sie sollten Benachrichtigungsmethoden enthalten, um Nutzer zu alarmieren, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Erfahren Sie mehr in diesem Artikel.
![Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 1): Erstellen des Panels](https://c.mql5.com/2/83/Creating_an_Interactive_Graphical_User_Interface_in_MQL5_Part_1_600x314.jpg)
Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 1): Erstellen des Panels
In diesem Artikel werden die grundlegenden Schritte bei der Erstellung und Implementierung einer grafischen Nutzeroberfläche (GUI) mit MetaQuotes Language 5 (MQL5) erläutert. Nutzerdefinierte Utility-Panels verbessern die Nutzerinteraktion beim Handel, indem sie gängige Aufgaben vereinfachen und wichtige Handelsinformationen visualisieren. Durch die Erstellung nutzerdefinierter Panels können Händler ihre Arbeitsabläufe straffen und bei Handelsgeschäften Zeit sparen.