Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

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Lernen Sie die Sprache von Handelsstrategien MQL5 nach den hier veröffentlichten Artikeln, die meisten von denen Sie - die Mitglieder der Community - geschrieben haben. Alle Artikel sind in drei Kategorien aufgeteilt, damit man eine Antwort auf unterschiedliche Fragen des Programmierens schnell finden könnte: "Integration", "Tester", "Handelsstrategien" und vieles mehr.

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MQL5 — Auch Sie können ein Meister dieser Sprache werden

MQL5 — Auch Sie können ein Meister dieser Sprache werden

Dieser Artikel wird eine Art Interview mit mir selbst sein, in dem ich Ihnen erzähle, wie ich meine ersten Schritte in der Sprache MQL5 gemacht habe. Ich werde Ihnen zeigen, wie Sie ein großartiger MQL5-Programmierer werden können. Ich erkläre Ihnen die notwendigen Grundlagen, damit Sie dieses Kunststück vollbringen können. Die einzige Voraussetzung ist die Bereitschaft zu lernen.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 02): Erste Versuche (II)

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.
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Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 01): Erste Versuche (I)

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.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 8): Monoide

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier führen wir Monoide als Bereich (Menge) ein, der die Kategorientheorie von anderen Datenklassifizierungsmethoden abhebt, indem er Regeln und ein Identitätselement enthält.
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Automatisierter Raster-Handel mit Stop-Pending-Aufträge an der Moscow Exchange (MOEX)

Automatisierter Raster-Handel mit Stop-Pending-Aufträge an der Moscow Exchange (MOEX)

Der Artikel befasst sich mit dem Ansatz des Raster-Handels (Grid-Trading), der auf Stop-Pending-Aufträge basiert und in einem MQL5 Expert Advisor an der Moscow Exchange (MOEX) implementiert wurde. Eine der einfachsten Strategien beim Handel am Markt ist eine Reihe von Aufträgen, die darauf abzielen, den Marktpreis zu „fangen“.
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Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Teil 3): Verwaltung von CSV-Dateien (II)

Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Teil 3): Verwaltung von CSV-Dateien (II)

Dieses Material bietet eine vollständige Anleitung zur Erstellung einer Klasse in MQL5 für die effiziente Verwaltung von CSV-Dateien. Wir werden die Implementierung von Methoden zum Öffnen, Schreiben, Lesen und Umwandeln von Daten sehen. Wir werden auch überlegen, wie wir sie zum Speichern und Abrufen von Informationen nutzen können. Darüber hinaus werden wir die Grenzen und die wichtigsten Aspekte bei der Verwendung einer solchen Klasse erörtern. Dieser Artikel kann eine wertvolle Ressource für diejenigen sein, die lernen wollen, wie man CSV-Dateien in MQL5 verarbeitet.
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Matrizen und Vektoren in MQL5: Die Aktivierungsfunktionen

Matrizen und Vektoren in MQL5: Die Aktivierungsfunktionen

Hier wird nur einer der Aspekte des maschinellen Lernens beschrieben — die Aktivierungsfunktionen. In künstlichen neuronalen Netzen berechnet eine Neuronenaktivierungsfunktion einen Ausgangssignalwert auf der Grundlage der Werte eines Eingangssignals oder eines Satzes von Eingangssignalen. Wir werden uns mit den inneren Abläufen des Prozesses befassen.
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MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 06): Fourier-Transformation

MQL5 Wizard-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 06): Fourier-Transformation

Die von Joseph Fourier eingeführte Fourier-Transformation ist ein Mittel zur Zerlegung komplexer Wellen aus Datenpunkten in einfache Teilwellen. Diese Funktion könnte für Händler sehr nützlich sein, und dieser Artikel wirft einen Blick darauf.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 15): Automatisierung (VII)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 15): Automatisierung (VII)

Zum Abschluss dieser Artikelserie über Automatisierung werden wir das Thema des vorangegangenen Artikels weiter erörtern. Wir werden sehen, wie alles zusammenpassen wird, damit der EA wie ein Uhrwerk läuft.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 14): Automatisierung (VI)

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.
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Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).

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.
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Erstellen eines automatisch arbeitenden EA (Teil 13): Automatisierung (V)

Erstellen eines automatisch arbeitenden EA (Teil 13): Automatisierung (V)

Wissen Sie, was ein Flussdiagramm ist? Können Sie es verwenden? Glauben Sie, dass Flussdiagramme etwas für Anfänger sind? Ich schlage vor, dass wir mit diesem neuen Artikel fortfahren und lernen, wie man mit Flussdiagrammen arbeitet.
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Wie man einen nutzerdefinierten True Strength Index-Indikator mit MQL5 erstellt

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.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen

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.
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Rebuy-Algorithmus: Mathematisches Modell zur Effizienzsteigerung

Rebuy-Algorithmus: Mathematisches Modell zur Effizienzsteigerung

In diesem Artikel werden wir den Rebuy-Algorithmus für ein tieferes Verständnis der Effizienz von Handelssystemen verwenden und uns mit den allgemeinen Grundsätzen der Verbesserung der Handelseffizienz unter Verwendung von Mathematik und Logik befassen sowie die nicht standardisierten Methoden zur Steigerung der Effizienz im Hinblick auf die Verwendung absolut beliebiger Handelssysteme anwenden.
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Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5

Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5

In diesem Artikel wird ein Algorithmus implementiert, der das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell von Box und Jenkins unter Verwendung der Powells-Methode der Funktionsminimierung anwendet. Box und Jenkins stellten fest, dass die meisten Zeitreihen mit einem oder beiden Rahmen modelliert werden können.
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Wie man mit MQL5 Trends und Chartmuster erkennt

Wie man mit MQL5 Trends und Chartmuster erkennt

In diesem Artikel stellen wir eine Methode vor, mit der MQL5 automatisch Preisaktionsmuster wie Trends (Aufwärtstrend, Abwärtstrend, Seitwärtsbewegung) und Chartmuster (Doppelspitzen, Doppelböden) erkennt.
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Wie man einen nutzerdefinierten Indikator (Heiken Ashi) mit MQL5 erstellt

Wie man einen nutzerdefinierten Indikator (Heiken Ashi) mit MQL5 erstellt

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit MQL5 einen nutzerdefinierten Indikator nach Ihren Wünschen erstellen können, der in MetaTrader 5 zum Lesen von Charts oder in automatisierten Expert Advisors verwendet werden kann.
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Einige Lektionen der Prop-Firmen (Teil 1) — Eine Einführung

Einige Lektionen der Prop-Firmen (Teil 1) — Eine Einführung

In diesem einführenden Artikel spreche ich einige der Lehren an, die man aus den Risikoregeln ziehen kann, die Unternehmen für den Eigenhandel, engl. proprietary trading firms oder Prop-Firms, anwenden. Dies ist besonders wichtig für Anfänger und diejenigen, die Schwierigkeiten haben, in dieser Welt des Handels Fuß zu fassen. Der folgende Artikel wird sich mit der Implementierung des Codes befassen.
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Geldmanagement im Handel

Geldmanagement im Handel

Wir werden uns verschiedene neue Arten von Geldmanagementsystemen ansehen und ihre wichtigsten Merkmale definieren. Heute gibt es eine ganze Reihe von Geldmanagementstrategien für jeden Geschmack. Wir werden versuchen, verschiedene Möglichkeiten der Geldverwaltung auf der Grundlage unterschiedlicher mathematischer Wachstumsmodelle zu prüfen.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 6): Das Perzeptron als autarkes Instrument zur Preisprognose

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 6): Das Perzeptron als autarkes Instrument zur Preisprognose

Der Artikel liefert ein Beispiel für die Verwendung eines Perzeptrons als autarkes Preisprognoseinstrument, indem er allgemeine Konzepte und den einfachsten vorgefertigten Expert Advisor vorstellt und anschließend die Ergebnisse seiner Optimierung zeigt.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 5): Normalisierung der Eingaben zur Weitergabe an ein neuronales Netz

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 5): Normalisierung der Eingaben zur Weitergabe an ein neuronales Netz

Neuronale Netze sind ein ultimatives Instrument im Werkzeugkasten der Händler. Prüfen wir, ob diese Annahme zutrifft. MetaTrader 5 ist als autarkes Medium für den Einsatz neuronaler Netze im Handel konzipiert. Dazu gibt es eine einfache Erklärung.
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Wie man MetaTrader 5 mit PostgreSQL verbindet

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.
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Multibot in MetaTrader: Starten mehrerer Roboter von einem einzigen Chart aus

Multibot in MetaTrader: Starten mehrerer Roboter von einem einzigen Chart aus

In diesem Artikel werde ich eine einfache Vorlage für die Erstellung eines universellen MetaTrader-Roboters besprechen, der auf mehreren Charts verwendet werden kann, während er nur mit einem Chart läuft, ohne dass jede Instanz des Roboters auf jedem einzelnen Chart konfiguriert werden muss.
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Implementierung des Janus-Faktors in MQL5

Implementierung des Janus-Faktors in MQL5

Gary Anderson entwickelte eine Marktanalysemethode, die auf einer Theorie beruht, die er Janus-Faktor nannte. Die Theorie beschreibt eine Reihe von Indikatoren, mit denen sich Trends aufzeigen und Marktrisiken bewerten lassen. In diesem Artikel werden wir diese Werkzeuge in mql5 implementieren.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts

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.
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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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Wie man MQL5 verwendet, um Kerzenmuster zu erkennen

Wie man MQL5 verwendet, um Kerzenmuster zu erkennen

Ein neuer Artikel, um zu lernen, wie man Kerzenmuster der Preisen automatisch durch MQL5 erkennt.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 12): Automatisierung (IV)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 12): Automatisierung (IV)

Wenn Sie glauben, dass automatisierte Systeme einfach sind, dann haben Sie wahrscheinlich nicht ganz verstanden, was es braucht, um sie zu erstellen. In diesem Artikel werden wir über das Problem sprechen, das viele Expert Advisors umbringt. Das willkürliche Auslösen von schwebenden Aufträgen ist eine mögliche Lösung für dieses Problem.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 5): Differenzkern oder Egalisator

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.
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Kategorientheorie in MQL5 (Teil 4): Spannen, Experimente und Kompositionen

Kategorientheorie in MQL5 (Teil 4): Spannen, Experimente und Kompositionen

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.
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)

Revolutionieren Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA, Hauptkomponentenanalyse)! Entdecken Sie, wie diese leistungsstarke Technik verborgene Muster in Ihren Daten entschlüsseln, latente Markttrends aufdecken und Ihre Anlagestrategien optimieren kann. In diesem Artikel untersuchen wir, wie die PCA eine neue Sichtweise für die Analyse komplexer Finanzdaten bieten kann, die Erkenntnisse zutage fördert, die bei herkömmlichen Ansätzen übersehen würden. Finden Sie heraus, wie die Anwendung von PCA auf Finanzmarktdaten Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und Ihnen helfen kann, der Zeit voraus zu sein
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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 12): Können selbstlernende neuronale Netze Ihnen helfen, den Aktienmarkt zu überlisten?

Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 12): Können selbstlernende neuronale Netze Ihnen helfen, den Aktienmarkt zu überlisten?

Sind Sie es leid, ständig zu versuchen, den Aktienmarkt vorherzusagen? Hätten Sie gerne eine Kristallkugel, die Ihnen hilft, fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen? Selbst trainierte neuronale Netze könnten die Lösung sein, nach der Sie schon lange gesucht haben. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, ob diese leistungsstarken Algorithmen Ihnen helfen können, „die Welle zu reiten“ und den Aktienmarkt zu überlisten. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern können selbst trainierte neuronale Netze Vorhersagen treffen, die oft genauer sind als die von menschlichen Händlern. Entdecken Sie, wie Sie diese Spitzentechnologie nutzen können, um Ihre Gewinne zu maximieren und intelligentere Investitionsentscheidungen zu treffen.
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Lernen Sie, wie man ein Handelssystem nach Fibonacci entwickelt

Lernen Sie, wie man ein Handelssystem nach Fibonacci entwickelt

In diesem Artikel setzen wir unsere Serie zur Erstellung eines Handelssystems auf der Grundlage des beliebtesten technischen Indikators fort. Hier ist ein neues technisches Werkzeug, das Fibonacci und wir werden lernen, wie man ein Handelssystem auf der Grundlage dieses technischen Indikators zu entwerfen.
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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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Indikatoren mit Hintergrund: Kanäle mit Transparenz

Indikatoren mit Hintergrund: Kanäle mit Transparenz

In diesem Artikel stelle ich eine Methode zur Erstellung von nutzerdefinierten Indikatoren vor, deren Zeichnungen mit der Klasse CCanvas aus der Standardbibliothek erstellt werden, und zeige die Eigenschaften von Charts für die Koordinatenkonvertierung. Ich werde speziell auf Indikatoren eingehen, die den Bereich zwischen zwei Linien mit Transparenz füllen müssen.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 11): Automatisierung (III)

Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 11): Automatisierung (III)

Ein automatisiertes System wird ohne angemessene Sicherheit nicht erfolgreich sein. Die Sicherheit wird jedoch nicht gewährleistet sein, wenn man bestimmte Dinge nicht richtig versteht. In diesem Artikel werden wir untersuchen, warum es so schwierig ist, ein Maximum an Sicherheit in automatisierten Systemen zu erreichen.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 10): Automatisierung (II)

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.
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Erstellen eines EA, der automatisch funktioniert (Teil 09): Automatisierung (I)

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.
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Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Affen-Algorithmus (Monkey Algorithmus, MA)

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.