![Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 1):Erstellen eines Datensatzes mit Trendmarkierungen durch den EA auf einem Chart](https://c.mql5.com/2/57/data-label-for-time-series-mining_600x314.jpg)
Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 1):Erstellen eines Datensatzes mit Trendmarkierungen durch den EA auf einem Chart
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
![Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse](https://c.mql5.com/2/0/Alan_Andrews_600x314.jpg)
Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse
Alan Andrews ist einer der berühmtesten „Ausbilder“ der modernen Welt auf dem Gebiet des Handels. Seine „pitchfork“ (Heugabel) ist in fast allen modernen Kursanalyseprogrammen enthalten. Doch die meisten Händler nutzen nicht einmal einen Bruchteil der Möglichkeiten, die dieses Instrument bietet. Im Übrigen enthält der ursprüngliche Lehrgang von Andrews nicht nur eine Beschreibung der Heugabel (obwohl sie das Hauptwerkzeug bleibt), sondern auch einiger anderer nützlicher Konstruktionen. Der Artikel gibt einen Einblick in die wunderbaren Methoden der Chartanalyse, die Andrews in seinem ursprünglichen Kurs lehrte. Achtung, es wird viele Bilder geben.
![Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 44): Kollektionsklasse der Objekte von Indikatorpuffern](https://c.mql5.com/2/39/MQL5-avatar-doeasy-library.png)
![Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 44): Kollektionsklasse der Objekte von Indikatorpuffern](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 44): Kollektionsklasse der Objekte von Indikatorpuffern
Der Artikel befasst sich mit der Erstellung einer Kollektionsklasse der Objekte von Indikatorpuffern. Ich werde die Fähigkeit testen, eine beliebige Anzahl von Puffern für Indikatoren zu erstellen und mit ihnen zu arbeiten (die maximale Anzahl von Indikatorpuffern, die in MQL erstellt werden können, beträgt 512).
![Berg- oder Eisbergdiagramme](https://c.mql5.com/2/48/UI_CCanvas.png)
![Berg- oder Eisbergdiagramme](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Berg- oder Eisbergdiagramme
Was halten Sie von der Idee, der MetaTrader 5-Plattform einen neuen Chart-Typ hinzuzufügen? Einige Leute sagen, dass es an einigen Dingen mangelt, die andere Plattformen bieten. Aber die Wahrheit ist, dass MetaTrader 5 eine sehr praktische Plattform ist, da sie Ihnen Dinge ermöglicht, die auf vielen anderen Plattformen nicht (oder zumindest nicht ohne weiteres) möglich sind.
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten](https://c.mql5.com/2/42/MQL5-avatar-doeasy-library__9.png)
![Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 71): Ereignisse der Kollektion von Chartobjekten
In diesem Artikel werde ich die Funktionalität für die Verfolgung einiger Ereignisse von Chartobjekten erstellen — Hinzufügen/Entfernen von Symbolcharts und Chart-Unterfenstern, sowie Hinzufügen/Entfernen/Ändern von Indikatoren in Chart-Fenstern.
![Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 16): Neues System der Klassen](https://c.mql5.com/2/55/replay-p16_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay Systems — Marktsimulation (Teil 16): Neues System der Klassen
Wir müssen unsere Arbeit besser organisieren. Der Code wächst, und wenn dies nicht jetzt geschieht, wird es unmöglich werden. Lasst uns teilen und erobern. MQL5 erlaubt die Verwendung von Klassen, die bei der Umsetzung dieser Aufgabe helfen, aber dafür müssen wir einige Kenntnisse über Klassen haben. Das, was Anfänger am meisten verwirrt, ist wahrscheinlich die Vererbung. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man diese Mechanismen auf praktische und einfache Weise nutzen kann.
![Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA](https://c.mql5.com/2/62/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_qPart_Il_Making_a_Simple_Hedge_EA_600x314.jpg)
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA
Wir werden einen einfachen Hedge EA als Basis für unseren fortgeschritteneren Grid-Hedge EA erstellen, der eine Mischung aus klassischen Grid- und klassischen Hedge-Strategien sein wird. Am Ende dieses Artikels werden Sie wissen, wie Sie eine einfache Hedge-Strategie erstellen können, und Sie werden auch erfahren, was die Leute darüber sagen, ob diese Strategie wirklich zu 100 % profitabel ist.
![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.
![Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 07): Erste Verbesserungen (II)](https://c.mql5.com/2/54/replay-p7_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 07): Erste Verbesserungen (II)
Im letzten Artikel haben wir einige Korrekturen vorgenommen und Tests zu unserem Replay System hinzugefügt, um die bestmögliche Stabilität zu gewährleisten. Wir haben auch mit der Erstellung und Verwendung einer Konfigurationsdatei für dieses System begonnen.
![Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_058_600x314.jpg)
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 58): Zeitreihen der Datenpuffer von Indikatoren
Zum Abschluss des Themas Arbeit mit Zeitreihen organisieren wir das Speichern, Suchen und Sortieren von Daten, die in Indikatorpuffern gespeichert sind, was die weitere Durchführung der Analyse auf der Grundlage von Werten der Indikatoren ermöglicht, die auf der Basis der Bibliothek in Programmen zu erstellen sind. Das allgemeine Konzept aller Kollektionsklassen der Bibliothek ermöglicht es, die benötigten Daten in der entsprechenden Kollektion leicht zu finden. Dementsprechend wird das Gleiche in der heute erstellten Klasse möglich sein.
![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.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel](https://c.mql5.com/2/52/naive_bayes_600x314.jpg)
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel
Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.
![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.
![Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_057_600x314.jpg)
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer
Wir entwickeln in diesem Artikel ein Objekt, das alle Daten eines Puffers für einen Indikator enthalten wird. Solche Objekte werden für die Speicherung serieller Daten von Indikatorpuffern benötigt. Mit ihrer Hilfe wird es möglich sein, Pufferdaten beliebiger Indikatoren zu sortieren und zu vergleichen, sowie andere ähnliche Daten miteinander zu vergleichen.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 23): Ein anderer Blick auf den doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt](https://c.mql5.com/2/58/Category_Theory_23_V4__Improved_600x314.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 23): Ein anderer Blick auf den doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt
In diesem Artikel setzen wir unser Thema vom letzten Mal fort, indem wir uns mit alltäglichen Handelsindikatoren befassen, die wir in einem „neuen“ Licht betrachten. Wir befassen uns in diesem Beitrag mit der horizontalen Zusammensetzung natürlicher Transformationen, und der beste Indikator dafür, der das soeben behandelte Thema noch erweitert, ist der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA).
![Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 50): Verschieben der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden](https://c.mql5.com/2/49/doeasy_050_600x314.jpg)
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 50): Verschieben der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
In diesem Artikel wollen wir die Bibliotheksmethoden für die korrekte Anzeige von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren verbessern, wobei die Linien auf dem aktuellen Symbol-Chart mit einer in den Einstellungen festgelegten Verschiebung angezeigt werden. Außerdem sollten wir die Methoden für die Arbeit mit Standardindikatoren in Ordnung bringen und den redundanten Code für den Bibliotheksbereich im endgültigen Indikatorprogramm entferne.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren](https://c.mql5.com/2/49/gradient_descent_600x314.jpg)
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren
Der Gradientenverfahren spielt eine wichtige Rolle beim Training neuronaler Netze und vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um einen schnellen und intelligenten Algorithmus, der trotz seiner beeindruckenden Arbeit von vielen Datenwissenschaftlern immer noch missverstanden wird - sehen wir uns an, worum es geht.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung](https://c.mql5.com/2/54/NN_39_Go_Explore_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung
Wir setzen die Untersuchung der Umgebung in Modellen des verstärkten Lernens fort. Und in diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Algorithmus ansehen – Go-Explore. Er ermöglicht es Ihnen, die Umgebung in der Phase der Modellbildung effektiv zu erkunden.
![Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA](https://c.mql5.com/2/64/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_uPart_IIt_Making_a_Simple_Grid_EA_600x314.jpg)
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil II): Erstellung eines einfachen Grid EA
In diesem Artikel wird die klassische Rasterstrategie untersucht, ihre Automatisierung mit einem Expert Advisor in MQL5 detailliert beschrieben und die ersten Backtest-Ergebnisse analysiert. Wir haben die Notwendigkeit einer hohen Haltekapazität für die Strategie hervorgehoben und Pläne für die Optimierung von Schlüsselparametern wie Abstand, TakeProfit und Losgrößen in zukünftigen Ausgaben skizziert. Die Reihe zielt darauf ab, die Effizienz der Handelsstrategien und die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Marktbedingungen zu verbessern.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_011_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5
Wir fahren mit der Besprechung von Assoziationsregeln fort. Im vorigen Artikel haben wir den theoretischen Aspekt dieser Art von Problemen erörtert. In diesem Artikel werde ich die Implementierung der FP Growth-Methode mit MQL5 zeigen. Außerdem werden wir die implementierte Lösung anhand realer Daten testen.
![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.
![Die diskrete Hartley-Transformation](https://c.mql5.com/2/57/discrete_hartley_transform_600x314.jpg)
Die diskrete Hartley-Transformation
In diesem Artikel werden wir eine der Methoden der Spektralanalyse und Signalverarbeitung betrachten - die diskrete Hartley-Transformation. Es ermöglicht die Filterung von Signalen, die Analyse ihres Spektrums und vieles mehr. Die Möglichkeiten der DHT stehen denen der diskreten Fourier-Transformation in nichts nach. Im Gegensatz zur DFT werden bei der DHT jedoch nur reelle Zahlen verwendet, was die Umsetzung in der Praxis erleichtert, und die Ergebnisse der Anwendung sind anschaulicher.
![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.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)](https://c.mql5.com/2/50/Fish_School_cover_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)
Fish School Search (FSS, Suche mittels Fischschulen) ist ein neuer Optimierungsalgorithmus, der durch das Verhalten von Fischen in einem Schwarm inspiriert wurde, von denen die meisten (bis zu 80 %) in einer organisierten Gemeinschaft von Verwandten schwimmen. Es ist erwiesen, dass Fischansammlungen eine wichtige Rolle für die Effizienz der Nahrungssuche und den Schutz vor Räubern spielen.
![Entwicklung eines Replay System (Teil 28): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II)](https://c.mql5.com/2/58/Replay-p28_II_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay System (Teil 28): Expert Advisor Projekt — Die Klasse C_Mouse (II)
Als man begann, die ersten rechenfähigen Systeme zu entwickeln, war für alles die Mitwirkung von Ingenieuren erforderlich, die das Projekt sehr gut kennen mussten. Wir sprechen von den Anfängen der Computertechnologie, einer Zeit, in der es noch nicht einmal Terminals zum Programmieren gab. Im Laufe der Entwicklung, als immer mehr Menschen daran interessiert waren, etwas zu erschaffen, entstanden neue Ideen und Wege der Programmierung, die das frühere Wechseln der Steckverbindungen ersetzten. Zu diesem Zeitpunkt erschienen die ersten Terminals.
![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.
![Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators](https://c.mql5.com/2/54/replay-p8_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 08): Sperren des Indikators
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man den Indikator sperren kann, indem man einfach die Sprache MQL5 verwendet, und zwar auf eine sehr interessante und erstaunliche Weise.
![Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse](https://c.mql5.com/2/54/replay-p9_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 09): Nutzerdefinierte Ereignisse
Hier sehen wir, wie nutzerdefinierte Ereignisse ausgelöst werden und wie der Indikator den Status des Wiedergabe-/Simulationsdienstes meldet.
![Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 06): Erste Verbesserungen (I)](https://c.mql5.com/2/53/replay-p6_600x314.jpg)
Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 06): Erste Verbesserungen (I)
In diesem Artikel werden wir mit der Stabilisierung des gesamten Systems beginnen, ohne die wir möglicherweise nicht in der Lage sind, mit den nächsten Schritten fortzufahren.
![Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)](https://c.mql5.com/2/57/category-theory-p18_600x314.jpg)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)
In diesem Artikel setzen wir unsere Reihe zur Kategorientheorie fort, indem wir natürliche Transformationen, eine der wichtigsten Säulen des Fachs, vorstellen. Wir befassen uns mit der scheinbar komplexen Definition und gehen dann auf Beispiele und Anwendungen dieser Serie ein: Volatilitätsprognosen.
![Python, ONNX und MetaTrader 5: Erstellen eines RandomForest-Modells mit RobustScaler und PolynomialFeatures zur Datenvorverarbeitung](https://c.mql5.com/2/61/Python_ONNX__MetaTrader_5____RandomForest__600x314.jpg)
Python, ONNX und MetaTrader 5: Erstellen eines RandomForest-Modells mit RobustScaler und PolynomialFeatures zur Datenvorverarbeitung
In diesem Artikel werden wir ein Random-Forest-Modell in Python erstellen, das Modell trainieren und es als ONNX-Pipeline mit Datenvorverarbeitung speichern. Danach werden wir das Modell im MetaTrader 5 Terminal verwenden.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 17): Reduzierung der Dimensionalität](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_007_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 17): Reduzierung der Dimensionalität
In diesem Teil setzen wir die Diskussion über die Modelle der Künstlichen Intelligenz fort. Wir untersuchen vor allem Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Wir haben bereits einen der Clustering-Algorithmen besprochen. In diesem Artikel stelle ich eine Variante zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Dimensionsreduktion vor.
![Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC)](https://c.mql5.com/2/50/artificial_bee_colony_600x314.jpg)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Künstliches Bienenvolk (Artificial Bee Colony, ABC)
In diesem Artikel werden wir den Algorithmus eines künstlichen Bienenvolkes untersuchen und unser Wissen durch neue Prinzipien zur Untersuchung funktionaler Räume ergänzen. In diesem Artikel werde ich meine Interpretation der klassischen Version des Algorithmus vorstellen.
![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.
![Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 15): Datenclustering mit MQL5](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_005_600x314.jpg)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 15): Datenclustering mit MQL5
Wir fahren fort mit der Betrachtung der Clustermethode. In diesem Artikel werden wir eine neue CKmeans-Klasse erstellen, um eine der gängigsten k-means-Clustermethoden zu implementieren. Während der Tests gelang es dem Modell, etwa 500 Muster zu erkennen.
![Von der Saisonalität des Devisenmarktes profitieren](https://c.mql5.com/2/59/Seasonal_analysis-up_600x314__1.jpg)
Von der Saisonalität des Devisenmarktes profitieren
Wir sind alle mit dem Konzept der Saisonalität vertraut, z. B. sind wir alle an steigende Preise für frisches Gemüse im Winter oder an steigende Kraftstoffpreise bei strengem Frost gewöhnt, aber nur wenige Menschen wissen, dass es auf dem Devisenmarkt ähnliche Muster gibt.
![Schätzung der zukünftigen Leistung mit Konfidenzintervallen](https://c.mql5.com/2/58/estimate_future_performance_600x314.jpg)
Schätzung der zukünftigen Leistung mit Konfidenzintervallen
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Anwendung von Bootstrapping-Techniken (Bootstrapping: am eigenen Schopf aus dem Sumpf ziehen) als Mittel zur Schätzung der künftigen Leistung einer automatisierten Strategie.
![Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors](https://c.mql5.com/2/55/Desenvolvendo_um_fator_de_qualidade_para_os_EAs_600x314.jpg)
Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors
In diesem Artikel sehen wir uns an, wie Sie eine Qualitätsbewertung entwickeln, die Ihr Expert Advisor im Strategietester anzeigen kann. Wir werden uns zwei bekannte Berechnungsmethoden ansehen – Van Tharp und Sunny Harris.
![Quantitative Analyse in MQL5: Implementierung eines vielversprechenden Algorithmus](https://c.mql5.com/2/62/Quantitative_analysis_in_MQL5_-__implementing_a_promising_algorithm_600x314.jpg)
Quantitative Analyse in MQL5: Implementierung eines vielversprechenden Algorithmus
Wir werden der Frage nachgehen, was eine quantitative Analyse ist und wie sie von den wichtigsten Akteuren eingesetzt wird. Wir werden einen der Algorithmen für die quantitative Analyse in der Sprache MQL5 erstellen.