Diskussion zum Artikel "MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 07): Dendrogramme"
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Neuer Artikel MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 07): Dendrogramme :
Die Klassifizierung von Daten zu Analyse- und Prognosezwecken ist ein sehr vielfältiger Bereich des maschinellen Lernens, der eine große Anzahl von Ansätzen und Methoden umfasst. Dieser Beitrag befasst sich mit einem solchen Ansatz, der Agglomerativen Hierarchischen Klassifikation.
Die Zusammenfassung durch eine hierarchische Clusteranalyse klingt nach einem langen Wort, ist aber eigentlich ganz einfach. Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich um ein Mittel, um verschiedene Teile eines Datensatzes miteinander in Beziehung zu setzen, indem man zunächst die grundlegende einzelne Hierarchische Clusteranalyse betrachtet und sie dann systematisch Schritt für Schritt gruppiert, bis der gesamte Datensatz als eine einzige sortierte Einheit betrachtet werden kann. Das Ergebnis dieses Prozesses ist ein hierarchisches Diagramm, das gemeinhin als Dendrogramm bezeichnet wird.
Dieser Artikel wird sich darauf konzentrieren, wie diese konstituierenden Cluster bei der Bewertung und somit bei der Vorhersage der Preisspanne verwendet werden können, aber anders als in der Vergangenheit, wo wir dies taten, um bei der Anpassung des Trailing-Stops zu helfen, werden wir es hier zu Zwecken des Money Managements oder der Positionsgrößenbestimmung betrachten. In diesem Artikel wird davon ausgegangen, dass der Leser relativ neu auf der MetaTrader-Plattform und in der Programmiersprache MQL5 ist, und daher werden wir uns mit einigen Themen und Bereichen befassen, die für erfahrenere Händler uninteressant sind.
Autor: Stephen Njuki