Diskussion zum Artikel "Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 erstellen"
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Neuer Artikel Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 erstellen :
Bauen wir Expert Advisor, die in die Zukunft blicken und sich an jeden Markt anpassen können.
Die Entwicklung eines Handelsroboters, der sich an die aktuellen Marktbedingungen anpassen kann, ist der Schlüssel zu stabilen algorithmischen Handelsstrategien. Unser Ziel ist es, mehr als nur auf einige wenige Symbole beschränkte Bots zu schaffen. Wir beabsichtigen, Systeme zu entwickeln, die lernfähig sind und sich an jedes Handelssymbol anpassen können. Dieser Leitfaden konzentriert sich auf die Verwendung von MQL5 zur Entwicklung von Bots, die sich selbst für jede Handelsumgebung optimieren können.
Entgegen mancher Meinung ist MQL5 ideal für diese Aufgabe geeignet. Seine API bietet umfangreiche Matrix- und Vektorfunktionen, die die Erstellung kompakter Modelle für maschinelles Lernen ermöglichen. Diese Einführung legt den Schwerpunkt auf die Verwendung von MQL5 zur Erstellung selbstoptimierender Bots. Ein objektorientierter Programmieransatz reduziert die sich wiederholende Codierung und verbessert die Anpassungsfähigkeit über verschiedene Zeitrahmen und Marktbedingungen hinweg.
Die Entscheidung für die Matrix- und Vektorfähigkeiten von MQL5 gegenüber Alternativen wie ONNX und Python hat erhebliche Vorteile. Die Verwendung eines ONNX-Modells würde separate Modellinstanzen für jedes Handelssymbol und neue Modelle für jede geringfügige Parameteränderung, wie z. B. Zeitrahmenanpassungen, erfordern. MQL5 hingegen bietet Anpassungsfähigkeit, ohne dass zahlreiche Modelle für unterschiedliche Bedingungen verwaltet werden müssen.
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana