Diskussion zum Artikel "MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 20): Symbolische Regression"

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Neuer Artikel MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 20): Symbolische Regression :

Die symbolische Regression ist eine Form der Regression, die von minimalen bis gar keinen Annahmen darüber ausgeht, wie das zugrunde liegende Modell, das die untersuchten Datensätze abbildet, aussehen würde. Obwohl sie mit Bayes'schen Methoden oder neuronalen Netzen implementiert werden kann. Shen wir uns an, wie eine Implementierung mit genetischen Algorithmen helfen kann, eine im MQL5-Assistenten verwendbare Expertensignalklasse anzupassen.

Wir setzen diese Serie fort, in der wir uns Algorithmen ansehen, die schnell kodiert, getestet und vielleicht sogar eingesetzt werden können, und zwar dank des MQL5-Assistenten, der nicht nur über eine Bibliothek von Standard-Handelsfunktionen und -klassen verfügt, die einen kodierten Expert Advisor begleiten, sondern auch über alternative Handelssignale und -methoden, die parallel zu jeder nutzerdefinierten Klassenimplementierung verwendet werden können.

Symbolische Regression ist eine Variante der Regressionsanalyse, die von einem größeren „weißen Fleck“ ausgeht als ihr traditioneller Verwandter, die klassische Regression. Am besten lässt sich dies anhand eines typischen Regressionsproblems veranschaulichen, bei dem die Steigung und der y-Achsenabschnitt einer Linie gesucht werden, die am besten zu einer Reihe von Datenpunkten passt.

Autor: Stephen Njuki