Diskussion zum Artikel "Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten"
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Neuer Artikel Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten :
Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Handelsroboters: Ein detaillierter Leitfaden. Der erste Artikel in dieser Reihe befasst sich mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten und Merkmalen. Das Projekt wird unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Bibliotheken sowie der Plattform MetaTrader 5 umgesetzt.
Der Markt wird immer komplexer. Es ist zu einer Schlacht der Algorithmen geworden. Über 95 % des Handelsumsatzes wird von Robotern generiert.
Der nächste Schritt ist das maschinelle Lernen. Es handelt sich nicht um starke KI, aber auch nicht um einfache lineare Algorithmen. Das Modell des maschinellen Lernens ist in der Lage, auch unter schwierigen Bedingungen Gewinne zu erzielen. Es ist interessant, maschinelles Lernen für die Entwicklung von Handelssystemen einzusetzen. Dank neuronaler Netze wird der Handelsroboter große Datenmengen analysieren, Muster finden und Kursbewegungen vorhersagen.
Wir werden uns den Entwicklungszyklus eines Handelsroboters ansehen: Datenerfassung, -verarbeitung, Erweiterung der Stichprobe, Feature Engineering, Modellauswahl und -training, Erstellung eines Handelssystems mit Python und Überwachung der Handelsgeschäften.
Die Arbeit in Python hat ihre eigenen Vorteile: Geschwindigkeit im Bereich des maschinellen Lernens sowie die Fähigkeit, Merkmale auszuwählen und zu erzeugen. Der Export von Modellen nach ONNX erfordert genau die gleiche Logik zur Erzeugung von Merkmalen wie in Python, was nicht einfach ist. Aus diesem Grund habe ich mich für den Online-Handel über Python entschieden.
Autor: Yevgeniy Koshtenko