Artikel und Bibliothek - Seite 11

Neuer Artikel Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 12): Die Geburt des SIMULATORS (II) : Die Entwicklung eines Simulators kann viel interessanter sein, als es scheint. Heute gehen wir ein paar Schritte weiter in diese Richtung, denn die Dinge werden immer interessanter. Auch wenn

Neuer Artikel Entwicklung eines Replay-Systems — Marktsimulation (Teil 11): Die Geburt des SIMULATORS (I) : Um die Daten, die die Balken bilden, nutzen zu können, müssen wir auf das Replay verzichten und einen Simulator entwickeln. Wir werden 1-Minuten-Balken verwenden, weil sie den geringsten

Neuer Artikel Entwicklung eines Wiedergabesystems — Marktsimulation (Teil 10): Nur echte Daten für das Replay verwenden : Hier werden wir uns ansehen, wie wir zuverlässigere Daten (gehandelte Ticks) im Wiedergabesystem verwenden können, ohne uns Gedanken darüber zu machen, ob sie angepasst sind oder

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten : Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 47): Kontinuierlicher Aktionsraum : In diesem Artikel erweitern wir das Aufgabenspektrum unseres Agenten. Der Ausbildungsprozess wird einige Aspekte des Geld- und Risikomanagements umfassen, die ein wesentlicher Bestandteil jeder Handelsstrategie

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 46): Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen) : In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einen weiteren Ansatz des Reinforcement Learning. Es wird als Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands : Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei

Neuer Artikel Wie man einen nutzerdefinierten Indikator (Heiken Ashi) mit MQL5 erstellt : In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit MQL5 einen nutzerdefinierten Indikator nach Ihren Wünschen erstellen können, der in MetaTrader 5 zum Lesen von Charts oder in automatisierten Expert Advisors

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik : Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für

Neuer Artikel 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. Im nächsten Video werde ich das System in seinem

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 43): Beherrschen von Fähigkeiten ohne Belohnungsfunktion : Das Problem des Verstärkungslernens liegt in der Notwendigkeit, eine Belohnungsfunktion zu definieren. Sie kann komplex oder schwer zu formalisieren sein. Um dieses Problem zu lösen, werden

Simple Copier: Ein Tool zum Kopieren von Transaktionen mit minimaler Funktionalitt. Autor: Vladimir Tkach

Neuer Artikel Schrittweiser Leitfaden für Anfänger zum Schreiben eines Expert Advisors in MQL5 : Die Programmierung des Expert Advisors in MQL5 ist einfach und kann problemlos erlernt werden. In diesem Leitfaden werden nacheinander die zum Schreiben eines einfachen Expert Advisors auf Grundlage...

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 42): Modell der Prokrastination, Ursachen und Lösungen : Im Kontext des Verstärkungslernens kann die Prokrastination (Zögern) eines Modells mehrere Ursachen haben. Der Artikel befasst sich mit einigen der möglichen Ursachen für Prokrastination bei

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle : Der Artikel beschreibt hierarchische Trainingsmodelle, die einen effektiven Ansatz für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme bieten. Hierarchische Modelle bestehen aus mehreren Ebenen, von denen jede für

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 40): Verwendung von Go-Explore bei großen Datenmengen : In diesem Artikel wird die Verwendung des Go-Explore-Algorithmus über einen langen Trainingszeitraum erörtert, da die Strategie der zufälligen Aktionsauswahl mit zunehmender Trainingszeit

Neuer Artikel 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

Neuer Artikel 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. Wie ich bereits

Neuer Artikel Der erste Einsatz des MetaTrader VPS: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung : Jeder, der Handelsroboter oder Signalabonnements verwendet, erkennt früher oder später die Notwendigkeit, einen zuverlässigen 24/7-Hosting-Server für seine Handelsplattform zu mieten. Wir empfehlen die

Neuer Artikel Tests von verschiedenen gleitenden Durchschnitten, um zu sehen, wie aufschlussreich sie sind : Wir alle wissen, wie wichtig der Indikator des gleitenden Durchschnitts für viele Händler ist. Es gibt noch andere Arten von gleitenden Durchschnitten, die für den Handel nützlich sein

Neuer Artikel Monte Carlo Permutationstests im MetaTrader 5 : In diesem Artikel sehen wir uns an, wie wir Permutationstests auf der Grundlage von vermischten Tick-Daten für jeden Expert Advisor durchführen können, der nur Metatrader 5 verwendet. Nachdem Sie die Datei exportiert haben, notieren Sie

Neuer Artikel 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

Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 17): Funktoren und Monoide : Dieser Artikel, der letzte in unserer Reihe zum Thema Funktoren, befasst sich erneut mit Monoiden als Kategorie. Monoide, die wir in dieser Serie bereits vorgestellt haben, werden hier zusammen mit mehrschichtigen Perceptrons

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 38): Selbstüberwachte Erkundung bei Unstimmigkeit (Self-Supervised Exploration via Disagreement) : Eines der Hauptprobleme beim Verstärkungslernen ist die Erkundung der Umgebung. Zuvor haben wir bereits die Forschungsmethode auf der Grundlage der

Neuer Artikel 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

Neuer Artikel Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUI's in MQL5 (Teil III): Ein einfaches, bewegliches Handels-GUI : Begleiten Sie uns in Teil III der Serie „Verbessern Sie Ihre Handelscharts mit interaktiven GUIs in MQL5“, wenn wir die Integration interaktiver GUIs in bewegliche

Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 16): Funktoren mit mehrschichtigen Perceptrons : In diesem Artikel, dem 16. in unserer Reihe, geht es weiter mit einem Blick auf Funktoren und wie sie mit künstlichen neuronalen Netzen implementiert werden können. Wir weichen von unserem bisherigen

Neuer Artikel Kategorientheorie in MQL5 (Teil 15) : Funktoren mit Graphen : Dieser Artikel über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 setzt die Serie mit der Betrachtung der Funktoren fort, diesmal jedoch als Brücke zwischen Graphen und einer Menge. Wir greifen die Kalenderdaten wieder

Neuer Artikel Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 1): Indikatorsignale basierend auf ADX in Kombination mit Parabolic SAR : Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mit mehr als einem Symbolpaar aus

Neuer Artikel Bewertung von ONNX-Modellen anhand von Regressionsmetriken : Bei der Regression geht es um die Prognose eines realen Wertes anhand eines unbekannten Beispiels. Die so genannten Regressionsmetriken werden verwendet, um die Genauigkeit der Vorhersagen des Regressionsmodells zu bewerten