Artikel und Bibliothek - Seite 3

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Neuer Artikel Vom Neuling zum Experten: Die wesentliche Reise durch den MQL5-Handel : Entfalten Sie Ihr Potenzial! Sie sind von Möglichkeiten umgeben. Entdecken Sie die 3 wichtigsten Geheimnisse, um Ihre MQL5-Reise in Gang zu bringen oder auf die nächste Stufe zu heben. Lassen Sie uns in die

Neuer Artikel Klassische Strategien neu interpretieren (Teil II): Bollinger-Bänder Ausbrüche : Dieser Artikel untersucht eine Handelsstrategie, die die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) mit Bollinger-Bändern integriert und kategorische Zonenvorhersagen für strategische Markteinstiegssignale nutzt

Neuer Artikel MQL5 Handels-Toolkit (Teil 2): Erweiterung und Implementierung der Positionsmanagement EX5-Bibliothek : Erfahren Sie, wie Sie EX5-Bibliotheken in Ihren MQL5-Code oder Ihre Projekte importieren und verwenden können. In diesem Fortsetzungsartikel werden wir die EX5-Bibliothek erweitern

Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML (Teil 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — funktioniert das? : Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNN) sind für ihre Fähigkeiten bei der Erkennung von Mustern in Bildern und Videos bekannt und werden

Neuer Artikel Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen : In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir Expert Advisors erstellen können, die in der Lage sind, Handelsstrategien auf der Grundlage der vorherrschenden Marktbedingungen eigenständig auszuwählen und zu ändern. Wir

Neuer Artikel Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 7): Verfeinerung unseres Modells für die EA-Entwicklung : In diesem Artikel werden wir uns mit der detaillierten Vorbereitung unseres Indikators für die Entwicklung von Expert Advisor (EA) befassen. Unsere Diskussion wird weitere

Neuer Artikel Kolmogorov-Smirnov-Test bei zwei Stichproben als Indikator für die Nicht-Stationarität von Zeitreihen : Der Artikel befasst sich mit einem der bekanntesten nichtparametrischen Homogenitätstests – dem Kolmogorov-Smirnov-Test mit zwei Stichproben. Es werden sowohl Modelldaten als auch

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 87): Zeitreihen-Patching : Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen. Die Architektur des Transformers , die ursprünglich aus dem Bereich der

Neuer Artikel Hinzufügen von Trailing-Stop mit Parabolic SAR : Wenn wir eine Handelsstrategie entwickeln, müssen wir verschiedene Optionen für einen schützenden Stopp testen. Hier bietet sich ein dynamisches Nachziehen des dem Kurs folgenden Stop-Loss-Levels an. Der beste Kandidat dafür ist der

Neuer Artikel Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 9): Sammeln von Optimierungsergebnissen für einzelne Handelsstrategie-Instanzen : Schauen wir uns die wichtigsten Phasen der EA-Entwicklung an. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, eine einzelne Instanz der entwickelten

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 86): U-förmiger Transformator : Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für die Zeitreihenprognose. In diesem Artikel werden wir eine andere Methode besprechen: den U-förmigen Transformator. Die Vorhersage langfristiger Zeitreihen ist insbesondere für

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 85): Multivariate Zeitreihenvorhersage : In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint. Die Hauptidee von Client ist die

Neuer Artikel Der Optimierungsalgorithmus Brain Storm (Teil II): Multimodalität : Im zweiten Teil des Artikels werden wir uns mit der praktischen Implementierung des BSO-Algorithmus befassen, Tests mit Testfunktionen durchführen und die Effizienz von BSO mit anderen Optimierungsmethoden vergleichen

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 84): Umkehrbare Normalisierung (RevIN) : Wir wissen bereits, dass die Vorverarbeitung der Eingabedaten eine wichtige Rolle für die Stabilität der Modellbildung spielt. Für die Online-Verarbeitung von „rohen“ Eingabedaten verwenden wir häufig eine

Neuer Artikel Brain Storm Optimierungsalgorithmus (Teil I): Clustering : In diesem Artikel befassen wir uns mit einer innovativen Optimierungsmethode namens BSO (Brain Storm Optimization), die von einem natürlichen Phänomen namens „Brainstorming“ inspiriert ist. Wir werden auch einen neuen Ansatz

Neuer Artikel Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 8): Belastungstest und Handhabung eines neuen Balkens : Im weiteren Verlauf haben wir immer mehr gleichzeitig laufende Instanzen von Handelsstrategien in einem EA verwendet. Versuchen wir herauszufinden, wie viele Instanzen

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 83): Der „Conformer“-Algorithmus für räumlich-zeitliche kontinuierliche Aufmerksamkeitstransformation : In diesem Artikel wird der Conformer-Algorithmus vorgestellt, der ursprünglich für die Wettervorhersage entwickelt wurde, die in Bezug auf

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 82): Modelle für gewöhnliche Differentialgleichungen (NeuralODE) : In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen. Machen wir uns mit einer neuen Modellfamilie

Neuer Artikel Zeitreihen-Clustering für kausales Schlussfolgern : Clustering-Algorithmen beim maschinellen Lernen sind wichtige unüberwachte Lernalgorithmen, die die ursprünglichen Daten in Gruppen mit ähnlichen Beobachtungen unterteilen können. Anhand dieser Gruppen können Sie den Markt für ein

Neuer Artikel DoEasy. Dienstfunktionen (Teil 2): Das Muster der „Inside-Bar“ : In diesem Artikel werden wir uns weiter mit den Preismustern in der DoEasy-Bibliothek beschäftigen. Wir werden auch die Klasse für das Muster der „Inside-Bar“ der Price Action Formationen erstellen. Wir entwickeln

Neuer Artikel Matrix-Faktorisierung: Die Grundlagen : Da das Ziel hier didaktisch ist, werden wir so einfach wie möglich vorgehen. Das heißt, wir werden nur das implementieren, was wir brauchen: Matrixmultiplikation. Sie werden heute sehen, dass dies ausreicht, um die Matrix-Skalar-Multiplikation zu

Neuer Artikel Entwicklung eines Replay Systems (Teil 45): Chart Trade Projekt (IV) : Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt

Neuer Artikel Entwicklung eines Replay Systems (Teil 44): Chart Trade Projekt (III) : Im vorherigen Artikel habe ich erklärt, wie Sie Vorlagedaten zur Verwendung in OBJ_CHART manipulieren können. In diesem Artikel habe ich das Thema nur umrissen, ohne auf Einzelheiten einzugehen, da die Arbeit in

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