Artikel und Bibliothek - Seite 3

Neuer Artikel Marktsimulation (Teil 05): Erstellen der Klasse C_Orders (II) : In diesem Artikel erkläre ich, wie Chart Trade zusammen mit dem Expert Advisor eine Anfrage zur Schließung aller offenen Positionen des Nutzers bearbeitet. Das mag einfach klingen, aber es gibt einige Komplikationen, mit
Neuer Artikel Royal-Flush-Optimierung (RFO) : Der ursprüngliche Royal Flush Optimierung-Algorithmus bietet einen neuen Ansatz zur Lösung von Optimierungsproblemen, indem er die klassische binäre Kodierung genetischer Algorithmen durch einen sektorbasierten Ansatz ersetzt, der von den Prinzipien des
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Hierarchical Dual-Tower Transforme (letzter Teil) : Wir setzen die Entwicklung des Modells von „Hidformer Hierarchical Dual-Tower Transformer“ fort, das für die Analyse und Vorhersage komplexer multivariater Zeitreihen entwickelt wurde. In diesem Artikel
Neuer Artikel Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Struct (I) : Heute werden wir damit beginnen, Strukturen auf eine einfachere, praktischere und bequemere Weise zu studieren. Strukturen gehören zu den Grundlagen der Programmierung, ob sie nun strukturiert sind oder nicht. Ich weiß, dass viele
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Hierarchischer Dual-Tower-Transformer (Hidformer) : Wir laden Sie ein, sich mit dem Hierarchical Double-Tower Transformer (Hidformer) vertraut zu machen, der für Zeitreihenprognosen und Datenanalysen entwickelt wurde. Die Autoren des Rahmenwerks schlugen
Neuer Artikel Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 21): Vorbereitungen für ein wichtiges Experiment und Optimierung des Codes : Um weitere Fortschritte zu erzielen, wäre es gut zu sehen, ob wir die Ergebnisse verbessern können, indem wir die automatische Optimierung in
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen für Kryptowährungsmärkte (letzter Teil) : Das MacroHFT-Framework für den Hochfrequenzhandel mit Kryptowährungen nutzt kontextbezogenes Verstärkungslernen und Speicher, um sich an dynamische Marktbedingungen
Neuer Artikel Veröffentlichen eines Produkts im Market : Veröffentlichen Sie ihre interessanten Anwendungen im Market und sie werden sofort allen Händlern weltweit, die MetaTrader 5 nutzen, zur Verfügung gestellt. Der Market ist auch eine tolle Möglichkeit, Geld zu verdienen. Die sofortige
Neuer Artikel Risikomanagement (Teil 2): Implementierung der Losberechnung in einer grafischen Schnittstelle : In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man die im vorherigen Artikel vorgestellten Konzepte mit Hilfe der leistungsstarken grafischen MQL5-Bibliotheken der Steuerelemente verbessern
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Multi-Task-Lernen auf der Grundlage des ResNeXt-Modells : Ein auf ResNeXt basierendes Multi-Task-Learning-System optimiert die Analyse von Finanzdaten unter Berücksichtigung ihrer hohen Dimensionalität, Nichtlinearität und Zeitabhängigkeit. Die Verwendung von
Neuer Artikel Risikomanagement (Teil 1): Grundlagen für den Aufbau einer Risikomanagement-Klasse : In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen des Risikomanagements beim Handel und lernen, wie man erste Funktionen zur Berechnung der geeigneten Losgröße für einen Handel sowie eines
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Speichererweitertes kontextbezogenes Lernen (MacroHFT) für Kryptowährungsmärkte : Ich lade Sie ein, das MacroHFT-Framework zu erkunden, das kontextbewusstes Verstärkungslernen und eine Speicherverwendung anwendet, um Hochfrequenzhandelsentscheidungen für
Neuer Artikel Zyklen und Forex : Zyklen sind in unserem Leben von großer Bedeutung. Tag und Nacht, Jahreszeiten, Wochentage und viele andere Zyklen unterschiedlicher Natur sind im Leben eines jeden Menschen präsent. In diesem Artikel werden wir uns mit den Zyklen auf den Finanzmärkten befassen. Im
Neuer Artikel MQL5-Handelswerkzeuge (Teil 2): Verbesserung des interaktiven Handelsassistenten durch dynamisches, visuelles Feedback : In diesem Artikel aktualisieren wir unser Handelsassistenten-Tool durch Hinzufügen von Drag-and-Drop-Funktionen und Hover-Effekten, um die Oberfläche intuitiver und
Neuer Artikel Dialektische Suche (DA) : Der Artikel stellt den dialektischen Algorithmus (DA) vor, eine neue globale Optimierungsmethode, die vom philosophischen Konzept der Dialektik inspiriert ist. Der Algorithmus macht sich eine einzigartige Aufteilung der Bevölkerung in spekulative und
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agenten-System mit konzeptioneller Verstärkung (letzter Teil) : Wir setzen weiterhin die von den Autoren des FinCon-Rahmens vorgeschlagenen Ansätze um. FinCon ist ein Multi-Agenten-System, das auf Large Language Models (LLMs) basiert. Heute werden
Neuer Artikel Marktsimulation (Teil 06): Übertragen von Informationen von MetaTrader 5 nach Excel : Viele Menschen, insbesondere Nicht-Programmierer, finden es sehr schwierig, Informationen zwischen MetaTrader 5 und anderen Programmen zu übertragen. Ein solches Programm ist Excel. Viele verwenden
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Ein Multi-Agenten-System mit konzeptioneller Verstärkung (FinCon) : Wir laden Sie ein, den FinCon-Rahmen zu erkunden, der ein auf einem Large Language Model (LLM) basierendes Multi-Agenten-System ist. Der Rahmen nutzt konzeptionelle verbale Verstärkung, um
Neuer Artikel Neues Verfahren zur Veröffentlichung von Beiträgen in der MQL5.community : Wir stellen das neue Verfahren zur Veröffentlichung von Beiträgen in der MQL5.community vor. Mit diesem neuen Verfahren wollen wir den Vorgang des Verfassens von Beiträgen transparent und unproblematisch
VR Locker Lite - Handelsstrategie basierend auf einer positiven Lock : Funktioniert mithilfe einer positiven Lock; der Handelsroboter erstellt eine positive Lock, und der Trader entscheidet selbst, was damit zu tun ist. Autor: Vladimir Pastushak
VR Locker Lite - Handelsstrategie basierend auf einer positiven Lock : Funktioniert mithilfe einer positiven Lock; der Handelsroboter erstellt eine positive Lock, und der Trader entscheidet selbst, was damit zu tun ist. Autor: Vladimir Pastushak
Die Handelsstrategie ist Kopf oder Zahl (Heads or Tails) : Die klassische Version der Handelsstrategie ist Kopf oder Zahl, wobei der Code des Signalblocks analysiert wird. Autor: Vladimir Pastushak
  Bibliotheken: MultiTester  (556   1 2 3 4 5 ... 55 56)
MultiTester : Mehrere Durchläufe/Optimierungen im Tester. Author: fxsaber
  Bibliotheken: SingleTesterCache  (61   1 2 3 4 5 6 7)
SingleTesterCache : Daten des Prüfers in einem Durchgang. Author: fxsaber
Neuer Artikel Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Template und Typename (V) : In diesem Artikel werden wir einen letzten einfachen Anwendungsfall für Vorlagen untersuchen und die Vorteile und die Notwendigkeit der Verwendung von typename in Ihrem Code diskutieren. Auch wenn dieser Artikel auf
Neuer Artikel Marktsimulation (Teil 04): Erstellen der Klasse C_Orders (I) : In diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung der Klasse C_Orders, um Aufträge an den Handelsserver senden zu können. Wir werden dies nach und nach tun, denn unser Ziel ist es, im Detail zu erklären, wie dies über das
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Ein multimodaler, werkzeuggestützter Agent für Finanzmärkte (letzter Teil) : Wir entwickeln weiterhin die Algorithmen für FinAgent, einen multimodalen Finanzhandelsagenten, der multimodale Marktdynamikdaten und historische Handelsmuster analysiert. In den
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Ein multimodaler, werkzeuggestützter Agent für Finanzmärkte (FinAgent) : Wir laden Sie ein, FinAgent kennenzulernen, ein multimodales Finanzhandelsagenten-Framework zur Analyse verschiedener Datentypen, die die Marktdynamik und historische Handelsmuster
Neuer Artikel Erstellung eines Indikators für die Volatilitätsprognose mit Python : In diesem Artikel prognostizieren wir die zukünftige extreme Volatilität anhand einer binären Klassifizierung. Außerdem werden wir mit Hilfe von maschinellem Lernen einen Indikator für extreme Volatilität entwickeln
Neuer Artikel Neuronale Netze im Handel: Ein Agent mit geschichtetem Gedächtnis (letzter Teil) : Wir setzen unsere Arbeit an der Entwicklung des Systems von FinMem fort, das mehrschichtige Speicheransätze verwendet, die menschliche kognitive Prozesse nachahmen. Dadurch kann das Modell nicht nur