Artikel und Bibliothek - Seite 8

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Neuer Artikel Klassische Strategien neu interpretieren (Teil III): Prognose von höhere Hochs und tiefere Tiefs : In dieser Artikelserie werden wir klassische Handelsstrategien empirisch analysieren, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. In der heutigen Diskussion haben wir

Neuer Artikel Preisgesteuertes CGI-Modell: Erweiterte Datennachbearbeitung und Implementierung : In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines vollständig anpassbaren Skripts für den Preisdatenexport mit MQL5, das einen neuen Fortschritt in der Simulation des CGI-Modells Price Man

Neuer Artikel Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen (Teil II): Abstimmung tiefer neuronaler Netze : Modelle für maschinelles Lernen verfügen über verschiedene einstellbare Parameter. In dieser Artikelserie werden wir untersuchen, wie Sie Ihre KI-Modelle mithilfe der

Neuer Artikel Ein Beispiel für automatisch optimierte Take-Profits und Indikatorparameter mit SMA und EMA : Dieser Artikel stellt einen hochentwickelten Expert Advisor für den Devisenhandel vor, der maschinelles Lernen mit technischer Analyse kombiniert. Es konzentriert sich auf den Handel mit

Neuer Artikel Integration von MQL5 in Datenverarbeitungspakete (Teil 1): Fortgeschrittene Datenanalyse und statistische Verarbeitung : Die Integration ermöglicht einen nahtlosen Arbeitsablauf, bei dem Finanzrohdaten aus MQL5 in Datenverarbeitungspakete wie Jupyter Lab für erweiterte Analysen

Neuer Artikel Stimmungsanalyse auf Twitter mit Sockets : Dieser innovative Trading-Bot integriert MetaTrader 5 mit Python, um die Stimmungsanalyse sozialer Medien in Echtzeit für automatisierte Handelsentscheidungen zu nutzen. Durch die Analyse der Twitter-Stimmung in Bezug auf bestimmte

Neuer Artikel MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 29): Fortsetzung zu Lernraten mit MLPs : Zum Abschluss unserer Betrachtung der Empfindlichkeit der Lernrate für die Leistung von Expert Advisors untersuchen wir in erster Linie die adaptiven Lernraten. Diese Lernraten sollen für

Neuer Artikel Erstellen eines Dashboards in MQL5 für den RSI-Indikator von mehreren Symbolen und Zeitrahmen : In diesem Artikel entwickeln wir ein dynamisches RSI-Indikator-Dashboard in MQL5, das Händlern Echtzeit-RSI-Werte für verschiedene Symbole und Zeitrahmen anzeigt. Das Dashboard bietet

Neuer Artikel Kausalanalyse von Zeitreihen mit Hilfe der Transferentropie : In diesem Artikel wird erörtert, wie die statistische Kausalität zur Ermittlung prädiktiver Variablen eingesetzt werden kann. Wir werden die Verbindung zwischen Kausalität und Transferentropie untersuchen und einen MQL5-Code

Neuer Artikel MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 28): GANs überarbeitet mit einer Anleitung zu Lernraten : Die Lernrate ist eine Schrittgröße in Richtung eines Trainingsziels in den Trainingsprozessen vieler maschineller Lernalgorithmen. Wir untersuchen die Auswirkungen, die

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

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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