Artikel und Bibliothek - Seite 8

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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

Neuer Artikel Entwicklung eines Expert Advisors (EA) auf Basis der Consolidation Range Breakout Strategie in MQL5 : Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Erstellung eines Expert Advisors (EA), der Kursausbrüche nach Konsolidierungsphasen ausnutzt. Durch die Identifizierung von

Neuer Artikel Einführung in MQL5 (Teil 8): Leitfaden für Einsteiger zur Erstellung von Expert Advisors (II) : Dieser Artikel behandelt häufige Anfängerfragen aus MQL5-Foren und zeigt praktische Lösungen auf. Lernen Sie, grundlegende Aufgaben wie Kaufen und Verkaufen, die Kursabfrage der Kerzen und

Neuer Artikel Portfolio-Optimierung in Python und MQL5 : Dieser Artikel befasst sich mit fortgeschrittenen Portfolio-Optimierungstechniken unter Verwendung von Python und MQL5 mit MetaTrader 5. Es wird gezeigt, wie Algorithmen für die Datenanalyse, die Vermögensallokation und die Generierung von

Neuer Artikel Kombinieren Sie fundamentale und technische Analysestrategien in MQL5 für Einsteiger : In diesem Artikel wird erörtert, wie sich Trendfolge- und Fundamentalprinzipien nahtlos in einen Expert Advisor integrieren lassen, um eine robustere Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel wird

Neuer Artikel Erstellen einer interaktiven grafischen Nutzeroberfläche in MQL5 (Teil 2): Hinzufügen von Steuerelementen und Reaktionsfähigkeit : Die Erweiterung des MQL5-GUI-Panels um dynamische Funktionen kann die Handelserfahrung für die Nutzer erheblich verbessern. Durch die Einbindung

Neuer Artikel Handelsstrategie kaskadierender Aufträge basierend auf EMA Crossovers für MetaTrader 5 : Der Artikel demonstriert einen automatisierten Algorithmus, der auf dem Kreuzen von EMAs für MetaTrader 5 basiert. Detaillierte Informationen zu allen Aspekten der Demonstration eines Expert

Neuer Artikel Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 6): Alles in einem integrieren : Eine große Herausforderung ist die Verwaltung mehrerer Chartfenster desselben Paares, in denen das gleiche Programm mit unterschiedlichen Funktionen läuft. Lassen Sie uns besprechen, wie Sie mehrere

Neuer Artikel Datenwissenschaft und ML (Teil 26): Der ultimative Kampf der Zeitreihenprognosen — LSTM vs. GRU Neuronale Netze : Im vorigen Artikel haben wir ein einfaches RNN besprochen, das trotz seiner Unfähigkeit, langfristige Abhängigkeiten in den Daten zu verstehen, in der Lage war, eine

Neuer Artikel SP500 Handelsstrategie in MQL5 für Anfänger : Entdecken Sie, wie Sie MQL5 nutzen können, um den S&P 500 mit Präzision zu prognostizieren, indem Sie die klassische technische Analyse für zusätzliche Stabilität einbeziehen und Algorithmen mit bewährten Prinzipien für robuste

Neuer Artikel Wie man Smart Money Concepts (SMC) in Verbindung mit dem RSI-Indikator in einen EA integriert : Smart Money Concept (Break Of Structure) in Verbindung mit dem RSI-Indikator, um fundierte automatisierte Handelsentscheidungen auf der Grundlage der Marktstruktur zu treffen. In der

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Neuer Artikel MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 26): Gleitende Durchschnitte und der Hurst-Exponent : Der Hurst-Exponent ist ein Maß dafür, wie stark eine Zeitreihe auf lange Sicht autokorreliert. Es wird davon ausgegangen, dass sie die langfristigen Eigenschaften einer

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Neuer Artikel Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 7): Auswahl einer Gruppe auf der Grundlage der Vorwärtsperiode : Zuvor haben wir die Auswahl einer Gruppe von Handelsstrategie-Instanzen mit dem Ziel, die Ergebnisse ihrer gemeinsamen Operation zu verbessern, nur für den

Neuer Artikel Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA) : Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der