ONNX (Open Neural Network Exchange) ist ein offenes Format, das zur Darstellung von Modellen des maschinellen Lernens entwickelt wurde. In diesem Artikel wird untersucht, wie ein CNN-LSTM-Modell zur Vorhersage von Finanzzeitreihen erstellt werden kann. Wir werden auch zeigen, wie man das erstellte ONNX-Modell in einem MQL5 Expert Advisor verwendet.
Die Klassifizierung von Daten ist für einen Algo-Händler und einen Programmierer von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel werden wir uns auf einen logistischen Klassifizierungsalgorithmus konzentrieren, der uns wahrscheinlich helfen kann, die Ja- oder Nein-Stimmen, die Höhen und Tiefen, Käufe und Verkäufe zu identifizieren.
Der nächste Algorithmus, den ich besprechen werde, ist die Optimierung der Kuckuckssuche (Cockoo) mit Levy-Flügen. Dies ist einer der neuesten Optimierungsalgorithmen und ein neuer Spitzenreiter in der Rangliste.
Betrachten wir einen der neuesten modernen Optimierungsalgorithmen - die Grey-Wolf-Optimierung. Das originelle Verhalten bei Testfunktionen macht diesen Algorithmus zu einem der interessantesten unter den zuvor besprochenen Algorithmen. Dies ist einer der besten Algorithmen für das Training neuronaler Netze, glatte Funktionen mit vielen Variablen.
In diesem Artikel werden wir den Algorithmus eines künstlichen Bienenvolkes untersuchen und unser Wissen durch neue Prinzipien zur Untersuchung funktionaler Räume ergänzen. In diesem Artikel werde ich meine Interpretation der klassischen Version des Algorithmus vorstellen.
In diesem Artikel wird eine Klasse vorgestellt, die die schnelle provisorische Ermittlung der Merkmale verschiedener Zeitreihen ermöglicht. Dabei werden die statistischen Parameter und die Autokorrelationsfunktion berechnet, eine Berechnung des jeweiligen Spektrums der Zeitreihen durchgeführt und ein Histogramm angelegt.
Eine der populärsten Methoden zur Analyse von Märkten ist das Prinzip der Elliott-Wellen. Diese Analyse ist jedoch ziemlich kompliziert, sodass wir hierfür zusätzliche Tools verwenden müssen. Eines dieser Instrumente ist der automatische Marker. Dieser Beitrag beschreibt die Erzeugung eines automatischen Analyseinstruments der Elliott-Wellen in der MQL5-Sprache.
Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Möglichkeit, einen fortgeschrittenen ZigZag-Indikator zu erzeugen. Das Konzept der Identifikation von Knoten beruht auf der Verwendung des Envelopes-Indikators. Wir gehen davon aus, dass wir eine bestimmte Kombination von Eingabe-Parametern für eine Reihe von Envelopes finden können, bei denen alle ZigZag-Knoten innerhalb der Grenzen der Envelopes-Bänder liegen. Als Konsequenz können wir daher versuchen, die Koordinaten des neuen Knoten vorherzusagen.
Dieser Beitrag beschreibt ein Beispiel für Renko-Diagramme und dessen Umsetzung als Indikator in MQL5. Dieser Indikator unterscheidet sich durch Modifikationen von einem herkömmlichen Diagramm. Er kann sowohl im Indikatorfenster als auch im Hauptdiagramm konstruiert werden. Außerdem gibt es noch den ZigZag-Indikator. Sie können einige Beispiele für die Umsetzung des Diagramms finden.