Wujun Chen / Profil
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![Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)](https://c.mql5.com/2/50/Category-Theory-avatar-001.png)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
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![Erweiterter EA-Konstruktor für MetaTrader - botbrains.app](https://c.mql5.com/2/43/avatar.png)
In diesem Artikel demonstrieren wir die Funktionen von botbrains.app - einer no-code Plattform für die Entwicklung von Handelsrobotern. Um einen Handelsroboter zu erstellen, brauchen Sie keinen Code zu schreiben - ziehen Sie einfach die notwendigen Blöcke auf das Schema, legen Sie ihre Parameter fest und stellen Sie Verbindungen zwischen ihnen her.
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![Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung für den Handel (Teil II): Das universelle Fraktal](https://c.mql5.com/2/42/Centropolis2.png)
In diesem Artikel werden wir das Studium der Fraktale fortsetzen und besonderes Augenmerk auf die Zusammenfassung des gesamten Materials legen. Zu diesem Zweck werde ich versuchen, alle früheren Entwicklungen in eine kompakte Form zu bringen, die für die praktische Anwendung im Handel geeignet und verständlich ist.
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![Gradient Boosting beim transduktiven und aktiven maschinellen Lernen](https://c.mql5.com/2/41/yandex_catboost__2.png)
In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.
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![Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik mit Beispielen (Teil I): Grundlagen und elementare Theorie](https://c.mql5.com/2/39/Probability_theory_1.png)
Beim Handel geht es immer darum, im Angesicht von Unsicherheit Entscheidungen zu treffen. Das bedeutet, dass die Ergebnisse der Entscheidungen zu dem Zeitpunkt, zu dem diese Entscheidungen getroffen werden, nicht ganz eindeutig sind. Daraus ergibt sich die Bedeutung theoretischer Ansätze für die Konstruktion mathematischer Modelle, die es uns ermöglichen, solche Fälle sinnvoll zu beschreiben.
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![Prognose von Zeitreihen (Teil 2): Least-Square Support-Vector Machine (LS-SVM)](https://c.mql5.com/2/38/mql5-avatar-lssvm.png)
Dieser Artikel befasst sich mit der Theorie und der praktischen Anwendung des Algorithmus zur Vorhersage von Zeitreihen, basierend auf der Support-Vektor-Methode. Er schlägt auch seine Implementierung in MQL vor und stellt Testindikatoren und Expert Advisor zur Verfügung. Diese Technologie ist noch nicht in MQL implementiert worden. Aber zuerst müssen wir uns mit der Mathematik dafür vertraut machen.
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![Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel Es wird Zeit zum Üben](https://c.mql5.com/2/39/neural_DLL.png)
Der Artikel enthält eine Beschreibung und Anleitungen für den praktischen Einsatz von Modulen für neuronale Netzwerke auf der Matlab-Plattform. Er behandelt auch die Hauptaspekte der Erstellung eines Handelssystems unter Verwendung des Neuronalen Netzwerkmoduls. Um den Komplex in einem Artikel vorstellen zu können, musste ich ihn so modifizieren, dass mehrere Funktionen des neuronalen Netzwerkmoduls in einem Programm kombiniert werden konnten.
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![Nativer Twitter-Client für MT4 und MT5 ohne DLL](https://c.mql5.com/2/41/mql5_twitter__1.png)
Wollten Sie schon immer auf Tweets zugreifen und/oder Ihre Handelssignale auf Twitter posten? Suchen Sie nicht mehr, diese fortlaufenden Artikelserien zeigen Ihnen, wie Sie es ohne die Verwendung einer DLL machen können. Genießen Sie die Reise der Implementierung der Tweeter-API mit MQL. In diesem ersten Teil werden wir dem glorreichen Weg der Authentifizierung und Autorisierung beim Zugriff auf die Twitter-API folgen.
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![Mit MetaTrader 5 via Named Pipes ohne DDLs kommunizieren](https://c.mql5.com/2/0/pipe-ava__1.png)
Viele Entwickler sehen sich mit demselben Problem konfrontiert: Wie kreiert man eine Sandboxumgebung für ein Handelsterminal ohne unsichere DLLs zu benutzen. Eine der leichtesten und zugleich sichersten Methoden besteht in der Verwendung standardisierter Named Pipes, die normale Dateioperationen gewährleisten. Diese ermöglichen eine Interprozessor-Client-Server basierte Kommunikation zwischen Programmen. Werfen Sie einen Blick auf die praktischen C++- und MQL5-Beispiele, einschließlich Server, Client, den Datenaustausch zwischen beiden sowie den Benchmark-Test.
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![Unterstützen Sie Ihre Entwicklungsprojekte mit EX5-Bibliotheken](https://c.mql5.com/2/0/Use_ex5_libraries.png)
Indem Sie die Umsetzungsdetails von Klassen/Funktionen in einer .ex5-Datei verbergen, können Sie Ihre Know-how-Algorithmen mit anderen Entwicklern teilen, gemeinsame Projekte in die Wege leiten und sie im Internet bewerben. Und während das Team von MetaQuotes keine Mühen scheut, um die direkte Vererbung von ex5-Bibliotheksklassen zu ermöglichen, setzen wir sie jetzt schon um.
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![Die praktische Anwendung von Korrelationen im Handel](https://c.mql5.com/2/35/Correlation.png)
In diesem Artikel werden wir das Konzept der Korrelation zwischen Variablen analysieren, sowie Methoden zur Berechnung von Korrelationskoeffizienten und deren praktische Anwendung im Handel. Eine Korrelation ist eine statistische Beziehung zwischen zwei oder mehreren zufälligen Variablen (oder Größen, die mit einem gewissen Maß an Genauigkeit als zufällig angesehen werden können). Ändert sich eine oder ändern sich mehrere Variablen, führt das zu systematischen Änderungen der anderen gekoppelten Variablen.
![Liang Li Liang Li](https://c.mql5.com/avatar/2024/2/65e06531-30d2.png)
![Wujun Chen](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/57165E1C-64B9.jpeg)
![Wujun Chen](https://c.mql5.com/avatar/2016/4/57165E1C-64B9.jpeg)
![Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VIII). Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging](https://c.mql5.com/2/48/Deep_Neural_Networks_08.png)
Der Artikel betrachtet drei Methoden, die zur Erhöhung der Klassifizierungsqualität von Ensembles mit Bagging eingesetzt werden können, und schätzt deren Effizienz. Die Auswirkungen der Optimierung der Hyperparameter des neuronalen ELM-Netzwerkes und der Nachbearbeitungsparameter werden bewertet.