Omega J Msigwa / Profil
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4 Jahre
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5
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273
Demoversionen
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7
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0
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My favorite programming language is Python, a versatile and powerful tool that I have mastered to a tee. I have harnessed the capabilities of Python in various domains, including backend web development, automation, and much more. Whether it's crafting elegant web solutions, streamlining processes through automation, or delving into data analysis, Python is my trusted companion in these endeavors.
One of my most significant achievements is my in-depth understanding of MQL5, which I've cultivated since 2019. This experience has made me a seasoned professional in algorithmic trading, equipped with the knowledge and skills to create sophisticated trading strategies that can maximize returns and minimize risks. The world of finance and trading is ever-evolving, and I ensure that I stay at the forefront of these developments to offer top-notch algorithmic trading solutions.
For a closer look at my coding prowess and contributions, feel free to follow me on GitHub: https://github.com/MegaJoctan
I take pride in my open-source projects and the code I share with the programming community.
DISCORD: https://discord.gg/2qgcadfgrx
TELEGRAM: https://t.me/fxalgebra_discussion
If you're looking for a skilled collaborator for your Machine Learning project, look no further! You can hire me by opening this link: https://www.mql5.com/en/job/new?prefered=omegajoctan
I bring a wealth of experience in programming and a deep appreciation for the nuances of machine learning.
But that's not all – I also offer a range of trading products that cater to both beginners and experts. Explore my catalog of free and paid trading products here: My Trading Products. These meticulously crafted tools can help you navigate the world of algorithmic trading more effectively and profitably.
Thank you for taking the time to learn more about me. I'm always eager to connect with fellow developers, traders, and enthusiasts. Let's collaborate and innovate together!
![Omega J Msigwa](https://c.mql5.com/avatar/2022/6/62B4B2F2-C377.png)
It's been 3 weeks since launching Optimus PrimeX: https://www.mql5.com/en/market/product/107065 The robot has made around 269 USD,
It has paid for itself, It costs 250$
3 copies remain for the current price the next price 350$
![](https://c.mql5.com/1/271/bandicam_2023-11-03_19-33-26-853.png)
Optimus PrimeX: Dein Trading-Erlebnis auf der NASDAQ auf ein neues Niveau heben! Entfessele die Kraft von Optimus PrimeX, einem raffinierten Trading-Roboter für die NASDAQ, der sorgfältig entwickelt wurde, um die dynamische Welt der Finanzmärkte zu navigieren. Aufgebaut auf einer Trendfolgestrategie und durchtränkt mit künstlicher Intelligenz, wurde dieser Expert Advisor entworfen, um die langfristige bullische Natur des NASDAQ-Index zu nutzen. Strategische Analyse über Mehrere Zeiträume Optimus
![ONNX meistern: Der Game-Changer für MQL5-Händler](https://c.mql5.com/2/59/Mastering_ONNX_logo_up.png)
Tauchen Sie ein in die Welt von ONNX, dem leistungsstarken offenen Standardformat für den Austausch von Modellen für maschinelles Lernen. Entdecken Sie, wie der Einsatz von ONNX den algorithmischen Handel in MQL5 revolutionieren kann, indem er es Händlern ermöglicht, hochmoderne KI-Modelle nahtlos zu integrieren und ihre Strategien auf ein neues Niveau zu heben. Entdecken Sie die Geheimnisse der plattformübergreifenden Kompatibilität und lernen Sie, wie Sie das volle Potenzial von ONNX in Ihren MQL5-Handelsbestrebungen ausschöpfen können. Verbessern Sie Ihr Trading-Spiel mit diesem umfassenden Leitfaden zur Beherrschung von ONNX:
Probability-Based Indicator This indicator analyses price movements of a given period to obtain crucial information for probability distribution analysis such as their mean and standard deviation, Once it has such piece of information it does all the necessary calculations and finally calculates the probability that the current market value will go above or below the given period bars. Since this indicator effectively leverages the power of probability which doesn't lie, It is a powerful
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 14): Mit Kohonenkarten den Weg in den Märkten finden](https://c.mql5.com/2/52/data_science_ml_kohonen_maps_avatar.png)
Sind Sie auf der Suche nach einem innovativen Ansatz für den Handel, der Ihnen hilft, sich auf den komplexen und sich ständig verändernden Märkten zurechtzufinden? Kohonenkarten (Kohonen maps), eine innovative Form künstlicher neuronaler Netze, können Ihnen helfen, verborgene Muster und Trends in Marktdaten aufzudecken. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Kohonenkarten funktionieren und wie sie zur Entwicklung intelligenter und effektiverer Handelsstrategien genutzt werden können. Egal, ob Sie ein erfahrener Trader sind oder gerade erst anfangen, Sie werden diesen aufregenden neuen Ansatz für den Handel nicht verpassen wollen.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)](https://c.mql5.com/2/52/pca_avatar.png)
Revolutionieren Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA, Hauptkomponentenanalyse)! Entdecken Sie, wie diese leistungsstarke Technik verborgene Muster in Ihren Daten entschlüsseln, latente Markttrends aufdecken und Ihre Anlagestrategien optimieren kann. In diesem Artikel untersuchen wir, wie die PCA eine neue Sichtweise für die Analyse komplexer Finanzdaten bieten kann, die Erkenntnisse zutage fördert, die bei herkömmlichen Ansätzen übersehen würden. Finden Sie heraus, wie die Anwendung von PCA auf Finanzmarktdaten Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und Ihnen helfen kann, der Zeit voraus zu sein
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 12): Können selbstlernende neuronale Netze Ihnen helfen, den Aktienmarkt zu überlisten?](https://c.mql5.com/2/52/Self-Training-Neural-Networks-avatar.png)
Sind Sie es leid, ständig zu versuchen, den Aktienmarkt vorherzusagen? Hätten Sie gerne eine Kristallkugel, die Ihnen hilft, fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen? Selbst trainierte neuronale Netze könnten die Lösung sein, nach der Sie schon lange gesucht haben. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, ob diese leistungsstarken Algorithmen Ihnen helfen können, „die Welle zu reiten“ und den Aktienmarkt zu überlisten. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern können selbst trainierte neuronale Netze Vorhersagen treffen, die oft genauer sind als die von menschlichen Händlern. Entdecken Sie, wie Sie diese Spitzentechnologie nutzen können, um Ihre Gewinne zu maximieren und intelligentere Investitionsentscheidungen zu treffen.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel](https://c.mql5.com/2/52/naive_bayes_avatar.png)
Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.
This is standard library built for flexible neural Networks with performance in mind. Calling this Library is so simple and takes few lines of code: matrix Matrix = matrix_utils.ReadCsv( "Nasdaq analysis.csv" ); matrix x_train, x_test; vector y_train, y_test; matrix_utils.TrainTestSplitMatrices(Matrix,x_train,y_train,x_test,y_test, 0.7 , 42 ); reg_nets = new
![Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren](https://c.mql5.com/2/50/Matrix_Utils_avatar.png)
Matrizen dienen als Grundlage für Algorithmen des maschinellen Lernens und für Computer im Allgemeinen, da sie große mathematische Operationen effektiv verarbeiten können. Die Standardbibliothek bietet alles, was man braucht, aber wir wollen sehen, wie wir sie erweitern können, indem wir in der Datei utils mehrere Funktionen einführen, die in der Bibliothek noch nicht vorhanden sind
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Die Ridge-Regression ist ein einfaches Verfahren zur Reduzierung der Modellkomplexität und zur Vermeidung einer Überanpassung, die bei einer einfachen linearen Regression auftreten kann.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 09): Der Algorithmus K-Nächste-Nachbarn (K-Nearest Neighbors, KNN)](https://c.mql5.com/2/50/k_nearest_neighbors_algorithm_knn_avatar.png)
Dies ist ein fauler Algorithmus, der nicht aus dem Trainingsdatensatz lernt, sondern den Datensatz speichert und sofort reagiert, wenn er eine neue Probe erhält. So einfach er auch ist, er wird in einer Vielzahl von Anwendungen in der Praxis eingesetzt
![Omega J Msigwa](https://c.mql5.com/avatar/2022/6/62B4B2F2-C377.png)
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 08): K-Means Clustering in reinem MQL5](https://c.mql5.com/2/50/k-means_clustering_small.png)
Data Mining ist für Datenwissenschaftler und Händler von entscheidender Bedeutung, da die Daten oft nicht so einfach sind, wie wir denken. Das menschliche Auge kann die kleinen zugrundeliegenden Muster und Beziehungen im Datensatz nicht erkennen, vielleicht kann uns der Algorithmus K-Means dabei helfen. Finden wir es heraus...
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 07): Polynome Regression](https://c.mql5.com/2/49/Data_Science_07_Polynomial_Regression_60x60.png)
Im Gegensatz zur linearen Regression ist die polynome Regression ein flexibles Modell, das darauf abzielt, Aufgaben besser zu erfüllen, die das lineare Regressionsmodell nicht bewältigen kann. Lassen Sie uns herausfinden, wie man polynome Modelle in MQL5 erstellt und etwas Positives daraus macht.
![Datenwissenschaft und maschinelles Lernen — Neuronales Netzwerk (Teil 02): Entwurf von Feed Forward NN-Architekturen](https://c.mql5.com/2/48/forward_neural_network_design.png)
Bevor wir fertig sind, müssen wir noch einige kleinere Dinge im Zusammenhang mit dem neuronalen Feed-Forward-Netz behandeln, unter anderem den Entwurf. Sehen wir uns an, wie wir ein flexibles neuronales Netz für unsere Eingaben, die Anzahl der verborgenen Schichten und die Knoten für jedes Netz aufbauen und gestalten können.
![](https://c.mql5.com/6/910/splash-750249-1660929756.png)