Kei Sanada / Profil

Sockets… Was in unserer IT-Welt könnte ohne sie auskommen? Seit 1982 und bis heute kaum verändert arbeiten sie ununterbrochen jede Sekunde für uns. Dies ist die Grundlage des Netzwerks, die Nervenenden der Matrix, in der wir alle Leben.

Der Artikel beschreibt die Anwendung von Textdateien zum Speichern von dynamischen Objekten, Arrays und anderen Variablen die als Eigenschaften für Expert Advisors, Indikatoren und Skripts verwendet werden. Die Dateien dienen als eine bequeme Erweiterung der Funktionalität der Standardtools, die von der MQL-Sprache angeboten werden.

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie leicht Neuronale Netze in Ihrem MQL4 Code verwenden, die Vorteile der besten frei verfügbaren künstlichen neuronalen Netze-Bibliothek (FANN) nutzen und mehrere neuronale Netze in Ihrem Code verwenden.

Der Artikel bietet eine umfassende Beschreibung des Vorgangs zum Testen und Optimieren von Expert Advisors in dem MetaTrader 4 Strategietester. Die Bedeutung solcher Informationen und die Notwendigkeit dieser Publikation darf nicht unterschätzt werden. Viele Anwender, die nur mit der MetaTrader 4 Handelsplattform beginnen, haben eine sehr vage Vorstellung davon, was und wie getan werden muss, wenn sie mit Expert Advisors arbeiten. Der vorgeschlagene Artikel gibt einfache und deutliche Antworten auf alle diese Fragen und einen etwas professionelleren Ansatz zur Handhabung dieser Probleme mit einem spezifischen Beispiel.

In diesem Beitrag widmen wir uns einer neuen und vielversprechenden Richtung des maschinellen Lernens: dem tiefen Lernen oder, genauer gesagt, tiefen neuronalen Netzwerken. Wir sehen uns kurz noch einmal die zweite Generation der neuronalen Netzwerke, die Architektur ihrer Verknüpfungen und die wichtigsten Typen, Methoden und Regeln des Einlernens sowie ihre wichtigsten Unzulänglichkeiten an und gehen dann zur Geschichte der Entwicklung der dritten Generation der neuronalen Netzwerke, ihren wichtigsten Typen, Besonderheiten und Einlernmethoden über. Wir führen praktische Experimente zum Aufbau und zum Einlernen eines tiefen neuronalen Netzwerks durch, eingeleitet durch die Gewichte eines gestackten Autoencoders mit realen Daten. Alle Phasen von der Auswahl der Eingabedaten bis zur Ableitung von Messwerten werden detailliert besprochen. Der letzte Teil des Beitrags liefert eine Softwareumsetzung eines tiefen neuronalen Netzwerks in einem Expert Advisor mit eingebautem Indikator auf Basis von MQL4/R.

Die Formel der Einschätzung und der Berechnung der Modellierungsqualität von Minutendaten.

In diesem Artikel geht es darum, wie man solche Ereignisse wie Eröffnung, Schließung und Modifizierung von Orders im Terminal МetaТrader 4 verfolgen kann. Der Artikel setzt Grundkenntnisse über das Terminal und Programmieren in MQL4 voraus.