Entwicklungsgeschichte der MQL5.community

In dem EA, der hier entwickelt wird, haben wir bereits einen bestimmten Mechanismus zur Kontrolle des Drawdowns. Sie ist jedoch probabilistischer Natur, da sie auf den Ergebnissen von Tests mit historischen Preisdaten beruht. Daher kann der Drawdown manchmal die maximal erwarteten Werte übersteigen (wenn auch mit einer geringen Wahrscheinlichkeit). Versuchen wir, einen Mechanismus hinzuzufügen, der die garantierte Einhaltung der festgelegten Drawdown-Höhe gewährleistet.

In diesem Artikel werden wir einen kurzen Blick auf einige Methoden werfen, um eine Funktion zu erhalten, die unsere Daten in der Datenbank darstellen kann. Ich werde nicht im Detail darauf eingehen, wie man Statistiken und Wahrscheinlichkeitsstudien zur Interpretation der Ergebnisse verwendet. Überlassen wir das denjenigen, die sich wirklich mit der mathematischen Seite der Angelegenheit befassen wollen. Die Erforschung dieser Fragen wird entscheidend sein für das Verständnis dessen, was bei der Untersuchung neuronaler Netze eine Rolle spielt. Hier werden wir dieses Thema in aller Ruhe besprechen.

Alle Modelle, die wir bisher betrachtet haben, analysieren den Zustand der Umwelt als Zeitfolge. Die Zeitreihen können aber auch in Form von Häufigkeitsmerkmalen dargestellt werden. In diesem Artikel stelle ich Ihnen einen Algorithmus vor, der Frequenzkomponenten einer Zeitsequenz zur Vorhersage zukünftiger Zustände verwendet.

Wir werden das Problem der Chart-ID lösen und gleichzeitig dem Nutzer die Möglichkeit geben, eine persönliche Vorlage für die Analyse und Simulation des gewünschten Assets zu verwenden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich didaktischen Zwecken und sollte in keiner Weise als Anwendung für einen anderen Zweck als das Studium und die Beherrschung der vorgestellten Konzepte betrachtet werden.

In diesem Artikel werden wir uns einige Ideen ansehen, u. a. dass mathematische Formeln im Aussehen komplexer sind als bei der Implementierung in Code. Außerdem werden wir uns damit beschäftigen, wie man einen Chart-Quadranten einrichtet, sowie mit einem interessanten Problem, das in Ihrem MQL5-Code auftreten kann. Obwohl ich, um ehrlich zu sein, immer noch nicht ganz verstehe, wie ich es erklären soll. Wie auch immer, ich zeige Ihnen, wie Sie das im Code beheben können.

Sie haben vielleicht nicht bemerkt, dass die Matrixmodellierung etwas seltsam war, da nur Spalten und nicht Zeilen und Spalten angegeben wurden. Das sieht sehr seltsam aus, wenn man den Code liest, der die Matrixfaktorisierung durchführt. Wenn Sie erwartet haben, die Zeilen und Spalten aufgelistet zu sehen, könnten Sie beim Versuch, zu faktorisieren, verwirrt werden. Außerdem ist diese Matrixmodellierungsmethode nicht die beste. Denn wenn wir Matrizen auf diese Weise modellieren, stoßen wir auf einige Einschränkungen, die uns zwingen, andere Methoden oder Funktionen zu verwenden, die nicht notwendig wären, wenn die Modellierung auf eine angemessenere Weise erfolgen würde.

In diesem Artikel werden wir die Dinge ein wenig komplizierter machen. Anhand der in den vorangegangenen Artikeln gezeigten Vorgehensweise werden wir die Vorlagendatei öffnen, damit der Nutzer seine eigene Vorlage verwenden kann. Ich werde jedoch nach und nach Änderungen vornehmen, da ich auch den Indikator verfeinern werde, um die Belastung des MetaTrader 5 zu verringern.

Wie wäre es, etwas Neues zu lernen? In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Skripte in Dienste umwandeln können und warum dies sinnvoll ist.

Schließlich beginnt unser Indikator Chart Trade mit dem EA zu interagieren, sodass die Informationen interaktiv übertragen werden können. Daher werden wir in diesem Artikel den Indikator verbessern, sodass er funktional genug ist, um zusammen mit jedem EA verwendet zu werden. Dadurch können wir auf den Indikator Chart Trade zugreifen und mit ihm arbeiten, als ob er tatsächlich mit einem EA verbunden wäre. Aber wir werden es auf eine viel interessantere Weise tun als bisher.

Wir setzen die Serie von Artikeln über die Entwicklung eines Handelsroboters in Python und MQL5 fort. Heute werden wir das Problem der Auswahl und des Trainings eines Modells, das Testen desselben, die Implementierung der Kreuzvalidierung, die Rastersuche sowie das Problem des Modell-Ensembles lösen.

In dieser Artikelserie nehmen wir bekannte Handelsstrategien unter die Lupe, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. Testen Sie mit uns in der heutigen Diskussion, ob es eine zuverlässige Beziehung zwischen Edelmetallen und Währungen gibt.

Reinforcement Learning ist neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen eine der drei Hauptrichtungen des maschinellen Lernens. Es geht also um die optimale Steuerung oder das Erlernen der besten langfristigen Strategie, die der Zielfunktion am besten entspricht. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir die mögliche Rolle, die ein MLP für den Lernprozess eines von einem Assistenten zusammengestellten Expertenberaters spielt.

In diesem Artikel wird der bestehende Code für das Senden von Nachrichten und Screenshots (screenshot des Terminals) von MQL5 zu Telegram refaktorisiert, indem er in wiederverwendbare, modulare Funktionen aufgeteilt wird. Dadurch wird der Prozess rationalisiert, was eine effizientere Ausführung und eine einfachere Codeverwaltung über mehrere Instanzen hinweg ermöglicht.

Im heutigen Artikel werden wir die Beziehung zwischen zukünftigen Wechselkursen und Staatsanleihen analysieren. Anleihen gehören zu den beliebtesten Formen von festverzinslichen Wertpapieren und stehen im Mittelpunkt unserer Diskussion, bei der wir untersuchen, ob wir eine klassische Strategie mithilfe von KI verbessern können.