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Artikel "MQL5 lernen, vom Anfänger zum Profi (Teil I): Beginn der Programmierung" veröffentlicht.

Dieser Artikel ist die Einleitung zu einer Reihe von Artikeln über das Programmieren. Es wird hier davon ausgegangen, dass der Leser sich noch nie mit Programmierung beschäftigt hat. Diese Serie beginnt also mit den Grundlagen. Niveau der Programmierkenntnisse: Absolute Anfänger.
Artikel "Die Kreuzvalidierung und die Grundlagen der kausalen Inferenz in CatBoost-Modellen, Export ins ONNX-Format" veröffentlicht.

In dem Artikel wird eine Methode zur Erstellung von Bots durch maschinelles Lernen vorgeschlagen.
Artikel "Händlerfreundliche Stop-Loss und Take-Profit" veröffentlicht.

Stop-Loss und Take-Profit können einen erheblichen Einfluss auf die Handelsergebnisse haben. In diesem Artikel werden wir uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, um optimale Stop-Order-Werte zu finden.
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- Trade Sessions Indikator Dieser Indikator basiert auf DRAW_FILLING buffers. Eingabeparameter werden nicht verwendet, die Funktionen TimeTradeServer(), TimeGMT() werden benutzt.
- Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
- b-clock Zeige verbleibende Minuten und Sekunden bevor eine neue Kerze erscheint.
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Wie man einen Handelsroboter via MetaTrader Market ersteht
Jedes Produkt im MetaTrader Market kann über Handelsplattformen MetaTrader 4 und MetaTrader 5 sowie direkt auf der MQL5.com Website gekauft werden. Wählen ein Produkt aus, das Ihrem Handelsstil passt, bezahlen Sie es auf die von Ihnen bevorzugten Weise und vergessen Sie nicht, es zu aktivieren.

In diesem Artikel demonstrieren wir eine einfache Möglichkeit, MetaTrader 5 auf gängigen Linux-Versionen zu installieren – Ubuntu und Debian. Diese Systeme werden häufig auf Serverhardware sowie auf den Personalcomputern von Händlern verwendet.

Wie teste ich einen Handelsroboter vor dem Kauf
Der Kauf eines Handelsroboters hat bestimmte Vorzüge gegenüber ähnlichen Möglichkeiten - ein automatisiertes System kann direkt im MetaTrader5-Terminal getestet werden. Vor dem Kauf kann und soll ein Expert Advisor sorgfältig in allen ungünstigen Modi im eingebauten Strategietester ausgeführt werden, um das System komplett zu verstehen.
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Artikel "Quantisierung beim maschinellen Lernen (Teil 2): Datenvorverarbeitung, Tabellenauswahl, Training von CatBoost-Modellen" veröffentlicht.

Der Artikel befasst sich mit der praktischen Anwendung der Quantisierung bei der Konstruktion von Baummodellen. Die Methoden zur Auswahl von Quantentabellen und zur Datenvorverarbeitung werden berücksichtigt. Es werden keine komplexen mathematischen Gleichungen verwendet.
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- Was soll in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden? Ihre Ideen... 14 neue Kommentare
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Meist geladene Quellcodes der Woche
- Beispiele aus dem Buch „Neuronale Netze für den algorithmischen Handel mit MQL5“ Das Buch „Neuronale Netze im algorithmischen Handel mit MQL5“ ist ein umfassender Leitfaden, der sowohl die theoretischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz und der neuronalen Netze als auch die praktischen Aspekte ihrer Anwendung im Finanzhandel unter Verwendung der Programmiersprache MQL5 behandelt.
- Candle Time End and Spread Der Indikator zeigt zugleich den aktuellen Spread und die Zeit bis zum Schluss der Bar (Kerze).
- SuperTrend SuperTrend Indikator.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 63): Unüberwachtes Pretraining für Decision Transformer (PDT)" veröffentlicht.

Wir setzen die Diskussion über die Familie der Entscheidungstransformationsmethoden fort. In einem früheren Artikel haben wir bereits festgestellt, dass das Training des Transformators, der der Architektur dieser Methoden zugrunde liegt, eine ziemlich komplexe Aufgabe ist und einen großen gekennzeichneten Datensatz für das Training erfordert. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Verwendung von ungekennzeichneten Trajektorien für das vorläufige Modelltraining vorgestellt.
Artikel "Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)" veröffentlicht.

In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.
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