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Python ist eine bekannte und beliebte Programmiersprache mit vielen Funktionen, insbesondere in den Bereichen Finanzen, Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Python ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das auch beim Handel nützlich sein kann. MQL5 ermöglicht es uns, diese leistungsstarke Sprache als Integration zu nutzen, um unsere Ziele effektiv zu erreichen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Python in MQL5 integrieren und verwenden können, nachdem Sie einige grundlegende Informationen über Python gelernt haben.

In diesem Artikel werden wir Zahlenschlösser (Code Locks) neu überdenken und sie von Sicherheitsmechanismen in Werkzeuge zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme verwandeln. Entdecken Sie die Welt der Zahlenschlösser, die nicht als einfache Sicherheitsvorrichtungen betrachtet werden, sondern als Inspiration für einen neuen Ansatz zur Optimierung. Wir werden eine ganze Population von Zahlenschlössern (Locks) erstellen, wobei jedes Schloss eine einzigartige Lösung für das Problem darstellt. Wir werden dann einen Algorithmus entwickeln, der diese Schlösser „knackt“ und optimale Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen findet, vom maschinellen Lernen bis zur Entwicklung von Handelssystemen.

In diesem Artikel werden wir uns Klassen für die bequeme Erstellung verschiedener Trailing-Stops ansehen und lernen, wie man sie mit einem beliebigen EA verbindet.

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Optimierungsalgorithmus nach dem Kometenschweif (Comet Tail Optimization Algorithm, CTA), der sich von einzigartigen Weltraumobjekten inspirieren lässt - von Kometen und ihren beeindruckenden Schweifen, die sich bei der Annäherung an die Sonne bilden. Der Algorithmus basiert auf dem Konzept der Bewegung von Kometen und ihren Schweifen und ist darauf ausgelegt, optimale Lösungen für Optimierungsprobleme zu finden.

In dem Bestreben, möglichst genaue Prognosen zu erhalten, verkomplizieren die Forscher häufig die Prognosemodelle. Dies wiederum führt zu höheren Kosten für Training und Wartung der Modelle. Ist eine solche Erhöhung immer gerechtfertigt? In diesem Artikel wird ein Algorithmus vorgestellt, der die Einfachheit und Schnelligkeit linearer Modelle nutzt und Ergebnisse liefert, die mit den besten Modellen mit einer komplexeren Architektur vergleichbar sind.

Dies ist ein einzigartiger Optimierungsalgorithmus, der von der Evolution des Schildkrötenpanzers inspiriert wurde. Der TSEA-Algorithmus emuliert die allmähliche Bildung keratinisierter Hautbereiche, die optimale Lösungen für ein Problem darstellen. Die besten Lösungen werden „härter“ und befinden sich näher an der Außenfläche, während die weniger erfolgreichen Lösungen „weicher“ bleiben und sich im Inneren befinden. Der Algorithmus verwendet eine Gruppierung der Lösungen nach Qualität und Entfernung, wodurch weniger erfolgreiche Optionen erhalten bleiben und Flexibilität und Anpassungsfähigkeit gewährleistet werden.