Add a new article
Veröffentlichen eines Produkts im Market
Veröffentlichen eines Produkts im Market
Bieten Sie Ihre Handelsanwendungen über den Market Millionen von MetaTrader-Nutzern aus aller Welt an. Der Service bietet eine fertige Infrastruktur: Zugang zu einem großen Publikum, Lizenzierungslösungen, Testversionen, Veröffentlichung von Updates und Übernahme der Zahlungsabwicklung. Schnell als Verkäufer registrieren und sofort können Sie Ihr Produkt veröffentlichen. Beginnen Sie, mit Ihren Programmen zusätzliche Gewinne zu erwirtschaften, indem Sie die fertige technische Basis nutzen, die Ihnen zur Verfügung steht.
Neuronale Netze im Handel: Verbesserung des Wirkungsgrads der Transformer durch Verringerung der Schärfe (letzter Teil)
Neuronale Netze im Handel: Verbesserung des Wirkungsgrads der Transformer durch Verringerung der Schärfe (letzter Teil)
SAMformer bietet eine Lösung für die wichtigsten Nachteile von Transformer-Modellen in der langfristigen Zeitreihenprognose, wie z. B. die Komplexität des Trainings und die schlechte Generalisierung auf kleinen Datensätzen. Die flache Architektur und die auf Schärfe ausgerichtete Optimierung helfen, suboptimale lokale Minima zu vermeiden. In diesem Artikel werden wir die Umsetzung von Ansätzen mit MQL5 fortsetzen und ihren praktischen Wert bewerten.
Zyklen im Handel
Zyklen im Handel
In diesem Artikel geht es um die Verwendung von Zyklen im Handel. Wir werden den Aufbau einer Handelsstrategie auf der Grundlage zyklischer Modelle in Betracht ziehen.
Der Indikator Market Profile
Der Indikator Market Profile
In diesem Artikel werden wir den Indikator Market Profile besprechen. Wir werden herausfinden, was sich hinter diesem Namen verbirgt, versuchen, seine Funktionsweise zu verstehen und einen Blick auf seine Terminalversion (MarketProfile) zu werfen.
MQL5 beherrschen, vom Anfänger bis zum Profi (Teil IV): Grundlagen der Entwicklung von Expert Advisors
MQL5 beherrschen, vom Anfänger bis zum Profi (Teil IV): Grundlagen der Entwicklung von Expert Advisors
Dieser Artikel setzt die Reihe für Anfänger fort. Hier werden wir die grundlegenden Prinzipien der Entwicklung von Expert Advisors (EAs) diskutieren. Wir werden zwei EAs erstellen: der erste wird ohne Indikatoren handeln und schwebende Aufträge verwenden, der zweite wird auf dem Standard-MA-Indikator basieren und Handelsgeschäfte zum aktuellen Preis eröffnen. Hier gehe ich davon aus, dass Sie kein völliger Anfänger mehr sind und den Stoff aus den vorherigen Artikeln relativ gut beherrschen.
Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 20): Ordnung in den Ablauf der automatischen Projektoptimierungsphasen bringen (I)
Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 20): Ordnung in den Ablauf der automatischen Projektoptimierungsphasen bringen (I)
Wir haben bereits eine ganze Reihe von Komponenten entwickelt, die bei der automatischen Optimierung helfen. Bei der Erstellung folgten wir der traditionellen zyklischen Struktur: von der Erstellung eines minimalen funktionierenden Codes bis hin zum Refactoring und dem Erhalt eines verbesserten Codes. Es ist an der Zeit, mit dem Aufräumen unserer Datenbank zu beginnen, die auch eine Schlüsselkomponente in dem von uns geschaffenen System ist.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Rekursion
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Rekursion
In diesem Artikel werden wir uns mit einem sehr interessanten und recht anspruchsvollen Programmierkonzept befassen, das allerdings mit großer Vorsicht zu genießen ist, da sein Missbrauch oder Missverständnis relativ einfache Programme in etwas unnötig Komplexes verwandeln kann. Aber wenn sie richtig eingesetzt und perfekt an geeignete Situationen angepasst wird, ist die Rekursion ein hervorragender Verbündeter bei der Lösung von Problemen, die sonst viel mühsamer und zeitaufwändiger wären. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Training eines mehrschichtigen Perzeptrons unter Verwendung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus
Training eines mehrschichtigen Perzeptrons unter Verwendung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus
Der Artikel stellt eine Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus für das Training von neuronalen Feedforward-Netzen vor. Es wurde eine vergleichende Analyse der Leistung mit Algorithmen aus der scikit-learn Python-Bibliothek durchgeführt. Einfachere Lernmethoden wie Gradientenabstieg, Gradientenabstieg mit Momentum und stochastischer Gradientenabstieg werden vorläufig diskutiert.
Neuronale Netze im Handel: Hyperbolisches latentes Diffusionsmodell (letzter Teil)
Neuronale Netze im Handel: Hyperbolisches latentes Diffusionsmodell (letzter Teil)
Die Verwendung anisotroper Diffusionsprozesse zur Kodierung der Ausgangsdaten in einem hyperbolischen latenten Raum, wie sie im HypDIff-Rahmen vorgeschlagen wird, trägt dazu bei, die topologischen Merkmale der aktuellen Marktsituation zu erhalten und verbessert die Qualität der Analyse. Im vorigen Artikel haben wir damit begonnen, die vorgeschlagenen Ansätze mit MQL5 zu implementieren. Heute werden wir die begonnene Arbeit fortsetzen und zu ihrem logischen Abschluss bringen.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Union (II)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Union (II)
Heute haben wir einen sehr lustigen und ziemlich interessanten Artikel. Wir werden uns mit der Union befassen und versuchen, das zuvor erörterte Problem zu lösen. Wir werden auch einige ungewöhnliche Situationen untersuchen, die bei der Verwendung von union in Anwendungen auftreten können. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für didaktische Zwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse
Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse
Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse: Ist es möglich, die Finanzmärkte vorherzusagen? Betrachten wir die Erstellung eines Modells für die Vorhersage der Preise für EURUSD, und machen zwei Roboter auf der Grundlage - in Python und MQL5.
Volumetrische neuronale Netzwerkanalyse als Schlüssel zu zukünftigen Trends
Volumetrische neuronale Netzwerkanalyse als Schlüssel zu zukünftigen Trends
Der Artikel untersucht die Möglichkeit, die Preisprognose auf der Grundlage der Analyse des Handelsvolumens zu verbessern, indem die Prinzipien der technischen Analyse mit der Architektur des neuronalen Netzes LSTM integriert werden. Besonderes Augenmerk wird auf die Erkennung und Interpretation anomaler Volumina, die Verwendung von Clustern und die Erstellung von Merkmalen auf der Grundlage von Volumina und deren Definition im Rahmen des maschinellen Lernens gelegt.
Schneller Handelsstrategie-Tester in Python mit Numba
Schneller Handelsstrategie-Tester in Python mit Numba
Der Artikel implementiert einen schnellen Strategietester für maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Numba. Das ist 50 Mal schneller als der reine Python-Strategie-Tester. Der Autor empfiehlt die Verwendung dieser Bibliothek, um mathematische Berechnungen zu beschleunigen, insbesondere solche, die Schleifen beinhalten.
Der Algorithmus Atomic Orbital Search (AOS) Modifizierung
Der Algorithmus Atomic Orbital Search (AOS) Modifizierung
Im zweiten Teil des Artikels werden wir die Entwicklung einer modifizierten Version des AOS-Algorithmus (Atomic Orbital Search) fortsetzen und uns dabei auf bestimmte Operatoren konzentrieren, um seine Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu verbessern. Nach einer Analyse der Grundlagen und der Mechanik des Algorithmus werden wir Ideen zur Verbesserung seiner Leistung und seiner Fähigkeit, komplexe Lösungsräume zu analysieren, diskutieren und neue Ansätze zur Erweiterung seiner Funktionalität als Optimierungswerkzeug vorschlagen.
Algorithmus der Atomic Orbital Search (AOS)
Algorithmus der Atomic Orbital Search (AOS)
Der Artikel befasst sich mit dem Algorithmus der atomare Orbitalsuche (AOS), der die Konzepte des atomaren Orbitalmodells nutzt, um die Suche nach Lösungen zu simulieren. Der Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Dynamik von Wechselwirkungen im Atom. In dem Artikel werden die mathematischen Aspekte von AOS im Detail erörtert, einschließlich der Aktualisierung der Positionen der Lösungsvorschläge und der Mechanismen der Energieaufnahme und -abgabe. AOS eröffnet neue Horizonte für die Anwendung von Quantenprinzipien auf Computerprobleme, indem es einen innovativen Ansatz zur Optimierung bietet.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 75): Neuer Chart-Handel (II)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 75): Neuer Chart-Handel (II)
In diesem Artikel geht es um die Klasse C_ChartFloatingRAD. Das ist es, was Chart Trade ausmacht. Doch damit ist die Erklärung noch nicht zu Ende. Wir werden sie im nächsten Artikel vervollständigen, da der Inhalt dieses Artikels recht umfangreich ist und ein tiefes Verständnis erfordert. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Die Verwendung von Assoziationsregeln in der Forex-Datenanalyse
Die Verwendung von Assoziationsregeln in der Forex-Datenanalyse
Wie lassen sich die Vorhersageregeln der Supermarkt-Einzelhandelsanalyse auf den realen Devisenmarkt anwenden? Wie hängt der Kauf von Keksen, Milch und Brot mit Börsentransaktionen zusammen? Der Artikel behandelt einen innovativen Ansatz für den algorithmischen Handel, der auf der Verwendung von Assoziationsregeln beruht.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 74): Neuer Chart-Handel (I)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 74): Neuer Chart-Handel (I)
In diesem Artikel werden wir den letzten Code, der in dieser Serie über Chart Trade gezeigt wurde, ändern. Diese Änderungen sind notwendig, um den Code an das aktuelle Wiedergabe-/Simulationssystemmodell anzupassen. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Analyse der Auswirkungen des Wetters auf die Währungen der Agrarländer mit Python
Analyse der Auswirkungen des Wetters auf die Währungen der Agrarländer mit Python
Welcher Zusammenhang besteht zwischen Wetter und Devisen? In der klassischen Wirtschaftstheorie wurde der Einfluss von Faktoren wie dem Wetter auf das Marktverhalten lange Zeit ignoriert. Aber alles hat sich geändert. Versuchen wir, Zusammenhänge zwischen den Witterungsbedingungen und der Stellung der Agrarwährungen auf dem Markt zu finden.
Entwicklung fortschrittlicher ICT-Handelssysteme: Implementierung von Orderblöcken in einem Indikator
Entwicklung fortschrittlicher ICT-Handelssysteme: Implementierung von Orderblöcken in einem Indikator
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Indikator erstellen, der die Abschwächung von Orderblöcken erkennt, zeichnet und Alarm schlägt. Wir werden auch einen detaillierten Blick darauf werfen, wie man diese Blöcke auf dem Chart identifiziert, genaue Alarme setzt und ihre Position mit Hilfe von Rechtecken visualisiert, um die Preisaktion besser zu verstehen. Dieser Indikator ist ein wichtiges Instrument für Händler, die den Smart Money Concepts und der Inner Circle Trader-Methode folgen.
Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek (Teil II)
Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek (Teil II)
In diesem Artikel werden wir die verbleibenden Optimierungsmethoden aus der ALGLIB-Bibliothek weiter untersuchen, mit besonderem Augenmerk auf deren Prüfung auf komplexe mehrdimensionale Funktionen. So können wir nicht nur die Effizienz der einzelnen Algorithmen bewerten, sondern auch ihre Stärken und Schwächen unter verschiedenen Bedingungen ermitteln.
Neuronale Netze im Handel: Knotenadaptive Graphendarstellung mit NAFS
Neuronale Netze im Handel: Knotenadaptive Graphendarstellung mit NAFS
Wir laden Sie ein, sich mit der NAFS-Methode (Node-Adaptive Feature Smoothing) vertraut zu machen, einem nicht-parametrischen Ansatz zur Erstellung von Knotenrepräsentationen, der kein Parametertraining erfordert. NAFS extrahiert Merkmale jedes Knotens anhand seiner Nachbarn und kombiniert diese Merkmale dann adaptiv, um eine endgültige Darstellung zu erstellen.
Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 19): In Python implementierte Stufen erstellen
Entwicklung eines Expert Advisors für mehrere Währungen (Teil 19): In Python implementierte Stufen erstellen
Bisher haben wir die Automatisierung des Starts von sequentiellen Verfahren zur Optimierung von EAs ausschließlich im Standard-Strategietester betrachtet. Was aber, wenn wir zwischen diesen Starts die gewonnenen Daten mit anderen Mitteln bearbeiten wollen? Wir werden versuchen, die Möglichkeit hinzuzufügen, neue Optimierungsstufen zu erstellen, die von in Python geschriebenen Programmen ausgeführt werden.
Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek (Teil I)
Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek (Teil I)
In diesem Artikel werden wir uns mit den Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek für MQL5 vertraut machen. Der Artikel enthält einfache und anschauliche Beispiele für die Verwendung von ALGLIB zur Lösung von Optimierungsproblemen, die das Erlernen der Methoden so einfach wie möglich machen. Wir werden uns die Verbindung von Algorithmen wie BLEIC, L-BFGS und NS im Detail ansehen und sie zur Lösung eines einfachen Testproblems verwenden.
Neuronale Netze im Handel: Der Contrastive Muster-Transformer (letzter Teil)
Neuronale Netze im Handel: Der Contrastive Muster-Transformer (letzter Teil)
Im letzten Artikel dieser Reihe haben wir uns mit dem Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT) beschäftigt, der kontrastives Lernen zur Entdeckung von Schlüsselmustern auf allen Ebenen einsetzt, von grundlegenden Elementen bis hin zu komplexen Strukturen. In diesem Artikel setzen wir die Implementierung von AMCT-Ansätzen mit MQL5 fort.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Array (III)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Array (III)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man mit Arrays in MQL5 arbeitet, einschließlich der Übergabe von Informationen zwischen Funktionen und Prozeduren unter Verwendung von Arrays. Der Zweck ist, Sie auf das vorzubereiten, was in den zukünftigen Materialien der Reihe gezeigt und erklärt werden wird. Daher empfehle ich Ihnen dringend, die in diesem Artikel enthaltenen Informationen sorgfältig zu studieren.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 73): Eine ungewöhnliche Kommunikation (II)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 73): Eine ungewöhnliche Kommunikation (II)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie Informationen in Echtzeit zwischen dem Indikator und dem Dienst übertragen werden können, und wir werden auch verstehen, warum bei der Änderung des Zeitrahmens Probleme auftreten können und wie man sie lösen kann. Als Bonus erhalten Sie Zugang zur neuesten Version der Wiedergabe-/Simulations-App.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Union (I)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Union (I)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was eine Union ist. Hier werden wir anhand von Experimenten die ersten Konstruktionen analysieren, in denen Union verwendet werden kann. Was hier gezeigt wird, ist jedoch nur ein Kernstück einer Reihe von Konzepten und Informationen, die in späteren Artikeln behandelt werden. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Neuronale Netze im Handel: Der Contrastive Muster-Transformer
Neuronale Netze im Handel: Der Contrastive Muster-Transformer
Der Contrastive Transformer wurde entwickelt, um Märkte sowohl auf der Ebene einzelner Kerzen als auch auf der Basis ganzer Muster zu analysieren. Dies trägt dazu bei, die Qualität der Modellierung von Markttrends zu verbessern. Darüber hinaus fördert der Einsatz des kontrastiven Lernens zum Abgleich der Darstellungen von Kerzen und Mustern die Selbstregulierung und verbessert die Genauigkeit der Prognosen.
Nutzung des CatBoost Machine Learning Modells als Filter für Trendfolgestrategien
Nutzung des CatBoost Machine Learning Modells als Filter für Trendfolgestrategien
CatBoost ist ein leistungsfähiges, baumbasiertes, maschinelles Lernmodell, das auf die Entscheidungsfindung auf der Grundlage stationärer Merkmale spezialisiert ist. Andere baumbasierte Modelle wie XGBoost und Random Forest haben ähnliche Eigenschaften in Bezug auf ihre Robustheit, ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu verarbeiten, und ihre Interpretierbarkeit. Diese Modelle haben ein breites Anwendungsspektrum, das von der Merkmalsanalyse bis zum Risikomanagement reicht.