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Neuronale Netze im Handel: Räumlich-zeitliches neuronales Netz (STNN)
Neuronale Netze im Handel: Räumlich-zeitliches neuronales Netz (STNN)
In diesem Artikel werden wir über die Verwendung von Raum-Zeit-Transformationen zur effektiven Vorhersage bevorstehender Kursbewegungen sprechen. Um die numerische Vorhersagegenauigkeit in STNN zu verbessern, wird ein kontinuierlicher Aufmerksamkeitsmechanismus vorgeschlagen, der es dem Modell ermöglicht, wichtige Aspekte der Daten besser zu berücksichtigen.
MetaTrader 5 unter macOS
MetaTrader 5 unter macOS
Wir bieten ein spezielles Installationsprogramm für die MetaTrader 5 Handelsplattform auf macOS. Es handelt sich um einen vollwertigen Assistenten, mit dem Sie die Anwendung nativ installieren können. Das Installationsprogramm führt alle erforderlichen Schritte aus: Es identifiziert Ihr System, lädt die neueste Wine-Version herunter und installiert sie, konfiguriert sie und installiert dann MetaTrader darin. Alle Schritte werden in einem automatischen Modus ausgeführt, und Sie können die Plattform sofort nach der Installation nutzen.
Neuronale Netze im Handel: Stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen
Neuronale Netze im Handel: Stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen
Dieser Artikel unterscheidet sich etwas von meinen früheren Veröffentlichungen. In diesem Artikel werden wir über eine alternative Darstellung von Zeitreihen sprechen. Die stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen ist eine Methode zur Annäherung einer Zeitreihe durch lineare Funktionen über kleine Intervalle.
Neuronale Netze im Handel: Das „Dual-Attention-Based Trend Prediction Model“
Neuronale Netze im Handel: Das „Dual-Attention-Based Trend Prediction Model“
Wir setzen die Diskussion über die Verwendung der stückweisen, linearen Darstellung von Zeitreihen fort, die im vorherigen Artikel begonnen wurde. Heute werden wir sehen, wie diese Methode mit anderen Ansätzen der Zeitreihenanalyse kombiniert werden kann, um die Qualität der Vorhersage des Preistrend zu verbessern.
Algorithmus für künstliche elektrische Felder (AEFA)
Algorithmus für künstliche elektrische Felder (AEFA)
In diesem Artikel wird ein Algorithmus für ein künstliches elektrisches Feld (AEFA) vorgestellt, der durch das Coulombsche Gesetz der elektrostatischen Kraft inspiriert ist. Der Algorithmus simuliert elektrische Phänomene, um komplexe Optimierungsprobleme mit Hilfe geladener Teilchen und ihrer Wechselwirkungen zu lösen. AEFA weist im Zusammenhang mit anderen Algorithmen, die sich auf Naturgesetze beziehen, einzigartige Eigenschaften auf.
MQL5 beherrschen, vom Anfänger zum Profi (Teil III): Komplexe Datentypen und Include-Dateien
MQL5 beherrschen, vom Anfänger zum Profi (Teil III): Komplexe Datentypen und Include-Dateien
Dies ist der dritte Artikel in einer Serie, in der die wichtigsten Aspekte der MQL5-Programmierung beschrieben werden. Dieser Artikel behandelt komplexe Datentypen, die im vorherigen Artikel nicht behandelt wurden. Dazu gehören Strukturen, Unions, Klassen und der Datentyp „function“. Außerdem wird erklärt, wie Sie Ihr Programm mit Hilfe der Präprozessoranweisung #include modularisieren können.
Neuronales Netz in der Praxis: Pseudoinverse (II)
Neuronales Netz in der Praxis: Pseudoinverse (II)
Da es sich bei diesen Artikeln um Lehrmaterial handelt und sie nicht dazu gedacht sind, die Implementierung bestimmter Funktionen zu zeigen, werden wir in diesem Artikel ein wenig anders vorgehen. Anstatt zu zeigen, wie man die Faktorisierung anwendet, um die Inverse einer Matrix zu erhalten, werden wir uns auf die Faktorisierung der Pseudoinverse konzentrieren. Der Grund dafür ist, dass es keinen Sinn macht, zu zeigen, wie man den allgemeinen Koeffizienten erhält, wenn man es auf eine spezielle Weise tun kann. Noch besser: Der Leser kann ein tieferes Verständnis dafür entwickeln, warum die Dinge so geschehen, wie sie geschehen. Lassen Sie uns nun herausfinden, warum die Hardware die Software im Laufe der Zeit ersetzt.
Forex-Spread-Handel mit Saisonalität
Forex-Spread-Handel mit Saisonalität
Der Artikel untersucht die Möglichkeiten der Erstellung und Bereitstellung von Berichtsdaten über die Verwendung des Saisonalitätsfaktors beim Handel mit Spreads auf dem Forex.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 56): Anpassen der Module
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 56): Anpassen der Module
Obwohl die Module bereits ordnungsgemäß miteinander interagieren, tritt ein Fehler auf, wenn versucht wird, den Mauszeiger im Wiedergabedienst zu verwenden. Wir müssen dies beheben, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Außerdem werden wir ein Problem im Code des Mausindikators beheben. Diese Version wird also endlich stabil und ordentlich poliert sein.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 55): Steuermodul
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 55): Steuermodul
In diesem Artikel werden wir einen Kontrollindikator implementieren, damit er in das von uns entwickelte Nachrichtensystem integriert werden kann. Obwohl es nicht sehr schwierig ist, gibt es einige Details, die bei der Initialisierung dieses Moduls beachtet werden müssen. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Es sollte auf keinen Fall als Anwendung für einen anderen Zweck als das Lernen und Beherrschen der gezeigten Konzepte betrachtet werden.
Ökonometrische Instrumente zur Prognose der Volatilität: das GARCH-Modell
Ökonometrische Instrumente zur Prognose der Volatilität: das GARCH-Modell
Der Artikel beschreibt die Eigenschaften des nichtlinearen Modells der bedingten Heteroskedastizität (GARCH). Der Indikator iGARCH wurde auf seiner Grundlage für die Vorhersage der Volatilität einen Schritt weiter entwickelt. Die numerische Analysebibliothek ALGLIB wird zur Schätzung der Modellparameter verwendet.
Erforschung der Kryptographie in MQL5: Ein Schritt-für-Schritt-Ansatz
Erforschung der Kryptographie in MQL5: Ein Schritt-für-Schritt-Ansatz
Dieser Artikel befasst sich mit der Integration von Kryptographie in MQL5, wodurch die Sicherheit und Funktionalität von Handelsalgorithmen verbessert wird. Wir werden die wichtigsten kryptographischen Methoden und ihre praktische Umsetzung im automatisierten Handel behandeln.
Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil II): Hauptkomponentenanalyse zur Portfolio-Optimierung
Analyse mehrerer Symbole mit Python und MQL5 (Teil II): Hauptkomponentenanalyse zur Portfolio-Optimierung
Das Management des Risikos eines Handelskontos ist für alle Händler eine Herausforderung. Wie können wir Handelsanwendungen entwickeln, die dynamisch hohe, mittlere und niedrige Risikomodi für verschiedene Symbole in MetaTrader 5 erlernen? Durch den Einsatz der PCA erhalten wir eine bessere Kontrolle über die Portfoliovarianz. Ich werde zeigen, wie man Anwendungen erstellt, die diese drei Risikomodi aus den Marktdaten des MetaTrader 5 lernen.
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 1): Beherrschung der Funktionen des MQL5-Wirtschaftskalenders
Handel mit dem MQL5 Wirtschaftskalender (Teil 1): Beherrschung der Funktionen des MQL5-Wirtschaftskalenders
In diesem Artikel untersuchen wir, wie der MQL5-Wirtschaftskalender für den Handel verwendet werden kann, indem wir zunächst seine Kernfunktionen verstehen. Anschließend implementieren wir wichtige Funktionen des Wirtschaftskalenders in MQL5, um relevante Nachrichtendaten für Handelsentscheidungen zu extrahieren. Abschließend zeigen wir auf, wie diese Informationen genutzt werden können, um Handelsstrategien effektiv zu verbessern.
Funktionsentwicklung mit Python und MQL5 (Teil I): Vorhersage gleitender Durchschnitte für weitreichende AI-Modelle
Funktionsentwicklung mit Python und MQL5 (Teil I): Vorhersage gleitender Durchschnitte für weitreichende AI-Modelle
Die gleitenden Durchschnitte sind bei weitem die besten Indikatoren für die Vorhersage unserer KI-Modelle. Wir können unsere Genauigkeit jedoch noch weiter verbessern, indem wir unsere Daten sorgfältig transformieren. In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie KI-Modelle erstellen können, die in der Lage sind, weiter in die Zukunft zu prognostizieren, als Sie es derzeit tun, ohne dass Ihre Genauigkeit signifikant sinkt. Es ist wirklich bemerkenswert, wie nützlich die gleitenden Durchschnitte sind.
Merkmalsauswahl und Dimensionenreduktion mit Hilfe von Hauptkomponenten
Merkmalsauswahl und Dimensionenreduktion mit Hilfe von Hauptkomponenten
Der Artikel befasst sich mit der Implementierung eines modifizierten Algorithmus der „Forward Selection Component Analysis“, der sich auf die von Luca Puggini und Sean McLoone in „Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications“ vorgestellte Forschung stützt.
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 5): Ausführen des Handels (II)
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 5): Ausführen des Handels (II)
In diesem Artikel wird die Klasse des Handelsmanagements um Kauf- und Sell-Stop-Aufträge für den Handel mit Nachrichtenereignissen erweitert und eine Ablaufbeschränkung für diese Aufträge implementiert, um den Handel über Nacht zu verhindern. Eine Slippage-Funktion wird in den Experten eingebettet, um zu versuchen, mögliche Slippage zu verhindern oder zu minimieren, die bei der Verwendung von Stop-Order im Handel auftreten können, insbesondere bei Nachrichtenereignissen.
Anfragen in Connexus (Teil 6): Erstellen einer HTTP-Anfrage und -Antwort
Anfragen in Connexus (Teil 6): Erstellen einer HTTP-Anfrage und -Antwort
In diesem sechsten Artikel der Connexus-Bibliotheksreihe befassen wir uns mit einer vollständigen HTTP-Anfrage, wobei jede Komponente, aus der eine Anfrage besteht, behandelt wird. Wir werden eine Klasse erstellen, die den Anfrage als Ganzes repräsentiert, was uns helfen wird, die zuvor erstellten Klassen zusammenzuführen.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil V): Zwei-Faktoren-Authentifizierung (2FA)
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 (Teil V): Zwei-Faktoren-Authentifizierung (2FA)
Heute werden wir uns mit der Verbesserung der Sicherheit für das derzeit in der Entwicklung befindliche Trading Administrator Panel befassen. Wir werden untersuchen, wie MQL5 in eine neue Sicherheitsstrategie implementiert werden kann, indem die Telegram-API für die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) verwendet wird. Diese Diskussion wird wertvolle Einblicke in die Anwendung von MQL5 bei der Verstärkung von Sicherheitsmaßnahmen liefern. Darüber hinaus werden wir die Funktion MathRand untersuchen, wobei wir uns auf ihre Funktionalität konzentrieren werden und darauf, wie sie innerhalb unseres Sicherheitsrahmens effektiv genutzt werden kann. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren!
Wie man ein interaktives MQL5 Dashboard/Panel mit Hilfe der Controls-Klasse erstellt (Teil 2): Reaktionsfähigkeit von Schaltflächen hinzufügen
Wie man ein interaktives MQL5 Dashboard/Panel mit Hilfe der Controls-Klasse erstellt (Teil 2): Reaktionsfähigkeit von Schaltflächen hinzufügen
In diesem Artikel konzentrieren wir uns darauf, unser statisches MQL5-Dashboard-Panel in ein interaktives Tool zu verwandeln, indem wir die Reaktionsfähigkeit von Schaltflächen aktivieren. Wir untersuchen, wie die Funktionalität der GUI-Komponenten automatisiert werden kann, um sicherzustellen, dass sie angemessen auf Nutzerklicks reagieren. Am Ende des Artikels haben wir eine dynamische Schnittstelle eingerichtet, die das Engagement der Nutzer und die Handelserfahrung verbessert.
Connexus-Helfer (Teil 5): HTTP-Methoden und Status Codes
Connexus-Helfer (Teil 5): HTTP-Methoden und Status Codes
In diesem Artikel werden wir HTTP-Methoden und Status-Codes erklären, zwei sehr wichtige Elemente der Kommunikation zwischen Client und Server im Internet. Wenn Sie wissen, was die einzelnen Methoden bewirken, können Sie Ihre Anfragen präziser formulieren und dem Server mitteilen, welche Aktion Sie durchführen möchten, um die Effizienz zu steigern.
Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (II)
Aufbau des Kerzenmodells Trend Constraint (Teil 9): Expert Advisor für mehrere Strategien (II)
Die Zahl der Strategien, die in einen Expert Advisor integriert werden können, ist praktisch unbegrenzt. Jede zusätzliche Strategie erhöht jedoch die Komplexität des Algorithmus. Durch die Einbeziehung mehrerer Strategien kann sich ein Expert Advisor besser an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen, was seine Rentabilität erhöhen kann. Heute werden wir uns mit der Implementierung von MQL5 für eine der bekannten, von Richard Donchian entwickelten Strategien befassen, da wir die Funktionalität unseres Trend Constraint Expert weiter verbessern wollen.
Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil VI): Die Vorteile des tiefen doppelten Abstiegs nutzen
Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil VI): Die Vorteile des tiefen doppelten Abstiegs nutzen
Das traditionelle maschinelle Lernen lehrt die Praktiker, darauf zu achten, dass ihre Modelle nicht übermäßig angepasst werden. Diese Ideologie wird jedoch durch neue Erkenntnisse in Frage gestellt, die von fleißigen Forschern aus Harvard veröffentlicht wurden, die herausgefunden haben, dass das, was als Überanpassung erscheint, unter Umständen das Ergebnis einer vorzeitigen Beendigung Ihrer Trainingsverfahren ist. Wir werden zeigen, wie wir die in der Forschungsarbeit veröffentlichten Ideen nutzen können, um unseren Einsatz von KI bei der Prognose von Ergebnissen zu verbessern.
Entwicklung von Analyseinstrumenten für Preisentwicklungen (Teil 1): Der Chart-Projektor
Entwicklung von Analyseinstrumenten für Preisentwicklungen (Teil 1): Der Chart-Projektor
Dieses Projekt zielt darauf ab, den MQL5-Algorithmus zu nutzen, um einen umfassenden Satz von Analyseinstrumenten für MetaTrader 5 zu entwickeln. Diese Instrumente - von Skripten und Indikatoren bis hin zu KI-Modellen und Expert Advisor - automatisieren den Marktanalyseprozess. Mitunter wird diese Entwicklung zu Instrumenten führen, die in der Lage sind, fortgeschrittene Analysen ohne menschliches Zutun durchzuführen und die Ergebnisse auf geeigneten Plattformen vorherzusagen. Keine Gelegenheit wird jemals verpasst werden. Erkunden Sie mit mir den Prozess des Aufbaus einer robusten, maßgeschneiderten Marktanalyse-Instrumentenkasten. Wir werden mit der Entwicklung eines einfachen MQL5-Programms beginnen, das ich Chart-Projektor genannt habe.
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 Teil IV: Login-Sicherheitsschicht
Erstellen eines Handelsadministrator-Panels in MQL5 Teil IV: Login-Sicherheitsschicht
Stellen Sie sich vor, ein bösartiger Akteur dringt in den Raum des Handelsadministrator ein und verschafft sich Zugang zu den Computern und dem Admin-Panel, über das Millionen von Händlern weltweit wertvolle Informationen erhalten. Ein solches Eindringen könnte katastrophale Folgen haben, z. B. das unbefugte Versenden irreführender Nachrichten oder zufällige Klicks auf Schaltflächen, die unbeabsichtigte Aktionen auslösen. In dieser Diskussion werden wir die Sicherheitsmaßnahmen in MQL5 und die neuen Sicherheitsfunktionen, die wir in unserem Admin-Panel zum Schutz vor diesen Bedrohungen implementiert haben, untersuchen. Durch die Verbesserung unserer Sicherheitsprotokolle wollen wir unsere Kommunikationskanäle schützen und das Vertrauen unserer weltweiten Handelsgemeinschaft erhalten. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil X): Kann KI den MACD verbessern?
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil X): Kann KI den MACD verbessern?
Begleiten Sie uns bei der empirischen Analyse des MACD-Indikators, um zu testen, ob die Anwendung von KI auf eine Strategie, die den Indikator mit einbezieht, unsere Prognosegenauigkeit für den EURUSD verbessern würde. Gleichzeitig haben wir geprüft, ob der Indikator selbst leichter vorhersagbar ist als der Preis, und ob der Wert des Indikators das künftige Preisniveau vorhersagt. Wir geben Ihnen die Informationen an die Hand, die Sie benötigen, um zu entscheiden, ob Sie Ihre Zeit in die Integration des MACD in Ihre AI-Handelsstrategien investieren sollten.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 3): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Verwaltung schwebenden Aufträge
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 3): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Verwaltung schwebenden Aufträge
Lernen Sie, wie Sie eine umfassende EX5-Bibliothek für schwebende Aufträge in Ihrem MQL5-Code oder Ihren Projekten entwickeln und implementieren. Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie eine umfangreiche EX5-Bibliothek für die Verwaltung schwebender Aufträge erstellen können, und führt Sie durch den Import und die Implementierung dieser Bibliothek, indem er ein Handels-Panel oder eine grafische Nutzeroberfläche (GUI) erstellt. Das Expert Advisor-Order-Panel ermöglicht es den Nutzern, schwebende Aufträge, die mit einer bestimmten magischen Zahl verknüpft sind, direkt über die grafische Oberfläche im Chartfenster zu öffnen, zu überwachen und zu löschen.
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 4): Leistungsverbesserung
Nachrichtenhandel leicht gemacht (Teil 4): Leistungsverbesserung
Dieser Artikel befasst sich mit Methoden zur Verbesserung der Laufzeit des Experten im Strategietester. Der Code wird so geschrieben, dass die Zeiten der Nachrichtenereignisse in stündliche Kategorien unterteilt werden. Der Zugriff auf diese Ereigniszeiten erfolgt innerhalb der angegebenen Stunde. Dadurch wird sichergestellt, dass der EA sowohl in Umgebungen mit hoher als auch mit niedriger Volatilität effizient ereignisgesteuerte Trades verwalten kann.
Nachbarschaftsübergreifende Suche (ANS)
Nachbarschaftsübergreifende Suche (ANS)
Der Artikel zeigt das Potenzial des ANS-Algorithmus als einen wichtigen Schritt in der Entwicklung flexibler und intelligenter Optimierungsmethoden, die die Besonderheiten des Problems und die Dynamik der Umgebung im Suchraum berücksichtigen können.