Page 21 — Algorithmic Trading Articles — Guides & Examples

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 88): Zeitreihen-Dense-Encoder (TiDE)

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.

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.

Datenwissenschaft und ML (Teil 29): Wichtige Tipps für die Auswahl der besten Forex-Daten für AI-Trainingszwecke

In diesem Artikel befassen wir uns eingehend mit den entscheidenden Aspekten der Auswahl der relevantesten und hochwertigsten Forex-Daten, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern.

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 10): Erstellen von Objekten aus einer Zeichenkette

Der EA-Entwicklungsplan umfasst mehrere Stufen, wobei die Zwischenergebnisse in der Datenbank gespeichert werden. Sie können von dort nur als Zeichenketten oder Zahlen wieder abgerufen werden, nicht als Objekte. Wir brauchen also eine Möglichkeit, die gewünschten Objekte im EA anhand der aus der Datenbank gelesenen Strings neu zu erstellen.

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 11): Automatisieren der Optimierung (erste Schritte)

Um einen guten EA zu erhalten, müssen wir mehrere gute Parametersätze von Handelsstrategie-Instanzen für ihn auswählen. Dies kann manuell erfolgen, indem die Optimierung für verschiedene Symbole durchgeführt und dann die besten Ergebnisse ausgewählt werden. Aber es ist besser, diese Arbeit an das Programm zu delegieren und sich produktiveren Tätigkeiten zu widmen.

Schildkrötenpanzer-Evolutionsalgorithmus (TSEA)

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.

Entwicklung eines Replay Systems (Teil 46): Chart Trade Projekt (V)

Sind Sie es leid, Zeit mit der Suche nach genau der Datei zu verschwenden, die Ihre Anwendung zum Funktionieren braucht? Wie wäre es, alles in die ausführbare Datei aufzunehmen? Auf diese Weise müssen Sie nicht nach den Dingen suchen. Ich weiß, dass viele Menschen diese Form der Verteilung und Speicherung nutzen, aber es gibt einen viel geeigneteren Weg. Zumindest was die Verteilung von ausführbaren Dateien und deren Speicherung betrifft. Die hier vorgestellte Methode kann sehr nützlich sein, da Sie den MetaTrader 5 selbst als hervorragenden Assistenten verwenden können, ebenso wie MQL5. Außerdem ist es nicht so schwer zu verstehen.

Risikomanager für den algorithmischen Handel

Ziel dieses Artikels ist es, die Notwendigkeit des Einsatzes eines Risikomanagers zu beweisen und die Prinzipien der Risikokontrolle im algorithmischen Handel in einer eigenen Klasse zu implementieren, damit jeder die Wirksamkeit des Ansatzes der Risikostandardisierung im Intraday-Handel und bei Investitionen auf den Finanzmärkten überprüfen kann. In diesem Artikel werden wir eine Risikomanager-Klasse für den algorithmischen Handel erstellen. Dies ist eine logische Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, in dem wir die Erstellung eines Risikomanagers für den manuellen Handel besprochen haben.

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 2): Senden von Signalen von MQL5 an Telegram

In diesem Artikel erstellen wir einen in MQL5-Telegram integrierten Expert Advisor, der Moving Average Crossover Signale an Telegram sendet. Wir erläutern den Prozess der Erzeugung von Handelssignalen aus gleitenden Durchschnittsübergängen, die Implementierung des erforderlichen Codes in MQL5 und die Sicherstellung der nahtlosen Integration. Das Ergebnis ist ein System, das Handelswarnungen in Echtzeit direkt an Ihren Telegram-Gruppenchat sendet.

MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 31): Auswahl der Verlustfunktion

Die Verlustfunktion ist die wichtigste Kennzahl für Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Rückmeldung für den Trainingsprozess liefert, indem sie angibt, wie gut ein bestimmter Satz von Parametern im Vergleich zum beabsichtigten Ziel funktioniert. Wir untersuchen die verschiedenen Formate dieser Funktion in einer nutzerdefinierten MQL5-Assistenten-Klasse.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 30): Spotlight auf Batch-Normalisierung beim maschinellen Lernen

Die Batch-Normalisierung ist die Vorverarbeitung von Daten, bevor sie in einen Algorithmus für maschinelles Lernen, z. B. ein neuronales Netz, eingespeist werden. Dies geschieht immer unter Berücksichtigung der Art der Aktivierung, die der Algorithmus verwenden soll. Wir untersuchen daher die verschiedenen Ansätze, die man mit Hilfe eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors verfolgen kann, um die Vorteile dieses Ansatzes zu nutzen.

Aufbau eines Modells aus Kerzen, Trend und Nebenbedingungen (Teil 3): Erkennung von Trendänderungen bei der Verwendung dieses Systems

In diesem Artikel wird untersucht, wie Wirtschaftsnachrichten, das Anlegerverhalten und verschiedene Faktoren die Trendumkehr an den Märkten beeinflussen können. Es enthält eine Videoerklärung und fährt fort mit der Integration von MQL5-Code in unser Programm, um Trendumkehrungen zu erkennen, uns zu warnen und geeignete Maßnahmen auf der Grundlage der Marktbedingungen zu ergreifen. Dieser Artikel knüpft an frühere Artikel der Reihe an.

Datenwissenschaft und ML (Teil 28): Vorhersage mehrerer Futures für EURUSD mithilfe von KI

Bei vielen Modellen der künstlichen Intelligenz ist es üblich, einen einzigen Zukunftswert vorherzusagen. In diesem Artikel werden wir uns jedoch mit der leistungsstarken Technik der Verwendung von maschinellen Lernmodellen zur Vorhersage mehrerer zukünftiger Werte befassen. Dieser Ansatz, der als mehrstufige Prognose bekannt ist, ermöglicht es uns, nicht nur den Schlusskurs von morgen, sondern auch den von übermorgen und darüber hinaus vorherzusagen. Durch die Beherrschung mehrstufiger Prognosen können Händler und Datenwissenschaftler tiefere Einblicke gewinnen und fundiertere Entscheidungen treffen, was ihre Vorhersagefähigkeiten und strategische Planung erheblich verbessert.

Implementierung des Deus EA: Automatisierter Handel mit RSI und gleitenden Durchschnitten in MQL5

Dieser Artikel beschreibt die Schritte zur Implementierung des Deus EA, der auf den Indikatoren RSI und Gleitender Durchschnitt zur Steuerung des automatisierten Handels basiert.

Erstellen eines integrierten MQL5-Telegram Expert Advisors (Teil 1): Senden von Nachrichten von MQL5 an Telegram

In diesem Artikel erstellen wir einen Expert Advisor (EA) in MQL5, um mit einem Bot Nachrichten an Telegram zu senden. Wir richten die erforderlichen Parameter ein, einschließlich des API-Tokens und der Chat-ID des Bots, und führen dann eine HTTP-POST-Anforderung aus, um die Nachrichten zu übermitteln. Später kümmern wir uns um die Beantwortung der Fragen, um eine erfolgreiche Zustellung zu gewährleisten, und beheben alle Probleme, die im Falle eines Fehlers auftreten. Dies stellt sicher, dass wir Nachrichten von MQL5 an Telegram über den erstellten Bot senden.

Implementierung einer Handelsstrategie der Bollinger Bänder mit MQL5: Ein schrittweiser Leitfaden

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung eines automatisierten Handelsalgorithmus in MQL5, der auf der Bollinger-Band-Handelsstrategie basiert. Ein detailliertes Tutorial zur Erstellung eines Expert Advisors, der für Händler nützlich sein kann.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil III): Prognose von höhere Hochs und tiefere Tiefs

In dieser Artikelserie werden wir klassische Handelsstrategien empirisch analysieren, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. In der heutigen Diskussion haben wir versucht, mithilfe des Modells der linearen Diskriminanzanalyse höhere Hochs und tiefere Tiefs vorherzusagen.

Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen (Teil II): Abstimmung tiefer neuronaler Netze

Modelle für maschinelles Lernen verfügen über verschiedene einstellbare Parameter. In dieser Artikelserie werden wir untersuchen, wie Sie Ihre KI-Modelle mithilfe der SciPy-Bibliothek an Ihren spezifischen Markt anpassen können.

Preisgesteuertes CGI-Modell: Erweiterte Datennachbearbeitung und Implementierung

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Entwicklung eines vollständig anpassbaren Skripts für den Preisdatenexport mit MQL5, das einen neuen Fortschritt in der Simulation des CGI-Modells Price Man darstellt. Wir haben fortschrittliche Verfeinerungstechniken implementiert, um sicherzustellen, dass die Daten nutzerfreundlich und für Animationszwecke optimiert sind. Außerdem werden wir die Möglichkeiten von Blender 3D bei der effektiven Arbeit mit und der Visualisierung von Preisdaten kennenlernen und sein Potenzial für die Erstellung dynamischer und ansprechender Animationen demonstrieren.

Ein Beispiel für automatisch optimierte Take-Profits und Indikatorparameter mit SMA und EMA

Dieser Artikel stellt einen hochentwickelten Expert Advisor für den Devisenhandel vor, der maschinelles Lernen mit technischer Analyse kombiniert. Es konzentriert sich auf den Handel mit Apple-Aktien und bietet adaptive Optimierung, Risikomanagement und mehrere Strategien. Das Backtesting zeigt vielversprechende Ergebnisse mit hoher Rentabilität, aber auch erheblichen Drawdowns, was auf Potenzial für eine weitere Verfeinerung hinweist.

Integration von MQL5 in Datenverarbeitungspakete (Teil 1): Fortgeschrittene Datenanalyse und statistische Verarbeitung

Die Integration ermöglicht einen nahtlosen Arbeitsablauf, bei dem Finanzrohdaten aus MQL5 in Datenverarbeitungspakete wie Jupyter Lab für erweiterte Analysen einschließlich statistischer Tests importiert werden können.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 29): Fortsetzung zu Lernraten mit MLPs

Zum Abschluss unserer Betrachtung der Empfindlichkeit der Lernrate für die Leistung von Expert Advisors untersuchen wir in erster Linie die adaptiven Lernraten. Diese Lernraten sollen für jeden Parameter in einer Schicht während des Trainingsprozesses angepasst werden, und so bewerten wir die potenziellen Vorteile gegenüber der erwarteten Leistungsgebühr.

Kausalanalyse von Zeitreihen mit Hilfe der Transferentropie

In diesem Artikel wird erörtert, wie die statistische Kausalität zur Ermittlung prädiktiver Variablen eingesetzt werden kann. Wir werden die Verbindung zwischen Kausalität und Transferentropie untersuchen und einen MQL5-Code zur Erkennung von direktionalen Informationsübertragungen zwischen zwei Variablen vorstellen.

MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 28): GANs überarbeitet mit einer Anleitung zu Lernraten

Die Lernrate ist eine Schrittgröße in Richtung eines Trainingsziels in den Trainingsprozessen vieler maschineller Lernalgorithmen. Wir untersuchen die Auswirkungen, die die vielen Zeitpläne und Formate auf die Leistung eines Generative Adversarial Network haben können, eine Art neuronales Netz, das wir in einem früheren Artikel untersucht haben.

Erstellen eines Dashboards in MQL5 für den RSI-Indikator von mehreren Symbolen und Zeitrahmen

In diesem Artikel entwickeln wir ein dynamisches RSI-Indikator-Dashboard in MQL5, das Händlern Echtzeit-RSI-Werte für verschiedene Symbole und Zeitrahmen anzeigt. Das Dashboard bietet interaktive Schaltflächen, Echtzeit-Updates und farbkodierte Indikatoren, die Händlern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Vom Neuling zum Experten: Die wesentliche Reise durch den MQL5-Handel

Entfalten Sie Ihr Potenzial! Sie sind von Möglichkeiten umgeben. Entdecken Sie die 3 wichtigsten Geheimnisse, um Ihre MQL5-Reise in Gang zu bringen oder auf die nächste Stufe zu heben. Lassen Sie uns in die Diskussion über Tipps und Tricks für Anfänger und Profis gleichermaßen eintauchen.

Klassische Strategien neu interpretieren (Teil II): Bollinger-Bänder Ausbrüche

Dieser Artikel untersucht eine Handelsstrategie, die die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) mit Bollinger-Bändern integriert und kategorische Zonenvorhersagen für strategische Markteinstiegssignale nutzt.

MQL5 Handels-Toolkit (Teil 2): Erweiterung und Implementierung der Positionsmanagement EX5-Bibliothek

Erfahren Sie, wie Sie EX5-Bibliotheken in Ihren MQL5-Code oder Ihre Projekte importieren und verwenden können. In diesem Fortsetzungsartikel werden wir die EX5-Bibliothek erweitern, indem wir weitere Positionsmanagement-Funktionen zur bestehenden Bibliothek hinzufügen und zwei Expert Advisors erstellen. Im ersten Beispiel wird der Variable Index Dynamic Average Technical Indicator verwendet, um einen Expert Advisor für eine Trailing-Stop-Handelsstrategie zu entwickeln, während im zweiten Beispiel ein Handelspanel zum Überwachen, Öffnen, Schließen und Ändern von Positionen verwendet wird. Diese beiden Beispiele zeigen, wie die erweiterte EX5-Positionsmanagement-Bibliothek verwendet und implementiert werden kann.

Selbstoptimierende Expert Advisors mit MQL5 und Python erstellen

In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir Expert Advisors erstellen können, die in der Lage sind, Handelsstrategien auf der Grundlage der vorherrschenden Marktbedingungen eigenständig auszuwählen und zu ändern. Wir werden etwas über Markov-Ketten lernen und wie sie algorithmischen Händler helfen können.

Aufbau des Kerzenmodells Trend-Constraint (Teil 7): Verfeinerung unseres Modells für die EA-Entwicklung

In diesem Artikel werden wir uns mit der detaillierten Vorbereitung unseres Indikators für die Entwicklung von Expert Advisor (EA) befassen. Unsere Diskussion wird weitere Verfeinerungen der aktuellen Version des Indikators umfassen, um seine Genauigkeit und Funktionsweise zu verbessern. Außerdem werden wir neue Funktionen einführen, die Ausstiegspunkte markieren und damit eine Einschränkung der Vorgängerversion beheben, die nur Einstiegspunkte kennzeichnete.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 87): Zeitreihen-Patching

Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen.

Kolmogorov-Smirnov-Test bei zwei Stichproben als Indikator für die Nicht-Stationarität von Zeitreihen

Der Artikel befasst sich mit einem der bekanntesten nichtparametrischen Homogenitätstests – dem Kolmogorov-Smirnov-Test mit zwei Stichproben. Es werden sowohl Modelldaten als auch reale Kurse analysiert. Der Artikel enthält auch ein Beispiel für die Konstruktion eines Nicht-Stationaritätsindikators (iSmirnovDistance).

Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 9): Sammeln von Optimierungsergebnissen für einzelne Handelsstrategie-Instanzen

Schauen wir uns die wichtigsten Phasen der EA-Entwicklung an. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, eine einzelne Instanz der entwickelten Handelsstrategie zu optimieren. Versuchen wir, alle notwendigen Informationen über die Testergebnisse während der Optimierung an einem Ort zu sammeln.

Hinzufügen von Trailing-Stop mit Parabolic SAR

Wenn wir eine Handelsstrategie entwickeln, müssen wir verschiedene Optionen für einen schützenden Stopp testen. Hier bietet sich ein dynamisches Nachziehen des dem Kurs folgenden Stop-Loss-Levels an. Der beste Kandidat dafür ist der Parabolic SAR-Indikator. Es ist schwierig, sich etwas Einfacheres und visuell Klareres vorzustellen.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 85): Multivariate Zeitreihenvorhersage

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine neue komplexe Methode zur Zeitreihenprognose vorstellen, die die Vorteile von linearen Modellen und Transformer harmonisch vereint.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 86): U-förmiger Transformator

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für die Zeitreihenprognose. In diesem Artikel werden wir eine andere Methode besprechen: den U-förmigen Transformator.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 84): Umkehrbare Normalisierung (RevIN)

Wir wissen bereits, dass die Vorverarbeitung der Eingabedaten eine wichtige Rolle für die Stabilität der Modellbildung spielt. Für die Online-Verarbeitung von „rohen“ Eingabedaten verwenden wir häufig eine Batch-Normalisierungsschicht. Aber manchmal brauchen wir ein umgekehrtes Verfahren. In diesem Artikel wird einer der möglichen Ansätze zur Lösung dieses Problems erörtert.

Der Optimierungsalgorithmus Brain Storm (Teil II): Multimodalität

Im zweiten Teil des Artikels werden wir uns mit der praktischen Implementierung des BSO-Algorithmus befassen, Tests mit Testfunktionen durchführen und die Effizienz von BSO mit anderen Optimierungsmethoden vergleichen.

Brain Storm Optimierungsalgorithmus (Teil I): Clustering

In diesem Artikel befassen wir uns mit einer innovativen Optimierungsmethode namens BSO (Brain Storm Optimization), die von einem natürlichen Phänomen namens „Brainstorming“ inspiriert ist. Wir werden auch einen neuen Ansatz zur Lösung von multimodalen Optimierungsproblemen diskutieren, den die BSO-Methode anwendet. Es ermöglicht die Suche nach mehreren optimalen Lösungen, ohne dass die Anzahl der Teilpopulationen vorher festgelegt werden muss. Wir werden auch die Clustermethoden K-Means und K-Means++ betrachten.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 82): Modelle für gewöhnliche Differentialgleichungen (NeuralODE)

In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen.