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MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 22): Conditional GANs
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 22): Conditional GANs
Generative Adversarial Networks (GAN) sind eine Kombination von neuronalen Netzen, die sich gegenseitig trainieren, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Wir nehmen den bedingten Typ dieser Netze an, da wir eine mögliche Anwendung bei der Vorhersage von Finanzzeitreihen innerhalb einer Klasse von Expertensignalen anstreben.
Integration von Hidden-Markov-Modellen in MetaTrader 5
Integration von Hidden-Markov-Modellen in MetaTrader 5
In diesem Artikel zeigen wir, wie mit Python trainierte Hidden Markov Modelle in MetaTrader 5 Anwendungen integriert werden können. Hidden-Markov-Modelle sind ein leistungsfähiges statistisches Instrument zur Modellierung von Zeitreihendaten, bei denen das modellierte System durch nicht beobachtbare (verborgene) Zustände gekennzeichnet ist. Eine grundlegende Prämisse von HMMs ist, dass die Wahrscheinlichkeit, sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem bestimmten Zustand zu befinden, vom Zustand des Prozesses im vorherigen Zeitfenster abhängt.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle?
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle?
Diese fortschrittlichen gradient-boosted Entscheidungsbaumtechniken bieten eine überragende Leistung und Flexibilität, wodurch sie sich ideal für die Finanzmodellierung und den algorithmischen Handel eignen. Erfahren Sie, wie Sie diese Tools nutzen können, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf den Finanzmärkten zu verschaffen.
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 1): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Positionsverwaltung
MQL5 Handels-Toolkit (Teil 1): Entwicklung einer EX5-Bibliothek zur Positionsverwaltung
Lernen Sie, wie Sie ein Entwickler-Toolkit für die Verwaltung verschiedener Positionsoperationen mit MQL5 erstellen können. In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie eine Funktionsbibliothek (ex5) erstellen können, die einfache bis fortgeschrittene Positionsverwaltungsoperationen durchführt, einschließlich der automatischen Behandlung und Meldung der verschiedenen Fehler, die bei der Bearbeitung von Positionsverwaltungsaufgaben mit MQL5 auftreten.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 21): Testen mit Wirtschaftskalenderdaten
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 21): Testen mit Wirtschaftskalenderdaten
Die Daten des Wirtschaftskalenders sind standardmäßig nicht für das Testen mit Expert Advisors im Strategy Tester verfügbar. Wir sehen uns an, wie Datenbanken helfen können, diese Einschränkung zu umgehen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie SQLite-Datenbanken verwendet werden können, um Wirtschaftskalender-Nachrichten zu archivieren, sodass assistentengestützte Expert Advisors diese nutzen können, um Handelssignale zu generieren.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 19): Bayes'sche Inferenz
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 19): Bayes'sche Inferenz
Die Bayes'sche Inferenz ist die Anwendung des Bayes-Theorems, um die Wahrscheinlichkeitshypothese zu aktualisieren, wenn neue Informationen zur Verfügung stehen. Dies führt intuitiv zu einer Anpassung in der Zeitreihenanalyse, und so schauen wir uns an, wie wir dies bei der Erstellung von nutzerdefinierten Klassen nicht nur für das Signal, sondern auch für das Money-Management und Trailing-Stops nutzen können.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 20): Symbolische Regression
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 20): Symbolische Regression
Die symbolische Regression ist eine Form der Regression, die von minimalen bis gar keinen Annahmen darüber ausgeht, wie das zugrunde liegende Modell, das die untersuchten Datensätze abbildet, aussehen würde. Obwohl sie mit Bayes'schen Methoden oder neuronalen Netzen implementiert werden kann. Shen wir uns an, wie eine Implementierung mit genetischen Algorithmen helfen kann, eine im MQL5-Assistenten verwendbare Expertensignalklasse anzupassen.
Trianguläre Arbitrage mit Vorhersagen
Trianguläre Arbitrage mit Vorhersagen
Dieser Artikel vereinfacht die Dreiecksarbitrage und zeigt Ihnen, wie Sie mit Hilfe von Prognosen und spezieller Software intelligenter mit Währungen handeln können, selbst wenn Sie neu auf dem Markt sind. Sind Sie bereit, mit Expertise zu handeln?
Klassische Strategien neu interpretieren: Rohöl
Klassische Strategien neu interpretieren: Rohöl
In diesem Artikel greifen wir eine klassische Rohölhandelsstrategie wieder auf, um sie durch den Einsatz von Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens zu verbessern. Wir werden ein Modell der kleinsten Quadrate konstruieren, um zukünftige Brent-Rohölpreise auf der Grundlage der Differenz zwischen Brent- und WTI-Rohölpreisen vorherzusagen. Unser Ziel ist es, einen Frühindikator für künftige Veränderungen der Brent-Preise zu ermitteln.
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil IV): Optimierung der einfachen Grid-Strategie (I)
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil IV): Optimierung der einfachen Grid-Strategie (I)
In diesem vierten Teil greifen wir die zuvor entwickelten Simple Hedge und Simple Grid Expert Advisors (EAs) wieder auf. Wir konzentrieren uns darauf, den Simple Grid EA durch mathematische Analysen und einen Brute-Force-Ansatz zu verfeinern, mit dem Ziel, eine optimale Strategie anzuwenden. Dieser Artikel befasst sich eingehend mit der mathematischen Optimierung der Strategie und legt den Grundstein für die künftige Erforschung der kodierungsbasierten Optimierung in späteren Ausgaben.
Einführung in MQL5 (Teil 7): Anleitung für Anfänger zur Erstellung von Expert Advisors und zur Verwendung von AI-generiertem Code in MQL5
Einführung in MQL5 (Teil 7): Anleitung für Anfänger zur Erstellung von Expert Advisors und zur Verwendung von AI-generiertem Code in MQL5
Entdecken Sie die ultimative Anleitung für Anfänger zum Erstellen von Expert Advisors (EAs) mit MQL5 in unserem umfassenden Artikel. Lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie EAs mithilfe von Pseudocode konstruieren und die Leistung von KI-generiertem Code nutzen können. Egal, ob Sie neu im algorithmischen Handel sind oder Ihre Fähigkeiten verbessern wollen, dieser Leitfaden bietet einen klaren Weg zur Erstellung effektiver EAs.
Scheinkorrelationen in Python
Scheinkorrelationen in Python
Scheinkorrelationen treten auf, wenn zwei Zeitreihen rein zufällig ein hohes Maß an Korrelation aufweisen, was zu irreführenden Ergebnissen bei der Regressionsanalyse führt. In solchen Fällen sind die Variablen zwar scheinbar miteinander verbunden, aber die Korrelation ist zufällig und das Modell kann unzuverlässig sein.
Statistische Arbitrage mit Vorhersagen
Statistische Arbitrage mit Vorhersagen
Wir werden uns mit statistischer Arbitrage beschäftigen, wir werden mit Python nach Korrelations- und Kointegrationssymbolen suchen, wir werden einen Indikator für den Pearson-Koeffizienten erstellen und wir werden einen EA für den Handel mit statistischer Arbitrage mit Vorhersagen erstellen, die mit Python und ONNX-Modellen gemacht werden.
Risikobalance beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten
Risikobalance beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten
Dieser Artikel ermöglicht es Anfängern, ein Skript für den Risikoausgleich beim gleichzeitigen Handel von mehreren Handelsinstrumenten von Grund auf zu schreiben. Darüber hinaus können erfahrene Nutzer neue Ideen für die Umsetzung ihrer Lösungen in Bezug auf die in diesem Artikel vorgeschlagenen Optionen erhalten.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Künstliche multisoziale Suchobjekte (MSO)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Künstliche multisoziale Suchobjekte (MSO)
Dies ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, der sich mit dem Konzept der sozialen Gruppen befasst. In dem Artikel wird die Entwicklung sozialer Gruppen anhand von Bewegungs- und Gedächtnisalgorithmen untersucht. Die Ergebnisse werden dazu beitragen, die Entwicklung sozialer Systeme zu verstehen und sie bei der Optimierung und Suche nach Lösungen anzuwenden.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 2): Übergang zu virtuellen Positionen von Handelsstrategien
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 2): Übergang zu virtuellen Positionen von Handelsstrategien
Lassen Sie uns mit der Entwicklung eines Multiwährungs-EAs mit mehreren parallel arbeitenden Strategien fortfahren. Versuchen wir, die gesamte mit der Eröffnung von Marktpositionen verbundene Arbeit von der Strategieebene auf die Ebene des EA zu verlagern, der die Strategien verwaltet. Die Strategien selbst werden nur virtuell gehandelt, ohne Marktpositionen zu eröffnen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)
Wir werden das Prinzip des Aufbaus von Algorithmen mit mehreren Populationen besprechen. Als Beispiel für diese Art von Algorithmus werden wir uns den neuen nutzerdefinierten Algorithmus - Evolution of Social Groups (ESG) - ansehen. Wir werden die grundlegenden Konzepte, die Mechanismen der Populationsinteraktion und die Vorteile dieses Algorithmus analysieren und seine Leistung bei Optimierungsproblemen untersuchen.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 38): Den Weg ebnen (II)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 38): Den Weg ebnen (II)
Viele Menschen, die sich für MQL5-Programmierer halten, verfügen nicht über die Grundkenntnisse, die ich in diesem Artikel erläutern werde. Viele Menschen halten MQL5 für ein begrenztes Werkzeug, aber der eigentliche Grund ist, dass sie nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen. Wenn Sie also etwas nicht wissen, brauchen Sie sich dafür nicht zu schämen. Es ist besser, sich dafür zu schämen, nicht zu fragen. MetaTrader 5 einfach dazu zu zwingen, die Indikatorduplikation zu deaktivieren, gewährleistet in keiner Weise eine Zwei-Wege-Kommunikation zwischen dem Indikator und dem Expert Advisor. Davon sind wir noch weit entfernt, aber die Tatsache, dass sich der Indikator auf dem Chart nicht dupliziert, stimmt uns zuversichtlich.
Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 3): Erstellen von automatischen Bewegungen und Testskripten in MQL5
Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 3): Erstellen von automatischen Bewegungen und Testskripten in MQL5
Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von automatischen Zügen im Tic-Tac-Toe-Spiel in Python, integriert mit MQL5-Funktionen und Unit-Tests. Das Ziel ist es, die Interaktivität des Spiels zu verbessern und die Zuverlässigkeit des Systems durch Tests in MQL5 zu gewährleisten. Die Präsentation umfasst die Entwicklung der Spiellogik, die Integration und praktische Tests und schließt mit der Erstellung einer dynamischen Spielumgebung und eines robusten integrierten Systems.
DRAW_ARROW Zeichnungstyp in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren
DRAW_ARROW Zeichnungstyp in Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren
In diesem Artikel werden wir uns mit Multi-Symbol-Multi-Perioden-Indikatoren beschäftigen, die Pfeile zeichnen. Wir werden auch die Klassenmethoden für die korrekte Anzeige von Pfeilen verbessern, die Daten von Pfeilindikatoren anzeigen, die auf einem Symbol/einer Periode berechnet wurden, das/die nicht mit dem Symbol/der Periode des aktuellen Charts übereinstimmt.
Trailing-Stopp im Handel
Trailing-Stopp im Handel
In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung eines Trailing-Stops beim Handel. Wir werden bewerten, wie nützlich und wirksam das ist und wie es genutzt werden kann. Die Effizienz eines Trailing-Stopps hängt weitgehend von der Preisvolatilität und der Wahl des Stop-Loss-Niveaus ab. Für die Festlegung eines Stop-Loss können verschiedene Ansätze verwendet werden.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil I
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Binärer genetischer Algorithmus (BGA). Teil I
In diesem Artikel werden wir verschiedene Methoden untersuchen, die in binären genetischen und anderen Populationsalgorithmen verwendet werden. Wir werden uns die Hauptkomponenten des Algorithmus, wie Selektion, Crossover und Mutation, und ihre Auswirkungen auf die Optimierung ansehen. Darüber hinaus werden wir Methoden der Datendarstellung und ihre Auswirkungen auf die Optimierungsergebnisse untersuchen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 71): Zielkonditionierte prädiktive Kodierung (Goal-Conditioned Predictive Coding, GCPC)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 71): Zielkonditionierte prädiktive Kodierung (Goal-Conditioned Predictive Coding, GCPC)
In früheren Artikeln haben wir die Decision-Transformer-Methode und mehrere davon abgeleitete Algorithmen besprochen. Wir haben mit verschiedenen Zielsetzungsmethoden experimentiert. Während der Experimente haben wir mit verschiedenen Arten der Zielsetzung gearbeitet. Die Studie des Modells über die frühere Trajektorie blieb jedoch immer außerhalb unserer Aufmerksamkeit. In diesem Artikel. Ich möchte Ihnen eine Methode vorstellen, die diese Lücke füllt.
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 1): Zusammenarbeit von mehreren Handelsstrategien
Entwicklung eines Expertenberaters für mehrere Währungen (Teil 1): Zusammenarbeit von mehreren Handelsstrategien
Es gibt eine ganze Reihe von verschiedenen Handelsstrategien. Daher kann es sinnvoll sein, mehrere Strategien parallel anzuwenden, um Risiken zu diversifizieren und die Stabilität der Handelsergebnisse zu erhöhen. Wenn jedoch jede Strategie als separater Expert Advisor (EA) implementiert wird, wird die Verwaltung ihrer Arbeit auf einem Handelskonto sehr viel schwieriger. Um dieses Problem zu lösen, wäre es sinnvoll, den Betrieb verschiedener Handelsstrategien innerhalb eines einzigen EA zu implementieren.
Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen
Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen
In diesem Artikel werden wir uns mit der Theorie des Kausalschlusses unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie mit der Implementierung des nutzerdefinierten Ansatzes in Python befassen. Kausalschlüsse und kausales Denken haben ihre Wurzeln in der Philosophie und Psychologie und spielen eine wichtige Rolle für unser Verständnis der Realität.
MQL5 beherrschen, vom Anfänger zum Profi (Teil II): Grundlegende Datentypen und die Verwendung von Variablen
MQL5 beherrschen, vom Anfänger zum Profi (Teil II): Grundlegende Datentypen und die Verwendung von Variablen
Dies ist eine Fortsetzung der Serie für Anfänger. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man Konstanten und Variablen erstellt, Daten, Farben und andere nützliche Daten schreibt. Wir werden lernen, wie man Enumerationen (Aufzählungen) wie Wochentage oder Linienstile (durchgezogen, gepunktet usw.) erstellt. Variablen und Ausdrücke sind die Grundlage der Programmierung. Sie sind definitiv in 99 % der Programme vorhanden, daher ist es wichtig, sie zu verstehen. Wenn Sie also neu in der Programmierung sind, kann dieser Artikel sehr nützlich für Sie sein. Erforderliche Programmierkenntnisse: sehr einfach, innerhalb der Grenzen meines vorherigen Artikels (siehe den Link am Anfang).
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 69): Dichte-basierte Unterstützungsbedingung für die Verhaltenspolitik (SPOT)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 69): Dichte-basierte Unterstützungsbedingung für die Verhaltenspolitik (SPOT)
Beim Offline-Lernen verwenden wir einen festen Datensatz, der die Umweltvielfalt nur begrenzt abdeckt. Während des Lernprozesses kann unser Agent Aktionen generieren, die über diesen Datensatz hinausgehen. Wenn es keine Rückmeldungen aus der Umwelt gibt, wie können wir dann sicher sein, dass die Bewertungen solcher Maßnahmen korrekt sind? Die Beibehaltung der Agentenpolitik innerhalb des Trainingsdatensatzes ist ein wichtiger Aspekt, um die Zuverlässigkeit des Trainings zu gewährleisten. Darüber werden wir in diesem Artikel sprechen.