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Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren
Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren
Matrizen dienen als Grundlage für Algorithmen des maschinellen Lernens und für Computer im Allgemeinen, da sie große mathematische Operationen effektiv verarbeiten können. Die Standardbibliothek bietet alles, was man braucht, aber wir wollen sehen, wie wir sie erweitern können, indem wir in der Datei utils mehrere Funktionen einführen, die in der Bibliothek noch nicht vorhanden sind
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)
Fish School Search (FSS, Suche mittels Fischschulen) ist ein neuer Optimierungsalgorithmus, der durch das Verhalten von Fischen in einem Schwarm inspiriert wurde, von denen die meisten (bis zu 80 %) in einer organisierten Gemeinschaft von Verwandten schwimmen. Es ist erwiesen, dass Fischansammlungen eine wichtige Rolle für die Effizienz der Nahrungssuche und den Schutz vor Räubern spielen.
DoEasy. Steuerung (Teil 29): Das Hilfssteuerelement der ScrollBar
DoEasy. Steuerung (Teil 29): Das Hilfssteuerelement der ScrollBar
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung des ScrollBar-Hilfssteuerelements und seiner abgeleiteten Objekte beginnen — vertikale und horizontale Bildlaufleisten. Eine Bildlaufleiste wird verwendet, um den Inhalt des Formulars zu verschieben, wenn er über den Container hinausgeht. Die Bildlaufleisten befinden sich in der Regel am unteren und rechten Rand des Formulars. Die horizontale am unteren Rand blättert den Inhalt nach links und rechts, während die vertikale nach oben und unten blättert.
MQL5 Kochbuch — Dienste
MQL5 Kochbuch — Dienste
Der Artikel beschreibt die vielseitigen Möglichkeiten der Dienste — MQL5-Programme, die nicht an Charts gebunden sind. Ich werde auch die Unterschiede von Diensten zu anderen MQL5-Programmen hervorheben und die Feinheiten der Arbeit des Entwicklers mit Diensten betonen. Als Beispiele werden dem Leser verschiedene Aufgaben angeboten, die ein breites Spektrum an Funktionen abdecken, die als Dienst implementiert werden können.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Ichimoku entwirft
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Ichimoku entwirft
Hier ist ein neuer Artikel in unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem mit den beliebtesten Indikatoren zu entwerfen. Wir werden über den Ichimoku-Indikator im Detail sprechen und wie man ein Handelssystem mit diesem Indikator entwirft.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 05): Markov-Ketten
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 05): Markov-Ketten
Markov-Ketten sind ein leistungsfähiges mathematisches Werkzeug, das zur Modellierung und Vorhersage von Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen, einschließlich des Finanzwesens, verwendet werden kann. In der Finanzzeitreihenmodellierung und -prognose werden Markov-Ketten häufig zur Modellierung der zeitlichen Entwicklung von Finanzwerten wie Aktienkursen oder Wechselkursen verwendet. Einer der Hauptvorteile von Markov-Kettenmodellen ist ihre Einfachheit und Nutzerfreundlichkeit.
Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)
Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Grauer-Wolf-Optimierung (GWO)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Grauer-Wolf-Optimierung (GWO)
Betrachten wir einen der neuesten modernen Optimierungsalgorithmen - die Grey-Wolf-Optimierung. Das originelle Verhalten bei Testfunktionen macht diesen Algorithmus zu einem der interessantesten unter den zuvor besprochenen Algorithmen. Dies ist einer der besten Algorithmen für das Training neuronaler Netze, glatte Funktionen mit vielen Variablen.
Nicht-lineare Indikatoren
Nicht-lineare Indikatoren
In diesem Artikel werde ich versuchen, einige Möglichkeiten zur Erstellung nichtlinearer Indikatoren und deren Verwendung im Handel zu besprechen. In der MetaTrader-Handelsplattform gibt es eine ganze Reihe von Indikatoren, die nicht-lineare Ansätze verwenden.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 32): Verteiltes Q-Learning
Wir haben die Q-Learning-Methode in einem der früheren Artikel dieser Serie kennengelernt. Bei dieser Methode werden die Belohnungen für jede Aktion gemittelt. Im Jahr 2017 wurden zwei Arbeiten vorgestellt, die einen größeren Erfolg bei der Untersuchung der Belohnungsverteilungsfunktion zeigen. Wir sollten die Möglichkeit in Betracht ziehen, diese Technologie zur Lösung unserer Probleme einzusetzen.
DoEasy. Steuerung (Teil 25): Das WinForms-Objekt Tooltip
DoEasy. Steuerung (Teil 25): Das WinForms-Objekt Tooltip
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung des Steuerelements Tooltip (Schnellinfo) sowie neuer grafischer Primitive für die Bibliothek beginnen. Natürlich hat nicht jedes Element eine Tooltip, aber jedes grafische Objekt kann ein solches besitzen.
Berg- oder Eisbergdiagramme
Berg- oder Eisbergdiagramme
Was halten Sie von der Idee, der MetaTrader 5-Plattform einen neuen Chart-Typ hinzuzufügen? Einige Leute sagen, dass es an einigen Dingen mangelt, die andere Plattformen bieten. Aber die Wahrheit ist, dass MetaTrader 5 eine sehr praktische Plattform ist, da sie Ihnen Dinge ermöglicht, die auf vielen anderen Plattformen nicht (oder zumindest nicht ohne weiteres) möglich sind.
Die Magie der Zeit von Handelsintervallen mit dem Instrument Frames Analyzer
Die Magie der Zeit von Handelsintervallen mit dem Instrument Frames Analyzer
Was ist Frames Analyzer? Dies ist ein Plug-in-Modul für jeden Expert Advisor zur Analyse von Optimierungsframes während der Parameteroptimierung im Strategietester, aber auch außerhalb des Testers, durch Lesen einer MQD-Datei oder einer Datenbank, die unmittelbar nach der Parameteroptimierung erstellt wird. Sie können diese Optimierungsergebnisse mit anderen Nutzern teilen, die über das Tool Frames Analyzer verfügen, um die Ergebnisse gemeinsam zu diskutieren.
DoEasy. Steuerung (Teil 24): Das WinForms-Hilfsobjekt für Hinweise
DoEasy. Steuerung (Teil 24): Das WinForms-Hilfsobjekt für Hinweise
In diesem Artikel werde ich die Logik der Angabe der Basis- und Hauptobjekte für alle WinForms-Bibliotheksobjekte überarbeiten, ein neues Basisobjekt Hint für Hinweise und mehrere seiner abgeleiteten Klassen entwickeln, um die mögliche Richtung der Bewegung des Trennzeichens anzugeben.
Adaptive Indikatoren
Adaptive Indikatoren
In diesem Artikel werde ich mehrere mögliche Ansätze zur Erstellung adaptiver Indikatoren betrachten. Adaptive Indikatoren zeichnen sich durch das Vorhandensein einer Rückkopplung zwischen den Werten der Eingangs- und Ausgangssignale aus. Diese Rückkopplung ermöglicht es dem Indikator, sich selbständig auf die optimale Verarbeitung von finanziellen Zeitreihenwerten einzustellen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 31): Evolutionäre Algorithmen
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 31): Evolutionäre Algorithmen
Im vorangegangenen Artikel haben wir uns mit nicht-gradientenbasierten Optimierungsmethoden befasst. Wir haben uns mit dem genetischen Algorithmus vertraut gemacht. Heute werden wir dieses Thema fortsetzen und eine andere Klasse von evolutionären Algorithmen besprechen.
Verwenden von Linien in MQL5
Verwenden von Linien in MQL5
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit den wichtigsten Linien wie Trendlinien, Unterstützung und Widerstand von MQL5 verwenden können.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 30): Genetische Algorithmen
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 30): Genetische Algorithmen
Heute möchte ich Ihnen eine etwas andere Lernmethode vorstellen. Wir können sagen, dass sie von Darwins Evolutionstheorie entlehnt ist. Sie ist wahrscheinlich weniger kontrollierbar als die zuvor besprochenen Methoden, aber sie ermöglicht die Ausbildung nicht-differenzierbarer Modelle.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 29): Der Algorithmus Advantage Actor Critic
In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.
Algorithmen zur Populationsoptimierung Partikelschwarm (PSO)
Algorithmen zur Populationsoptimierung Partikelschwarm (PSO)
In diesem Artikel werde ich den beliebten Algorithmus der Partikelschwarm-Optimierung (PSO) besprechen. Zuvor haben wir wichtige Eigenschaften von Optimierungsalgorithmen wie Konvergenz, Konvergenzrate, Stabilität und Skalierbarkeit erörtert, einen Prüfstand entwickelt und den einfachsten RNG-Algorithmus betrachtet.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 28): Gradientbasierte Optimierung
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 28): Gradientbasierte Optimierung
Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. Im vorigen Artikel haben wir die Methode des Deep Q-Learning kennengelernt. Bei dieser Methode wird das Modell so trainiert, dass es die bevorstehende Belohnung in Abhängigkeit von der in einer bestimmten Situation durchgeführten Aktion vorhersagt. Dann wird eine Aktion entsprechend der Strategie und der erwarteten Belohnung durchgeführt. Es ist jedoch nicht immer möglich, die Q-Funktion zu approximieren. Manchmal führt die Annäherung nicht zu dem gewünschten Ergebnis. In solchen Fällen werden Näherungsmethoden nicht auf Nutzenfunktionen, sondern auf eine direkte Handlungspolitik (Strategie) angewendet. Eine dieser Methoden ist die Gradientbasierte Optimierung, engl. „Policy Gradient“.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit den Fraktalen entwickelt
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit den Fraktalen entwickelt
Dieser Artikel ist ein neuer Teil unserer Serie über die Entwicklung eines Handelssystems auf der Grundlage der beliebtesten technischen Indikatoren. Wir werden einen neuen Indikator kennenlernen, den Fraktal-Indikator oder Fractals, und wir werden lernen, wie man ein darauf basierendes Handelssystem entwickelt, das im MetaTrader 5 Terminal ausgeführt werden kann.