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Hinzufügen von neuen UI-Sprachen zur MetaTrader5-Plattform
Hinzufügen von neuen UI-Sprachen zur MetaTrader5-Plattform
Die Benutzerschnittstelle der MetaTrader5-Plattform wird in mehrere Sprachen übersetzt. Keine Sorge, wenn Ihre Sprache nicht unter den unterstützten aufscheint. Mit dem kostenlosen Paket "MetaTrader-5-MultiLanguage" von MetaQuotes Software Corp. können Sie ganz einfach eine Übersetzung durchführen. In diesem Artikel werden wir an einigen Bespielen zeigen, wie man eine neue UI-Sprache zur MetaTrader5-Plattform hinzufügen kann.
Population ADAM (Adaptive Moment Estimation)
Population ADAM (Adaptive Moment Estimation)
Der Artikel stellt die Umwandlung des bekannten und beliebten ADAM-Gradientenoptimierungsverfahrens in einen Populationsalgorithmus und dessen Modifikation durch die Einführung hybrider Individuen vor. Der neue Ansatz ermöglicht die Schaffung von Agenten, die Elemente erfolgreicher Entscheidungen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen kombinieren. Die wichtigste Innovation ist die Bildung hybrider Populationen, die adaptiv Informationen aus den vielversprechendsten Lösungen sammeln und so die Effizienz der Suche in komplexen mehrdimensionalen Räumen erhöhen.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Templates und Typename (II)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Templates und Typename (II)
In diesem Artikel wird erklärt, wie man mit einer der schwierigsten Programmiersituationen umgeht, die einem begegnen kann: die Verwendung verschiedener Typen in derselben Funktion oder Prozedur-Template. Obwohl wir uns die meiste Zeit nur auf Funktionen konzentriert haben, ist alles, was hier behandelt wurde, nützlich und kann auf Prozeduren angewendet werden.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 61): Verwendung von ADX- und CCI-Mustern mit überwachtem Lernen
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 61): Verwendung von ADX- und CCI-Mustern mit überwachtem Lernen
Die Oszillatoren ADX und CCI sind Trendfolge- und Momentum-Indikatoren, die bei der Entwicklung eines Expert Advisors miteinander kombiniert werden können. Wir sehen uns an, wie dies durch die Verwendung aller 3 Haupttrainingsarten des maschinellen Lernens systematisiert werden kann. Die Wizard Assembled Expert Advisors ermöglichen es uns, die von diesen beiden Indikatoren dargestellten Muster zu bewerten, und wir beginnen damit, zu untersuchen, wie Supervised-Learning auf diese Muster angewendet werden kann.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 1): Mangel an interoperablen Metriken
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 1): Mangel an interoperablen Metriken
Es gibt eine mächtige und allgegenwärtige Kraft, die die kollektiven Bemühungen unserer Gemeinschaft, verlässliche Handelsstrategien zu entwickeln, die KI in irgendeiner Form einsetzen, leise untergräbt. In diesem Artikel wird festgestellt, dass ein Teil der Probleme, mit denen wir konfrontiert sind, auf das blinde Festhalten an „Best Practices“ zurückzuführen ist. Indem wir dem Leser einfache marktbasierte Beweise aus der realen Welt vorlegen, werden wir ihm erklären, warum wir von einem solchen Verhalten absehen und stattdessen bereichsgebundene „Best Practices“ anwenden müssen, wenn unsere Gemeinschaft eine Chance haben soll, das latente Potenzial der KI zu nutzen.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Template und Typename (I)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Template und Typename (I)
In diesem Artikel beginnen wir mit der Betrachtung eines der Konzepte, das viele Anfänger vermeiden. Das hängt damit zusammen, dass Templates kein einfaches Thema sind, da viele das Grundprinzip, das den Templates zugrunde liegt, nicht verstehen: die Überladung von Funktionen und Prozeduren.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Fließkommazahlen
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Fließkommazahlen
Dieser Artikel ist eine kurze Einführung in das Konzept der Fließkommazahlen. Da dieser Text sehr komplex ist, lesen Sie ihn bitte aufmerksam und sorgfältig. Erwarten Sie nicht, dass Sie das Fließkommasystem schnell beherrschen. Das wird erst mit der Zeit klar, wenn man Erfahrung damit hat. Aber dieser Artikel wird Ihnen helfen zu verstehen, warum Ihre Anwendung manchmal andere Ergebnisse liefert, als Sie erwarten.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Überladen
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Überladen
Vielleicht wird dieser Artikel für Programmieranfänger am verwirrendsten sein. In der Tat werde ich hier zeigen, dass nicht immer alle Funktionen und Prozeduren im selben Code eindeutige Namen haben. Ja, wir können problemlos Funktionen und Prozeduren mit demselben Namen verwenden - und das nennt man Überladen.
Portfolio-Optimierung am Devisenmarkt: Synthese von VaR und die Markowitz-Theorie
Portfolio-Optimierung am Devisenmarkt: Synthese von VaR und die Markowitz-Theorie
Wie funktioniert der Portfoliohandel im Forexmarkt? Wie lassen sich die Portfoliotheorie von Markowitz zur Optimierung des Portfolioanteils und das VaR-Modell zur Optimierung des Portfoliorisikos zusammenführen? Wir erstellen einen auf der Portfoliotheorie basierenden Code, der einerseits ein geringes Risiko und andererseits eine akzeptable langfristige Rentabilität gewährleistet.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 76): Neuer Chart Trade (III)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 76): Neuer Chart Trade (III)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie der Code von DispatchMessage, der im vorherigen Artikel fehlte, funktioniert. Wir werden das Thema des nächsten Artikels vorstellen. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Funktionsweise dieses Codes zu verstehen, bevor wir zum nächsten Thema übergehen. 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.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Definitionen (I)
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Definitionen (I)
In diesem Artikel werden wir Dinge tun, die vielen seltsam vorkommen und völlig aus dem Zusammenhang gerissen sind, die aber, wenn sie richtig eingesetzt werden, das Lernen viel lustiger und interessanter machen: Wir werden in der Lage sein, auf der Grundlage dessen, was hier gezeigt wird, ziemlich interessante Dinge zu bauen. So können Sie die Syntax der MQL5-Sprache besser verstehen. Die hier zur Verfügung gestellten Materialien sind ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Sie sollte in keiner Weise als endgültige Bewerbung angesehen werden. Es geht nicht darum, die vorgestellten Konzepte zu erforschen.
Algorithmischer Handel auf der Grundlage von 3D-Umkehrmustern
Algorithmischer Handel auf der Grundlage von 3D-Umkehrmustern
Die Entdeckung einer neuen Welt des automatisierten Handels mit 3D-Bars. Wie sieht ein Handelsroboter auf mehrdimensionalen Preisbalken aus? Sind „gelbe“ Cluster von 3D-Balken in der Lage, Trendumkehrungen vorherzusagen? Wie sieht der multidimensionale Handel aus?
Expert Advisor auf der Grundlage des universellen MLP-Approximators
Expert Advisor auf der Grundlage des universellen MLP-Approximators
In diesem Artikel wird eine einfache und zugängliche Methode zur Verwendung eines neuronalen Netzwerks in einem Handels-EA vorgestellt, für die keine tiefgreifenden Kenntnisse des maschinellen Lernens erforderlich sind. Die Methode eliminiert die Zielfunktionsnormalisierung und überwindet die Probleme der „Gewichtsexplosion“ und des „Netzwerkstaus“, indem sie intuitives Training und visuelle Kontrolle der Ergebnisse bietet.
Neuronale Netze im Handel: Parametereffizienter Transformer mit segmentierter Aufmerksamkeit (letzter Teil)
Neuronale Netze im Handel: Parametereffizienter Transformer mit segmentierter Aufmerksamkeit (letzter Teil)
In der vorangegangenen Arbeit haben wir die theoretischen Aspekte des PSformer-Rahmens erörtert, der zwei wichtige Neuerungen in der klassischen Transformer-Architektur beinhaltet: den Parameter-Shared (PS)-Mechanismus und die Berücksichtigung von räumlich-zeitlichen Segmenten (SegAtt). In diesem Artikel setzen wir die Arbeit fort, die wir bei der Implementierung der vorgeschlagenen Ansätze mit MQL5 begonnen haben.
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.