Es ist nun an der Zeit, die bereits erstellten Objekte in die zuvor erstellten Bibliotheksobjekte zu integrieren. Dadurch wird jedes Bibliotheksobjekt mit einem eigenen grafischen Objekt ausgestattet, das den Nutzern die Interaktion mit dem Programm ermöglicht.
In diesem Artikel werde ich den Code der Klassen aus den vorhergehenden Artikeln optimieren und die geometrische Animationsrahmen-Objektklasse erstellen, die es uns ermöglicht, regelmäßige Polygone mit einer bestimmten Anzahl von Scheitelpunkten zu zeichnen.
Jeder Entwickler möchte in der Lage sein, Code schneller zu schreiben, und die Fähigkeit, schneller und effektiver zu programmieren, ist keine besondere Fähigkeit, mit der nur wenige Menschen geboren werden. Das ist eine Fähigkeit, die man lernen kann, und das ist es, was ich in diesem Artikel zu vermitteln versuche.
In diesem Artikel werde ich die Klasse eines einzelnen Animationsrahmens und seiner Nachkommen entwickeln. Die Klasse soll das Zeichnen von Formen unter Beibehaltung und anschließender Wiederherstellung des Hintergrunds unter ihnen ermöglichen.
Jeder Entwickler möchte in der Lage sein, Code schneller zu schreiben, und die Fähigkeit, schneller und effektiver zu programmieren, ist keine besondere Fähigkeit, mit der nur wenige Menschen geboren werden. Es ist eine Fähigkeit, die von jedem Programmierer erlernt werden kann, unabhängig von seiner jahrelangen Erfahrung an der Tastatur.
Dieser Artikel ist ein Muss für alle, die ihre Programmierkarriere verbessern wollen. Diese Artikelserie zielt darauf ab, Sie zum besten Programmierer zu machen, der Sie sein können, unabhängig davon, wie erfahren Sie sind. Die besprochenen Ideen eignen sich sowohl für MQL5-Programmierneulinge als auch für Profis.
In diesem Artikel werde ich die Animationsprinzipien definieren, die in einigen Teilen der Bibliothek verwendet werden sollen. Außerdem werde ich eine Klasse entwickeln, mit der ein Teil des Bildes kopiert und an einer bestimmten Stelle des Formularobjekts eingefügt werden kann, wobei der Teil des Formularhintergrunds, über den das Bild gelegt werden soll, erhalten bleibt und wiederhergestellt wird.
Es gibt eine Menge schlechter Angewohnheiten, die Neulinge und sogar fortgeschrittene Programmierer tun, die sie davon abhalten, das Beste aus ihrer Programmierkarriere zu machen. Wir werden sie in diesem Artikel diskutieren und ansprechen. Dieser Artikel ist ein Muss für jeden, der ein erfolgreicher Entwickler in MQL5 werden will.
Dieser Artikel ist ein Muss für jeden, der ein erfolgreicher Entwickler in MQL5 werden will.
In diesem Artikel werde ich eine separate Klasse für das Schattenobjekt erstellen, das ein Nachkomme des grafischen Elementobjekts ist, und die Möglichkeit hinzufügen, den Objekthintergrund mit einem Farbverlauf zu füllen.
In diesem Artikel beschreibe ich das Konzept des Aufbaus verschiedener Designschemata der Bibliotheks-GUI, erstelle das Form-Objekt, das ein Nachkomme des Klassenobjekts für grafische Elemente ist, und bereite Daten für die Erstellung von Schatten der grafischen Bibliotheksobjekte sowie für die weitere Entwicklung der Funktionalität vor.
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung der grundlegenden grafischen Elementklasse aller grafischen Objekte der Bibliothek fortsetzen, die von der Klasse CCanvas aus der Standardbibliothek angetrieben werden. Ich werde die Methoden zum Zeichnen grafischer Primitive und zum Anzeigen eines Textes auf einem grafischen Elementobjekt erstellen.
In diesem Artikel werde ich das Konzept des Aufbaus von grafischen Objekten aus dem vorherigen Artikel überarbeiten und die Basisklasse aller grafischen Objekte der Bibliothek vorbereiten, die von der Klasse CCanvas der Standardbibliothek angetrieben wird.
Der Artikel erschließt einen neuen großen Bereich der Bibliothek für die Arbeit mit Grafiken. Im aktuellen Artikel werde ich das Mausstatusobjekt, das Basisobjekt aller grafischen Elemente und die Klasse des Formularobjekts der Bibliothek grafische Elemente erstellen.
Die Clusteranalyse ist eines der wichtigsten Elemente der künstlichen Intelligenz. In diesem Artikel versuche ich, mit der Clusteranalyse die Steigung eines Indikators zu analysieren, um Schwellenwerte zu erhalten für die Bestimmung, ob ein Markt sich seitwärts bewegt (flat) oder ob er einem Trend folgt.
In diesem Artikel werde ich die Arbeit mit den Klassen eines Chartobjekts und ihrer Kollektion vervollständigen. Ich werde auch die automatische Kontrolle von Änderungen Eigenschaften von Chartobjekten und ihren Fenstern implementieren, sowie das Speichern neuer Parameter in den Objekteigenschaften. Eine solche Überarbeitung ermöglicht die zukünftige Implementierung einer Ereignisfunktionalität für die gesamte Kollektion des Charts.
Dies sind einige Tipps von einem professionellen Programmierer über Methoden, Techniken und Hilfsmittel, die das Programmieren erleichtern können. Wir werden Parameter besprechen, die nach einem Terminal-Neustart (Shutdown) wiederhergestellt werden können. Alle Beispiele sind echte funktionierende Codesegmente aus meinem Cayman-Projekt.
In diesem Artikel werde ich die Funktionalität für die Verfolgung einiger Ereignisse von Chartobjekten erstellen — Hinzufügen/Entfernen von Symbolcharts und Chart-Unterfenstern, sowie Hinzufügen/Entfernen/Ändern von Indikatoren in Chart-Fenstern.
In diesem Artikel werde ich die Funktionalität von Chartobjekten erweitern und die Navigation durch Charts, die Erstellung von Screenshots sowie das Speichern und Anwenden von Vorlagen auf Charts einrichten. Außerdem werde ich die automatische Aktualisierung der Kollektion von Chartobjekten, ihrer Fenster und der Indikatoren darin implementieren.
Mit diesem Artikel beginne ich die Entwicklung der Kollektionsklasse der Chart-Objekt. Die Klasse wird die Kollektionsliste der Chart-Objekte mit ihren Unterfenstern und Indikatoren speichern und die Möglichkeit bieten, mit beliebigen ausgewählten Charts und ihren Unterfenstern oder mit einer Liste von mehreren Charts gleichzeitig zu arbeiten.
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung der Chart-Objektklasse fortsetzen. Ich werde die Liste der Chart-Objekte hinzufügen, die Listen mit den verfügbaren Indikatoren hat.
Im vorigen Artikel haben wir begonnen, Methoden zur Verbesserung der Trainingsqualität neuronaler Netze zu besprechen. In diesem Artikel setzen wir dieses Thema fort und betrachten einen weiteren Ansatz — die Batch-Normalisierung.
In diesem Artikel werde ich die Objektklasse der Charts (das einzelne Chart eines Handelsinstruments) erstellen und die Kollektionsklasse von MQL5-Signalobjekten so verbessern, dass jedes in der Kollektion gespeicherte Signalobjekt alle seine Parameter beim Aktualisieren der Liste aktualisiert.
In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse der Signale des MQL5.com Signals-Dienstes mit den Funktionen zur Verwaltung von Signalen erstellen. Außerdem werde ich die Schnappschuss-Objektklasse der Markttiefe (Depth of Market, DOM) verbessern, um das gesamte Kauf- und Verkaufsvolumen im DOM anzuzeigen.
Als nächsten Schritt beim Studium von neuronalen Netzwerken schlage ich vor, die Methoden zur Erhöhung der Konvergenz beim Training von neuronalen Netzwerken zu besprechen. Es gibt mehrere solcher Methoden. In diesem Artikel werden wir uns einer von ihnen mit dem Namen Dropout zuwenden.
In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse für die Markttiefe aller Symbole erstellen und mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit dem MQL5.com Signals-Dienst beginnen, indem ich die Signal-Objektklasse erstelle.
In diesem Artikel werde ich zwei Klassen erstellen (die Klassenobjekte des DOM-Schnappschusses und die der DOM-Schnappschuss-Reihe) und die Erstellung der DOM-Datenreihe testen.
In diesem Artikel werde ich einige sehr interessante und nützliche Techniken für den automatisierten Handel vorstellen. Einige davon sind Ihnen vielleicht schon bekannt. Ich werde versuchen, die interessantesten Methoden zu behandeln und werde erklären, warum es sich lohnt, sie zu verwenden. Außerdem werde ich zeigen, wozu diese Techniken in der Praxis taugen. Wir werden Expert Advisors erstellen und alle beschriebenen Techniken anhand von historischen Kursen testen.
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit der Markttiefe (Depth of Market, DOM) beginnen. Ich werde auch die Klasse des abstrakten Objekts der Markttiefe und seine Nachkommen erstellen.
In diesem Artikel werde ich die Aktualisierung der Tick-Daten in Echtzeit implementieren und die Symbol-Objektklasse für die Arbeit mit Markttiefe (Depth of Market, DOM) vorbereiten (das DOM selbst wird im nächsten Artikel implementiert).
Da ein Programm bei seiner Arbeit verschiedene Symbole verwenden kann, sollte für jedes dieser Symbole eine eigene Liste erstellt werden. In diesem Artikel werde ich solche Listen zu einer Tickdatenkollektion zusammenfassen. In der Tat wird dies eine reguläre Liste sein, die auf der Klasse des dynamischen Arrays von Zeigern auf Instanzen der Klasse CObject und ihrer Nachkommen der Standardbibliothek basiert.
Die Popularität dieser beiden Methoden wächst, sodass viele Bibliotheken in Matlab, R, Python, C++ und anderen entwickelt wurden, die einen Trainingssatz als Eingabe erhalten und automatisch ein passendes Netzwerk für das Problem erstellen. Versuchen wir zu verstehen, wie der Grundtyp des neuronalen Netzes funktioniert (einschließlich Ein-Neuronen-Perzeptron und Mehrschicht-Perzeptron). Wir werden einen spannenden Algorithmus betrachten, der für das Training des Netzes verantwortlich ist - Gradientenabstieg und Backpropagation. Bestehende komplexe Modelle basieren oft auf solchen einfachen Netzwerkmodellen.
In diesem Artikel werde ich eine Liste zur Speicherung von Tickdaten eines einzelnen Symbols erstellen und deren Erstellung und Abruf der benötigten Daten in einem EA überprüfen. Tickdatenlisten, die für jedes verwendete Symbol individuell sind, werden weiterhin eine Kollektion von Tickdaten darstellen.
Wir haben zuvor den Mechanismus der Self-Attention (Selbstaufmerksamkeit) in neuronalen Netzen besprochen. In der Praxis verwenden moderne neuronale Netzwerkarchitekturen mehrere parallele Self-Attention-Threads, um verschiedene Abhängigkeiten zwischen den Elementen einer Sequenz zu finden. Betrachten wir die Implementierung eines solchen Ansatzes und bewerten seine Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Netzwerks.
Wir haben schon einen langen Weg hinter uns und der Code in unserer Bibliothek wird immer umfangreicher. Das macht es schwierig, den Überblick über alle Verbindungen und Abhängigkeiten zu behalten. Daher schlage ich vor, eine Dokumentation für den früher erstellten Code zu erstellen und diese mit jedem neuen Schritt zu aktualisieren. Eine gut vorbereitete Dokumentation wird uns helfen, die Integrität unserer Arbeit zu erkennen.
Ab diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung von Bibliotheksfunktionen für die Arbeit mit Preisdaten. Heute erstellen wir eine Objektklasse, die alle Preisdaten speichert, die mit einem weiteren Tick angekommen sind.
In früheren Artikeln haben wir bereits verschiedene Möglichkeiten zur Organisation neuronaler Netze getestet. Wir haben auch Convolutional Networks (Faltungsnetze) besprochen, die aus Bildverarbeitungsalgorithmen entlehnt sind. In diesem Artikel schlage ich vor, sich den Attention-Mechanismen (Aufmerksamkeitsmechanismus) zuzuwenden, deren Erscheinen der Entwicklung von Sprachmodellen den Anstoß gab.
Der Artikel beschreibt die grundlegenden Prinzipien und Methoden, die es Ihnen ermöglichen, jede Strategie mithilfe von Tabellenkalkulationen (Excel, Calc, Google) zu analysieren. Die erzielten Ergebnisse werden mit dem MetaTrader 5-Tester verglichen.
Zum Abschluss des Themas Arbeit mit Zeitreihen organisieren wir das Speichern, Suchen und Sortieren von Daten, die in Indikatorpuffern gespeichert sind, was die weitere Durchführung der Analyse auf der Grundlage von Werten der Indikatoren ermöglicht, die auf der Basis der Bibliothek in Programmen zu erstellen sind. Das allgemeine Konzept aller Kollektionsklassen der Bibliothek ermöglicht es, die benötigten Daten in der entsprechenden Kollektion leicht zu finden. Dementsprechend wird das Gleiche in der heute erstellten Klasse möglich sein.
