Seite 10 — Artikel zum algorithmischen Handel für Experten

Einführung in MQL5 (Teil 4): Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen beherrschen

Enthüllen wir die Geheimnisse der MQL5-Programmierung in unserem neuesten Artikel! Vertiefen wir uns in die Grundlagen von Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen und machen uns mit der Programmierung vertraut. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind, unser Leitfaden vereinfacht komplexe Konzepte und bietet wertvolle Einblicke für die Beherrschung von MQL5. Verbessern Sie Ihre Programmierkenntnisse und bleiben Sie in der Welt des algorithmischen Handels an der Spitze!

Implementierung des verallgemeinerten Hurst-Exponenten und des Varianz-Verhältnis-Tests in MQL5

In diesem Artikel untersuchen wir, wie der verallgemeinerte Hurst-Exponent und der Varianzverhältnis-Test verwendet werden können, um das Verhalten von Preisreihen in MQL5 zu analysieren.

Einführung in MQL5 (Teil 3): Beherrschung der Kernelemente von MQL5

Entdecken Sie die Grundlagen der MQL5-Programmierung in diesem einsteigerfreundlichen Artikel, in dem wir Arrays, nutzerdefinierte Funktionen, Präprozessoren und die Ereignisbehandlung entmystifizieren, wobei jede Codezeile verständlich erklärt wird. Erschließen wir die Leistungsfähigkeit von MQL5 mit einem einzigartigen Ansatz, der das Verständnis bei jedem Schritt sicherstellt. Dieser Artikel legt den Grundstein für die Beherrschung von MQL5, indem er die Erklärung jeder Codezeile hervorhebt und eine eindeutige und bereichernde Lernerfahrung bietet.

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 6): Zwei RSI-Indikatoren kreuzen ihre Linien

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der zwei RSI-Indikatoren mit sich kreuzenden Linien verwendet, den Fast RSI, der sich mit dem Slow RSI kreuzt.

Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei

Im Rahmen des Projekts wird Python für Deep Learning-basierte Prognosen auf den Finanzmärkten eingesetzt. Wir werden die Feinheiten des Testens der Leistung des Modells anhand von Schlüsselkennzahlen wie dem mittleren absoluten Fehler (MAE), dem mittleren quadratischen Fehler (MSE) und dem R-Quadrat (R2) erkunden und lernen, wie man alles in eine ausführbare Datei verpackt. Wir werden auch eine ONNX-Modelldatei mit seinem EA erstellen.

Quantitative Analyse in MQL5: Implementierung eines vielversprechenden Algorithmus

Wir werden der Frage nachgehen, was eine quantitative Analyse ist und wie sie von den wichtigsten Akteuren eingesetzt wird. Wir werden einen der Algorithmen für die quantitative Analyse in der Sprache MQL5 erstellen.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 67): Nutzung früherer Erfahrungen zur Lösung neuer Aufgaben

In diesem Artikel werden weitere Methoden zur Sammlung von Daten in einem Trainingssatz erörtert. Es liegt auf der Hand, dass der Lernprozess eine ständige Interaktion mit der Umgebung erfordert. Die Situationen können jedoch unterschiedlich sein.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 66): Explorationsprobleme beim Offline-Lernen

Modelle werden offline mit Daten aus einem vorbereiteten Trainingsdatensatz trainiert. Dies bietet zwar gewisse Vorteile, hat aber den Nachteil, dass die Informationen über die Umgebung stark auf die Größe des Trainingsdatensatzes komprimiert werden. Das wiederum schränkt die Möglichkeiten der Erkundung ein. In diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, einen Trainingsdatensatz mit möglichst unterschiedlichen Daten zu füllen.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 65): Abstandsgewichtetes überwachtes Lernen (DWSL)

In diesem Artikel werden wir einen interessanten Algorithmus kennenlernen, der an der Schnittstelle von überwachten und verstärkenden Lernmethoden angesiedelt ist.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 64): Die Methode konservativ gewichtetes Klonen von Verhaltensweisen (CWBC)

Aufgrund von Tests, die in früheren Artikeln durchgeführt wurden, kamen wir zu dem Schluss, dass die Optimalität der trainierten Strategie weitgehend von der verwendeten Trainingsmenge abhängt. In diesem Artikel werden wir uns mit einer relativ einfachen, aber effektiven Methode zur Auswahl von Trajektorien für das Training von Modellen vertraut machen.

MQL5 lernen, vom Anfänger zum Profi (Teil I): Beginn der Programmierung

Dieser Artikel ist die Einleitung zu einer Reihe von Artikeln über das Programmieren. Es wird hier davon ausgegangen, dass der Leser sich noch nie mit Programmierung beschäftigt hat. Diese Serie beginnt also mit den Grundlagen. Niveau der Programmierkenntnisse: Absolute Anfänger.

Viele Trader auf der Moskauer Börse möchten ihre Handelsalgorithmen automatisieren, aber wissen nicht, womit anfangen. Die Sprache MQL5 bietet nicht nur den riesigen Satz der Handelsfunktionen an, sondern auch die einsatzbereiten Klassen, die die ersten Schritte in Algotrading maximal erleichtern.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 63): Unüberwachtes Pretraining für Decision Transformer (PDT)

Wir setzen die Diskussion über die Familie der Entscheidungstransformationsmethoden fort. In einem früheren Artikel haben wir bereits festgestellt, dass das Training des Transformators, der der Architektur dieser Methoden zugrunde liegt, eine ziemlich komplexe Aufgabe ist und einen großen gekennzeichneten Datensatz für das Training erfordert. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Verwendung von ungekennzeichneten Trajektorien für das vorläufige Modelltraining vorgestellt.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen

In den letzten Artikeln haben wir verschiedene Optionen für die Verwendung der Entscheidungs-Transformer-Methode gesehen. Die Methode erlaubt es, nicht nur den aktuellen Zustand zu analysieren, sondern auch die Trajektorie früherer Zustände und die darin durchgeführten Aktionen. In diesem Artikel werden wir uns auf die Anwendung dieser Methode in hierarchischen Modellen konzentrieren.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 61): Optimismusproblem beim Offline-Verstärkungslernen

Während des Offline-Lernens optimieren wir die Strategie des Agenten auf der Grundlage der Trainingsdaten. Die daraus resultierende Strategie gibt dem Agenten Vertrauen in sein Handeln. Ein solcher Optimismus ist jedoch nicht immer gerechtfertigt und kann zu erhöhten Risiken während des Modellbetriebs führen. Heute werden wir uns mit einer der Methoden zur Verringerung dieser Risiken befassen.

Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage

Dieser Artikel beschreibt die Implementierung eines Regressionsmodells auf der Grundlage eines Entscheidungsbaums. Das Modell soll die Preise von Finanzanlagen vorhersagen. Wir haben die Daten bereits aufbereitet, das Modell trainiert und evaluiert, sowie angepasst und optimiert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dieses Modell nur für Studienzwecke gedacht ist und nicht im realen Handel eingesetzt werden sollte.

Erstellen von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren

In diesem Artikel werden wir uns mit den Grundsätzen der Erstellung von Multi-Symbol- und Multi-Perioden-Indikatoren befassen. Wir werden auch sehen, wie man auf die Daten solcher Indikatoren von Expert Advisors und anderen Indikatoren zugreifen kann. Wir werden die Hauptmerkmale der Verwendung von Multi-Indikatoren in Expert Advisors und Indikatoren besprechen und sehen, wie man sie durch nutzerdefinierte Indikatorpuffer darstellen kann.

Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 7): Übergabe von Indikatoren

Beispiele für die Übergabe von Indikatoren an ein Perzeptron. Der Artikel beschreibt allgemeine Konzepte und stellt den einfachsten fertigen Expert Advisor vor, gefolgt von den Ergebnissen seiner Optimierung und seines Vorwärtstests.

Neuronale Netze sind einfach (Teil 59): Dichotomy of Control (DoC)

Im vorigen Artikel haben wir uns mit dem Decision Transformer vertraut gemacht. Das komplexe stochastische Umfeld des Devisenmarktes erlaubte es uns jedoch nicht, das Potenzial der vorgestellten Methode voll auszuschöpfen. In diesem Artikel werde ich einen Algorithmus vorstellen, der die Leistung von Algorithmen in stochastischen Umgebungen verbessern soll.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 60): Online Decision Transformer (ODT)

Die letzten beiden Artikel waren der Decision-Transformer-Methode gewidmet, die Handlungssequenzen im Rahmen eines autoregressiven Modells der gewünschten Belohnungen modelliert. In diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Optimierungsalgorithmus für diese Methode ansehen.

Filterung und Merkmalsextraktion von Frequenzen

In diesem Artikel untersuchen wir die Anwendung digitaler Filter auf Zeitreihen, die im Frequenzbereich dargestellt werden, um einzigartige Merkmale zu extrahieren, die für Vorhersagemodelle nützlich sein können.

Fertige Vorlagen für die Aufnahme von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 3): Trendindikatoren

In diesem Referenzartikel werden wir uns mit Standardindikatoren aus der Kategorie Trendindikatoren beschäftigen. Wir werden gebrauchsfertige Vorlagen für die Verwendung von Indikatoren in EAs erstellen - Deklaration und Einstellung von Parametern, Initialisierung und Deinitialisierung von Indikatoren sowie Empfang von Daten und Signalen aus Indikatorpuffern in EAs.

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 4): Triangulärer gleitender Durchschnitt — Indikatorensignale

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der mehr als nur ein Symbolpaar von dessen Symbolchart handeln kann (Aufträge öffnen, schließen und verwalten oder zum Beispiel Trailing Stop Loss und Trailing Profit). Dieses Mal werden wir nur 1 Indikator verwenden, nämlich den Triangulären gleitenden Durchschnitt in Multi-Timeframes oder Single-Timeframes.

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 5): Die Bollinger Bänder mit dem Keltner-Kanal — Indikatoren Signal

Der Multi-Currency Expert Advisor in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der handeln kann (z.B. Aufträge eröffnen, schließen und verwalten, Trailing Stop Loss und Trailing Profit) für mehr als ein Symbolpaar aus nur einem Symbolchart. In diesem Artikel werden wir Signale von zwei Indikatoren verwenden, in diesem Fall Bollinger Bänder® und dem Keltner Kanal.

Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil I): Erstellung eines einfachen Hedge EA

Wir werden einen einfachen Hedge EA als Basis für unseren fortgeschritteneren Grid-Hedge EA erstellen, der eine Mischung aus klassischen Grid- und klassischen Hedge-Strategien sein wird. Am Ende dieses Artikels werden Sie wissen, wie Sie eine einfache Hedge-Strategie erstellen können, und Sie werden auch erfahren, was die Leute darüber sagen, ob diese Strategie wirklich zu 100 % profitabel ist.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 58): Decision Transformer (DT)

Wir setzen das Studium der Methoden des Reinforcement Learning bzw. des Verstärkungslernens fort. In diesem Artikel werde ich mich auf einen etwas anderen Algorithmus konzentrieren, der die Politik des Agenten im Paradigma der Konstruktion einer Sequenz von Aktionen betrachtet.

Verständnis von Programmierparadigmen (Teil 1): Ein verfahrenstechnischer Ansatz für die Entwicklung eines Price Action Expert Advisors

Lernen Sie die Programmierparadigmen und ihre Anwendung in MQL5-Code kennen. In diesem Artikel werden die Besonderheiten der prozeduralen Programmierung untersucht und anhand eines praktischen Beispiels in die Praxis umgesetzt. Sie lernen, wie Sie einen Price Action Expert Advisor mit dem EMA-Indikator und Kerzen-Kursdaten entwickeln. Außerdem führt der Artikel in das Paradigma der funktionalen Programmierung ein.

Wie man einen einfachen Multi-Currency Expert Advisor mit MQL5 erstellt (Teil 3): Hinzufügen von Symbolpräfixen und/oder -suffixen und der Handelszeiten

Mehrere Handelskollegen schickten E-Mails oder äußerten sich dazu, wie man diesen Multi-Currency EA bei Brokern mit Symbolnamen mit Präfixen und/oder Suffixen verwenden kann, und auch dazu, wie man Handelszeitzonen oder Handelszeitsitzungen bei diesem Multi-Currency EA implementiert.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

Hier werde ich den relativ neuen Algorithmus Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC) vorstellen, der es ermöglicht, Strategien mit latenten Variablen im Rahmen der Entropiemaximierung zu entwickeln.

Fertige Vorlagen für die Einbindung von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 2): Volumen- und Bill-Williams-Indikatoren

In diesem Artikel werden wir uns mit den Standardindikatoren der Kategorie Volumen und den Indikatoren von Bill Williams beschäftigen. Wir werden gebrauchsfertige Vorlagen für die Verwendung von Indikatoren in EAs erstellen - Deklaration und Einstellung von Parametern, Initialisierung und Deinitialisierung von Indikatoren sowie Empfang von Daten und Signalen aus Indikatorpuffern in EAs.

ALGLIB Bibliothek für numerische Analysen in MQL5

Der Artikel wirft einen kurzen Blick auf die numerische Analysebibliothek ALGLIB 3.19, ihre Anwendungen und neue Algorithmen, die die Effizienz der Finanzdatenanalyse verbessern können.

Wie man einen einfachen EA für mehrere Währungen mit MQL5 erstellt (Teil 2): Indikator-Signale: Multi-Zeitrahmen Parabolic SAR Indikator

Der Expert Advisor für mehrere Währungen in diesem Artikel ist ein Expert Advisor oder Handelsroboter, der handeln kann (z.B. Aufträge öffnen, schließen und verwalten, Trailing Stop Loss und Trailing Profit) für mehr als 1 Symbolpaar von nur einem Symbolchart aus. Dieses Mal werden wir nur 1 Indikator verwenden, nämlich den Parabolic SAR oder iSAR in mehreren Zeitrahmen von PERIOD_M15 bis PERIOD_D1.

Schätzung der zukünftigen Leistung mit Konfidenzintervallen

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Anwendung von Bootstrapping-Techniken (Bootstrapping: am eigenen Schopf aus dem Sumpf ziehen) als Mittel zur Schätzung der künftigen Leistung einer automatisierten Strategie.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 56): Nuklearnorm als Antrieb für die Erkundung nutzen

Die Untersuchung der Umgebung beim Verstärkungslernen ist ein dringendes Problem. Wir haben uns bereits mit einigen Ansätzen beschäftigt. In diesem Artikel werden wir uns eine weitere Methode ansehen, die auf der Maximierung der Nuklearnorm beruht. Es ermöglicht den Agenten, Umgebungszustände mit einem hohen Maß an Neuartigkeit und Vielfalt zu erkennen.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 55): Contrastive Intrinsic Control (CIC)

Das kontrastive Training ist eine unüberwachte Methode zum Training der Repräsentation. Ziel ist es, ein Modell zu trainieren, das Ähnlichkeiten und Unterschiede in Datensätzen aufzeigt. In diesem Artikel geht es um die Verwendung kontrastiver Trainingsansätze zur Erkundung verschiedener Fähigkeiten des Akteurs (Actor skills).

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 54): Einsatz von Random Encoder für eine effiziente Forschung (RE3)

Wann immer wir Methoden des Verstärkungslernens in Betracht ziehen, stehen wir vor dem Problem der effizienten Erkundung der Umgebung. Die Lösung dieses Problems führt häufig dazu, dass der Algorithmus komplizierter wird und zusätzliche Modelle trainiert werden müssen. In diesem Artikel werden wir einen alternativen Ansatz zur Lösung dieses Problems betrachten.

Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil VI): Zyklische Optimierung

In diesem Artikel zeige ich den ersten Teil der Verbesserungen, die es mir ermöglicht haben, nicht nur die gesamte Automatisierungskette für den Handel mit MetaTrader 4 und 5 zu schließen, sondern auch etwas viel Interessanteres zu tun. Von nun an ermöglicht mir diese Lösung, sowohl die Erstellung von EAs als auch die Optimierung vollständig zu automatisieren und die Arbeitskosten für das Finden effektiver Handelskonfigurationen zu minimieren.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 52): Forschung mit Optimismus und Verteilungskorrektur

Da das Modell auf der Grundlage des Erfahrungswiedergabepuffers trainiert wird, entfernt sich die aktuelle Strategie oder Politik des Akteurs immer weiter von den gespeicherten Beispielen, was die Effizienz des Trainings des Modells insgesamt verringert. In diesem Artikel befassen wir uns mit einem Algorithmus zur Verbesserung der Effizienz bei der Verwendung von Stichproben in Algorithmen des verstärkten Lernens.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 53): Aufteilung der Belohnung

Wir haben bereits mehrfach darüber gesprochen, wie wichtig die richtige Wahl der Belohnungsfunktion ist, mit der wir das gewünschte Verhalten des Agenten anregen, indem wir Belohnungen oder Bestrafungen für einzelne Aktionen hinzufügen. Aber die Frage nach der Entschlüsselung unserer Signale durch den Agenten bleibt offen. In diesem Artikel geht es um die Aufteilung der Belohnung im Sinne der Übertragung einzelner Signale an den trainierten Agenten.

Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 51): Behavior-Guided Actor-Critic (BAC)

Die letzten beiden Artikel befassten sich mit dem Soft Actor-Critic-Algorithmus, der eine Entropie-Regularisierung in die Belohnungsfunktion integriert. Dieser Ansatz schafft ein Gleichgewicht zwischen Umwelterkundung und Modellnutzung, ist aber nur auf stochastische Modelle anwendbar. In diesem Artikel wird ein alternativer Ansatz vorgeschlagen, der sowohl auf stochastische als auch auf deterministische Modelle anwendbar ist.