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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 58): Decision Transformer (DT)
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
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.
Fertige Vorlagen für die Einbindung von Indikatoren in Expert Advisors (Teil 2): Volumen- und Bill-Williams-Indikatoren
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.
Wie man einen einfachen EA für mehrere Währungen mit MQL5 erstellt (Teil 2): Indikator-Signale: Multi-Zeitrahmen Parabolic SAR Indikator
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.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 55): Contrastive Intrinsic Control (CIC)
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).
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil VI): Zyklische Optimierung
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
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
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)
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.
Verständnis der Auftragsvergabe in MQL5
Verständnis der Auftragsvergabe in MQL5
Bei der Entwicklung jedes Handelssystems gibt es eine Aufgabe, die wir effektiv bewältigen müssen. Diese Aufgabe besteht darin, Aufträge zu erteilen oder das erstellte Handelssystem automatisch mit Aufträgen umgehen zu lassen, da dies in jedem Handelssystem von entscheidender Bedeutung ist. Daher finden Sie in diesem Artikel die meisten Themen, die Sie über diese Aufgabe verstehen müssen, um Ihr Handelssystem in Bezug auf die Auftragsvergabe effektiv zu gestalten.
Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors
Entwicklung eines Qualitätsfaktors für Expert Advisors
In diesem Artikel sehen wir uns an, wie Sie eine Qualitätsbewertung entwickeln, die Ihr Expert Advisor im Strategietester anzeigen kann. Wir werden uns zwei bekannte Berechnungsmethoden ansehen – Van Tharp und Sunny Harris.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 49): Soft Actor-Critic
Wir setzen unsere Diskussion über Algorithmen des Verstärkungslernens zur Lösung von Problemen im kontinuierlichen Aktionsraum fort. In diesem Artikel werde ich den Soft Actor-Critic (SAC) Algorithmus vorstellen. Der Hauptvorteil von SAC ist die Fähigkeit, optimale Strategien zu finden, die nicht nur die erwartete Belohnung maximieren, sondern auch eine maximale Entropie (Vielfalt) von Aktionen aufweisen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 48): Methoden zur Verringerung der Überschätzung von Q-Funktionswerten
Im vorigen Artikel haben wir die DDPG-Methode vorgestellt, mit der Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum trainiert werden können. Wie andere Q-Learning-Methoden neigt jedoch auch DDPG dazu, die Werte der Q-Funktion zu überschätzen. Dieses Problem führt häufig dazu, dass ein Agent mit einer suboptimalen Strategie ausgebildet wird. In diesem Artikel werden wir uns einige Ansätze zur Überwindung des genannten Problems ansehen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 45): Training von Fertigkeiten zur Erkundung des Zustands
Das Training nützlicher Fertigkeiten ohne explizite Belohnungsfunktion ist eine der größten Herausforderungen beim hierarchischen Verstärkungslernen. Zuvor haben wir bereits zwei Algorithmen zur Lösung dieses Problems kennengelernt. Die Frage nach der Vollständigkeit der Umweltforschung bleibt jedoch offen. In diesem Artikel wird ein anderer Ansatz für das Training von Fertigkeiten vorgestellt, dessen Anwendung direkt vom aktuellen Zustand des Systems abhängt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 44): Erlernen von Fertigkeiten mit Blick auf die Dynamik
Im vorangegangenen Artikel haben wir die DIAYN-Methode vorgestellt, die einen Algorithmus zum Erlernen einer Vielzahl von Fertigkeiten (skills) bietet. Die erworbenen Fertigkeiten können für verschiedene Aufgaben genutzt werden. Aber solche Fertigkeiten können ziemlich unberechenbar sein, was ihre Anwendung schwierig machen kann. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zum Erlernen vorhersehbarer Fertigkeiten vorgestellt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle
Der Artikel beschreibt hierarchische Trainingsmodelle, die einen effektiven Ansatz für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme bieten. Hierarchische Modelle bestehen aus mehreren Ebenen, von denen jede für verschiedene Aspekte der Aufgabe zuständig ist.
Eine andere MQL5-OOP-Klasse
Eine andere MQL5-OOP-Klasse
Dieser Artikel soll Sie damit vertraut machen, wie Sie von Grund auf einen objektorientierten Expert Advisor konstruieren: und zwar beginnend mit der theoretischen Konzeption bis hin zur praktischen Programmierung eines MQL5-EAs. Ich persönliche vertrete die Einstellung, dass nichts über die Learning-by-Doing-Methode geht. Ich werde Ihnen daher anhand eines praktischen Beispiels vorführen, wie Sie Ihre Ideen ordnen können, um Ihren Forex-Roboter mit einem Code zu versehen. Ich habe außerdem die Absicht, Ihnen einige OO-, also objektorientierte Prinzipien näherzubringen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 37): Sparse Attention (Verringerte Aufmerksamkeit)
Im vorigen Artikel haben wir relationale Modelle erörtert, die in ihrer Architektur Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden. Eines der besonderen Merkmale dieser Modelle ist die intensive Nutzung von Computerressourcen. In diesem Artikel wird einer der Mechanismen zur Verringerung der Anzahl von Rechenoperationen innerhalb des Self-Attention-Blocks betrachtet. Dadurch wird die allgemeine Leistung des Modells erhöht.
ONNX-Modelle in Klassen packen
ONNX-Modelle in Klassen packen
Die objektorientierte Programmierung ermöglicht die Erstellung eines kompakteren Codes, der leicht zu lesen und zu ändern ist. Hier sehen wir uns das Beispiel für drei ONNX-Modelle an.
Mean Reversion, eine einfache Handelsstrategie
Mean Reversion, eine einfache Handelsstrategie
Mean Reversion ist eine Form des entgegengesetzten Handels, bei der der Händler erwartet, dass der Kurs zu einer Art Gleichgewicht zurückkehrt, das im Allgemeinen durch einen Mittelwert oder eine andere Statistik der zentralen Tendenz gemessen wird.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 12): Ordnungsrelationen
Dieser Artikel, der Teil einer Serie ist, die der kategorientheoretischen Implementierung von Graphen in MQL5 folgt, befasst sich mit Ordnungen. Wir untersuchen, wie Konzepte der Ordnungstheorie monoide Mengen bei der Information über Handelsentscheidungen unterstützen können, indem wir zwei wichtige Ordnungstypen betrachten.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 11): Graphen
Dieser Artikel ist die Fortsetzung einer Serie, die sich mit der Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 beschäftigt. Hier untersuchen wir, wie die Graphentheorie mit Monoiden und anderen Datenstrukturen bei der Entwicklung einer Ausstiegsstrategie für ein Handelssystem integriert werden kann.
Kann Heiken-Ashi in Kombination mit gleitenden Durchschnitten gute Signale liefern?
Kann Heiken-Ashi in Kombination mit gleitenden Durchschnitten gute Signale liefern?
Kombinationen von Strategien können bessere Chancen bieten. Wir können Indikatoren oder Muster miteinander kombinieren, oder noch besser, Indikatoren mit Mustern, sodass wir einen zusätzlichen Bestätigungsfaktor erhalten. Gleitende Durchschnitte helfen uns, den Trend zu bestätigen und zu verfolgen. Sie sind die bekanntesten technischen Indikatoren, und das liegt an ihrer Einfachheit und ihrer erwiesenen Fähigkeit, einen Mehrwert für Analysen zu schaffen.
Die Wiederaufnahme einer alten Trendhandelsstrategie: Zwei Stochastik-Oszillatoren, ein MA und Fibonacci
Die Wiederaufnahme einer alten Trendhandelsstrategie: Zwei Stochastik-Oszillatoren, ein MA und Fibonacci
Eine alte Handelsstrategie. In diesem Artikel wird eine der Strategien vorgestellt, mit denen sich der Trend auf rein technische Weise verfolgen lässt. Die Strategie ist rein technisch und verwendet einige technische Indikatoren und Werkzeuge, um Signale und Ziele zu liefern. Die Komponenten der Strategie sind wie folgt: Ein stochastischer Oszillator mit 14 Perioden. Ein 5-Perioden-Stochastik-Oszillator. Ein gleitender 200-Perioden-Durchschnitt. Ein Werkzeug zur Fibonacci-Projektion (für die Festlegung von Zielen).
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 10): Monoide Gruppen
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 10): Monoide Gruppen
Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier betrachten wir Monoidgruppen als Mittel zur Normalisierung von Monoidmengen, um sie über eine größere Bandbreite von Monoidmengen und Datentypen hinweg vergleichbar zu machen.