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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.
Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).
Mehrschichtiges Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil 3): Integration mit dem Strategy Tester - Überblick (I).
Das mehrschichtige Perzeptron ist eine Weiterentwicklung des einfachen Perzeptrons, das nichtlineare separierbare Probleme lösen kann. Zusammen mit dem Backpropagation-Algorithmus kann dieses neuronale Netz effektiv trainiert werden. In Teil 3 der Serie Multilayer Perceptron und Backpropagation werden wir sehen, wie man diese Technik in den Strategy Tester integriert. Diese Integration ermöglicht die Nutzung komplexer Datenanalysen, um bessere Entscheidungen zur Optimierung Ihrer Handelsstrategien zu treffen. In diesem Artikel werden wir die Vorteile und Probleme dieser Technik erörtern.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 7): Mehrere, relative und indizierte Domänen
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols
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.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 57): Das Datenobjekt der Indikatorpuffer
Wir entwickeln in diesem Artikel ein Objekt, das alle Daten eines Puffers für einen Indikator enthalten wird. Solche Objekte werden für die Speicherung serieller Daten von Indikatorpuffern benötigt. Mit ihrer Hilfe wird es möglich sein, Pufferdaten beliebiger Indikatoren zu sortieren und zu vergleichen, sowie andere ähnliche Daten miteinander zu vergleichen.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 54): Abgeleitete Klassen des abstrakten Basisindikators
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 54): Abgeleitete Klassen des abstrakten Basisindikators
Der Artikel betrachtet das Erstellen von Klassen von abgeleiteten Objekten des abstrakten Basisindikators. Solche Objekte ermöglichen den Zugriff auf die Funktionen der Erstellung von Indikator-EAs, das Sammeln und Abrufen von Datenwertstatistiken verschiedener Indikatoren und Preise. Außerdem wird eine Kollektion von Indikatorobjekten erstellt, von der aus der Zugriff auf die Eigenschaften und Daten jedes im Programm erstellten Indikators möglich sein wird.