Heute möchte ich Ihnen eine etwas andere Lernmethode vorstellen. Wir können sagen, dass sie von Darwins Evolutionstheorie entlehnt ist. Sie ist wahrscheinlich weniger kontrollierbar als die zuvor besprochenen Methoden, aber sie ermöglicht die Ausbildung nicht-differenzierbarer Modelle.
In den vorangegangenen Artikeln dieser Reihe haben wir zwei Algorithmen des verstärkten Lernens (Reinforcement Learning) kennengelernt. Jede von ihnen hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie so oft in solchen Fällen kommt man dann auf die Idee, beide Methoden in einem Algorithmus zu kombinieren und das Beste aus beiden zu verwenden. Dies würde die Unzulänglichkeiten eines jeden von ihnen ausgleichen. Eine dieser Methoden wird in diesem Artikel erörtert.
Wir studieren weiterhin das Verstärkungslernen, das Reinforcement Learning. Im vorigen Artikel haben wir die Methode des Deep Q-Learning kennengelernt. Bei dieser Methode wird das Modell so trainiert, dass es die bevorstehende Belohnung in Abhängigkeit von der in einer bestimmten Situation durchgeführten Aktion vorhersagt. Dann wird eine Aktion entsprechend der Strategie und der erwarteten Belohnung durchgeführt. Es ist jedoch nicht immer möglich, die Q-Funktion zu approximieren. Manchmal führt die Annäherung nicht zu dem gewünschten Ergebnis. In solchen Fällen werden Näherungsmethoden nicht auf Nutzenfunktionen, sondern auf eine direkte Handlungspolitik (Strategie) angewendet. Eine dieser Methoden ist die Gradientbasierte Optimierung, engl. „Policy Gradient“.
Im vorigen Artikel haben wir ein Tool zum Erstellen und Bearbeiten der Architektur neuronaler Netze entwickelt. Heute werden wir die Arbeit an diesem Instrument fortsetzen. Wir werden versuchen, sie nutzerfreundlicher zu gestalten. Dies mag ein Schritt weg von unserem Thema sein. Aber ist es nicht so, dass ein gut organisierter Arbeitsplatz eine wichtige Rolle bei der Erreichung dieses Ziels spielt?
In dieser Artikelserie haben wir bereits mehr als einmal über Transfer Learning berichtet. In diesem Artikel schlage ich vor, diese Lücke zu schließen und einen genaueren Blick auf Transfer Learning zu werfen.
Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Diesmal schlage ich vor, dass wir die Eigenschaften von AutoAutoencodern bei der Anwendung auf das Training rekurrenter Modelle diskutieren.
Im letzten Artikel haben wir uns mit dem Algorithmus des Autoencoders vertraut gemacht. Wie jeder andere Algorithmus hat auch dieser seine Vor- und Nachteile. In seiner ursprünglichen Implementierung wird der Autoencoder verwendet, um die Objekte so weit wie möglich von der Trainingsstichprobe zu trennen. Dieses Mal werden wir darüber sprechen, wie man mit einigen ihrer Nachteile umgehen kann.
In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Händler eine Hilfe sein können. Der MetaTrader 5 als ein autarkes Tool für den Einsatz neuronaler Netze im Handel.
Heute werden wir die Entwicklung des neuen Auftragssystems fortsetzen. Es ist nicht einfach, ein neues System einzuführen, da wir häufig auf Probleme stoßen, die den Prozess erheblich erschweren. Wenn diese Probleme auftreten, müssen wir innehalten und die Richtung, in die wir uns bewegen, neu analysieren.
Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Einige Leser haben vielleicht Fragen zur Relevanz der jüngsten Veröffentlichungen zum Thema neuronale Netze. In diesem neuen Artikel befassen wir uns wieder mit neuronalen Netzen.
In diesem Artikel werde ich mich mit der Möglichkeit befassen, den CCI-Indikator zu verbessern. Außerdem werde ich eine Änderung des Indikators vorstellen.
Wir fahren mit der Besprechung von Assoziationsregeln fort. Im vorigen Artikel haben wir den theoretischen Aspekt dieser Art von Problemen erörtert. In diesem Artikel werde ich die Implementierung der FP Growth-Methode mit MQL5 zeigen. Außerdem werden wir die implementierte Lösung anhand realer Daten testen.
Schlussendlich wird das visuelle System in Betrieb genommen, obwohl es noch nicht vollständig ist. Hier finden die wichtigsten, gemachten Änderungen ein Ende. Es wird eine ganze Reihe weiterer geben, aber sie sind alle notwendig. Nun, die ganze Arbeit wird recht interessant sein.
Als Fortsetzung dieser Artikelserie betrachten wir eine andere Art von Problemen innerhalb der Methoden des unüberwachten Lernens: die Ermittlung von Assoziationsregeln. Dieser Problemtyp wurde zuerst im Einzelhandel, insbesondere in Supermärkten, zur Analyse von Warenkörben eingesetzt. In diesem Artikel werden wir über die Anwendbarkeit solcher Algorithmen im Handel sprechen.
Wir arbeiten weiter an der Umsetzung des neuen Auftragssystems. Die Erstellung eines solchen Systems erfordert eine gute Beherrschung von MQL5 sowie ein Verständnis dafür, wie die MetaTrader 5-Plattform tatsächlich funktioniert und welche Ressourcen sie bietet.
In diesem Artikel werden wir ein grafisches Ordnungssystem vom Typ „Schau, was passiert“ entwickeln. Bitte beachten Sie, dass wir dieses Mal nicht bei Null anfangen, sondern das bestehende System modifizieren, indem wir weitere Objekte und Ereignisse in den Chart des von uns gehandelten Vermögenswerts einfügen.
In diesem Teil setzen wir die Diskussion über die Modelle der Künstlichen Intelligenz fort. Wir untersuchen vor allem Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Wir haben bereits einen der Clustering-Algorithmen besprochen. In diesem Artikel stelle ich eine Variante zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Dimensionsreduktion vor.
Dies ist der erste Teil des neuen Auftragssystems. Seit wir begonnen haben, diesen EA in unseren Artikeln zu dokumentieren, hat er verschiedene Änderungen und Verbesserungen erfahren, wobei das gleiche Modell des Auftragssystems auf dem Chart beibehalten wurde.
Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines MQL5 Expert Advisor (EA) für MetaTrader 5, der auf MOEX arbeiten soll. Der EA soll eine Grid-Strategie beim Handel auf MOEX mit dem MetaTrader 5 Terminal verfolgen. Der EA schließt Positionen durch Stop-Loss und Take-Profit und entfernt schwebende Aufträge im Falle bestimmter Marktbedingungen.
Im vorigen Artikel haben wir eine Klasse für das Clustering von Daten erstellt. In diesem Artikel möchte ich Varianten für die mögliche Anwendung der gewonnenen Ergebnisse bei der Lösung praktischer Handelsaufgaben vorstellen.
Wir fahren fort mit der Betrachtung der Clustermethode. In diesem Artikel werden wir eine neue CKmeans-Klasse erstellen, um eine der gängigsten k-means-Clustermethoden zu implementieren. Während der Tests gelang es dem Modell, etwa 500 Muster zu erkennen.
Es ist mehr als ein Jahr her, dass ich meinen letzten Artikel veröffentlicht habe. Das ist eine ganze Menge Zeit, um Ideen zu überarbeiten und neue Ansätze zu entwickeln. In dem neuen Artikel möchte ich von der bisher verwendeten Methode des überwachten Lernens abweichen. Diesmal werden wir uns mit Algorithmen des unüberwachten Lernens beschäftigen. Wir werden insbesondere einen der Clustering-Algorithmen - K-Means - betrachten.
Heute werden wir den zweiten Teil des Systems Times & Trade (Zeiten und Handel) zur Marktanalyse aufbauen. Im vorangegangenen Artikel „Times & Trade (I)“ haben wir eine alternative Chartorganisation besprochen, die es erlauben würde, einen Indikator für die schnellstmögliche Interpretation der am Markt getätigten Geschäfte zu haben.
Heute werden wir „Times and Trade“ (Zeiten und Handel) mit einer schnellen Interpretation erstellen, um den Auftragsfluss zu lesen. Es ist der erste Teil, in dem wir das System aufbauen werden. Im nächsten Artikel vervollständigen wir das System mit den fehlenden Informationen. Um diese neue Funktionsweisen zu implementieren, müssen wir dem Code unseres Expert Advisors mehrere neue Dinge hinzufügen.
In diesem Artikel werden wir ein System von Kreuzaufträgen (cross order system) erstellen. Es gibt eine Art von Vermögenswerten, die den Händlern das Leben sehr schwer macht - Terminkontrakte. Aber warum machen sie einem das Leben schwer?
In diesem Artikel platzieren wir einen Handelschart in einem schwebenden Fenster. Im vorherigen Teil haben wir ein Basissystem erstellt, das die Verwendung von Vorlagen innerhalb eines schwebenden Fensters ermöglicht.
Dies ist einer der stärksten Indikatoren, die es derzeit gibt. Jeder, der versucht, ein gewisses Maß an Selbstvertrauen zu haben, muss diesen Indikator auf seinem Chart haben. Am häufigsten wird der Indikator von denjenigen verwendet, die beim Handel das „Tape Reading” bevorzugen. Dieser Indikator kann auch von denjenigen verwendet werden, die beim Handel nur die Preisbewegungen (Price Action) verwenden.
In meinem letzten Artikel habe ich Ihnen gezeigt, wie man einen Chart Trade mit MetaTrader 5 Objekten erstellt und so die Plattform in ein RAD-System verwandelt. Das System funktioniert sehr gut, und sicher haben viele der Leser über die Erstellung einer Bibliothek nachgedacht, die es ermöglichen würde, die Funktionsweise des vorgeschlagenen Systems zu erweitern. Auf dieser Grundlage wäre es möglich, einen intuitiveren Expert Advisor mit einer schöneren und einfacher zu bedienenden Oberfläche zu entwickeln.
Es gibt viele Menschen, die keine Ahnung vom Programmieren haben, aber sehr kreativ sind und tolle Ideen haben. Der Mangel an Programmierkenntnissen hindert sie jedoch daran, diese Ideen umzusetzen. Schauen wir uns gemeinsam an, wie man einen Chart Trade mit der MetaTrader 5 Plattform selbst erstellt, als wäre es eine IDE (integrierte Entwicklungsumgebung).
Viele Arbeitsplätze enthalten ein repräsentatives Bild, das etwas über den Benutzer aussagt. Diese Bilder machen die Arbeitsumgebung schöner und spannender. Sehen wir uns an, wie man die Charts durch Hinzufügen eines Hintergrunds interessanter gestalten kann.
In diesem Artikel werden wir einige der wesentlichen Punkte besprechen, auf die Sie beim Kauf eines Expert Advisors achten sollten. Wir werden auch nach Wegen suchen, um den Gewinn zu steigern, das Geld klug auszugeben und an diesen Ausgaben zu verdienen. Außerdem werden Sie nach der Lektüre des Artikels sehen, dass es möglich ist, auch mit einfachen und kostenlosen Produkten Geld zu verdienen.
Durch die Verwendung der speziellen Datentypen 'matrix' und 'vector' ist es möglich, Code zu erstellen, der der mathematischen Notation sehr nahe kommt. Mit diesen Methoden müssen Sie keine verschachtelten Schleifen erstellen oder auf die korrekte Indizierung von Arrays in Berechnungen achten. Die Verwendung von Matrix- und Vektormethoden erhöht daher die Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit bei der Entwicklung komplexer Programme.
Dieser Artikel zeigt die Grundlagen von MQL für Anfänger, um ihr Algorithmisches Handelssystem (Expert Advisor) zu entwerfen, indem sie ein einfaches algorithmisches Handelssystem entwerfen, nachdem sie einige Grundlagen von MQL5 erwähnt haben.
In diesem Artikel werden wir die WinHttp.dll verwenden, um einen Websocket-Client für MetaTrader 5-Programme zu erstellen. Der Client wird letztendlich als Klasse implementiert und auch gegen die Binary.com Websocket API getestet.
In diesem Artikel biete ich eine Reihe von Handelsfunktionen in Form eines fertigen EA an. Diese Methode ermöglicht es, durch einfaches Hinzufügen von Indikatoren und Ändern von Eingaben mehrere Handelsstrategien zu erstellen.
Kurzbeschreibung. In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Skripting des MetraTrader 5-Terminals durch die Integration von MQL5 mit AutoIt. Es wird gezeigt, wie man verschiedene Aufgaben durch Manipulation der Benutzeroberfläche des Terminals automatisieren kann, und es wird eine Klasse vorgestellt, die die AutoItX-Bibliothek verwendet.
Der Stop-Loss ist ein wichtiges Instrument für das Geldmanagement beim Handel. Ein effektiver Einsatz von Stop-Loss, Take-Profit und der Losgröße kann einen Händler beim Handel beständiger und insgesamt profitabler machen. Obwohl der Stop-Loss ein großartiges Instrument ist, gibt es bei seiner Verwendung einige Probleme. Die größte davon ist die Stop-Loss-Jagd. Dieser Artikel befasst sich mit der Frage, wie die Stop-Loss-Hatz im Handel reduziert werden kann, und vergleicht sie mit der klassischen Stop-Loss-Nutzung, um ihre Rentabilität zu bestimmen.
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.
