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Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 24): Herstellen eines robusten Systems (I)
Einen handelnden Expert Advisor von Grund auf neu entwickeln (Teil 24): Herstellen eines robusten Systems (I)
In diesem Artikel werden wir das System zuverlässiger machen, um eine robuste und sichere Nutzung zu gewährleisten. Eine der Möglichkeiten, die gewünschte Robustheit zu erreichen, besteht darin, den Code so oft wie möglich wiederzuverwenden, damit er ständig in verschiedenen Fällen getestet wird. Aber das ist nur eine der Möglichkeiten. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung von OOP.
Risiko- und Kapitalmanagement durch Expert Advisor
Risiko- und Kapitalmanagement durch Expert Advisor
In diesem Artikel geht es darum, was Sie in einem Backtest-Bericht nicht sehen können, was Sie erwarten sollten, wenn Sie automatisierte Handelssoftware verwenden, wie Sie Ihr Geld verwalten, wenn Sie Expert Advisors verwenden, und wie Sie einen erheblichen Verlust ausgleichen können, um in der Handelsaktivität zu bleiben, wenn Sie automatisierte Verfahren verwenden.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 21): Variierter Autoencoder (VAE)
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.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 03): Shannonsche Entropie
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 03): Shannonsche Entropie
Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 20): Autoencoder
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 20): Autoencoder
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.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 02): Kohonen-Karten
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 02): Kohonen-Karten
Der Händler von heute ist ein Philomath, der fast immer (entweder bewusst oder unbewusst...) nach neuen Ideen sucht, sie ausprobiert, sich entscheidet, sie zu modifizieren oder zu verwerfen; ein explorativer Prozess, der einiges an Sorgfalt kosten sollte. Dies legt eindeutig einen hohen Stellenwert auf die Zeit des Händlers und die Notwendigkeit, Fehler zu vermeiden. Diese Artikelserie wird vorschlagen, dass der MQL5-Assistent eine Hauptstütze für Händler sein sollte. Warum? Denn der Händler spart nicht nur Zeit, indem er seine neuen Ideen mit dem MQL5-Assistenten zusammenstellt, und reduziert Fehler durch doppelte Codierung erheblich. Er ist letztendlich so eingestellt, dass er seine Energie auf die wenigen kritischen Bereiche seiner Handelsphilosophie konzentriert.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 19): Assoziationsregeln mit MQL5
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.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem VIDYA entwickelt
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem VIDYA entwickelt
Willkommen zu einem neuen Artikel aus unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikatoren zu entwerfen, in diesem Artikel werden wir über ein neues technisches Werkzeug lernen und lernen, wie man ein Handelssystem durch Variable Index Dynamic Average (VIDYA) zu entwerfen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 18): Assoziationsregeln
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 18): Assoziationsregeln
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.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Bulls Power entwirft
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Bulls Power entwirft
Willkommen zu einem neuen Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikator zu entwerfen, wie wir in diesem Artikel über einen neuen technischen Indikator lernen und wie wir ein Handelssystem durch sie zu entwerfen und dieser Indikator ist der Bulls Power-Indikator.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Bears Power entwirft
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Bears Power entwirft
Willkommen zu einem neuen Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikator hier ist ein neuer Artikel über das Lernen, wie man ein Handelssystem von Bears Power technischen Indikator zu entwerfen.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Williams PR entwirft
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit Williams PR entwirft
Ein neuer Artikel in unserer Serie über das Lernen, wie man ein Handelssystem durch die beliebtesten technischen Indikatoren von MQL5 zu entwerfen, um in den MetaTrader 5 verwendet werden. In diesem Artikel lernen wir, wie man ein Handelssystem mit Hilfe des Indikators Williams' %R entwickelt.
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Force Index entwirft
Lernen Sie, wie man ein Handelssystem mit dem Force Index entwirft
Hier ist ein neuer Artikel aus unserer Serie darüber, wie man ein Handelssystem basierend auf den beliebtesten technischen Indikatoren entwirft. In diesem Artikel lernen wir einen neuen technischen Indikator kennen und erfahren, wie man ein Handelssystem mit dem Force Index-Indikator erstellt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 17): Reduzierung der Dimensionalität
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 17): Reduzierung der Dimensionalität
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.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 06): Gradientenverfahren
Der Gradientenverfahren spielt eine wichtige Rolle beim Training neuronaler Netze und vieler Algorithmen des maschinellen Lernens. Es handelt sich um einen schnellen und intelligenten Algorithmus, der trotz seiner beeindruckenden Arbeit von vielen Datenwissenschaftlern immer noch missverstanden wird - sehen wir uns an, worum es geht.
Automatisierter Grid-Handel mit Limit-Orders an der Moskauer Börse (MOEX)
Automatisierter Grid-Handel mit Limit-Orders an der Moskauer Börse (MOEX)
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.