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.
Wir untersuchen weiterhin Methoden des Reinforcement-Learnings. Mit diesem Artikel beginnen wir ein weiteres großes Thema, das Reinforcement-Learning. Dieser Ansatz ermöglicht es den Modellen, bestimmte Strategien zur Lösung der Probleme zu entwickeln. Es ist zu erwarten, dass diese Eigenschaft des Reinforcement-Learnings (Lernen durch Verstärkung) neue Horizonte für die Entwicklung von Handelsstrategien eröffnen wird.
In den letzten beiden Artikeln haben wir ein Tool zur Erstellung und Bearbeitung von Modellen neuronaler Netze entwickelt. Nun ist es an der Zeit, die Einsatzmöglichkeiten der Technologie des Transfer-Learnings anhand praktischer Beispiele zu bewerten.
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?
Dies ist ein einführender Artikel über die Klassifizierung von Optimierungsalgorithmen (OA). In dem Artikel wird versucht, einen Prüfstand (eine Reihe von Funktionen) zu erstellen, der zum Vergleich von OAs und vielleicht zur Ermittlung des universellsten Algorithmus unter allen bekannten Algorithmen verwendet werden soll.
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.
Matrizen und Vektoren wurden in MQL5 für effiziente Operationen mit mathematischen Berechnungen eingeführt. Die neuen Typen bieten integrierte Methoden zur Erstellung von prägnantem und verständlichem Code, der der mathematischen Notation nahe kommt. Arrays bieten umfangreiche Möglichkeiten, aber es gibt viele Fälle, in denen Matrizen viel effizienter sind.
Metamodelle im maschinellen Lernen: Automatische Erstellung von Handelssystemen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff — Das Modell entscheidet selbständig, wann und wie es handelt.
In diesem Artikel setzen wir die Überlegungen fort, wie man Daten aus dem Internet beziehen und in einem Expert Advisor verwenden kann. Dieses Mal werden wir ein alternatives System entwickeln.
Wie man Daten aus dem Web in einen Expert Advisor überträgt, ist nicht so offensichtlich. Das ist gar nicht so einfach, wenn man nicht alle Möglichkeiten des MetaTrader 5 kennt.
Wie kann man über den MetaTrader 5 auf Online-Daten zugreifen? Es gibt viele Webseiten und Orte im Internet, die eine riesige Menge an Informationen bieten. Sie müssen nur wissen, wo Sie suchen und wie Sie diese Informationen am besten nutzen können.
Dies ist ein einführender Artikel über DirectX, der die Besonderheiten der Arbeit mit der API beschreibt. Er soll helfen, die Reihenfolge zu verstehen, in der die Komponenten initialisiert werden. Der Artikel enthält ein Beispiel dafür, wie man ein MQL5-Skript schreibt, das ein Dreieck mit DirectX zeichnet.
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.
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.
Für die Entwicklung von Integrationen mit MQL steht ein Python-Paket zur Verfügung, das eine Fülle von Möglichkeiten wie Datenexploration, Erstellung und Nutzung von maschinellen Lernmodellen ermöglicht. Die eingebaute Python-Integration in MQL5 ermöglicht die Erstellung verschiedener Lösungen, von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep-Learning-Modellen. Werfen wir einen Blick darauf, wie man eine Entwicklungsumgebung einrichtet und vorbereitet und wie man einige der Bibliotheken für maschinelles Lernen verwendet.
Die MQL5.community Services bieten sowohl Händlern als auch den Entwicklern von Anwendungen für das MetaTrader-Terminal großartige Möglichkeiten. In diesem Artikel erklären wir, wie Zahlungen für MQL5-Dienstleistungen durchgeführt werden, wie verdientes Geld abgehoben werden kann und wie die Betriebssicherheit gewährleistet wird.
In diesem Artikel wird eine verbesserte Brute-Force-Variante vorgestellt, die auf den im vorherigen Artikel gesetzten Zielen basiert. Ich werde versuchen, dieses Thema so breit wie möglich zu behandeln, indem ich Expert Advisors mit Einstellungen verwende, die mit dieser Methode gewonnen wurden. Eine neue Programmversion ist diesem Artikel beigefügt.
Dieser Artikel beschreibt die Technik des maschinellen Lernens, die auf den Grid- und Martingale-Handel angewendet wird. Überraschenderweise hat dieser Ansatz wenig bis gar keine Verbreitung im globalen Netzwerk. Nachdem Sie den Artikel gelesen haben, werden Sie in der Lage sein, Ihre eigenen Trading Bots zu erstellen.
Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.
Möchten Sie zu Ihrem EA oder einem Indikator ein grafisches Feld für eine einfache und schnelle Kontrolle hinzufügen, aber Sie wissen nicht, wie Sie dies tun können? In diesem Artikel werde ich Ihnen Schritt um Schritt zeigen, wie man ein einfaches Feld zu Ihrem MQL4 / MQL5-Programm hinzufügen kann.
Der Signalrechner funktioniert direkt aus dem Terminal MetaTrader 5, und das ist sein größter Vorteil, denn das Terminal führt eine Vorwahl durch und sortiert Signale. Auf diese Weise sieht der Benutzer im MetaTrader 5 Terminal nur die Signale, die maximal auf sein Trading-Konto angepasst sind.
Dieser Artikel bietet eine Fortsetzung des Brute-Force-Themas und führt neue Möglichkeiten der Marktanalyse in den Programmalgorithmus ein, wodurch die Geschwindigkeit der Analyse beschleunigt und die Qualität der Ergebnisse verbessert wird. Neue Ergänzungen ermöglichen die qualitativ hochwertigste Ansicht von globalen Mustern innerhalb dieses Ansatzes.
Der Artikel befasst sich mit dem Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Zeitfiltern und diskutiert die Effektivität dieses Ansatzes. Der menschliche Faktor kann nun eliminiert werden, indem das Modell einfach angewiesen wird, zu einer bestimmten Stunde an einem bestimmten Wochentag zu handeln. Die Mustersuche kann durch einen separaten Algorithmus bereitgestellt werden.
Wir haben schon einen langen Weg hinter uns und der Code in unserer Bibliothek wird immer umfangreicher. Das macht es schwierig, den Überblick über alle Verbindungen und Abhängigkeiten zu behalten. Daher schlage ich vor, eine Dokumentation für den früher erstellten Code zu erstellen und diese mit jedem neuen Schritt zu aktualisieren. Eine gut vorbereitete Dokumentation wird uns helfen, die Integrität unserer Arbeit zu erkennen.
In diesem Artikel werden wir die Diskussion über den Brute-Force-Ansatz fortsetzen. Ich werde versuchen, das Muster anhand der neuen, verbesserten Version meiner Anwendung besser zu erklären. Ich werde auch versuchen, den Unterschied in der Stabilität mit verschiedenen Zeitintervallen und Zeitrahmen zu finden.
Vor der Einführung der Netzwerkfunktionen, die mit der aktualisierten MQL5-API zur Verfügung gestellt wurde, waren MetaTrader-Programme in ihrer Fähigkeit beschränkt, sich mit Websocket-basierten Diensten zu verbinden und eine Schnittstelle zu bilden. Aber natürlich hat sich das alles geändert. In diesem Artikel werden wir die Implementierung einer Websocket-Bibliothek in reinem MQL5 untersuchen. Eine kurze Beschreibung des Websocket-Protokolls wird zusammen mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Verwendung der resultierenden Bibliothek gegeben.
Alle Händler gehen auf den Markt mit dem Ziel, ihre erste Million Dollar zu verdienen. Wie kann man das ohne übermäßiges Risiko und großem Startkapital erreichen? Die Dienstleistungen von MQL5.com bieten diese Möglichkeit für Entwickler und Händler aus der ganzen Welt.
In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.
In diesem Artikel werden wir die schrittweise Implementierung eines Handelssystems analysieren, das auf der Programmierung von tiefen neuronalen Netzen in Python basiert. Dies wird unter Verwendung der von Google entwickelten TensorFlow-Bibliothek für maschinelles Lernen durchgeführt. Außerdem werden wir die Keras-Bibliothek zur Beschreibung von neuronalen Netzen verwenden.
Der Artikel beschreibt eine Methode zur schnellen Optimierung unter Verwendung des Partikelschwarm-Algorithmus. Er stellt auch die Implementierung der Methode in MQL vor, die sowohl im Single-Thread-Modus innerhalb eines Expert Advisors als auch in einem parallelen Multi-Thread-Modus als Add-on, das auf lokalen Tester-Agenten läuft, verwendet werden kann.
Dieser Artikel beschreibt einen der möglichen Ansätze zur Datentransformation mit dem Ziel, die Verallgemeinerbarkeit des Modells zu verbessern, und erörtert auch die Stichprobenziehung und Auswahl von CatBoost-Modellen.
Wollten Sie schon immer auf Tweets zugreifen und/oder Ihre Handelssignale auf Twitter posten? Suchen Sie nicht mehr, diese fortlaufenden Artikelserien zeigen Ihnen, wie Sie es ohne die Verwendung einer DLL machen können. Genießen Sie die Reise der Implementierung der Tweeter-API mit MQL. In diesem ersten Teil werden wir dem glorreichen Weg der Authentifizierung und Autorisierung beim Zugriff auf die Twitter-API folgen.
Der Artikel liefert den Code und die Beschreibung der wichtigsten Phasen des maschinellen Lernprozesses anhand eines konkreten Beispiels. Um das Modell zu entwickeln, benötigen Sie keine Kenntnisse von Python- oder R. Es reichen grundlegende MQL5-Kenntnisse aus — das ist genau mein Niveau. Daher hoffe ich, dass der Artikel als gutes Tutorial für ein breites Publikum hilft, um diejenigen zu unterstützen, die daran interessiert sind, Fähigkeiten des maschinellen Lernens zu evaluieren und in ihre Programme zu implementieren.
In diesem Artikel betrachten wir die Ver-/Entschlüsselung von Objekten im MetaTrader und in externen Anwendungen. Unser Ziel ist es, die Bedingungen zu bestimmen, unter denen die gleichen Ergebnisse mit den gleichen Ausgangsdaten erzielt werden.
Trainieren des Klassifikators CatBoost in Python und Exportieren des Modells nach mql5, sowie Parsen der Modellparameter und eines nutzerdefinierten Strategietesters. Die Python-Sprache und die MetaTrader 5-Bibliothek werden zur Vorbereitung der Daten und zum Training des Modells verwendet.
In diesem Artikel betrachten wir die Prinzipien der Analyse und Auswertung mathematischer Ausdrücke unter Verwendung von Parsern, die auf der Operator-Priorität basieren. Wir werden Parser nach Pratt und dem Shunting-yard-Algorithmus, Bytecode-Generierung und Auswertungen mit diesem Code implementieren und uns ansehen, wie Indikatoren als Funktionen in Ausdrücken verwendet und wie Handelssignale in Expert Advisors auf der Grundlage dieser Indikatoren eingerichtet werden können.
Der Artikel behandelt die Grundprinzipien der Analyse und Berechnung mathematischer Ausdrücke. Wir werden Parser mit rekursivem Abstieg implementieren, die im Interpreter- und beschleunigtem Berechnungsmodus arbeiten und auf einem vorgefertigten Syntaxbaum basieren.
In diesem Artikel werden wir die Hauptaspekte der Integration von neuronalen Netzen und dem Handelsterminal betrachten, mit dem Ziel, einen voll ausgestatteten Handelsroboter zu schaffen.
