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MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 57): Überwachtes Lernen mit gleitendem Durchschnitt und dem stochastischen Oszillator
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 57): Überwachtes Lernen mit gleitendem Durchschnitt und dem stochastischen Oszillator
Der gleitende Durchschnitt und der Stochastik-Oszillator sind sehr gängige Indikatoren, die von manchen Händlern aufgrund ihres verzögerten Charakters nicht oft verwendet werden. In einer dreiteiligen Miniserie, die sich mit den drei wichtigsten Formen des maschinellen Lernens befasst, gehen wir der Frage nach, ob die Voreingenommenheit gegenüber diesen Indikatoren gerechtfertigt ist, oder ob sie vielleicht einen Vorteil haben. Wir führen unsere Untersuchung mit Hilfe eines Assistenten durch, der Expert Advisors zusammenstellt.
Eine Einführung in die Kurven von Receiver Operating Characteristic
Eine Einführung in die Kurven von Receiver Operating Characteristic
ROC-Kurven sind grafische Darstellungen, die zur Bewertung der Leistung von Klassifikatoren verwendet werden. Obwohl ROC-Diagramme relativ einfach zu handhaben sind, gibt es bei ihrer Verwendung in der Praxis häufig Missverständnisse und Fallstricke. Dieser Artikel bietet eine Einführung in ROC-Diagramme als Hilfsmittel für Praktiker, die die Leistungsbewertung von Klassifikatoren verstehen wollen.
Datenwissenschaft und ML (Teil 34): Zeitreihenzerlegung, den Aktienmarkt auf den Kern herunterbrechen.
Datenwissenschaft und ML (Teil 34): Zeitreihenzerlegung, den Aktienmarkt auf den Kern herunterbrechen.
In einer Welt, die von verrauschten und unvorhersehbaren Daten überschwemmt wird, kann es schwierig sein, aussagekräftige Muster zu erkennen. In diesem Artikel befassen wir uns mit der saisonalen Dekomposition, einer leistungsstarken Analysetechnik, die dabei hilft, Daten in ihre Hauptkomponenten zu zerlegen: Trend, saisonale Muster und Rauschen. Wenn wir die Daten auf diese Weise aufschlüsseln, können wir verborgene Erkenntnisse aufdecken und mit klareren, besser interpretierbaren Informationen arbeiten.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 55): SAC mit priorisierter Erfahrungswiederholung
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 55): SAC mit priorisierter Erfahrungswiederholung
Replay-Puffer sind beim Reinforcement Learning besonders wichtig bei Off-Policy-Algorithmen wie DQN oder SAC. Damit wird das Sampling-Verfahren dieses Speicherpuffers in den Mittelpunkt gerückt. Während bei den Standardoptionen von SAC beispielsweise eine zufällige Auswahl aus diesem Puffer verwendet wird, wird bei den priorisierten Erfahrungswiederholungspuffern eine Feinabstimmung vorgenommen, indem eine Auswahl aus dem Puffer auf der Grundlage eines TD-Scores erfolgt. Wir gehen auf die Bedeutung des Reinforcement Learning ein und untersuchen wie immer nur diese Hypothese (nicht die Kreuzvalidierung) in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor.
Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 6): Stop-Out-Prävention
Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisor in MQL5 (Teil 6): Stop-Out-Prävention
Schließen Sie sich unserer heutigen Diskussion an, wenn wir nach einem algorithmischen Verfahren suchen, mit dem wir die Gesamtzahl der Ausstiege aus Gewinngeschäften minimieren können. Das Problem, mit dem wir konfrontiert waren, ist sehr schwierig, und die meisten Lösungen, die in den Diskussionen in der Gemeinschaft genannt wurden, haben keine festen Regeln. Unser algorithmischer Ansatz zur Lösung des Problems erhöhte die Rentabilität unserer Handelsgeschäft und reduzierte den durchschnittlichen Verlust pro Handelsgeschäft. Es müssen jedoch noch weitere Fortschritte gemacht werden, um alle Handelsgeschäfte, die ausgestoppt werden, vollständig herauszufiltern, aber unsere Lösung ist ein guter erster Schritt, den jeder ausprobieren kann.
Datenwissenschaft und ML (Teil 33): Pandas Dataframe in MQL5, Vereinfachung der Datensammlung für ML-Nutzung
Datenwissenschaft und ML (Teil 33): Pandas Dataframe in MQL5, Vereinfachung der Datensammlung für ML-Nutzung
Bei der Arbeit mit maschinellen Lernmodellen ist es wichtig, die Konsistenz der für Training, Validierung und Tests verwendeten Daten sicherzustellen. In diesem Artikel werden wir unsere eigene Version der Pandas-Bibliothek in MQL5 erstellen, um einen einheitlichen Ansatz für den Umgang mit maschinellen Lerndaten zu gewährleisten und sicherzustellen, dass innerhalb und außerhalb von MQL5, wo der Großteil des Trainings stattfindet, dieselben Daten verwendet werden.
Trendvorhersage mit LSTM für Trendfolgestrategien
Trendvorhersage mit LSTM für Trendfolgestrategien
Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das für die Modellierung sequenzieller Daten entwickelt wurde, indem es langfristige Abhängigkeiten effektiv erfasst und das Problem des verschwindenden Gradienten löst. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LSTM zur Vorhersage zukünftiger Trends eingesetzt werden kann, um die Leistung von Trendfolgestrategien zu verbessern. Der Artikel behandelt die Einführung von Schlüsselkonzepten und die Motivation hinter der Entwicklung, das Abrufen von Daten aus dem MetaTrader 5, die Verwendung dieser Daten zum Trainieren des Modells in Python, die Integration des maschinellen Lernmodells in MQL5 und die Reflexion der Ergebnisse und zukünftigen Bestrebungen auf der Grundlage von statistischem Backtesting.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(II)-LoRA-Tuning entwickeln und testen
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(II)-LoRA-Tuning entwickeln und testen
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Generative Adversarial Networks (GANs) für synthetische Daten in der Finanzmodellierung (Teil 2): Erstellen eines synthetischen Symbols für Tests
Generative Adversarial Networks (GANs) für synthetische Daten in der Finanzmodellierung (Teil 2): Erstellen eines synthetischen Symbols für Tests
In diesem Artikel erstellen wir ein synthetisches Symbol mit Hilfe eines Generative Adversarial Network (GAN), das realistische Finanzdaten generiert, die das Verhalten tatsächlicher Marktinstrumente, wie z. B. EURUSD, nachahmen. Das GAN-Modell lernt Muster und Volatilität aus historischen Marktdaten und erstellt synthetische Preisdaten mit ähnlichen Merkmalen.
Gating-Mechanismen beim Ensemblelernen
Gating-Mechanismen beim Ensemblelernen
In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung von Ensemblemodellen fort, indem wir das Konzept der Gates erörtern, insbesondere wie sie bei der Kombination von Modellergebnissen nützlich sein können, um entweder die Vorhersagegenauigkeit oder die Modellgeneralisierung zu verbessern.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in einen EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(IV) entwickeln und testen - Test der Handelsstrategie
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in einen EA (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(IV) entwickeln und testen - Test der Handelsstrategie
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Hidden Markov Modelle für trendfolgende Volatilitätsprognosen
Hidden Markov Modelle für trendfolgende Volatilitätsprognosen
Hidden Markov Modelle (HMM) sind leistungsstarke statistische Instrumente, die durch die Analyse beobachtbarer Kursbewegungen die zugrunde liegenden Marktzustände identifizieren. Im Handel verbessern HMM die Volatilitätsprognose und liefern Informationen für Trendfolgestrategien, indem sie Marktverschiebungen modellieren und antizipieren. In diesem Artikel stellen wir das vollständige Verfahren zur Entwicklung einer Trendfolgestrategie vor, die HMM zur Prognose der Volatilität als Filter einsetzt.
Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 5)：Anwendung und Test in einem EA mit Socket
Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 5)：Anwendung und Test in einem EA mit Socket
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 6): Anwendung und Test des EAs, der ONNX verwendet
Datenkennzeichnung für Zeitreihenanalyse (Teil 6): Anwendung und Test des EAs, der ONNX verwendet
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
Neuronale Netze im Handel: Kontrollierte Segmentierung (letzter Teil)
Neuronale Netze im Handel: Kontrollierte Segmentierung (letzter Teil)
Wir setzen die im vorigen Artikel begonnene Arbeit am Aufbau des RefMask3D-Frameworks mit MQL5 fort. Dieser Rahmen wurde entwickelt, um multimodale Interaktion und Merkmalsanalyse in einer Punktwolke umfassend zu untersuchen, gefolgt von der Identifizierung des Zielobjekts auf der Grundlage einer in natürlicher Sprache gegebenen Beschreibung.
Algorithmus für eine auf künstlichen Ökosystemen basierende Optimierung (AEO)
Algorithmus für eine auf künstlichen Ökosystemen basierende Optimierung (AEO)
Der Artikel befasst sich mit einem metaheuristischen AEO-Algorithmus (Artificial Ecosystem-based Optimization), der Interaktionen zwischen Ökosystemkomponenten simuliert, indem er eine anfängliche Lösungspopulation erstellt und adaptive Aktualisierungsstrategien anwendet, und beschreibt im Detail die Phasen des AEO-Betriebs, einschließlich der Verbrauchs- und Zersetzungsphasen, sowie verschiedene Agentenverhaltensstrategien. Der Artikel stellt die Merkmale und Vorteile dieses Algorithmus vor.
Neuronale Netze im Handel: Verallgemeinerte 3D-Segmentierung von referenzierten Ausdrücken
Neuronale Netze im Handel: Verallgemeinerte 3D-Segmentierung von referenzierten Ausdrücken
Bei der Analyse der Marktsituation unterteilen wir den Markt in einzelne Segmente und ermitteln die wichtigsten Trends. Herkömmliche Analysemethoden konzentrieren sich jedoch oft auf einen Aspekt und schränken so die richtige Wahrnehmung ein. In diesem Artikel lernen wir eine Methode kennen, die die Auswahl mehrerer Objekte ermöglicht, um ein umfassenderes und vielschichtigeres Verständnis der Situation zu gewährleisten.
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
Neuronale Netze im Handel: Maskenfreier Ansatz zur Vorhersage von Preisentwicklungen
In diesem Artikel wird die Methode MAFT (Mask-Attention-Free Transformer) und ihre Anwendung im Bereich des Handels diskutiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Transformer, die bei der Verarbeitung von Sequenzen eine Datenmaskierung erfordern, optimiert MAFT den Aufmerksamkeitsprozess, indem es die Maskierung überflüssig macht und so die Rechenleistung erheblich verbessert.
Neuronale Netze im Handel: Superpoint Transformer (SPFormer)
Neuronale Netze im Handel: Superpoint Transformer (SPFormer)
In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Segmentierung von 3D-Objekten vor, die auf dem Superpoint Transformer (SPFormer) basiert und bei der die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Datenaggregation entfällt. Dadurch wird der Segmentierungsprozess beschleunigt und die Leistung des Modells verbessert.
Neuronale Netze im Handel: Erforschen lokaler Datenstrukturen
Neuronale Netze im Handel: Erforschen lokaler Datenstrukturen
Die effektive Identifizierung und Erhaltung der lokalen Struktur von Marktdaten unter verrauschten Bedingungen ist eine wichtige Aufgabe im Handel. Die Verwendung des Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit hat vielversprechende Ergebnisse bei der Verarbeitung solcher Daten gezeigt; der klassische Ansatz berücksichtigt jedoch nicht die lokalen Merkmale der zugrunde liegenden Struktur. In diesem Artikel stelle ich einen Algorithmus vor, der diese strukturellen Abhängigkeiten berücksichtigen kann.
African Buffalo Optimierung (ABO)
African Buffalo Optimierung (ABO)
Der Artikel stellt den Algorithmus der Afrikanische Büffel-Optimierung (ABO) vor, einen metaheuristischen Ansatz, der 2015 auf der Grundlage des einzigartigen Verhaltens dieser Tiere entwickelt wurde. Der Artikel beschreibt im Detail die Phasen der Implementierung des Algorithmus und seine Effizienz bei der Lösung komplexer Probleme, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug im Bereich der Optimierung macht.
Artificial Showering Algorithm (ASHA)
Artificial Showering Algorithm (ASHA)
Der Artikel stellt den Künstlichen Duschalgorithmus (ASHA) vor, eine neue metaheuristische Methode, die für die Lösung allgemeiner Optimierungsprobleme entwickelt wurde. Auf der Grundlage der Simulation von Wasserfluss- und Akkumulationsprozessen konstruiert dieser Algorithmus das Konzept eines idealen Feldes, in dem jede Einheit der Ressource (Wasser) aufgerufen ist, eine optimale Lösung zu finden. Wir werden herausfinden, wie ASHA Fließ- und Akkumulationsprinzipien anpasst, um Ressourcen in einem Suchraum effizient zuzuweisen, und seine Implementierung und Testergebnisse sehen.
Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Die Praxis
Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Die Praxis
In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der Implementierung des ACMO-Algorithmus (Atmospheric Cloud Model Optimization) beschäftigen. Wir werden insbesondere zwei Schlüsselaspekte erörtern: die Bewegung von Wolken in Tiefdruckgebiete und die Regensimulation, einschließlich der Initialisierung von Tröpfchen und ihrer Verteilung auf die Wolken. Wir werden uns auch mit anderen Methoden befassen, die eine wichtige Rolle bei der Verwaltung des Zustands von Wolken und der Gewährleistung ihrer Interaktion mit der Umwelt spielen.
Datenwissenschaft und ML (Teil 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — funktioniert das?
Datenwissenschaft und ML (Teil 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — funktioniert das?
Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNN) sind für ihre Fähigkeiten bei der Erkennung von Mustern in Bildern und Videos bekannt und werden in den verschiedensten Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel untersuchen wir das Potenzial von CNNs zur Erkennung wertvoller Muster auf den Finanzmärkten und zur Erzeugung effektiver Handelssignale für MetaTrader 5-Handelsroboter. Lassen Sie uns herausfinden, wie diese tiefgehende maschinelle Lerntechnik für intelligentere Handelsentscheidungen genutzt werden kann.
Datenwissenschaft und ML(Teil 30): Das Power-Paar für die Vorhersage des Aktienmarktes, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs)
Datenwissenschaft und ML(Teil 30): Das Power-Paar für die Vorhersage des Aktienmarktes, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs)
In diesem Artikel untersuchen wir die dynamische Integration von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) in der Börsenprognose. Nutzen wir die Fähigkeit von CNNs, Muster zu extrahieren, und die Fähigkeit der RNNs, sequentielle Daten zu verarbeiten. Wir wollen sehen, wie diese leistungsstarke Kombination die Genauigkeit und Effizienz von Handelsalgorithmen verbessern kann.
Neuronale Netze im Handel: Szenenspezifische Objekterkennung (HyperDet3D)
Neuronale Netze im Handel: Szenenspezifische Objekterkennung (HyperDet3D)
Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.
Anwendung der lokalisierten Merkmalsauswahl in Python und MQL5
Anwendung der lokalisierten Merkmalsauswahl in Python und MQL5
In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.
Optimierung mit der bakteriellen Chemotaxis (BCO)
Optimierung mit der bakteriellen Chemotaxis (BCO)
Der Artikel stellt die ursprüngliche Version des Algorithmus zur Optimierung der bakteriellen Chemotaxis (BCO) und seine modifizierte Version vor. Wir werden uns alle Unterschiede genauer ansehen, mit besonderem Augenmerk auf die neue Version von BCOm, die den Mechanismus der bakteriellen Bewegung vereinfacht, die Abhängigkeit von der Positionsgeschichte verringert und einfachere mathematische Verfahren verwendet als die rechenintensive Originalversion. Wir werden auch die Tests durchführen und die Ergebnisse zusammenfassen.
Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Theorie
Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Theorie
Der Artikel ist dem metaheuristischen Algorithmus der Optimierung des Atmosphärenwolkenmodells (ACMO) gewidmet, der das Verhalten von Wolken simuliert, um Optimierungsprobleme zu lösen. Der Algorithmus nutzt die Prinzipien der Wolkenerzeugung, -bewegung und -ausbreitung und passt sich den „Wetterbedingungen“ im Lösungsraum an. Der Artikel zeigt, wie die meteorologische Simulation des Algorithmus optimale Lösungen in einem komplexen Möglichkeitsraum findet, und beschreibt detailliert die Phasen des ACMO-Betriebs, einschließlich der Vorbereitung des „Himmels“, der Wolkenentstehung, der Wolkenbewegung und der Regenkonzentration.
Archery-Algorithmus (AA)
Archery-Algorithmus (AA)
Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.
Neuronale Netze im Handel: Punktwolkenanalyse (PointNet)
Neuronale Netze im Handel: Punktwolkenanalyse (PointNet)
Die direkte Analyse von Punktwolken vermeidet unnötiges Datenwachstum und verbessert die Leistung von Modellen bei Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben. Solche Ansätze zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit gegenüber Störungen in den Originaldaten.
Tabu Search (TS)
Tabu Search (TS)
Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.