Add a new article
Schrittweise Merkmalsauswahl in MQL5
Schrittweise Merkmalsauswahl in MQL5
In diesem Artikel stellen wir eine modifizierte Version der schrittweisen Merkmalsauswahl vor, die in MQL5 implementiert ist. Dieser Ansatz basiert auf den Techniken, die in „Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C“ von Timothy Masters beschrieben sind.
Feature Engineering mit Python und MQL5 (Teil II): Winkel des Preises
Feature Engineering mit Python und MQL5 (Teil II): Winkel des Preises
Im MQL5-Forum gibt es viele Beiträge, in denen um Hilfe bei der Berechnung der Steigung von Preisänderungen gebeten wird. In diesem Artikel wird eine Möglichkeit zur Berechnung des Winkels aufgezeigt, der sich aus den Kursveränderungen eines beliebigen Marktes ergibt, mit dem Sie handeln möchten. Außerdem werden wir die Frage beantworten, ob die Entwicklung dieser neuen Funktion den zusätzlichen Aufwand und die investierte Zeit wert ist. Wir werden untersuchen, ob die Steigung des Kurses die Genauigkeit unseres KI-Modells bei der Vorhersage des USDZAR-Paares auf dem M1 verbessern kann.
Von Python zu MQL5: Eine Reise in quanteninspirierte Handelssysteme
Von Python zu MQL5: Eine Reise in quanteninspirierte Handelssysteme
Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines quanteninspirierten Handelssystems, das von einem Python-Prototyp zu einer MQL5-Implementierung für den realen Handel übergeht. Das System nutzt die Prinzipien der Quanteninformatik wie Überlagerung und Verschränkung, um Marktzustände zu analysieren, obwohl es auf klassischen Computern mit Quantensimulatoren läuft. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein Drei-Qubit-System zur gleichzeitigen Analyse von acht Marktzuständen, 24-Stunden-Rückblicke und sieben technische Indikatoren für die Marktanalyse. Auch wenn die Genauigkeitsraten bescheiden erscheinen mögen, bieten sie in Verbindung mit geeigneten Risikomanagementstrategien einen erheblichen Vorteil.
Generative Adversarial Networks (GANs) für synthetische Daten in der Finanzmodellierung (Teil 1): Einführung in GANs und synthetische Daten für die Finanzmodellierung
Generative Adversarial Networks (GANs) für synthetische Daten in der Finanzmodellierung (Teil 1): Einführung in GANs und synthetische Daten für die Finanzmodellierung
Dieser Artikel stellt Händlern Generative Adversarial Networks (GANs) zur Generierung von synthetischen Finanzdaten vor und geht dabei auf die Datenbeschränkungen beim Modelltraining ein. Es behandelt GAN-Grundlagen, Python und MQL5-Code-Implementierungen und praktische Anwendungen im Finanzwesen, die es Händlern ermöglichen, die Modellgenauigkeit und -robustheit durch synthetische Daten zu verbessern.
Neuronale Netze im Handel: Zustandsraummodelle
Neuronale Netze im Handel: Zustandsraummodelle
Ein Großteil der bisher untersuchten Modelle basiert auf der Transformer-Architektur. Bei langen Sequenzen können sie jedoch ineffizient sein. In diesem Artikel werden wir uns mit einer alternativen Richtung der Zeitreihenprognose auf der Grundlage von Zustandsraummodellen vertraut machen.
Neuronales Netz in der Praxis: Skizze eines Neurons
Neuronales Netz in der Praxis: Skizze eines Neurons
In diesem Artikel werden wir ein einfaches Neuron bauen. Und obwohl es einfach aussieht und viele diesen Code für völlig trivial und bedeutungslos halten mögen, möchte ich, dass Sie Spaß beim Studium dieser einfachen Skizze eines Neurons haben. Scheuen Sie sich nicht, den Code zu ändern, denn das Ziel ist es, ihn vollständig zu verstehen.
Künstlicher Algenalgorithmus (AAA)
Künstlicher Algenalgorithmus (AAA)
Der Artikel befasst sich mit dem Künstlichen Algenalgorithmus (AAA), der auf den für Mikroalgen charakteristischen biologischen Prozessen beruht. Der Algorithmus umfasst eine Spiralbewegung, einen evolutionären Prozess und eine Anpassung, die es ihm ermöglicht, Optimierungsprobleme zu lösen. Der Artikel bietet eine eingehende Analyse der Funktionsprinzipien der AAA und ihres Potenzials für die mathematische Modellierung, wobei die Verbindung zwischen Natur und algorithmischen Lösungen hervorgehoben wird.
Algorithmus einer Anarchischen Gesellschaftsoptimierung (ASO)
Algorithmus einer Anarchischen Gesellschaftsoptimierung (ASO)
In diesem Artikel machen wir uns mit dem Algorithmus Anarchic Society Optimization (Anarchischen Gesellschaftsoptimierung, ASO) vertraut und erörtern, wie ein Algorithmus, der auf dem irrationalen und abenteuerlichen Verhalten von Teilnehmern in einer anarchischen Gesellschaft (einem anomalen System sozialer Interaktion, das frei von zentraler Macht und verschiedenen Arten von Hierarchien ist) basiert, in der Lage ist, den Lösungsraum zu erkunden und die Fallen des lokalen Optimums zu vermeiden. Der Artikel stellt eine einheitliche ASO-Struktur vor, die sowohl auf kontinuierliche als auch auf diskrete Probleme anwendbar ist.
Algorithmus zur Optimierung der Migration der Tiere (AMO)
Algorithmus zur Optimierung der Migration der Tiere (AMO)
Der Artikel ist dem AMO-Algorithmus gewidmet, der die saisonale Migration von Tieren auf der Suche nach optimalen Bedingungen für Leben und Fortpflanzung modelliert. Zu den Hauptfunktionen von AMO gehören die Verwendung topologischer Nachbarschaften und ein probabilistischer Aktualisierungsmechanismus, der die Implementierung vereinfacht und die Flexibilität für verschiedene Optimierungsaufgaben gewährleistet.
Neuronale Netze im Handel: Leichtgewichtige Modelle für die Zeitreihenprognose
Neuronale Netze im Handel: Leichtgewichtige Modelle für die Zeitreihenprognose
Leichtgewichtige Modelle zur Zeitreihenprognose erzielen eine hohe Leistung mit einer minimalen Anzahl von Parametern. Dies wiederum reduziert den Rechenaufwand und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Trotz ihrer Einfachheit erreichen solche Modelle eine mit komplexeren Modellen vergleichbare Prognosequalität.
Künstlicher Bienenstock-Algorithmus (ABHA): Tests und Ergebnisse
Künstlicher Bienenstock-Algorithmus (ABHA): Tests und Ergebnisse
In diesem Artikel werden wir den Künstlichen Bienenstockalgorithmus (ABHA) weiter erforschen, indem wir in den Code eintauchen und die übrigen Methoden betrachten. Wie Sie sich vielleicht erinnern, wird jede Biene in diesem Modell als individueller Agent dargestellt, dessen Verhalten von internen und externen Informationen sowie von seinem Motivationszustand abhängt. Wir werden den Algorithmus an verschiedenen Funktionen testen und die Ergebnisse in der Bewertungstabelle zusammenfassen.
Künstlicher Bienenstock-Algorithmus (ABHA): Theorie und Methoden
Künstlicher Bienenstock-Algorithmus (ABHA): Theorie und Methoden
In diesem Artikel geht es um den 2009 entwickelten Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA). Der Algorithmus ist auf die Lösung kontinuierlicher Optimierungsprobleme ausgerichtet. Wir werden uns ansehen, wie ABHA sich vom Verhalten eines Bienenvolkes inspirieren lässt, in dem jede Biene eine einzigartige Aufgabe hat, die ihr hilft, Ressourcen effizienter zu finden.
Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Zweiphasige Entwicklung
Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Zweiphasige Entwicklung
Wir beschäftigen uns weiterhin mit dem Thema des Sozialverhaltens von Lebewesen und dessen Auswirkungen auf die Entwicklung eines neuen mathematischen Modells - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Wir werden uns mit der zweiphasigen Entwicklung befassen, den Algorithmus testen und Schlussfolgerungen ziehen. So wie sich in der Natur eine Gruppe von Lebewesen zusammenschließt, um zu überleben, nutzt ASBO die Prinzipien des kollektiven Verhaltens, um komplexe Optimierungsprobleme zu lösen.
Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Das Verfahren von Schwefel und Box-Muller
Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Das Verfahren von Schwefel und Box-Muller
Dieser Artikel bietet einen faszinierenden Einblick in die Welt des Sozialverhaltens lebender Organismen und dessen Einfluss auf die Entwicklung eines neuen mathematischen Modells - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Wir werden untersuchen, wie die in lebenden Gesellschaften beobachteten Prinzipien von Führung, Nachbarschaft und Kooperation die Entwicklung innovativer Optimierungsalgorithmen inspirieren.
Neuronale Netze im Handel: Räumlich-zeitliches neuronales Netz (STNN)
Neuronale Netze im Handel: Räumlich-zeitliches neuronales Netz (STNN)
In diesem Artikel werden wir über die Verwendung von Raum-Zeit-Transformationen zur effektiven Vorhersage bevorstehender Kursbewegungen sprechen. Um die numerische Vorhersagegenauigkeit in STNN zu verbessern, wird ein kontinuierlicher Aufmerksamkeitsmechanismus vorgeschlagen, der es dem Modell ermöglicht, wichtige Aspekte der Daten besser zu berücksichtigen.
Neuronale Netze im Handel: Stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen
Neuronale Netze im Handel: Stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen
Dieser Artikel unterscheidet sich etwas von meinen früheren Veröffentlichungen. In diesem Artikel werden wir über eine alternative Darstellung von Zeitreihen sprechen. Die stückweise, lineare Darstellung von Zeitreihen ist eine Methode zur Annäherung einer Zeitreihe durch lineare Funktionen über kleine Intervalle.
Neuronale Netze im Handel: Das „Dual-Attention-Based Trend Prediction Model“
Neuronale Netze im Handel: Das „Dual-Attention-Based Trend Prediction Model“
Wir setzen die Diskussion über die Verwendung der stückweisen, linearen Darstellung von Zeitreihen fort, die im vorherigen Artikel begonnen wurde. Heute werden wir sehen, wie diese Methode mit anderen Ansätzen der Zeitreihenanalyse kombiniert werden kann, um die Qualität der Vorhersage des Preistrend zu verbessern.
Algorithmus für künstliche elektrische Felder (AEFA)
Algorithmus für künstliche elektrische Felder (AEFA)
In diesem Artikel wird ein Algorithmus für ein künstliches elektrisches Feld (AEFA) vorgestellt, der durch das Coulombsche Gesetz der elektrostatischen Kraft inspiriert ist. Der Algorithmus simuliert elektrische Phänomene, um komplexe Optimierungsprobleme mit Hilfe geladener Teilchen und ihrer Wechselwirkungen zu lösen. AEFA weist im Zusammenhang mit anderen Algorithmen, die sich auf Naturgesetze beziehen, einzigartige Eigenschaften auf.
Neuronales Netz in der Praxis: Pseudoinverse (II)
Neuronales Netz in der Praxis: Pseudoinverse (II)
Da es sich bei diesen Artikeln um Lehrmaterial handelt und sie nicht dazu gedacht sind, die Implementierung bestimmter Funktionen zu zeigen, werden wir in diesem Artikel ein wenig anders vorgehen. Anstatt zu zeigen, wie man die Faktorisierung anwendet, um die Inverse einer Matrix zu erhalten, werden wir uns auf die Faktorisierung der Pseudoinverse konzentrieren. Der Grund dafür ist, dass es keinen Sinn macht, zu zeigen, wie man den allgemeinen Koeffizienten erhält, wenn man es auf eine spezielle Weise tun kann. Noch besser: Der Leser kann ein tieferes Verständnis dafür entwickeln, warum die Dinge so geschehen, wie sie geschehen. Lassen Sie uns nun herausfinden, warum die Hardware die Software im Laufe der Zeit ersetzt.
Funktionsentwicklung mit Python und MQL5 (Teil I): Vorhersage gleitender Durchschnitte für weitreichende AI-Modelle
Funktionsentwicklung mit Python und MQL5 (Teil I): Vorhersage gleitender Durchschnitte für weitreichende AI-Modelle
Die gleitenden Durchschnitte sind bei weitem die besten Indikatoren für die Vorhersage unserer KI-Modelle. Wir können unsere Genauigkeit jedoch noch weiter verbessern, indem wir unsere Daten sorgfältig transformieren. In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie KI-Modelle erstellen können, die in der Lage sind, weiter in die Zukunft zu prognostizieren, als Sie es derzeit tun, ohne dass Ihre Genauigkeit signifikant sinkt. Es ist wirklich bemerkenswert, wie nützlich die gleitenden Durchschnitte sind.
Merkmalsauswahl und Dimensionenreduktion mit Hilfe von Hauptkomponenten
Merkmalsauswahl und Dimensionenreduktion mit Hilfe von Hauptkomponenten
Der Artikel befasst sich mit der Implementierung eines modifizierten Algorithmus der „Forward Selection Component Analysis“, der sich auf die von Luca Puggini und Sean McLoone in „Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications“ vorgestellte Forschung stützt.
Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil VI): Die Vorteile des tiefen doppelten Abstiegs nutzen
Selbstoptimierender Expert Advisor mit MQL5 und Python (Teil VI): Die Vorteile des tiefen doppelten Abstiegs nutzen
Das traditionelle maschinelle Lernen lehrt die Praktiker, darauf zu achten, dass ihre Modelle nicht übermäßig angepasst werden. Diese Ideologie wird jedoch durch neue Erkenntnisse in Frage gestellt, die von fleißigen Forschern aus Harvard veröffentlicht wurden, die herausgefunden haben, dass das, was als Überanpassung erscheint, unter Umständen das Ergebnis einer vorzeitigen Beendigung Ihrer Trainingsverfahren ist. Wir werden zeigen, wie wir die in der Forschungsarbeit veröffentlichten Ideen nutzen können, um unseren Einsatz von KI bei der Prognose von Ergebnissen zu verbessern.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil X): Kann KI den MACD verbessern?
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil X): Kann KI den MACD verbessern?
Begleiten Sie uns bei der empirischen Analyse des MACD-Indikators, um zu testen, ob die Anwendung von KI auf eine Strategie, die den Indikator mit einbezieht, unsere Prognosegenauigkeit für den EURUSD verbessern würde. Gleichzeitig haben wir geprüft, ob der Indikator selbst leichter vorhersagbar ist als der Preis, und ob der Wert des Indikators das künftige Preisniveau vorhersagt. Wir geben Ihnen die Informationen an die Hand, die Sie benötigen, um zu entscheiden, ob Sie Ihre Zeit in die Integration des MACD in Ihre AI-Handelsstrategien investieren sollten.
Nachbarschaftsübergreifende Suche (ANS)
Nachbarschaftsübergreifende Suche (ANS)
Der Artikel zeigt das Potenzial des ANS-Algorithmus als einen wichtigen Schritt in der Entwicklung flexibler und intelligenter Optimierungsmethoden, die die Besonderheiten des Problems und die Dynamik der Umgebung im Suchraum berücksichtigen können.
Datenwissenschaft und ML (Teil 31): CatBoost AI-Modelle für den Handel verwenden
Datenwissenschaft und ML (Teil 31): CatBoost AI-Modelle für den Handel verwenden
CatBoost-KI-Modelle haben in letzter Zeit aufgrund ihrer Vorhersagegenauigkeit, Effizienz und Robustheit gegenüber verstreuten und schwierigen Datensätzen in der Community des maschinellen Lernens stark an Popularität gewonnen. In diesem Artikel werden wir im Detail erörtern, wie man diese Art von Modellen in einem Versuch, den Forex-Markt zu schlagen zu implementieren.