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Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5
Implementierung eines ARIMA-Trainingsalgorithmus in MQL5
In diesem Artikel wird ein Algorithmus implementiert, der das autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodell von Box und Jenkins unter Verwendung der Powells-Methode der Funktionsminimierung anwendet. Box und Jenkins stellten fest, dass die meisten Zeitreihen mit einem oder beiden Rahmen modelliert werden können.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 54): Abgeleitete Klassen des abstrakten Basisindikators
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 54): Abgeleitete Klassen des abstrakten Basisindikators
Der Artikel betrachtet das Erstellen von Klassen von abgeleiteten Objekten des abstrakten Basisindikators. Solche Objekte ermöglichen den Zugriff auf die Funktionen der Erstellung von Indikator-EAs, das Sammeln und Abrufen von Datenwertstatistiken verschiedener Indikatoren und Preise. Außerdem wird eine Kollektion von Indikatorobjekten erstellt, von der aus der Zugriff auf die Eigenschaften und Daten jedes im Programm erstellten Indikators möglich sein wird.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 50): Verschieben der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 50): Verschieben der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
In diesem Artikel wollen wir die Bibliotheksmethoden für die korrekte Anzeige von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren verbessern, wobei die Linien auf dem aktuellen Symbol-Chart mit einer in den Einstellungen festgelegten Verschiebung angezeigt werden. Außerdem sollten wir die Methoden für die Arbeit mit Standardindikatoren in Ordnung bringen und den redundanten Code für den Bibliotheksbereich im endgültigen Indikatorprogramm entferne.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 48): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatoren mit einem Puffer in einem Unterfenster
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 48): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatoren mit einem Puffer in einem Unterfenster
Der Artikel betrachtet ein Beispiel für die Erstellung von Mehrsymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren unter Verwendung eines einzigen Indikator-Puffers für die Konstruktion und die Darstellung im Indikator-Unterfenster. Ich werde die Bibliotheksklassen auf die Arbeit mit Standardindikatoren vorbereiten, die im Hauptfenster des Programms arbeiten und mehr als einen Puffer für die Anzeige ihrer Daten haben.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 47): Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 47): Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
In diesem Artikel beginne ich mit der Entwicklung von Methoden für die Arbeit mit Standardindikatoren, die letztlich die Erstellung von Multisymbol- und Mehrperioden-Standardindikatoren auf der Grundlage von Bibliotheksklassen ermöglichen werden. Außerdem werde ich das Ereignis "fehlende Balken" (skipped bars) zu den Zeitreihenklassen hinzufügen und die übermäßige Belastung des Hauptprogrammcodes beseitigen, indem ich die Bibliotheksvorbereitungsfunktionen in die Klasse CEngine verlege.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 46): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatorpuffer
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 46): Mehrperioden-Multisymbol-Indikatorpuffer
In diesem Artikel werde ich die Klassen der Objekte der Indikatorpuffer verbessern, um im Multisymbolmodus arbeiten zu können. Dies wird den Weg für die Erstellung von Multisymbol- und Mehrperioden-Indikatoren in benutzerdefinierten Programmen ebnen. Ich werde den berechneten Pufferobjekten die fehlende Funktionalität hinzufügen, die es uns ermöglicht, multisymbol- und mehrperiodische Standardindikatoren zu erstellen.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 41): Beispiel eines Multisymbol- und Mehrperiodenindikators
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 41): Beispiel eines Multisymbol- und Mehrperiodenindikators
In diesem Artikel entwickeln wir das Beispiel eines Multisymbol- und Mehrperiodenindikators, der die Zeitreihenklassen der DoEasy-Bibliothek verwendet und das Chart eines ausgewählten Währungspaares in einem ausgewählten Zeitrahmen als Kerzen in einem Unterfenster anzeigt. Ich werde die Bibliotheksklassen ein wenig modifizieren und eine separate Datei erstellen, zum Speichern von Enumerationen für die Programmeingaben und für die Auswahl einer Kompilierungssprache.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 39): Bibliotheksbasierte Indikatoren - Vorbereitung der Daten und Zeitreihen
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 39): Bibliotheksbasierte Indikatoren - Vorbereitung der Daten und Zeitreihen
Der Artikel befasst sich mit der Anwendung der DoEasy-Bibliothek zur Erstellung von Mehrsymbol- und Mehrperiodenindikatoren. Wir werden die Bibliotheksklassen auf die Arbeit mit Indikatoren vorbereiten und die Erstellung von Zeitreihen testen, die als Datenquellen in Indikatoren verwendet werden können. Wir werden auch das Erstellen und Versenden von Zeitreihen-Ereignissen implementieren.
Implementierung des Janus-Faktors in MQL5
Implementierung des Janus-Faktors in MQL5
Gary Anderson entwickelte eine Marktanalysemethode, die auf einer Theorie beruht, die er Janus-Faktor nannte. Die Theorie beschreibt eine Reihe von Indikatoren, mit denen sich Trends aufzeigen und Marktrisiken bewerten lassen. In diesem Artikel werden wir diese Werkzeuge in mql5 implementieren.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 6): Monomorphe Pullbacks und epimorphe Pushouts
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 13): Verbessern Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA)
Revolutionieren Sie Ihre Finanzmarktanalyse mit der Principal Component Analysis (PCA, Hauptkomponentenanalyse)! Entdecken Sie, wie diese leistungsstarke Technik verborgene Muster in Ihren Daten entschlüsseln, latente Markttrends aufdecken und Ihre Anlagestrategien optimieren kann. In diesem Artikel untersuchen wir, wie die PCA eine neue Sichtweise für die Analyse komplexer Finanzdaten bieten kann, die Erkenntnisse zutage fördert, die bei herkömmlichen Ansätzen übersehen würden. Finden Sie heraus, wie die Anwendung von PCA auf Finanzmarktdaten Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und Ihnen helfen kann, der Zeit voraus zu sein
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel
Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)
In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)
GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.
Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse
Alan Andrews und seine Methoden der Zeitreihenanalyse
Alan Andrews ist einer der berühmtesten „Ausbilder“ der modernen Welt auf dem Gebiet des Handels. Seine „pitchfork“ (Heugabel) ist in fast allen modernen Kursanalyseprogrammen enthalten. Doch die meisten Händler nutzen nicht einmal einen Bruchteil der Möglichkeiten, die dieses Instrument bietet. Im Übrigen enthält der ursprüngliche Lehrgang von Andrews nicht nur eine Beschreibung der Heugabel (obwohl sie das Hauptwerkzeug bleibt), sondern auch einiger anderer nützlicher Konstruktionen. Der Artikel gibt einen Einblick in die wunderbaren Methoden der Chartanalyse, die Andrews in seinem ursprünglichen Kurs lehrte. Achtung, es wird viele Bilder geben.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 34): Vollständig parametrisierte Quantilfunktion
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 34): Vollständig parametrisierte Quantilfunktion
Wir untersuchen weiterhin verteilte Q-Learning-Algorithmen. In früheren Artikeln haben wir verteilte und Quantil-Q-Learning-Algorithmen besprochen. Im ersten Algorithmus haben wir die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Wertebereiche trainiert. Im zweiten Algorithmus haben wir Bereiche mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit trainiert. In beiden Fällen haben wir a priori Wissen über eine Verteilung verwendet und eine andere trainiert. In diesem Artikel wenden wir uns einem Algorithmus zu, der es dem Modell ermöglicht, für beide Verteilungen trainiert zu werden.
Messen der Information von Indikatoren
Messen der Information von Indikatoren
Maschinelles Lernen hat sich zu einer beliebten Methode für die Strategieentwicklung entwickelt. Während die Maximierung der Rentabilität und der Vorhersagegenauigkeit stärker in den Vordergrund gerückt wurde, wurde der Bedeutung der Verarbeitung der Daten, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden, nicht viel Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung des Konzepts der Entropie zur Bewertung der Eignung von Indikatoren für die Erstellung von Prognosemodellen, wie sie in dem Buch Testing and Tuning Market Trading Systems von Timothy Masters dokumentiert sind.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 2)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren
Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren
Matrizen dienen als Grundlage für Algorithmen des maschinellen Lernens und für Computer im Allgemeinen, da sie große mathematische Operationen effektiv verarbeiten können. Die Standardbibliothek bietet alles, was man braucht, aber wir wollen sehen, wie wir sie erweitern können, indem wir in der Datei utils mehrere Funktionen einführen, die in der Bibliothek noch nicht vorhanden sind
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Fish School Search (FSS)
Fish School Search (FSS, Suche mittels Fischschulen) ist ein neuer Optimierungsalgorithmus, der durch das Verhalten von Fischen in einem Schwarm inspiriert wurde, von denen die meisten (bis zu 80 %) in einer organisierten Gemeinschaft von Verwandten schwimmen. Es ist erwiesen, dass Fischansammlungen eine wichtige Rolle für die Effizienz der Nahrungssuche und den Schutz vor Räubern spielen.
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 05): Markov-Ketten
Techniken des MQL5-Assistenten, die Sie kennen sollten (Teil 05): Markov-Ketten
Markov-Ketten sind ein leistungsfähiges mathematisches Werkzeug, das zur Modellierung und Vorhersage von Zeitreihendaten in verschiedenen Bereichen, einschließlich des Finanzwesens, verwendet werden kann. In der Finanzzeitreihenmodellierung und -prognose werden Markov-Ketten häufig zur Modellierung der zeitlichen Entwicklung von Finanzwerten wie Aktienkursen oder Wechselkursen verwendet. Einer der Hauptvorteile von Markov-Kettenmodellen ist ihre Einfachheit und Nutzerfreundlichkeit.
Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)
Die Kategorientheorie in MQL5 (Teil 1)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die zu Kommentaren und Diskussionen anregt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung der Händler fördert.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Grauer-Wolf-Optimierung (GWO)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Grauer-Wolf-Optimierung (GWO)
Betrachten wir einen der neuesten modernen Optimierungsalgorithmen - die Grey-Wolf-Optimierung. Das originelle Verhalten bei Testfunktionen macht diesen Algorithmus zu einem der interessantesten unter den zuvor besprochenen Algorithmen. Dies ist einer der besten Algorithmen für das Training neuronaler Netze, glatte Funktionen mit vielen Variablen.