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Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 14): Analyse mehrerer Strategien
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 14): Analyse mehrerer Strategien
In diesem Artikel setzen wir unsere Erforschung der Erstellung eines Ensembles von Handelsstrategien und der Verwendung des MT5 genetischen Optimierers zur Abstimmung der Strategieparameter fort. Heute haben wir die Daten in Python analysiert. Dabei hat sich gezeigt, dass unser Modell besser vorhersagen kann, welche Strategie besser abschneiden wird, und eine höhere Genauigkeit erreicht als die direkte Vorhersage der Marktrenditen. Als wir unsere Anwendung jedoch mit ihren statistischen Modellen testeten, fielen unsere Leistungswerte drastisch ab. In der Folge stellten wir fest, dass der genetische Optimierer leider stark korrelierte Strategien bevorzugte, was uns dazu veranlasste, unsere Methode zu überarbeiten, um die Stimmgewichte fest zu halten und die Optimierung stattdessen auf Indikatoreinstellungen zu konzentrieren.
Datenwissenschaft und ML (Teil 46): Aktienmarktprognosen mit N-BEATS in Python
Datenwissenschaft und ML (Teil 46): Aktienmarktprognosen mit N-BEATS in Python
N-BEATS ist ein revolutionäres Deep-Learning-Modell, das für die Prognose von Zeitreihen entwickelt wurde. Es wurde veröffentlicht, um die klassischen Modelle für Zeitreihenprognosen wie ARIMA, PROPHET, VAR usw. zu übertreffen. In diesem Artikel werden wir dieses Modell erörtern und es für die Vorhersage des Aktienmarktes verwenden.
Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.
Analyse des Binärcodes der Börsenkurse (Teil II): Umwandlung in BIP39 und Schreiben des GPT-Modells
Analyse des Binärcodes der Börsenkurse (Teil II): Umwandlung in BIP39 und Schreiben des GPT-Modells
Fortsetzung der Versuche, die Preisbewegungen zu entschlüsseln... Wie steht es mit der linguistischen Analyse des „Marktwörterbuchs“, das wir durch die Umwandlung des binären Preiscodes in BIP39 erhalten? In diesem Artikel befassen wir uns mit einem innovativen Ansatz für die Analyse von Börsendaten und untersuchen, wie moderne Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung auf die Marktsprache angewendet werden können.
Algorithmus für zyklische Parthenogenese (CPA)
Algorithmus für zyklische Parthenogenese (CPA)
Der Artikel befasst sich mit einem neuen Populationsoptimierungsalgorithmus – dem Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA), der von der einzigartigen Fortpflanzungsstrategie von Blattläusen inspiriert ist. Der Algorithmus kombiniert zwei Fortpflanzungsmechanismen – Parthenogenese und sexuelle Fortpflanzung – und nutzt auch die koloniale Struktur der Population mit der Möglichkeit der Migration zwischen Kolonien. Die wichtigsten Merkmale des Algorithmus sind der adaptive Wechsel zwischen verschiedenen Fortpflanzungsstrategien und ein System des Informationsaustauschs zwischen den Kolonien durch den Flugmechanismus.
Funktionen zur Aktivierung von Neuronen während des Trainings: Der Schlüssel zur schnellen Konvergenz?
Funktionen zur Aktivierung von Neuronen während des Trainings: Der Schlüssel zur schnellen Konvergenz?
In diesem Artikel wird die Interaktion verschiedener Aktivierungsfunktionen mit Optimierungsalgorithmen im Rahmen des Trainings neuronaler Netze untersucht. Besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich zwischen dem klassischen ADAM und seiner Populationsversion gelegt, wenn mit einer breiten Palette von Aktivierungsfunktionen gearbeitet wird, einschließlich der oszillierenden ACON- und Snake-Funktionen. Durch die Verwendung einer minimalistischen MLP-Architektur (1-1-1) und eines einzigen Trainingsbeispiels wird der Einfluss der Aktivierungsfunktionen auf die Optimierung von anderen Faktoren getrennt. Der Artikel schlägt einen Ansatz zur Verwaltung von Netzwerkgewichten durch die Grenzen von Aktivierungsfunktionen und einen Gewichtsreflexionsmechanismus vor, der es ermöglicht, Probleme mit Sättigung und Stagnation beim Training zu vermeiden.
Big Bang – Big Crunch (BBBC) Algorithmus
Big Bang – Big Crunch (BBBC) Algorithmus
Der Artikel stellt die Methode Big Bang – Big Crunch vor, die aus zwei Schlüsselphasen besteht: zyklische Erzeugung von Zufallspunkten und deren Komprimierung zur optimalen Lösung. Dieser Ansatz kombiniert Erkundung und Verfeinerung und ermöglicht es uns, schrittweise bessere Lösungen zu finden und neue Optimierungsmöglichkeiten zu erschließen.
Diskretisierungsmethoden für Preisbewegungen in Python
Diskretisierungsmethoden für Preisbewegungen in Python
Wir werden uns die Preisdiskretisierungsmethoden mit Python und MQL5 ansehen. In diesem Artikel werde ich meine praktischen Erfahrungen mit der Entwicklung einer Python-Bibliothek teilen, die eine breite Palette von Ansätzen zur Balkenbildung implementiert – von klassischen Volumen- und Range Bars bis hin zu exotischeren Methoden wie Renko und Kagi. Wir werden Drei-Linien-Durchbruchskerzen und Range-Bars betrachten, ihre Statistiken analysieren und versuchen zu definieren, wie die Preise sonst noch diskret dargestellt werden können.
Black Hole Algorithmus (BHA)
Black Hole Algorithmus (BHA)
Der Black Hole Algorithm (BHA) nutzt die Prinzipien der Schwerkraft von Schwarzen Löchern, um Lösungen zu optimieren. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie BHA die besten Lösungen findet und dabei lokale Extreme vermeidet, und warum dieser Algorithmus zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme geworden ist. Erfahren Sie, wie einfache Ideen zu beeindruckenden Ergebnissen in der Welt der Optimierung führen können.
Neuro-symbolische Systeme im algorithmischen Handel: Kombination von symbolischen Regeln und neuronalen Netzen
Neuro-symbolische Systeme im algorithmischen Handel: Kombination von symbolischen Regeln und neuronalen Netzen
Der Artikel beschreibt die Erfahrungen bei der Entwicklung eines hybriden Handelssystems, das die klassische technische Analyse mit neuronalen Netzen kombiniert. Der Autor liefert eine detaillierte Analyse der Systemarchitektur, von der grundlegenden Musteranalyse und der Struktur des neuronalen Netzes bis hin zu den Mechanismen, die den Handelsentscheidungen zugrunde liegen, und stellt echten Code und praktische Beobachtungen vor.
Artificial Tribe Algorithm (ATA)
Artificial Tribe Algorithm (ATA)
In diesem Artikel werden die wichtigsten Komponenten und Innovationen des ATA-Optimierungsalgorithmus ausführlich besprochen. Dabei handelt es sich um eine evolutionäre Methode mit einem einzigartigen dualen Verhaltenssystem, das sich je nach Situation anpasst. ATA kombiniert individuelles und soziales Lernen und nutzt Crossover für Erkundungen und Migration, um Lösungen zu finden, wenn sie in lokalen Optima stecken.
Quantencomputing und Handel: Ein neuer Ansatz für Preisprognosen
Quantencomputing und Handel: Ein neuer Ansatz für Preisprognosen
Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.
Multimodul-Handelsroboter in Python und MQL5 (Teil I): Erstellung der Grundarchitektur und erster Module
Multimodul-Handelsroboter in Python und MQL5 (Teil I): Erstellung der Grundarchitektur und erster Module
Wir werden ein modulares Handelssystem entwickeln, das Python für die Datenanalyse mit MQL5 für die Handelsausführung kombiniert. Vier unabhängige Module überwachen parallel verschiedene Marktaspekte: Volumen, Arbitrage, Ökonomie und Risiken und wir verwenden RandomForest mit 400 Bäumen für die Analyse. Besonderer Wert wird auf das Risikomanagement gelegt, da selbst die fortschrittlichsten Handelsalgorithmen ohne ein angemessenes Risikomanagement nutzlos sind.
Marktsimulation (Teil 03): Eine Frage der Leistung
Marktsimulation (Teil 03): Eine Frage der Leistung
Oft müssen wir einen Schritt zurückgehen und dann vorwärts gehen. In diesem Artikel zeigen wir alle Änderungen, die notwendig sind, um sicherzustellen, dass die Indikatoren Mouse und Chart Trade nicht kaputt gehen. Als Bonus behandeln wir auch andere Änderungen, die in anderen Header-Dateien vorgenommen wurden, die in Zukunft weit verbreitet sein werden.
Marktsimulation (Teil 02): Kreuzaufträge (II)
Marktsimulation (Teil 02): Kreuzaufträge (II)
Anders als im vorherigen Artikel werden wir hier die Auswahlmöglichkeit mit einem Expert Advisor testen. Dies ist zwar noch keine endgültige Lösung, aber für den Moment reicht es aus. Mit Hilfe dieses Artikels werden Sie verstehen, wie Sie eine der möglichen Lösungen umsetzen können.
Marktsimulation (Teil 01): Kreuzaufträge (I)
Marktsimulation (Teil 01): Kreuzaufträge (I)
Heute beginnen wir mit der zweiten Phase, in der wir uns mit dem Replay-/Simulationssystem beschäftigen werden. Zunächst zeigen wir eine mögliche Lösung für Kreuzaufträge. Ich werde Ihnen die Lösung zeigen, aber sie ist noch nicht endgültig. Es wird eine mögliche Lösung für ein Problem sein, das wir in naher Zukunft lösen müssen.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 78): Neuer Chart Trade (V)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 78): Neuer Chart Trade (V)
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie ein Teil des Empfängercodes implementiert wird. Hier werden wir einen Expert Advisor implementieren, um zu testen und zu lernen, wie die Interaktion mit dem Protokoll funktioniert. Der hier dargestellte Inhalt ist ausschließlich für Bildungszwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 77): Neuer Chart Trade (IV)
Entwicklung eines Replay-Systems (Teil 77): Neuer Chart Trade (IV)
In diesem Artikel werden wir einige der Maßnahmen und Vorsichtsmaßnahmen behandeln, die bei der Erstellung eines Kommunikationsprotokolls zu beachten sind. Dies sind recht einfache und unkomplizierte Dinge, sodass wir in diesem Artikel nicht zu sehr ins Detail gehen werden. Aber um zu verstehen, was passieren wird, müssen Sie den Inhalt des Artikels verstehen.
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 1): Engle-Granger- und Johansen-Kointegrationstests
Statistische Arbitrage durch kointegrierte Aktien (Teil 1): Engle-Granger- und Johansen-Kointegrationstests
Dieser Artikel soll eine handelsfreundliche, sanfte Einführung in die gebräuchlichsten Kointegrationstests bieten, zusammen mit einem einfachen Leitfaden zum Verständnis ihrer Ergebnisse. Die Engle-Granger- und Johansen-Kointegrationstests können statistisch signifikante Paare oder Gruppen von Vermögenswerten aufzeigen, die eine gemeinsame langfristige Dynamik aufweisen. Der Johansen-Test ist besonders nützlich für Portfolios mit drei oder mehr Vermögenswerten, da er die Stärke der kointegrierenden Vektoren auf einmal berechnet.
Singuläre Spektralanalyse in MQL5
Singuläre Spektralanalyse in MQL5
Dieser Artikel ist als Leitfaden für diejenigen gedacht, die mit dem Konzept der Singulärspektralanalyse (SSA) nicht vertraut sind und ein ausreichendes Verständnis erlangen möchten, um die in MQL5 verfügbaren integrierten Werkzeuge anwenden zu können.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (VI) – Strategie von schwebenden Aufträgen für den Nachrichtenhandel
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (VI) – Strategie von schwebenden Aufträgen für den Nachrichtenhandel
In diesem Artikel verlagern wir den Schwerpunkt auf die Integration einer nachrichtengesteuerten Auftragsausführungslogik, die den EA in die Lage versetzt, zu handeln und nicht nur zu informieren. Begleiten Sie uns, wenn wir erforschen, wie man die automatisierte Handelsausführung in MQL5 implementiert und den News Headline EA zu einem vollständig reaktionsfähigen Handelssystem erweitert. Expert Advisors bieten den Entwicklern von Algorithmen erhebliche Vorteile, da sie eine Vielzahl von Funktionen unterstützen. Bislang haben wir uns auf die Entwicklung eines Tools zur Präsentation von Nachrichten und Kalenderereignissen konzentriert, das mit integrierten KI-Einsichten und technischen Indikatoren ausgestattet ist.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (V) – Ereignis-Erinnerungssystem
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenschlagzeilen mit MQL5 (V) – Ereignis-Erinnerungssystem
In dieser Diskussion werden wir weitere Fortschritte bei der Integration einer verfeinerten Logik zur Ereigniswarnung für die vom „News Headline EA“ angezeigten wirtschaftlichen Kalenderereignisse untersuchen. Diese Verbesserung ist von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass die Nutzer rechtzeitig vor wichtigen Ereignissen benachrichtigt werden. Nehmen Sie an dieser Diskussion teil und erfahren Sie mehr.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (IV) – Markteinsichten durch lokal verfügbare KI-Modelle
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (IV) – Markteinsichten durch lokal verfügbare KI-Modelle
In der heutigen Diskussion untersuchen wir, wie man Open-Source-KI-Modelle selbst hosten und zur Gewinnung von Markteinblicken nutzen kann. Dies ist Teil unserer laufenden Bemühungen, den News Headline EA zu erweitern, indem wir einen AI Info-Streifen einführen, die ihn in ein Multi-Integrations-Assistenz-Tool verwandelt. Der aktualisierte EA zielt darauf ab, Händler durch Kalenderereignisse, aktuelle Finanznachrichten, technische Indikatoren und jetzt auch durch KI-generierte Marktperspektiven auf dem Laufenden zu halten - und bietet so zeitnahe, vielfältige und intelligente Unterstützung für Handelsentscheidungen. Seien Sie dabei, wenn wir praktische Integrationsstrategien erforschen und untersuchen, wie MQL5 mit externen Ressourcen zusammenarbeiten kann, um ein leistungsstarkes und intelligentes Arbeitsterminal für den Handel aufzubauen.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 31): Python-Engine für Kerzenmuster (I) - Manuelles Erkennen
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 31): Python-Engine für Kerzenmuster (I) - Manuelles Erkennen
Kerzenmuster sind für den Handel mit Kursen von grundlegender Bedeutung und bieten wertvolle Einblicke in potenzielle Umkehr oder Fortsetzung des Marktes. Stellen Sie sich ein zuverlässiges Tool vor, das kontinuierlich jeden neuen Kursbalken überwacht, wichtige Formationen wie die Muster von Engulfing, Hammer, Dojis und Sterne identifiziert und Sie sofort benachrichtigt, wenn ein bedeutendes Handelseinstellungen erkannt wird. Genau diese Funktionalität haben wir entwickelt. Egal, ob Sie neu im Handel sind oder ein erfahrener Profi, dieses System bietet Echtzeit-Warnungen für Kerzenmuster, sodass Sie sich auf die Ausführung von Geschäften mit mehr Vertrauen und Effizienz konzentrieren können. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie er funktioniert und wie er Ihre Handelsstrategie verbessern kann.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (III) – Indicator Insights
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (III) – Indicator Insights
In diesem Artikel werden wir den News Headline EA weiterentwickeln, indem wir eine spezielle Indikator-Insight-Lane einführen – eine kompakte, auf dem Chart angezeigte Darstellung der wichtigsten technischen Signale, die von beliebten Indikatoren wie RSI, MACD, Stochastic und CCI generiert werden. Dieser Ansatz macht mehrere Unterfenster für Indikatoren auf dem MetaTrader 5-Terminal überflüssig, wodurch Ihr Arbeitsbereich übersichtlich und effizient bleibt. Indem wir die MQL5-API nutzen, um im Hintergrund auf Indikatordaten zuzugreifen, können wir mithilfe einer nutzerdefinierten Logik Markteinblicke in Echtzeit verarbeiten und visualisieren. Erforschen Sie mit uns, wie Sie Indikatordaten in MQL5 manipulieren können, um ein intelligentes und platzsparendes Scrolling Insights System zu erstellen, und das alles auf einer einzigen horizontalen Spur in Ihrem Trading Chart.
Datenwissenschaft und ML (Teil 43): Erkennen verborgener Muster in Indikatordaten unter Verwendung Latenter Gaußscher Mischmodelle (LGMM)
Datenwissenschaft und ML (Teil 43): Erkennen verborgener Muster in Indikatordaten unter Verwendung Latenter Gaußscher Mischmodelle (LGMM)
Haben Sie sich jemals das Horoskop angesehen und das seltsame Gefühl gehabt, dass sich unter der Oberfläche ein Muster verbirgt? Ein Geheimcode, der Ihnen verrät, wohin sich die Preise entwickeln werden, wenn Sie ihn nur knacken könnten? Darf ich vorstellen: LGMM, Erkennen verborgener Muster im Markt. Ein maschinelles Lernmodell, das dabei hilft, diese verborgenen Muster im Markt zu erkennen.
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (I)
Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichtenüberschrift mit MQL5 (I)
Die Zugänglichkeit von Nachrichten ist ein entscheidender Faktor beim Handel mit dem MetaTrader 5-Terminal. Obwohl zahlreiche Nachrichten-APIs verfügbar sind, stehen viele Händler vor der Herausforderung, auf diese zuzugreifen und sie effektiv in ihre Handelsumgebung zu integrieren. In dieser Diskussion wollen wir eine schlanke Lösung entwickeln, die Nachrichten direkt auf die Chart bringt – dort, wo sie am meisten gebraucht werden. Zu diesem Zweck wird ein Expert Advisor für News Headline erstellt, der Echtzeit-Nachrichten-Updates aus API-Quellen überwacht und anzeigt.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 30): Commodity Channel Index (CCI), Zero Line EA
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 30): Commodity Channel Index (CCI), Zero Line EA
Die Automatisierung der Preisaktionsanalyse ist der Weg in die Zukunft. In diesem Artikel verwenden wir den Dual CCI-Indikator, die Nulllinien-Kreuzungsstrategie, den EMA und die Kursentwicklung, um ein Tool zu entwickeln, das Handelssignale generiert und Stop-Loss- (SL) und Take-Profit-Levels (TP) unter Verwendung der ATR festlegt. Bitte lesen Sie diesen Artikel, um zu erfahren, wie wir bei der Entwicklung des „CCI Zero Line EA“ vorgehen.
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 1): Datenlecks und Zeitstempelfehler
MetaTrader 5 Machine Learning Blueprint (Teil 1): Datenlecks und Zeitstempelfehler
Bevor wir überhaupt damit beginnen können, ML für unseren Handel auf dem MetaTrader 5 zu nutzen, müssen wir uns mit einem der am meisten übersehenen Fallstricke befassen - dem Datenleck. In diesem Artikel wird erläutert, wie Datenlecks, insbesondere die Falle von MetaTrader 5-Zeitstempel, die Leistung unseres Modells verzerren und zu unzuverlässigen Handelssignalen führen können. Indem wir uns mit den Mechanismen dieses Problems befassen und Strategien zu seiner Vermeidung vorstellen, ebnen wir den Weg für den Aufbau robuster Modelle für maschinelles Lernen, die zuverlässige Vorhersagen in Live-Handelsumgebungen liefern.
Erstellen von selbstoptimierenden Expertenberatern in MQL5 (Teil 7): Handel mit mehreren Periodenlängen gleichzeitig
Erstellen von selbstoptimierenden Expertenberatern in MQL5 (Teil 7): Handel mit mehreren Periodenlängen gleichzeitig
In dieser Artikelserie haben wir mehrere verschiedene Möglichkeiten zur Ermittlung der besten Periodenlänge für die Verwendung unserer technischen Indikatoren untersucht. Heute werden wir dem Leser zeigen, wie er stattdessen die umgekehrte Logik anwenden kann, d. h., anstatt die beste Periodenlänge auszuwählen, werden wir dem Leser zeigen, wie er alle verfügbaren Periodenlängen effektiv nutzen kann. Dieser Ansatz reduziert die Menge der verworfenen Daten und bietet alternative Anwendungsmöglichkeiten für Algorithmen des maschinellen Lernens, die über die normale Preisvorhersage hinausgehen.
Datenwissenschaft und ML (Teil 42): Forex-Zeitreihenvorhersage mit ARIMA in Python, alles was Sie wissen müssen
Datenwissenschaft und ML (Teil 42): Forex-Zeitreihenvorhersage mit ARIMA in Python, alles was Sie wissen müssen
ARIMA, kurz für Auto Regressive Integrated Moving Average, ist ein leistungsfähiges traditionelles Zeitreihenprognosemodell. Mit der Fähigkeit, Spitzen und Schwankungen in Zeitreihendaten zu erkennen, kann dieses Modell genaue Vorhersagen über die nächsten Werte machen. In diesem Artikel werden wir verstehen, was es ist, wie es funktioniert, was Sie damit tun können, wenn es um die Vorhersage der nächsten Preise auf dem Markt mit hoher Genauigkeit und vieles mehr.
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 27): Liquidity Sweep With MA Filter Tool
Entwicklung des Price Action Analysis Toolkit (Teil 27): Liquidity Sweep With MA Filter Tool
Das Verständnis der subtilen Dynamik hinter den Preisbewegungen kann Ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Ein solches Phänomen ist der Liquidity Sweep, eine gezielte Strategie, mit der große Händler, insbesondere Institutionen, die Kurse durch wichtige Unterstützungs- oder Widerstandsniveaus drücken. Diese Niveaus fallen oft mit Gruppen von Stop-Loss-Aufträgen von Privatanlegern zusammen, wodurch Liquiditätslücken entstehen, die große Marktteilnehmer ausnutzen können, um große Positionen mit minimaler Abweichung einzugehen oder zu verlassen.