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Entwicklung eines Replay Systems (Teil 45): Chart Trade Projekt (IV)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 45): Chart Trade Projekt (IV)
Der Hauptzweck dieses Artikels ist die Einführung und Erläuterung der Klasse C_ChartFloatingRAD. Wir haben einen Chart Trade-Indikator, der auf recht interessante Weise funktioniert. Wie Sie vielleicht bemerkt haben, haben wir immer noch eine relativ kleine Anzahl von Objekten im Chart, und dennoch erhalten wir die erwartete Funktionalität. Die im Indikator enthaltenen Werte können bearbeitet werden. Die Frage ist, wie ist das möglich? Dieser Artikel wird die Dinge etwas klarer machen.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 44): Chart Trade Projekt (III)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 44): Chart Trade Projekt (III)
Im vorherigen Artikel habe ich erklärt, wie Sie Vorlagedaten zur Verwendung in OBJ_CHART manipulieren können. In diesem Artikel habe ich das Thema nur umrissen, ohne auf Einzelheiten einzugehen, da die Arbeit in dieser Version sehr vereinfacht war. Dies geschah, um die Erklärung des Inhalts zu erleichtern, denn trotz der scheinbaren Einfachheit vieler Dinge waren einige davon nicht so offensichtlich, und ohne das Verständnis des einfachsten und grundlegendsten Teils wäre man nicht in der Lage, das gesamte Bild wirklich zu verstehen.
Portfolio-Optimierung in Python und MQL5
Portfolio-Optimierung in Python und MQL5
Dieser Artikel befasst sich mit fortgeschrittenen Portfolio-Optimierungstechniken unter Verwendung von Python und MQL5 mit MetaTrader 5. Es wird gezeigt, wie Algorithmen für die Datenanalyse, die Vermögensallokation und die Generierung von Handelssignalen entwickelt werden können, wobei die Bedeutung datengestützter Entscheidungsfindung im modernen Finanzmanagement und bei der Risikominderung hervorgehoben wird.
Datenwissenschaft und ML (Teil 26): Der ultimative Kampf der Zeitreihenprognosen — LSTM vs. GRU Neuronale Netze
Datenwissenschaft und ML (Teil 26): Der ultimative Kampf der Zeitreihenprognosen — LSTM vs. GRU Neuronale Netze
Im vorigen Artikel haben wir ein einfaches RNN besprochen, das trotz seiner Unfähigkeit, langfristige Abhängigkeiten in den Daten zu verstehen, in der Lage war, eine profitable Strategie zu entwickeln. In diesem Artikel werden sowohl das Long-Short Term Memory (LSTM) als auch die Gated Recurrent Unit (GRU) behandelt. Diese beiden wurden eingeführt, um die Unzulänglichkeiten eines einfachen RNN zu überwinden und es zu überlisten.
SP500 Handelsstrategie in MQL5 für Anfänger
SP500 Handelsstrategie in MQL5 für Anfänger
Entdecken Sie, wie Sie MQL5 nutzen können, um den S&P 500 mit Präzision zu prognostizieren, indem Sie die klassische technische Analyse für zusätzliche Stabilität einbeziehen und Algorithmen mit bewährten Prinzipien für robuste Markteinblicke kombinieren.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 27): Gleitende Durchschnitte und der Anstellwinkel (Angle of Attack)
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 27): Gleitende Durchschnitte und der Anstellwinkel (Angle of Attack)
Der Anstellwinkel oder engl. „Angle of Attack“ ist eine oft zitierte Kennzahl, deren Steilheit stark mit der Stärke eines vorherrschenden Trends korreliert. Wir sehen uns an, wie es allgemein verwendet und verstanden wird, und untersuchen, ob es Änderungen gibt, die in der Art und Weise, wie es gemessen wird, zum Nutzen eines Handelssystems, das es verwendet, eingeführt werden könnten.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 26): Gleitende Durchschnitte und der Hurst-Exponent
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 26): Gleitende Durchschnitte und der Hurst-Exponent
Der Hurst-Exponent ist ein Maß dafür, wie stark eine Zeitreihe auf lange Sicht autokorreliert. Es wird davon ausgegangen, dass sie die langfristigen Eigenschaften einer Zeitreihe erfasst und daher in der Zeitreihenanalyse auch außerhalb von wirtschaftlichen/finanziellen Zeitreihen eine gewisse Bedeutung hat. Wir konzentrieren uns jedoch auf den potenziellen Nutzen für Händler, indem wir untersuchen, wie diese Metrik mit gleitenden Durchschnitten gepaart werden kann, um ein potenziell robustes Signal zu bilden.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)
Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der BSA-Individuen, einschließlich des Wechsels zwischen Flucht-, Wachsamkeits- und Futtersuchverhalten, machen diesen Algorithmus vielschichtig. Es nutzt die Prinzipien der Vogelschwärme, der Kommunikation, der Anpassungsfähigkeit, des Führens und Folgens, um effizient optimale Lösungen zu finden.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 25): Multi-Timeframe-Tests und -Handel
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 25): Multi-Timeframe-Tests und -Handel
Strategien, die auf mehreren Zeitrahmen (Multi-Timeframe) basieren, können aufgrund der in den Assembly-Klassen verwendeten MQL5-Code-Architektur standardmäßig nicht in den vom Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden. In einer Fallstudie mit dem quadratischen gleitenden Durchschnitt untersuchen wir, wie sich diese Einschränkung bei Strategien, die mehrere Zeitrahmen nutzen wollen, umgehen lässt.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 25): Forex-Zeitreihenvorhersage mit einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (RNN)
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 25): Forex-Zeitreihenvorhersage mit einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (RNN)
Rekurrente neuronale Netze (RNNs) zeichnen sich dadurch aus, dass sie Informationen aus der Vergangenheit nutzen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Ihre bemerkenswerten Vorhersagefähigkeiten wurden in verschiedenen Bereichen mit großem Erfolg eingesetzt. In diesem Artikel werden wir RNN-Modelle zur Vorhersage von Trends auf dem Devisenmarkt einsetzen und ihr Potenzial zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit beim Devisenhandel aufzeigen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Boids-Algorithmus
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Boids-Algorithmus
Der Artikel befasst sich mit dem Boids Algorithmus, der auf einzigartigen Beispielen für das Verhalten von Tierschwärmen basiert. Der Boids-Algorithmus wiederum dient als Grundlage für die Schaffung einer ganzen Klasse von Algorithmen, die unter dem Namen „Schwarmintelligenz“ zusammengefasst werden.
Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten
Entwicklung eines Roboters in Python und MQL5 (Teil 1): Vorverarbeitung der Daten
Entwicklung eines auf maschinellem Lernen basierenden Handelsroboters: Ein detaillierter Leitfaden. Der erste Artikel in dieser Reihe befasst sich mit der Erfassung und Aufbereitung von Daten und Merkmalen. Das Projekt wird unter Verwendung der Programmiersprache Python und der Bibliotheken sowie der Plattform MetaTrader 5 umgesetzt.
GIT: Was ist das?
GIT: Was ist das?
In diesem Artikel werde ich ein sehr wichtiges Werkzeug für Entwickler vorstellen. Wenn Sie mit GIT nicht vertraut sind, lesen Sie diesen Artikel, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was es ist und wie man es mit MQL5 verwendet.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 43): Chart Trader Projekt (II)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 43): Chart Trader Projekt (II)
Die meisten Menschen, die programmieren lernen wollen oder davon träumen, haben eigentlich keine Ahnung, was sie da tun. Ihre Tätigkeit besteht darin, dass sie versuchen, Dinge auf eine bestimmte Art und Weise zu schaffen. Bei der Programmierung geht es jedoch nicht darum, geeignete Lösungen zu finden. Auf diese Weise können mehr Probleme als Lösungen entstehen. Hier werden wir etwas Fortgeschritteneres und daher etwas anderes machen.
Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 42): Chart Trader Projekt (I)
Entwicklung eines Wiedergabesystems (Teil 42): Chart Trader Projekt (I)
Lassen Sie uns etwas Interessanteres schaffen. Ich möchte die Überraschung nicht verderben, also folgen Sie dem Artikel, um ein besseres Verständnis zu erhalten. Gleich zu Beginn dieser Serie über die Entwicklung des Replay/Simulator-Systems habe ich gesagt, dass die MetaTrader 5-Plattform sowohl in dem von uns entwickelten System als auch auf dem realen Markt auf die gleiche Weise verwendet werden soll. Es ist wichtig, dass dies richtig gemacht wird. Niemand möchte trainieren und lernen, mit einem Werkzeug zu kämpfen, während er während des Kampfes ein anderes nutzen muss.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 24): Zeitreihenprognose im Forex mit regulären AI-Modellen
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 24): Zeitreihenprognose im Forex mit regulären AI-Modellen
Auf den Devisenmärkten ist es sehr schwierig, den zukünftigen Trend vorherzusagen, ohne eine Vorstellung von der Vergangenheit zu haben. Nur sehr wenige maschinelle Lernmodelle sind in der Lage, Vorhersagen zu treffen, indem sie vergangene Werte berücksichtigen. In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir klassische (Nicht-Zeitreihen-) Modelle der Künstlichen Intelligenz nutzen können, um den Markt zu schlagen
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Widerstand gegen das Steckenbleiben in lokalen Extremen (Teil I)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Widerstand gegen das Steckenbleiben in lokalen Extremen (Teil I)
In diesem Artikel wird ein einzigartiges Experiment vorgestellt, das darauf abzielt, das Verhalten von Populationsoptimierungsalgorithmen im Zusammenhang mit ihrer Fähigkeit zu untersuchen, lokale Minima bei geringer Populationsvielfalt effizient zu umgehen und globale Maxima zu erreichen. Die Arbeit in dieser Richtung wird weitere Erkenntnisse darüber liefern, welche spezifischen Algorithmen ihre Suche mit den vom Nutzer festgelegten Koordinaten als Ausgangspunkt erfolgreich fortsetzen können und welche Faktoren ihren Erfolg beeinflussen.
Die Basisklasse der Populationsalgorithmen als Rückgrat einer effizienten Optimierung
Die Basisklasse der Populationsalgorithmen als Rückgrat einer effizienten Optimierung
Der Artikel präsentiert einen einzigartigen Forschungsversuch, eine Vielzahl von Populationsalgorithmen in einer einzigen Klasse zu kombinieren, um die Anwendung von Optimierungsmethoden zu vereinfachen. Dieser Ansatz eröffnet nicht nur Möglichkeiten für die Entwicklung neuer Algorithmen, einschließlich hybrider Varianten, sondern schafft auch eine universelle Basis-Testumgebung. Dieser Stand wird zu einem wichtigen Instrument für die Auswahl des optimalen Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 41): Beginn der zweiten Phase (II)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 41): Beginn der zweiten Phase (II)
Wenn Ihnen bis zu diesem Punkt alles richtig erschien, bedeutet dies, dass Sie bei der Entwicklung von Anwendungen nicht wirklich an die langfristige Perspektive denken. Im Laufe der Zeit müssen Sie keine neuen Anwendungen mehr programmieren, sondern nur noch dafür sorgen, dass sie zusammenarbeiten. Schauen wir uns also an, wie man den Mauszeiger fertigstellt.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 40): Beginn der zweiten Phase (I)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 40): Beginn der zweiten Phase (I)
Heute werden wir über die neue Phase des Replay/Simulator-Systems sprechen. In dieser Phase wird das Gespräch wirklich interessant und sehr inhaltsreich. Ich empfehle Ihnen dringend, den Artikel sorgfältig zu lesen und die darin enthaltenen Links zu nutzen. Dies wird Ihnen helfen, den Inhalt besser zu verstehen.
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 39): Den Weg ebnen (III)
Entwicklung eines Replay Systems (Teil 39): Den Weg ebnen (III)
Bevor wir zur zweiten Stufe der Entwicklung übergehen, müssen wir einige Ideen überarbeiten. Wissen Sie, wie Sie MQL5 dazu bringen können, das zu tun, was Sie brauchen? Haben Sie jemals versucht, über das hinauszugehen, was in der Dokumentation enthalten ist? Wenn nicht, dann machen Sie sich bereit. Denn wir werden etwas tun, was die meisten Menschen normalerweise nicht tun.
Integration von Hidden-Markov-Modellen in MetaTrader 5
Integration von Hidden-Markov-Modellen in MetaTrader 5
In diesem Artikel zeigen wir, wie mit Python trainierte Hidden Markov Modelle in MetaTrader 5 Anwendungen integriert werden können. Hidden-Markov-Modelle sind ein leistungsfähiges statistisches Instrument zur Modellierung von Zeitreihendaten, bei denen das modellierte System durch nicht beobachtbare (verborgene) Zustände gekennzeichnet ist. Eine grundlegende Prämisse von HMMs ist, dass die Wahrscheinlichkeit, sich zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem bestimmten Zustand zu befinden, vom Zustand des Prozesses im vorherigen Zeitfenster abhängt.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle?
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 23): Warum schneiden LightGBM und XGBoost besser ab als viele KI-Modelle?
Diese fortschrittlichen gradient-boosted Entscheidungsbaumtechniken bieten eine überragende Leistung und Flexibilität, wodurch sie sich ideal für die Finanzmodellierung und den algorithmischen Handel eignen. Erfahren Sie, wie Sie diese Tools nutzen können, um Ihre Handelsstrategien zu optimieren, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf den Finanzmärkten zu verschaffen.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 21): Testen mit Wirtschaftskalenderdaten
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 21): Testen mit Wirtschaftskalenderdaten
Die Daten des Wirtschaftskalenders sind standardmäßig nicht für das Testen mit Expert Advisors im Strategy Tester verfügbar. Wir sehen uns an, wie Datenbanken helfen können, diese Einschränkung zu umgehen. In diesem Artikel untersuchen wir, wie SQLite-Datenbanken verwendet werden können, um Wirtschaftskalender-Nachrichten zu archivieren, sodass assistentengestützte Expert Advisors diese nutzen können, um Handelssignale zu generieren.
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU
Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in Ihren EA (Teil 3): Training Ihres eigenen LLM mit CPU
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.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 19): Bayes'sche Inferenz
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 19): Bayes'sche Inferenz
Die Bayes'sche Inferenz ist die Anwendung des Bayes-Theorems, um die Wahrscheinlichkeitshypothese zu aktualisieren, wenn neue Informationen zur Verfügung stehen. Dies führt intuitiv zu einer Anpassung in der Zeitreihenanalyse, und so schauen wir uns an, wie wir dies bei der Erstellung von nutzerdefinierten Klassen nicht nur für das Signal, sondern auch für das Money-Management und Trailing-Stops nutzen können.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 20): Symbolische Regression
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 20): Symbolische Regression
Die symbolische Regression ist eine Form der Regression, die von minimalen bis gar keinen Annahmen darüber ausgeht, wie das zugrunde liegende Modell, das die untersuchten Datensätze abbildet, aussehen würde. Obwohl sie mit Bayes'schen Methoden oder neuronalen Netzen implementiert werden kann. Shen wir uns an, wie eine Implementierung mit genetischen Algorithmen helfen kann, eine im MQL5-Assistenten verwendbare Expertensignalklasse anzupassen.
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil IV): Optimierung der einfachen Grid-Strategie (I)
Modifizierter Grid-Hedge EA in MQL5 (Teil IV): Optimierung der einfachen Grid-Strategie (I)
In diesem vierten Teil greifen wir die zuvor entwickelten Simple Hedge und Simple Grid Expert Advisors (EAs) wieder auf. Wir konzentrieren uns darauf, den Simple Grid EA durch mathematische Analysen und einen Brute-Force-Ansatz zu verfeinern, mit dem Ziel, eine optimale Strategie anzuwenden. Dieser Artikel befasst sich eingehend mit der mathematischen Optimierung der Strategie und legt den Grundstein für die künftige Erforschung der kodierungsbasierten Optimierung in späteren Ausgaben.
Scheinkorrelationen in Python
Scheinkorrelationen in Python
Scheinkorrelationen treten auf, wenn zwei Zeitreihen rein zufällig ein hohes Maß an Korrelation aufweisen, was zu irreführenden Ergebnissen bei der Regressionsanalyse führt. In solchen Fällen sind die Variablen zwar scheinbar miteinander verbunden, aber die Korrelation ist zufällig und das Modell kann unzuverlässig sein.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolution sozialer Gruppen (ESG)
Wir werden das Prinzip des Aufbaus von Algorithmen mit mehreren Populationen besprechen. Als Beispiel für diese Art von Algorithmus werden wir uns den neuen nutzerdefinierten Algorithmus - Evolution of Social Groups (ESG) - ansehen. Wir werden die grundlegenden Konzepte, die Mechanismen der Populationsinteraktion und die Vorteile dieses Algorithmus analysieren und seine Leistung bei Optimierungsproblemen untersuchen.