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.
In diesem Artikel werden wir endlich die Probleme mit der Simulation von Ticks auf einem einminütigen Balken lösen, sodass sie mit echten Ticks koexistieren können. Dies wird uns helfen, Probleme in der Zukunft zu vermeiden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
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.
In diesem Artikel wird das Potenzial des Value-at-Risk (VaR)-Modells für die Optimierung von Portfolios in mehreren Währungen untersucht. Mit Hilfe von Python und der Funktionalität von MetaTrader 5 demonstrieren wir, wie man eine VaR-Analyse für eine effiziente Kapitalallokation und Positionsverwaltung implementiert. Von den theoretischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung behandelt der Artikel alle Aspekte der Anwendung eines der robustesten Risikoberechnungssysteme - VaR - im algorithmischen Handel.
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.
Derzeit verwendet unser EA die Datenbank, um Initialisierungs-Strings für einzelne Instanzen von Handelsstrategien zu erhalten. Die Datenbank ist jedoch recht groß und enthält viele Informationen, die für den eigentlichen EA-Betrieb nicht benötigt werden. Versuchen wir, die Funktionalität des EA ohne eine obligatorische Verbindung zur Datenbank zu gewährleisten.
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.
In diesem Artikel befassen wir uns mit dem Problem eines Übermaßes an Ticks, der die Anwendungsleistung bei der Verwendung echter Daten beeinträchtigen kann. Dieses Übermaß beeinträchtigt häufig das korrekte Timing, das erforderlich ist, um einen einminütigen Balken im entsprechenden Fenster zu erstellen.
In diesem Artikel werden wir uns mit Änderungen befassen, die einen effizienteren und sichereren Betrieb des Replay-/Simulationssystems ermöglichen. Ich möchte auch nicht die Aufmerksamkeit derjenigen vernachlässigen, die das Beste durch die Verwendung von Klassen machen wollen. Darüber hinaus werden wir ein spezielles Problem in MQL5 betrachten, das die Codeleistung bei der Arbeit mit Klassen verringert, und erklären, wie man es lösen kann.
Lineare Kernel sind die einfachste Matrix ihrer Art, die beim maschinellen Lernen für lineare Regression und Support Vector Machines verwendet wird. Der Matérn-Kernel hingegen ist eine vielseitigere Version der Radialbasisfunktion, die wir in einem früheren Artikel besprochen haben, und er eignet sich für die Abbildung von Funktionen, die nicht so glatt sind, wie es die RBF annehmen würde. Wir erstellen eine nutzerdefinierte Signalklasse, die beide Kernel für die Vorhersage von Long- und Short-Bedingungen verwendet.
Wir haben lange Zeit nur an den Indikatoren gearbeitet, aber jetzt ist es an der Zeit, den Dienst wieder zum Laufen zu bringen und zu sehen, wie das Chart auf der Grundlage der bereitgestellten Daten erstellt wird. Da die ganze Sache jedoch nicht so einfach ist, müssen wir aufmerksam sein, um zu verstehen, was uns erwartet.
Beeinflussen die Positionen von Planeten und Sternen die Finanzmärkte? Bewaffnen wir uns mit Statistiken und Big Data und begeben wir uns auf eine spannende Reise in die Welt, in der sich Sterne und Aktiencharts kreuzen.
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.
Wir werden einen Indikator erstellen, der auf dem Gann‘schen 9er-Quadrat basiert, das durch Quadrieren von Zeit und Preis gebildet wird. Wir werden den Code vorbereiten und den Indikator in der Plattform in verschiedenen Zeitintervallen testen.
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.
Wenn wir die unterschiedlichen Ideen richtig verstehen, können wir mit weniger Aufwand mehr erreichen. In diesem Artikel sehen wir uns an, warum es notwendig ist, eine Vorlage zu konfigurieren, bevor der Dienst mit dem Chart interagieren kann. Und was wäre, wenn wir den Mauszeiger verbessern würden, damit wir mehr damit machen können?
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.
Es wird erwartet, dass der in der Entwicklung befindliche EA gute Ergebnisse beim Handel mit verschiedenen Brokern zeigt. Aber im Moment haben wir die Kurse eines MetaQuotes-Demokontos verwendet, um Tests durchzuführen. Lassen Sie uns sehen, ob unser EA bereit ist, auf einem Handelskonto mit anderen Kursen zu arbeiten, als die, die wir während der Tests und der Optimierung verwendet haben.
In diesem Artikel werden wir uns eine nicht standardisierte Methode zur Erstellung eines Indikators in MQL5 ansehen. Anstatt sich auf einen Trend oder ein Chartmuster zu konzentrieren, wird unser Ziel sein, unsere eigenen Positionen zu verwalten, einschließlich partieller Ein- und Ausstiege. Wir werden ausgiebig Gebrauch von dynamischen Matrizen und einigen Handelsfunktionen machen, die sich auf die Handelshistorie und offene Positionen beziehen, um auf dem Chart anzuzeigen, wo diese Geschäfte getätigt wurden.
Nach einer Pause in der Entwicklung und Verbesserung des Dienstes für Replay/Simulator nehmen wir die Arbeit daran wieder auf. Da wir nun die Verwendung von Ressourcen wie Terminalglobals aufgegeben haben, müssen wir einige Teile des Systems komplett umstrukturieren. Keine Sorge, dieser Prozess wird im Detail erklärt, sodass jeder die Entwicklung unseres Dienstes verfolgen kann.
Ein Hinweis: Obwohl der Code für einen Dienst in diesem Artikel nicht enthalten ist und erst im nächsten Artikel zur Verfügung gestellt wird, werde ich ihn erläutern, da wir denselben Code als Sprungbrett für unsere eigentliche Entwicklung verwenden werden. Seien Sie also aufmerksam und geduldig. Warten Sie auf den nächsten Artikel, denn jeden Tag wird es interessanter.
Wenn wir uns allmählich einem fertigen EA nähern, müssen wir auf Aspekte achten, die in der Phase des Testens einer Handelsstrategie zweitrangig erscheinen, aber wichtig werden, wenn wir zum echten Handel übergehen.
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.
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.
Obwohl die Module bereits ordnungsgemäß miteinander interagieren, tritt ein Fehler auf, wenn versucht wird, den Mauszeiger im Wiedergabedienst zu verwenden. Wir müssen dies beheben, bevor wir zum nächsten Schritt übergehen. Außerdem werden wir ein Problem im Code des Mausindikators beheben. Diese Version wird also endlich stabil und ordentlich poliert sein.
In diesem Artikel werden wir einen Kontrollindikator implementieren, damit er in das von uns entwickelte Nachrichtensystem integriert werden kann. Obwohl es nicht sehr schwierig ist, gibt es einige Details, die bei der Initialisierung dieses Moduls beachtet werden müssen. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich zu Bildungszwecken. Es sollte auf keinen Fall als Anwendung für einen anderen Zweck als das Lernen und Beherrschen der gezeigten Konzepte betrachtet werden.
Kann die Chaostheorie auf die Finanzmärkte angewendet werden? In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie sich die herkömmliche Chaostheorie und chaotische Systeme von dem von Bill Williams vorgeschlagenen Konzept unterscheiden.
Der ATR-Oszillator ist ein sehr beliebter Indikator als Volatilitätsproxy, insbesondere auf den Devisenmärkten, auf denen es nur wenige Volumendaten gibt. Wir untersuchen dies auf der Basis von Mustern, wie wir es mit früheren Indikatoren getan haben, und teilen Strategien und Testberichte dank der MQL5-Assistentenbibliotheksklassen und -zusammenstellungen.
Im zweiten Teil werden wir die chemischen Operatoren in einem einzigen Algorithmus zusammenfassen und eine detaillierte Analyse seiner Ergebnisse präsentieren. Wir wollen herausfinden, wie die Methode der chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) mit der Lösung komplexer Probleme bei Testfunktionen zurechtkommt.
In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie wir das erste einer Reihe von wirklich funktionalen Modulen für die Verwendung im Replay-/Simulatorsystem zusammenstellen, die auch für andere Zwecke geeignet sein werden. Die Rede ist vom Mausmodul.
Im ersten Teil dieses Artikels werden wir in die Welt der chemischen Reaktionen eintauchen und einen neuen Ansatz zur Optimierung entdecken! Die chemische Reaktionsoptimierung (CRO) nutzt Prinzipien, die sich aus den Gesetzen der Thermodynamik ableiten, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Wir werden die Geheimnisse der Zersetzung, der Synthese und anderer chemischer Prozesse lüften, die die Grundlage für diese innovative Methode bilden.
In diesem Artikel behandeln wir ein wichtiges Thema, das nur wenige Menschen verstehen: Nutzerdefinierte Ereignisse. Gefahren. Vor- und Nachteile dieser Elemente. Dieses Thema ist der Schlüssel für diejenigen, die professionelle Programmierer in MQL5 oder einer anderen Sprache werden wollen. Hier werden wir uns auf MQL5 und MetaTrader 5 konzentrieren.
In diesem Artikel werden wir den Mauszeiger ändern, um die Interaktion mit dem Kontrollindikator zu ermöglichen und einen zuverlässigen und stabilen Betrieb zu gewährleisten.
Hier werden wir die Entwicklung des ACS-Algorithmus betrachten: drei Änderungen zur Verbesserung der Konvergenzeigenschaften und der Effizienz des Algorithmus. Umwandlung eines der führenden Optimierungsalgorithmen. Von Matrixmodifikationen bis hin zu revolutionären Ansätzen zur Bevölkerungsbildung.
In diesem Artikel werden wir uns mit einem der schwierigsten Probleme im Bereich der MQL5-Programmierung befassen: wie man eine Chart-ID korrekt erhält und warum Objekte manchmal nicht im Chart gezeichnet werden. Die hier vorgestellten Materialien sind ausschließlich für didaktische Zwecke bestimmt. Die Anwendung sollte unter keinen Umständen zu einem anderen Zweck als zum Erlernen und Beherrschen der vorgestellten Konzepte verwendet werden.
Die erste Stufe der automatischen Optimierung haben wir bereits umgesetzt. Wir führen die Optimierung für verschiedene Symbole und Zeiträume nach mehreren Kriterien durch und speichern Informationen über die Ergebnisse jedes Durchgangs in der Datenbank. Nun werden wir die besten Gruppen von Parametersätzen aus den in der ersten Stufe gefundenen auswählen.
Lernen Sie, wie Sie Chart-Objekte in MQL5 mit aktuellen und historischen Daten erstellen und anpassen. Dieser projektbasierte Leitfaden hilft Ihnen bei der Visualisierung von Handelsgeschäften und der praktischen Anwendung von MQL5-Konzepten, was die Erstellung von Tools, die auf Ihre Handelsanforderungen zugeschnitten sind, erleichtert.
Die künstliche, kooperative Suche (Artificial Cooperative Search, ACS) ist eine innovative Methode, bei der eine binäre Matrix und mehrere dynamische Populationen auf der Grundlage von wechselseitigen Beziehungen und Kooperation verwendet werden, um schnell und genau optimale Lösungen zu finden. Der einzigartige Ansatz von ACS in Bezug auf Räuber und Beute ermöglicht es, hervorragende Ergebnisse bei numerischen Optimierungsproblemen zu erzielen.
Wir werden das Problem der Chart-ID lösen und gleichzeitig dem Nutzer die Möglichkeit geben, eine persönliche Vorlage für die Analyse und Simulation des gewünschten Assets zu verwenden. Das hier vorgestellte Material dient ausschließlich didaktischen Zwecken und sollte in keiner Weise als Anwendung für einen anderen Zweck als das Studium und die Beherrschung der vorgestellten Konzepte betrachtet werden.
Schließlich beginnt unser Indikator Chart Trade mit dem EA zu interagieren, sodass die Informationen interaktiv übertragen werden können. Daher werden wir in diesem Artikel den Indikator verbessern, sodass er funktional genug ist, um zusammen mit jedem EA verwendet zu werden. Dadurch können wir auf den Indikator Chart Trade zugreifen und mit ihm arbeiten, als ob er tatsächlich mit einem EA verbunden wäre. Aber wir werden es auf eine viel interessantere Weise tun als bisher.
