Add a new article
Popülasyon optimizasyon algoritmaları
Popülasyon optimizasyon algoritmaları
Bu makale, optimizasyon algoritması sınıflandırmasına giriş niteliğinde bir makaledir. Makalede, optimizasyon algoritmalarını karşılaştırmaya ve belki de yaygın olarak bilinen algoritmalar arasından en evrensel olanını belirlemeye hizmet edecek bir test ortamı (bir fonksiyon kümesi) oluşturmaya odaklanılmaktadır.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 06): Gradyan İniş
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 06): Gradyan İniş
Gradyan iniş, sinir ağlarının ve çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının eğitiminde önemli bir rol oynamaktadır - hızlı ve akıllı bir algoritmadır. Etkileyici bir şekilde çalışmasına rağmen, birçok veri bilimci tarafından hala yanlış anlaşılmaktadır. Bu makalemizde onu detaylıca inceleyerek daha iyi anlayacağız.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 05): Karar Ağaçları
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 05): Karar Ağaçları
Karar ağaçları, insanların düşünme şeklini taklit ederek verileri sınıflandırır. Bu makalede, karar ağaçlarını nasıl oluşturacağımızı ve onları verileri sınıflandırmak ve öngörmek için nasıl kullanacağımızı göreceğiz. Karar ağacı algoritmasının temel amacı, heterojen verilerden homojen veya homojene yakın verileri ayırmaktır.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 04): Borsa Çöküşünü Öngörme
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 04): Borsa Çöküşünü Öngörme
Bu makalede, ABD ekonomisinin temel analizine dayalı olarak borsa çöküşünü öngörmek için lojistik modelimizi kullanmaya çalışacağız. Değerlendirmemizi Netflix ve Apple hisse senetleri üzerinde yapacağız ve 2019 ve 2020’deki borsa çöküşlerindeki verileri kullanacağız. Bakalım lojistik modelimiz kasvetli piyasa koşullarında nasıl performans gösterecek.
MQL5'te matrisler ve vektörler
MQL5'te matrisler ve vektörler
matrix ve vector özel veri türleri, matematiksel gösterime çok yakın kodların oluşturulmasına olanak sağlar. Bu, programcıyı iç içe döngüler oluşturmaktan ve hesaplamaya dahil olan dizilerin sürekli olarak doğru bir şekilde indekslenmesine dikkat etmekten kurtarır. Dolayısıyla, matrix ve vector metotlarının kullanılması, karmaşık programların geliştirilmesinde güvenilirliği ve hızı artırır.
Volumes göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
Volumes göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
En popüler teknik göstergelere dayalı ticaret sistemleri geliştirdiğimiz serimizin yeni makalesindeyiz. Bu makalede Volumes göstergesine odaklanacağız. Bir kavram olarak hacim, finansal piyasalarda ticarette çok önemli faktörlerden biridir, dolayısıyla ticaretimizde onu dikkate almalıyız. Bu makale sayesinde, Volumes göstergesiyle basit bir ticaret sisteminin nasıl geliştirileceğini öğreneceğiz.
MFI göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
MFI göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
En popüler teknik göstergelere dayalı ticaret sistemleri tasarladığımız makale serimizin bu yeni makalesinde de Money Flow Index (MFI) teknik göstergesini ele alacağız. Onu ayrıntılı olarak inceleyeceğiz ve MetaTrader 5'te kullanılmak üzere MQL5 dili aracılığıyla ona dayalı basit bir ticaret sistemi geliştireceğiz.
MQL5'te matrisler ve vektörlerle çalışma
MQL5'te matrisler ve vektörlerle çalışma
Matematik problemlerinin verimli bir şekilde çözülebilmesi adına MQL5’e matrisler ve vektörler eklendi. Yeni türler, matematiksel gösterime yakın, öz ve anlaşılır kodlar yazmak için yerleşik metotlar sağlar. Diziler iyidir, ancak matrisler çok daha iyidir çünkü matrislerin çok daha verimli olduğu birçok durum vardır.
OBV göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
OBV göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
Bu, en popüler göstergelere dayalı ticaret sistemleri geliştirdiğimiz serimizin yeni makalesidir. Bu sefer On Balance Volume (OBV) göstergesini inceleyeceğiz - onu nasıl kullanabileceğimizi ve ona dayalı bir ticaret sistemini nasıl tasarlayabileceğimizi öğreneceğiz.
MetaTrader 5'te DirectX’i kullanarak 3D grafikler nasıl oluşturulur?
MetaTrader 5'te DirectX’i kullanarak 3D grafikler nasıl oluşturulur?
3D grafikler, gizli modellerin görselleştirilmesine olanak sağladıkları için büyük miktarda veriyi analiz etmek adına çok uygundur. Doğrudan MQL5 diliyle DireсtX fonksiyonları kullanılarak üç boyutlu nesneler oluşturulabilir. Böylece, MetaTrader 5 için herhangi bir karmaşıklıkta programlar, hatta 3D oyunlar oluşturmak bile mümkün hale gelir. Basit üç boyutlu şekiller çizerek 3D grafikleri öğrenmeye başlayın.
Görselleştirin! R dilinin plot fonksiyonuna benzer MQL5 grafik kütüphanesi
Görselleştirin! R dilinin plot fonksiyonuna benzer MQL5 grafik kütüphanesi
Ticaret modellerini incelerken grafikler şeklinde görselleştirme büyük önem taşımaktadır. R ve Python gibi bilim topluluğu arasında popüler olan programlama dilleri görselleştirme için özel plot fonksiyonuna sahiptir. Bu fonksiyon, ticaret modellerinin çizgiler, nokta dağılımları ve histogramlar şeklinde görselleştirilmesine olanak sağlar. MQL5’te de aynısı CGraphics sınıfı kullanılarak yapılabilir.
SQLite: MQL5'te SQL veritabanlarıyla yerel olarak çalışma
SQLite: MQL5'te SQL veritabanlarıyla yerel olarak çalışma
Ticaret stratejilerinin geliştirilmesi, büyük miktarda verinin işlenmesiyle ilişkilidir. Artık doğrudan MQL5'te SQLite tabanlı SQL sorguları kullanarak veritabanlarıyla çalışabilirsiniz. Bu motorun önemli bir avantajı, tüm veritabanının kullanıcının bilgisayarında bulunan tek bir dosyaya yerleştirilmiş olmasıdır.
Parabolic SAR göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
Parabolic SAR göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
Bu makalede de en popüler göstergeleri kullanarak ticaret sistemleri oluşturma konulu serimize devam ediyoruz. Bu sefer Parabolic SAR göstergesinden bahsedeceğiz. Ticarette nasıl yararlı olabileceğini anlamak adına bu göstergeyi ayrıntılı olarak inceleyeceğiz ve basit stratejilerle MetaTrader 5 işlem platformu için ona dayalı bir ticaret sistemi geliştireceğiz.
Sıfırdan bir ticaret Uzman Danışmanı geliştirme (Bölüm 07): Hacim profili ekleme (I)
Sıfırdan bir ticaret Uzman Danışmanı geliştirme (Bölüm 07): Hacim profili ekleme (I)
Bu, şu anda mevcut olan en güçlü göstergelerden biridir. Belirli bir güven derecesine sahip olmaya çalışan tüm yatırımcıların bu göstergeyi grafiğinde bulundurması gerekir. Çoğu zaman gösterge, piyasa seviyelerini izleyerek (bant okuyarak) ticaret yapanlar tarafından kullanılır. Ayrıca fiyat hareketlerine dayalı ticaret yapanlar tarafından da kullanılabilir.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 03): Matris Regresyonları
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 03): Matris Regresyonları
Bu sefer matrisleri kullanarak modeller oluşturacağız. Matrisler, modellere esneklik sağlar. Yalnızca beş bağımsız değişkeni değil, bilgisayarın hesaplama yeteneklerinin izin verdiği ölçüde çok sayıda değişkeni işleyebilen güçlü modeller oluşturmamıza olanak tanır.
ADX göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
ADX göstergesine dayalı bir ticaret sistemi nasıl geliştirilir?
Bu makalede de, en popüler göstergeleri kullanarak ticaret sistemleri oluşturma konulu serimize devam ediyoruz. Bu sefer ADX (Average Directional Index) göstergesinden bahsedeceğiz. Ticarette nasıl yararlı olabileceğini anlamak adına bu göstergeyi ayrıntılı olarak ele alacağız. Ayrıca basit stratejilerle nasıl kullanılacağını öğreneceğiz. Çünkü bir şeyi derinlemesine öğrenerek, onun hakkında daha fazla içgörü elde edebilir ve onu daha iyi kullanabiliriz.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 02): Lojistik Regresyon
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 02): Lojistik Regresyon
Veri sınıflandırması, bir algo yatırımcısı ve bir programcı için çok önemli bir şeydir. Bu makalede, evet veya hayırları, yükseliş ve düşüşleri, alış ve satışları belirlememize yardımcı olabilecek sınıflandırma lojistik algoritmalarından birine odaklanacağız.
Hareketli ortalamalar ile neler yapılabilir?
Hareketli ortalamalar ile neler yapılabilir?
Bu makalemde hareketli ortalamalarla kullanılabilecek çeşitli fikirleri ele alıyorum. Makalede, çizgi analizi içeren her fikre, onu görselleştiren gösterge eşlik etmektedir. Burada sunulan fikirlerin çoğu saygın yazarlarına aittir. Benim bu makaledeki görevim ise bu fikirleri bir araya getirerek ana yaklaşımları görmenizi sağlamak ve böylece daha iyi ticaret kararları vermenizi mümkün kılmaktır. MQL5 bilgi seviyesi - başlangıç.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 01): Lineer Regresyon
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 01): Lineer Regresyon
Yatırımcılar olarak sistemlerimizi ve kendimizi sayıların söylediklerine dayalı şekilde kararlar alma konusunda eğitmemizin zamanı geldi. Tüm dünyanın hareket ettiği şekilde, görsel veya sezgisel olarak değil, biz, bu genel dalganın yönüne dik olarak hareket edeceğiz.