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.