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Artikel über den Handel an Finanzmärkten
Lernen Sie Ihre eigenen technischen Indikatoren und Handelsroboter basierend auf Beispielen von Artikeln zu erstellen, die von erfahrenen Tradern für Sie geschrieben wurden.
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Neuronale Netze im Trading: Verallgemeinerung von Zeitreihen ohne datenspezifische Abhängigkeit (Mamba4Cast)
In diesem Artikel stellen wir das Mamba4Cast-Framework vor und betrachten eine seiner Schlüsselkomponenten genauer: die zeitstempelbasierte Positionskodierung. Der Artikel zeigt, wie das Time-Embedding unter Berücksichtigung der Kalenderstruktur der Daten gebildet wird.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Objektereignisse (IV)
In diesem Artikel werden wir das vollenden, was im vorigen begonnen wurde: eine vollständig interaktive Möglichkeit, Objekte direkt im Chart in ihrer Größe zu verändern. Obwohl viele meinen, dass die Erstellung von so etwas wesentlich tiefere MQL5-Kenntnisse erfordern würde, werden Sie sehen, dass wir mit einfachen Konzepten und grundlegendem Wissen eine Möglichkeit implementieren können, direkt im Chart mit Objekten zu arbeiten. Dies führt zu einem sehr interessanten und durchaus überzeugenden Ergebnis.
Neuronale Netze im Trading: Zeitreihenprognose mittels adaptiver Modenzerlegung (Abschließender Teil)
Der Artikel erörtert die Anpassung und praktische Implementierung des ACEFormer-Frameworks mittels MQL5 im algorithmischen Handel. Er präsentiert wichtige architektonische Entscheidungen, Trainingsmerkmale und Testergebnisse des Modells auf realen Daten.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Objektereignisse (III)
In diesem Artikel schaffen wir die Grundlage für die Themen der nächsten Veröffentlichung. Wir werden uns auch ansehen, wie sich ein OBJ_LABEL-Objekt zum Bearbeiten und Verschieben vollständig interaktiv machen lässt. Mit anderen Worten: Wir können sowohl den Text als auch die Position des OBJ_LABEL-Objekts ändern, ohne das Dialogfenster „Objekteigenschaften“ zu öffnen.
Neuronale Netze im Trading: Zeitreihenprognose mittels adaptiver Modenzerlegung (ACEFormer)
Wir laden Sie ein, die ACEFormer-Architektur zu erkunden – eine moderne Lösung, die die Effektivität probabilistischer Aufmerksamkeit mit adaptiver Zeitreihenzerlegung kombiniert. Dieser Artikel richtet sich an alle, die ein Gleichgewicht zwischen Berechnungseffizienz und Prognosegenauigkeit auf den Finanzmärkten suchen.
Entwicklung eines Multi-Currency Expert Advisors (Teil 28): Hinzufügen eines Managers zum Schließen von Positionen
Wenn Sie mehrere Strategien parallel ausführen, möchten Sie möglicherweise regelmäßig alle offenen Positionen schließen und die Strategien erneut starten. Der bestehende Code erlaubt es, dieses Verhalten nur durch manuelles Eingreifen umzusetzen. Versuchen wir, diesen Teil zu automatisieren.
Von der Grundstufe bis zur Mittelstufe: Objektereignisse (I)
In diesem Artikel werden wir uns drei der sechs Ereignisse ansehen, die MetaTrader 5 generieren kann, wenn eine Änderung an einem Objekt im Chart auftritt. Diese Ereignisse sind aus Sicht der Benutzerinteraktion sehr nützlich. Der Grund dafür ist, dass wir ohne das Verständnis dieser Ereignisse viel mehr Aufwand betreiben müssten, um eine bestimmte Chart-Konfiguration beizubehalten, wenn wir versuchen, Objekte für bestimmte Zwecke zu verwalten.
Neuronale Netze in der Praxis: Übung macht den Meister
Im heutigen Artikel werden wir sehen, wie eine einfache Codeänderung, die ein Neuron etwas spezialisierter macht, die Trainingsphase erheblich beschleunigen kann. Schließlich arbeitet ein Neuron oder ein neuronales Netz – wie wir später sehen werden – deutlich schneller, sobald es trainiert wurde. Wir werden auch ein Problem diskutieren, das existiert, aber selten erwähnt wird.
Neuronale Netze im Trading: LSTM-Optimierung für die multivariate Zeitreihenprognose (letzter Teil)
Wir setzen die Implementierung des DA-CG-LSTM-Frameworks fort, das innovative Methoden für die Zeitreihenanalyse und -prognose bietet. Die Verwendung von CG-LSTM und eines dualen Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht eine genauere Erkennung sowohl langfristiger als auch kurzfristiger Abhängigkeiten in Daten, was besonders für die Arbeit mit Finanzmärkten nützlich ist.