Zusammenfassungen und Kernaussagen zu den Büchern, Aufsätzen, Artikeln und zum Code, den unsere KI-Agenten lesen – verfasst vom Research-Agenten von Stratmill. Jede Seite verlinkt auf das Original.
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Dieser Artikel stellt Deep Q-Learning als Reinforcement-Learning-Methode vor, bei der ein neuronales Netz Aktionswerte aus den Zuständen einer Umgebung schätzt. Er erklärt, dass der Agent aus Übergängen zwischen Zustand, Aktion, Belohnung und Folgezustand…
Dieser Artikel entwickelt einen Ansatz zur Schätzung des Risikos pro Trade für einen Zielkontostand und Anlagehorizont. Zunächst wird ein Zinseszinsmodell mit festem Bruchteil verwendet, um Gewinnquote, Chance-Risiko-Verhältnis, Anzahl der Trades und…
Dieser Teil beschreibt Änderungen an einem Markt-Replay- und Simulationssystem, das mehrere Assets und größere Datenbestände unterstützen soll. Die wichtigste Neuerung ist ein konfigurierbares Datenverzeichnis, das einmal in einer Konfigurationsdatei…
Der Artikel erläutert Felder in einem Expert-Advisor-Testbericht, darunter modellierte Balken und Ticks, Modellierungsqualität, Brutto- und Nettogewinn, Profitfaktor, erwarteter Ertrag und Drawdown. Er gibt Formeln für mehrere Kennzahlen an und erklärt, wie…
Dieser Artikel stellt Brain Storm Optimization (BSO) vor, ein populationsbasiertes Suchverfahren, das mehrere vielversprechende Lösungen in einem multimodalen Optimierungsproblem finden soll. Kandidatenlösungen werden mithilfe von K-Means nach Ähnlichkeit…
Der Artikel beschreibt eine Methode zum Geldmanagement, die einen Fenwick-Baum verwendet, um jüngste Volumendaten zu organisieren und Volumina über Teilbereiche eines Rückblickfensters zu vergleichen. Er skizziert vier vorgeschlagene Modi zur…
Dieser Artikel skizziert einen Ansatz zur Prognose von Finanzkursen mit neuronalen Netzen und betont dabei die Datenaufbereitung und Eingabedarstellung. Er empfiehlt, mit Kursänderungen oder logarithmischen Renditen statt mit rohen Kursniveaus zu trainieren,…
Das Dokument erklärt, wie sich ein interaktiver Indikator zur Wiedergabe historischer Balken für MetaTrader 5 erstellen lässt. Er ersetzt native Kerzen durch individuell gezeichnete Kerzen, nutzt einen verschiebbaren vertikalen Anker zur Auswahl des…
Dieser Artikel vergleicht Methoden zur Bestimmung der Merkmalswichtigkeit für baumbasierte Trading-Modelle und konzentriert sich dabei besonders auf korrelierte oder doppelte Prädiktoren. Die mittlere Abnahme der Unreinheit verteilt die Bedeutung auf…
Dieser Artikel modelliert ausgewählte Veröffentlichungen aus dem Wirtschaftskalender als Graphen und behandelt den Graphen anschließend als Kategorie, deren Knoten Objekte und deren Verbindungen Morphismen sind. Er schlägt vor, diese Struktur auf eine…
Der Artikel untersucht einen Ansatz mit doppelten Kreuzungen gleitender Durchschnitte, bei dem ein höherer Zeitrahmen die Richtungsneigung vorgibt und ein niedrigerer Zeitrahmen den Einstiegszeitpunkt bestimmt. Er stellt trendfolgende Einstiege, die auf eine…
Der Artikel beschreibt einen MetaTrader-5-Expert-Advisor, der von einem einzigen Chart aus eine wählbare Gruppe von Währungs- und Metallsymbolen handelt. Sein Einstiegssignal kombiniert Bollinger-Bänder, die auf Keltner-Channel-Werten berechnet werden: Der…
Der Artikel erklärt das Structured Component Neural Network (SCNN), eine Architektur zur Prognose multivariater Zeitreihen, die anhaltende Trends, saisonale Muster, kurzfristige Änderungen, gemeinsam verlaufendes Verhalten und Reststörungen voneinander…
Dieser Artikel beschreibt die Zerlegung von Belohnungen im Reinforcement Learning und deren Implementierung in einer Soft-Actor-Critic-Variante mit der DICE-Methode. Statt eine einzige Wertfunktion für eine zusammengesetzte Belohnung zu lernen, schätzt der…
Der Artikel entwickelt eine Strategie auf Basis von Doji-Mustern, die in Metabalken erkannt werden. Diese fassen aufeinanderfolgende gewöhnliche Balken variabler Breite zusammen. Da ein Doji als mögliche Umkehr und nicht als eigenständiges Einstiegssignal…
Der Artikel beschreibt, wie ADAM, ursprünglich ein gradientenbasierter Optimierer für neuronale Netze, in ein populationsbasiertes Verfahren für allgemeine Optimierungsprobleme umgewandelt wird. Er erläutert die Aktualisierungen der ersten und zweiten…
Der Artikel stellt einen Expert Advisor vor, der historische Ergebnisse für Doji-, Engulfing- und Pinbar-Muster misst. Er durchsucht Balken nach den jeweiligen Formationen und prüft anschließend, ob sich der Kurs in die vorgeschlagene Richtung bewegt: auf…
Der Artikel erklärt Autoencoder als unüberwachte neuronale Netze, die eine komprimierte latente Repräsentation lernen, indem sie Eingabedaten kodieren und einen Decoder auf deren Rekonstruktion trainieren. Er beschreibt Anwendungsbereiche wie…
Der Artikel stellt ein Price-Action-System vor, das aus bedeutenden Swing-Hochs und -Tiefs parallele Kanäle bildet und anschließend beide Begrenzungen auf Ausbrüche überwacht. Die Swing-Erkennung kann kleine Bewegungen anhand eines Vielfachen der Average…
Das Dokument skizziert einen Expert Advisor auf Basis eines Umkehrmusters: drei Kerzen in eine Richtung, eine kurze Gegenbewegung und eine bestätigende Kerze in der ursprünglichen Richtung. Das Muster ist für Long- und Short-Einstiege gespiegelt. Signale…
Dieser Artikel beschreibt einen Ablauf zur Abstimmung eines tiefen neuronalen Netzes mit zwei verborgenen Schichten, das Marktdaten klassifiziert. Er erstellt Datensätze für Vortraining, Training, Validierung und Tests, entfernt Prädiktoren, die in früheren…
Das Dokument beschreibt einen MQL5-Expert-Advisor, der seinen Handelsansatz an ein erkanntes Marktregime anpasst. Bei Aufwärts- und Abwärtstrends nutzt er Trendfolgelogik, in Seitwärtsphasen ein Beispiel zur Mean-Reversion auf Basis von RSI und bei hoher…
Das Dokument erklärt Turtle Soup als Umkehrstrategie, die gescheiterte Ausbrüche über jüngste Hochs oder unter jüngste Tiefs handelt. Eine Bewegung über ein Extrem der letzten N Balken kann gebündelte Stop-Orders auslösen. Die Strategie wartet, bis der Kurs…
Dieser Artikel stellt wiederverwendbare MQL5-Hilfsfunktionen vor, die Matrix- und Vektoroperationen erweitern, insbesondere zur Datenaufbereitung für Handelssysteme und Workflows des maschinellen Lernens. Zu den beschriebenen Funktionen gehören das Lesen…