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 erläutert Atmosphere Clouds Model Optimization, eine populationsbasierte Metaheuristik, die von Wolkenbildung und -bewegung inspiriert ist. Sie unterteilt einen mehrdimensionalen Suchraum in Regionen mit jeweiligen Feuchtigkeits- und…
Dieser Artikel erläutert Atmosphere Clouds Model Optimization, eine populationsbasierte Metaheuristik, die von Wolkenbildung und -bewegung inspiriert ist. Sie unterteilt einen mehrdimensionalen Suchraum in Regionen mit jeweiligen Feuchtigkeits- und…
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 Artikel erklärt, wie sich Häufigkeitshistogramme von Marktdaten in MQL5 ohne Indikatorpuffer, Arrays oder Strukturen erstellen lassen. Grafische Objekte dienen sowohl der Anzeige als auch der Speicherung: Objektnamen codieren Stichprobenpreise,…
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,…
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 erklärt, wie sich historische Handelsaktivitäten in MetaTrader 5 leichter überprüfen lassen, indem jeweils eine geschlossene Position im Chart angezeigt wird. Da das Terminal abgeschlossene Deals speichert, aber keine separate Liste…
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 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 ein Übergangsnetzwerk ordinaler Muster, um Kursverläufe unabhängig von Kursniveaus oder Bewegungsgrößen zu charakterisieren. Er wandelt jedes rollierende Fenster in ein Symbol um, das die Rangfolge seiner Werte darstellt, und behandelt…
Der Artikel stellt ein eigenständiges MetaTrader-5-Dashboard zur Analyse der Kontoleistung über mehrere Strategien hinweg vor, ohne die Handels-Expert-Advisors zu ändern. Es rekonstruiert geschlossene Positionen aus einzelnen Kauf- und Verkaufsdeals,…
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…
Diese Anleitung erklärt, wie Sie eine Delphi-DLL für die Verwendung in MQL5 erstellen. Sie behandelt die Projekteinstellung, den Export aufrufbarer Funktionen mit kompatiblen Aufrufkonventionen und die Zuordnung von MQL5-Typen zu Delphi-Typen. Außerdem…
Der Artikel stellt Kohonen-Karten, auch selbstorganisierende Karten genannt, als unüberwachtes Verfahren vor, das höherdimensionale Beobachtungen auf ein niedrigerdimensionales Raster abbildet und dabei Nachbarschaftsbeziehungen bewahrt. Er erläutert…
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 überträgt einen Python-Fraktalmerkmalsatz in eine ereignisgesteuerte MQL5-Engine und bewahrt dabei die kausale zeitliche Reihenfolge. Ein auf Balken c zentriertes Fraktal benötigt n nachfolgende Balken zur Bestätigung. Daher werden die…
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…
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…