MQL5'te veri analizi ve istatistik hakkında makaleler
Python'da bir alım-satım robotu geliştirme (Bölüm 3): Model tabanlı bir alım-satım algoritmasının uygulanması
Python ve MQL5'te bir alım-satım robotu geliştirmeye yönelik makale serisine devam ediyoruz. Bu makalede Python'da bir alım-satım algoritması oluşturacağız.
Python ve MQL5'te bir robot geliştirme (Bölüm 2): Model seçimi, oluşturulması ve eğitimi, özel Python sınayıcısı
Python ve MQL5'te bir alım-satım robotu geliştirmeye yönelik makale serisine devam ediyoruz. Bugün bir model seçme ve eğitme, test etme, çapraz doğrulama uygulama, ızgara arama (grid search) ve model topluluğu (ensemble) problemini çözeceğiz.
Python ve MQL5'te bir robot geliştirme (Bölüm 1): Veri ön işleme
Makine öğrenimine dayalı bir alım-satım robotu geliştirme: Ayrıntılı bir rehber. Serinin ilk makalesi veri ve özelliklerin toplanması ve hazırlanması ile ilgilidir. Projenin uygulanması için Python programlama dili ve kütüphaneleri ile MetaTrader 5 platformu kullanılmıştır.
Model aramada brute force yaklaşımı (Bölüm VI): Döngüsel optimizasyon
Bu makalede, MetaTrader 4 ve 5’te alım-satım için tüm otomasyon zincirini tamamlamamı sağlayan ve aynı zamanda çok daha ilginç bir şey yapmamı sağlayan iyileştirmelerin ilk bölümünü göstereceğim. Şu andan itibaren, bu çözüm hem Uzman Danışman oluşturmayı hem de optimizasyonu tamamen otomatikleştirmeme ve etkili alım-satım konfigürasyonları bulmak için harcanan emeği en aza indirmeme olanak tanıyor.
Gösterge Bilgisinin Ölçülmesi
Makine öğrenimi, strateji geliştirme için popüler bir yöntem haline gelmiştir. Karlılığı ve tahmin doğruluğunu en üst düzeye çıkarmaya daha fazla odaklanılırken, tahmin modelleri oluşturmak için kullanılan verilerin işlenmesinin önemine çok fazla dikkat edilmemiştir. Bu makalede, Timothy Masters'ın “Testing and Tuning Market Trading Systems” (piyasa alım-satım sistemlerinin test edilmesi ve ayarlanması) kitabında belgelendiği gibi, tahmin modeli oluşturmada kullanılacak göstergelerin uygunluğunu değerlendirmek için entropi kavramını kullanmayı ele alacağız.
MQL5'te kantitatif analiz: Başarılı bir algoritmanın uygulanması
Kantitatif analizin ne olduğu ve büyük oyuncular tarafından nasıl kullanıldığı konusunu inceleyeceğiz. MQL5 dilinde kantitatif analiz algoritmalarından birini oluşturacağız.
Python, ONNX ve MetaTrader 5: RobustScaler ve PolynomialFeatures veri ön işleme ile bir RandomForest modeli oluşturma
Bu makalede, Python'da bir Rastgele Orman modeli oluşturacağız, modeli eğiteceğiz ve veri ön işleme ile bir ONNX veri hattı (pipeline) olarak kaydedeceğiz. Ardından modeli MetaTrader 5 terminalinde kullanacağız.
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Elektromanyetizma benzeri algoritma (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)
Makale, elektromanyetizma benzeri algoritmanın (EM) ilkelerini, yöntemlerini ve çeşitli optimizasyon problemlerinde kullanım olanaklarını açıklamaktadır. EM algoritması, büyük miktarda veri ve çok boyutlu fonksiyonlarla çalışabilen verimli bir optimizasyon aracıdır.
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Fidan dikimi ve büyütme (Saplings Sowing and Growing up, SSG)
Fidan dikimi ve büyütme (SSG) algoritması, çok çeşitli koşullarda hayatta kalmak için olağanüstü yetenek gösteren gezegendeki en dirençli organizmalardan birinden esinlenmiştir.
MQL5 Strateji Sınayıcıyı anlayın ve etkin bir şekilde kullanın
MQL5 geliştiricilerinin önemli ve değerli araçlarda uzmanlaşması gerekir. Bu araçlardan biri de Strateji Sınayıcıdır. Bu makale, MQL5 Strateji Sınayıcıyı anlamak ve kullanmak için pratik bir kılavuzdur.
Model aramada brute force yaklaşımı (Bölüm V): Farklı bir bakış açısı
Bu makalede, algoritmik alım-satıma oldukça uzun bir süre sonra ulaştığım tamamen farklı bir yaklaşım göstereceğim. Elbette tüm bunlar, aynı anda birkaç problemi çözmesine olanak tanıyan bir dizi değişikliğe uğrayan brute force programımla ilgili. Bununla birlikte, makaleyi daha genel ve olabildiğince basit bir şekilde yazdım, böylece brute force hakkında hiçbir şey bilmeyenler için de uygun hale geldi.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi - Sinir Ağları (Bölüm 01): İleri Beslemeli Sinir Ağları
Birçok insan sinir ağlarını sever, ancak çok az insan sinir ağlarının arkasındaki tüm işlemleri anlar. Bu makalede, ileri beslemeli çok katmanlı bir algının kapalı kapıları ardında olan her şeyi sade bir dille açıklamaya çalışacağım.
Alan Andrews ve zaman serisi analizi yöntemleri
Alan Andrews, alım-satım alanında modern dünyanın en ünlü "eğitimcilerinden" biridir. Onun "yabası" neredeyse tüm modern fiyat analiz programlarında yer almaktadır. Ancak çoğu yatırımcı bu aracın sağladığı fırsatların bir kısmını bile kullanmaz. Ayrıca, Andrews'un orijinal eğitim kursu sadece yabanın değil (ana araç olarak kalmasına rağmen), diğer bazı faydalı yapıların da tanımını içermektedir. Bu makale, Andrews'un orijinal kursunda öğrettiği muhteşem grafik analiz yöntemlerine dair bir fikir sunmaktadır. Bu yöntemler çok sayıda görsel kullanılarak incelenecektir.
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Maymun algoritması (Monkey Algorithm, MA)
Bu makalede, maymun algoritması (MA) optimizasyon algoritmasını ele alacağız. Bu hayvanların zorlu engelleri aşma ve en ulaşılmaz ağaç tepelerine ulaşma yeteneği, MA algoritması fikrinin temelini oluşturmuştur.
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Armoni arama (Harmony Search, HS)
Bu makalede, mükemmel ses uyumunu bulma sürecinden esinlenen en güçlü optimizasyon algoritması olan armoni aramayı (HS) inceleyecek ve test edeceğiz. Peki şu anda sıralamamızda lider olan algoritma hangisi?
Yeniden alma algoritması: Çok dövizli alım-satım simülasyonu
Bu makalede, çok dövizli fiyatlamayı simüle etmek için matematiksel bir model oluşturacağız ve bir önceki makalede teorik hesaplamalarla başladığım alım-satım verimliliğini artıracak mekanizma arayışının bir parçası olarak çeşitlendirme ilkesi çalışmasını tamamlayacağız.
Yeniden alma algoritması: Verimliliği artırmak için matematiksel bir model
Bu makalede, alım-satım sistemlerinin verimliliğini daha derinlemesine anlamak için yeniden alma algoritmasını kullanacağız, matematik ve mantık kullanarak alım-satım verimliliğini artırmanın genel ilkeleri üzerinde çalışmaya başlayacağız ve herhangi bir alım-satım sistemini kullanma açısından verimliliği artırmanın en standart dışı yöntemlerini uygulayacağız.
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yerçekimsel arama algoritması (Gravitational Search Algorithm, GSA)
GSA, cansız doğadan ilham alan bir popülasyon optimizasyon algoritmasıdır. Algoritmada uygulanan Newton'un yerçekimi yasası sayesinde, fiziksel cisimlerin etkileşimini modellemenin yüksek güvenilirliği, gezegen sistemlerinin ve galaktik kümelerin büyüleyici dansını gözlemlememize olanak tanır. Bu makalede, en ilginç ve orijinal optimizasyon algoritmalarından birini ele alacağız. Uzay nesnelerinin hareket simülatörü de sağlanmıştır.
Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Bakteri yiyecek arama optimizasyonu (Bacterial Foraging Optimization, BFO)
E. coli bakterisinin yiyecek arama stratejisi, bilim insanlarına BFO optimizasyon algoritmasını yaratmaları için ilham vermiştir. Algoritma, optimizasyona yönelik orijinal fikirler ve umut verici yaklaşımlar içermekte olup daha fazla çalışmaya değerdir.
Örneklerle formasyonlar (Bölüm I): Çoklu tepe
Bu, algoritmik alım-satım çerçevesinde terse dönüş formasyonlarıyla ilgili bir serinin ilk makalesidir. Çift tepe ve çift dip formasyonlarından kaynaklanan en ilginç formasyon ailesiyle başlayacağız.
1 2 →
