Handelsvorhersagen sind seit langem eine herausfordernde Aufgabe für Händler und Investoren gleichermaßen. Bei so vielen Faktoren, die den Markt beeinflussen, ist es schwierig, Ergebnisse genau vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die jüngsten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben jedoch eine bahnbrechende Methode eingeführt, die das Spiel der Handelsvorhersage verändert. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI die Branche revolutioniert und welche neue Methode Händler anwenden, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Die KI-basierte Methode zur Handelsvorhersage stellt einen bedeutenden Durchbruch in der Branche dar und hat das Potenzial, die Artwork und Weise, wie Händler an den Markt herangehen, zu verändern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die auf historischen Daten und Traits beruhen, nutzen KI-basierte Methoden modernste Algorithmen und maschinelles Lernen, um riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren. Dies ermöglicht Händlern, schnell Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellen Marktbedingungen zu treffen, anstatt sich auf veraltete Informationen zu verlassen. Das Ergebnis ist ein genauerer und effizienterer Ansatz zur Handelsvorhersage, der Händlern helfen kann, Gewinne zu maximieren und Risiken zu minimieren. Durch die Übernahme dieser innovativen Methode können Händler einen Wettbewerbsvorteil erlangen und in einer sich schnell entwickelnden Branche der Kurve voraus bleiben.
Das revolutionäre Ai Commerce Prediction-Konzept
In den letzten Jahren hat sich maschinelles Lernen zu einem leistungsstarken Werkzeug entwickelt, um Handelsergebnisse vorherzusagen und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erlangen. Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Modelle kann jedoch noch weiter verbessert werden, indem ein neuartiges Konzept für KI-basierte Handelsvorhersagen integriert wird.
KI-basierte Handelsvorhersage bezieht sich auf den Prozess der Kennzeichnung nicht nur der Datenpunkte selbst, sondern auch der Vorhersagen des zugrunde liegenden Handelsstrategiemodells. Dies hilft, das Konfidenzniveau der Vorhersagen zu identifizieren, und kann Händlern helfen, die Genauigkeit des Modells besser zu verstehen. Durch die Einbeziehung der Handelsvorhersage in ihre Handelsstrategien können Händler fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage der vom Modell getroffenen Vorhersagen treffen und ihre Risikotoleranz entsprechend anpassen.
In unserer Firma verwenden wir Meta-Labelling nun seit einigen Monaten, und die Ergebnisse sind beeindruckend. Durch ein besseres Verständnis der Konfidenzniveaus unserer Vorhersagen konnten wir fundiertere Entscheidungen darüber treffen, welche Trades wir verfolgen und wie viel Risiko wir eingehen sollten. Dies hat zu einer höheren Rentabilität und einer effizienteren Nutzung unseres Handelskapitals geführt.
Die Hauptidee des Konzepts ist, dass wir einen funktionierenden und schließlich profitablen EA haben, der manuell erstellte Handelslogik verwendet. Dies kann ein EA sein, der MACD oder Worth Motion oder was auch immer da draußen für Ideen verwendet. In jedem Fall wird der EA Zeiten identifizieren, zu denen neue Trades eröffnet werden müssen. Bei der Ausführung im Backtest werden die Trades, die der EA auslöst, analysiert und zum Trainieren des KI-Modells verwendet. Das trainierte KI-Modell arbeitet dann als Assistent der EA-Hauptstrategie und ist daran gewöhnt Bestätigen Sie einen Handel, bevor er an den Dealer gesendet wird.
Kurz gesagt, die KI-basierte Handelsvorhersage führt zu folgenden Vorteilen:
- Verbessert die Genauigkeit der EA-Basisstrategie
- Reduziert das Risiko, Trades zu verlieren
Wie erstellt und integriert man die KI-basierte Handelsvorhersage in einen Skilled Advisor?
Der Workflow umfasst drei Hauptschritte:
1. Sammeln von Daten aus den vom ursprünglichen EA ausgeführten Backtest-Trades
2. Verwenden Sie die gesammelten Daten, um das KI-Modell zu trainieren
3. Integrieren Sie das trainierte KI-Modell in den MQL-Code
1. Sammeln von Daten aus den Backtests
Wir können die Datenerfassung mit nur wenigen einfachen Codezeilen in Ihren EA integrieren:
#embrace "AI-Labelling.mqh"
Und dann, kurz bevor wir eine Order mit OrderSend(…) im ursprünglichen EA eröffnen, registrieren wir den Handel über
ai_labelling.register_trade(order_type, ...)
Wenn wir dann die Handelsposition schließen, generieren wir die AI-Etiketten über
ai_labelling.labelTrade(...)
Wenn dann ein Backtest durchgeführt wird, werden die KI-Daten generiert und als Datei exportiert, damit das KI-Modell trainiert werden kann.
2. KI trainieren
Wir haben Python verwendet, um ein KI-Modell so zu trainieren, dass es das Risiko von Verlusten der Trades reduziert, bevor sie an den Dealer gesendet werden. Die obigen Bilder zeigen die Verteilung mehrerer Datenpunkte, die vom ai_labelling-Modul gesammelt wurden.
Der Trainingsprozess dauert in der Regel 1-2 Tage anhand mehrerer Optimierungskriterien ab Optuna.
3. Integration von KI
Nach dem Erstellen des KI-Modells wird es als *.mqh-Datei exportiert, die einfach über in unseren MQL EA eingefügt werden kann
#embrace "ai_model.mqh"
Bevor wir eine Place eingehen, fragen wir das KI-Modell nach der Ergebnisvorhersage:
prediction = ai_model.classify(...)
Je nach Prognose können wir nun im Haupt-EA-Code entscheiden, ob wir den eingeben sollen
Stelle oder nicht.
Ergebnisse
Die unten präsentierten Ergebnisse haben Beispielcharakter. Die tatsächliche Leistung kann aufgrund von Unsicherheit und Überanpassung variieren. In jedem Fall raten wir dringend dazu, den AI-EA für mindestens zwei Monate auf einem Demokonto in Echtzeit zu validieren, bevor man ihn auf ein Echtgeldkonto legt.
Hier sind ein paar Ergebnisse, die wir für drei Symbole erhalten haben
Letzte Worte
Ich hoffe, Ihnen hat diese Einführung und die bahnbrechende Konzeptidee gefallen.
Ich ermutige Sie, das Potenzial der KI-basierten Handelsvorhersage in Ihrem eigenen Handel zu erkunden. Indem Sie dieses neuartige Konzept in Ihren Ansatz integrieren, können Sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und in einem sich ständig verändernden Markt immer einen Schritt voraus sein.
Wir bereiten den Begin eines Skilled Advisors auf MQL5.com vor – bleiben Sie dran über die Aktualisierungen und Validierungsergebnisse im Kanal:
Mit freundlichen Grüßen,
Eugen Funk
