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Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Гибридный алгоритм оптимизации бактериального поиска с генетическим алгоритмом (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)
В статье представлен новый подход к решению оптимизационных задач, путём объединения идей алгоритмов оптимизации бактериального поиска пищи (BFO) и приёмов, используемых в генетическом алгоритме (GA), в гибридный алгоритм BFO-GA. Он использует роение бактерий для глобального поиска оптимального решения и генетические операторы для уточнения локальных оптимумов. В отличие от оригинального BFO бактерии теперь могут мутировать и наследовать гены.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 68): Offline Preference-guided Policy Optimization
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 68): Offline Preference-guided Policy Optimization
Seit den ersten Artikeln, die sich mit dem Verstärkungslernen befassten, haben wir uns auf die eine oder andere Weise mit zwei Problemen befasst: der Erkundung der Umgebung und der Bestimmung der Belohnungsfunktion. Jüngste Artikel haben sich mit dem Problem der Exploration beim Offline-Lernen befasst. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Algorithmus vorstellen, bei dem die Autoren die Belohnungsfunktion vollständig eliminiert haben.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)
Der Artikel befasst sich mit einer Optimierungsmethode, die auf den Prinzipien des körpereigenen Immunsystems basiert - Mikro-Künstliches Immunsystem (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS) - eine Modifikation von AIS. Micro-AIS verwendet ein einfacheres Modell des Immunsystems und einfache Informationsverarbeitungsprozesse des Immunsystems. In dem Artikel werden auch die Vor- und Nachteile von Mikro-AIS im Vergleich zu herkömmlichen AIS erörtert.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolutionsstrategien, (μ,λ)-ES und (μ+λ)-ES
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Evolutionsstrategien, (μ,λ)-ES und (μ+λ)-ES
Der Artikel behandelt eine Gruppe von Optimierungsalgorithmen, die als Evolutionsstrategien (ES) bekannt sind. Sie gehören zu den allerersten Populationsalgorithmen, die evolutionäre Prinzipien für die Suche nach optimalen Lösungen nutzen. Wir werden Änderungen an den herkömmlichen ES-Varianten vornehmen und die Testfunktion und die Prüfstandsmethodik für die Algorithmen überarbeiten.
Arbeiten mit ONNX-Modellen in den Datenformaten float16 und float8
Arbeiten mit ONNX-Modellen in den Datenformaten float16 und float8
Die Datenformate, die zur Darstellung von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden, spielen eine entscheidende Rolle für deren Effektivität. In den letzten Jahren sind mehrere neue Datentypen aufgetaucht, die speziell für die Arbeit mit Deep-Learning-Modellen entwickelt wurden. In diesem Artikel werden wir uns auf zwei neue Datenformate konzentrieren, die sich in modernen Modellen durchgesetzt haben.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 20): Algorithmische Handelseinblicke, eine Gegenüberstellung von LDA und PCA in MQL5
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 20): Algorithmische Handelseinblicke, eine Gegenüberstellung von LDA und PCA in MQL5
Entdecken Sie die Geheimnisse dieser leistungsstarken Dimensionsreduktionstechniken, indem wir ihre Anwendungen in der MQL5-Handelsumgebung analysieren. Vertiefen Sie sich in die Feinheiten der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) und der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und gewinnen Sie ein tiefes Verständnis für deren Auswirkungen auf die Strategieentwicklung und Marktanalyse,
Einführung in MQL5 (Teil 4): Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen beherrschen
Einführung in MQL5 (Teil 4): Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen beherrschen
Enthüllen wir die Geheimnisse der MQL5-Programmierung in unserem neuesten Artikel! Vertiefen wir uns in die Grundlagen von Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen und machen uns mit der Programmierung vertraut. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind, unser Leitfaden vereinfacht komplexe Konzepte und bietet wertvolle Einblicke für die Beherrschung von MQL5. Verbessern Sie Ihre Programmierkenntnisse und bleiben Sie in der Welt des algorithmischen Handels an der Spitze!
Einführung in MQL5 (Teil 3): Beherrschung der Kernelemente von MQL5
Einführung in MQL5 (Teil 3): Beherrschung der Kernelemente von MQL5
Entdecken Sie die Grundlagen der MQL5-Programmierung in diesem einsteigerfreundlichen Artikel, in dem wir Arrays, nutzerdefinierte Funktionen, Präprozessoren und die Ereignisbehandlung entmystifizieren, wobei jede Codezeile verständlich erklärt wird. Erschließen wir die Leistungsfähigkeit von MQL5 mit einem einzigartigen Ansatz, der das Verständnis bei jedem Schritt sicherstellt. Dieser Artikel legt den Grundstein für die Beherrschung von MQL5, indem er die Erklärung jeder Codezeile hervorhebt und eine eindeutige und bereichernde Lernerfahrung bietet.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 10). Die unkonventionelle RBM
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 10). Die unkonventionelle RBM
Restriktive Boltzmann-Maschinen (RBM) sind im Grunde genommen ein zweischichtiges neuronales Netz, das durch Dimensionsreduktion eine unbeaufsichtigte Klassifizierung ermöglicht. Wir nehmen die Grundprinzipien und untersuchen, ob wir durch eine unorthodoxe Umgestaltung und ein entsprechendes Training einen nützlichen Signalfilter erhalten können.
Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei
Deep Learning, Vorhersage und Aufträge mit Python, dem MetaTrader5 Python-Paket und ONNX-Modelldatei
Im Rahmen des Projekts wird Python für Deep Learning-basierte Prognosen auf den Finanzmärkten eingesetzt. Wir werden die Feinheiten des Testens der Leistung des Modells anhand von Schlüsselkennzahlen wie dem mittleren absoluten Fehler (MAE), dem mittleren quadratischen Fehler (MSE) und dem R-Quadrat (R2) erkunden und lernen, wie man alles in eine ausführbare Datei verpackt. Wir werden auch eine ONNX-Modelldatei mit seinem EA erstellen.
Einführung in MQL5 (Teil 2): Navigieren zwischen vordefinierten Variablen, gebräuchlichen Funktionen und Kontrollflussanweisungen
Einführung in MQL5 (Teil 2): Navigieren zwischen vordefinierten Variablen, gebräuchlichen Funktionen und Kontrollflussanweisungen
Begeben wir uns mit Teil zwei unserer MQL5-Serie auf eine aufschlussreiche Reise. Diese Artikel sind nicht einfach nur Anleitungen, sie sind die Tore zu einem verzauberten Reich, in dem Programmieranfänger und Zauberer gleichermaßen zu Hause sind. Was macht diese Reise wirklich magisch? Teil zwei unserer MQL5-Serie zeichnet sich durch seine erfrischende Einfachheit aus, die komplexe Konzepte für alle zugänglich macht. Beantworten Sie Ihre Fragen interaktiv und sorgen Sie so für eine bereichernde und individuelle Lernerfahrung. Lassen Sie uns eine Gemeinschaft aufbauen, in der das Verständnis von MQL5 für jeden ein Abenteuer ist. Willkommen in der Welt der Verzauberung!
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 18): Der Kampf um die Beherrschung der Marktkomplexität, verkürzte SVD versus NMF
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 18): Der Kampf um die Beherrschung der Marktkomplexität, verkürzte SVD versus NMF
Die verkürzte Singulärwertzerlegung (Truncated Singular Value Decomposition, SVD) und die nicht-negative Matrixzerlegung (Non-Negative Matrix Factorization, NMF) sind Verfahren zur Dimensionsreduktion. Beide spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von datengesteuerten Handelsstrategien. Entdecken Sie die Kunst der Dimensionalitätsreduzierung, der Entschlüsselung von Erkenntnissen und der Optimierung quantitativer Analysen für einen fundierten Ansatz zur Navigation durch die Feinheiten der Finanzmärkte.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Algorithmus Simulated Annealing (SA). Teil I
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Algorithmus Simulated Annealing (SA). Teil I
Der Algorithmus des Simulated Annealing ist eine Metaheuristik, die vom Metallglühprozess inspiriert ist. In diesem Artikel führen wir eine gründliche Analyse des Algorithmus durch und räumen mit einer Reihe von weit verbreiteten Überzeugungen und Mythen rund um diese weithin bekannte Optimierungsmethode auf. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit dem nutzerdefinierten Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA).
Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX
Klassifizierungsmodelle in der Bibliothek Scikit-Learn und ihr Export nach ONNX
In diesem Artikel werden wir die Anwendung aller in der Bibliothek Scikit-Learn verfügbaren Klassifizierungsmodelle untersuchen, um die Klassifizierungsaufgabe im Iris-Datensatz von Fisher, zu lösen. Wir werden versuchen, diese Modelle in das ONNX-Format zu konvertieren und die resultierenden Modelle in MQL5-Programmen zu verwenden. Außerdem werden wir die Genauigkeit der Originalmodelle mit ihren ONNX-Versionen auf dem vollständigen Iris-Datensatz vergleichen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 66): Explorationsprobleme beim Offline-Lernen
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 66): Explorationsprobleme beim Offline-Lernen
Modelle werden offline mit Daten aus einem vorbereiteten Trainingsdatensatz trainiert. Dies bietet zwar gewisse Vorteile, hat aber den Nachteil, dass die Informationen über die Umgebung stark auf die Größe des Trainingsdatensatzes komprimiert werden. Das wiederum schränkt die Möglichkeiten der Erkundung ein. In diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, einen Trainingsdatensatz mit möglichst unterschiedlichen Daten zu füllen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus intelligenter Wassertropfen (IWD)
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus intelligenter Wassertropfen (IWD)
Der Artikel befasst sich mit einem interessanten, von der unbelebten Natur abgeleiteten Algorithmus - intelligente Wassertropfen (IWD), die den Prozess der Flussbettbildung simulieren. Die Ideen dieses Algorithmus ermöglichten es, den bisherigen Spitzenreiter der Bewertung - SDS - deutlich zu verbessern. Der neue Führende (modifizierter SDSm) befindet sich wie üblich im Anhang.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Spiralförmige Dynamische Optimization (SDO) Algorithmus
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Spiralförmige Dynamische Optimization (SDO) Algorithmus
In diesem Artikel wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Mustern der Konstruktion spiralförmiger Trajektorien in der Natur, wie z. B. bei Muschelschalen, basiert - der Algorithmus der spiralförmigen dynamischen Optimierung (SDO). Ich habe den von den Autoren vorgeschlagenen Algorithmus gründlich überarbeitet und verändert. Der Artikel befasst sich mit der Notwendigkeit dieser Änderungen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 63): Unüberwachtes Pretraining für Decision Transformer (PDT)
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 63): Unüberwachtes Pretraining für Decision Transformer (PDT)
Wir setzen die Diskussion über die Familie der Entscheidungstransformationsmethoden fort. In einem früheren Artikel haben wir bereits festgestellt, dass das Training des Transformators, der der Architektur dieser Methoden zugrunde liegt, eine ziemlich komplexe Aufgabe ist und einen großen gekennzeichneten Datensatz für das Training erfordert. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Verwendung von ungekennzeichneten Trajektorien für das vorläufige Modelltraining vorgestellt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 62): Verwendung des Entscheidungs-Transformer in hierarchischen Modellen
In den letzten Artikeln haben wir verschiedene Optionen für die Verwendung der Entscheidungs-Transformer-Methode gesehen. Die Methode erlaubt es, nicht nur den aktuellen Zustand zu analysieren, sondern auch die Trajektorie früherer Zustände und die darin durchgeführten Aktionen. In diesem Artikel werden wir uns auf die Anwendung dieser Methode in hierarchischen Modellen konzentrieren.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 61): Optimismusproblem beim Offline-Verstärkungslernen
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 61): Optimismusproblem beim Offline-Verstärkungslernen
Während des Offline-Lernens optimieren wir die Strategie des Agenten auf der Grundlage der Trainingsdaten. Die daraus resultierende Strategie gibt dem Agenten Vertrauen in sein Handeln. Ein solcher Optimismus ist jedoch nicht immer gerechtfertigt und kann zu erhöhten Risiken während des Modellbetriebs führen. Heute werden wir uns mit einer der Methoden zur Verringerung dieser Risiken befassen.
Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage
Integration von ML-Modellen mit dem Strategy Tester (Schlussfolgerung): Implementierung eines Regressionsmodells für die Preisvorhersage
Dieser Artikel beschreibt die Implementierung eines Regressionsmodells auf der Grundlage eines Entscheidungsbaums. Das Modell soll die Preise von Finanzanlagen vorhersagen. Wir haben die Daten bereits aufbereitet, das Modell trainiert und evaluiert, sowie angepasst und optimiert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dieses Modell nur für Studienzwecke gedacht ist und nicht im realen Handel eingesetzt werden sollte.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 15): SVM, ein Muss im Werkzeugkasten jedes Händlers
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 15): SVM, ein Muss im Werkzeugkasten jedes Händlers
Entdecken Sie die unverzichtbare Rolle von Support Vector Machines (SVM) bei der Gestaltung der Zukunft des Handels. Dieser umfassende Leitfaden zeigt auf, wie SVM Ihre Handelsstrategien verbessern, die Entscheidungsfindung optimieren und neue Chancen auf den Finanzmärkten erschließen kann. Tauchen Sie ein in die Welt der SVM mit realen Anwendungen, Schritt-für-Schritt-Tutorials und Expertenwissen. Rüsten Sie sich mit dem unverzichtbaren Werkzeug aus, das Ihnen helfen kann, die Komplexität des modernen Handels zu bewältigen. Verbessern Sie das Spiel Ihres Handels mit SVM - ein Muss für den Werkzeugkasten eines jeden Händlers.