Нейросети — это просто (Часть 24): Совершенствуем инструмент для Transfer Learning
Нейросети — это просто (Часть 24): Совершенствуем инструмент для Transfer Learning
В прошлой статье мы создали инструмент для создания и редактирования архитектуры нейронных сетей. И сегодня я хочу Вам предложить продолжить работу над этим инструментом. Чтобы сделать его более дружелюбным к пользователю. В чем-то это шаг в сторону от нашей темы. Но согласитесь, организация рабочего пространства играет не последнюю роль в достижении результата.
Вот мы и получили долгожданные MetaTrader 5 и MQL5
Вот мы и получили долгожданные MetaTrader 5 и MQL5
Это очень краткий обзор MetaTrader 5. Я не могу описать все новшества системы за столь короткий период времени - тестирование стартовало 09-09-2009. Это символическая дата, и я уверен, что это будет счастливым числом. Всего несколько дней у меня на руках бета-версия терминала MetaTrader 5 и MQL5. Я не успел опробовать все, что в нем есть нового, но то, что есть, уже впечатляет.
Нейросети — это просто (Часть 21): Вариационные автоэнкодеры (VAE)
Нейросети — это просто (Часть 21): Вариационные автоэнкодеры (VAE)
В прошлой статье мы познакомились с алгоритмом работы автоэнкодера. Как и любой другой алгоритм, он имеет свои достоинства и недостатки. В оригинальной реализации автоэнкодер выполняет задачу максимально разделить объекты из обучающей выборки. А о том, как бороться с некоторыми его недостатками мы поговорим в этой статье.
Технический индикатор своими руками
Технический индикатор своими руками
В этой статье мы рассмотрим алгоритмы, следуя которым можно создать свой собственный технический индикатор. Мы увидим, как с помощью очень простых начальных предположений можно получить довольно сложные и интересные результаты.
DoEasy. Элементы управления (Часть 15): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, методы работы с вкладками
DoEasy. Элементы управления (Часть 15): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, методы работы с вкладками
В статье продолжим работу над WinForm-объектом TabControl — создадим класс объекта-поля вкладки, сделаем возможность расположения заголовков вкладок в несколько рядов и добавим методы для работы с вкладками объекта.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 26): Навстречу будущему (I)
Разработка торгового советника с нуля (Часть 26): Навстречу будущему (I)
Сегодня мы выведем нашу систему ордеров на новый уровень, но сначала нам нужно решить несколько задач. Сейчас у нас есть разные вопросы, которые связаны с тем, как мы хотим работать и какие вещи мы делаем в течение торгового дня.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 25): Обеспечиваем надежность системы (II)
Разработка торгового советника с нуля (Часть 25): Обеспечиваем надежность системы (II)
В этой статье мы сделаем финальный рывок к производительности советника... так что будьте готовы к долгому чтению. Чтобы сделать наш советник надежным, мы сначала удалим из кода всё, что не является частью торговой системы.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 24): Обеспечиваем надежность системы (I)
Разработка торгового советника с нуля (Часть 24): Обеспечиваем надежность системы (I)
В этой статье мы сделаем систему более надежной, чтобы обеспечить более стабильное и безопасное использование. Один из способов достижения нужной надежности — постараться как можно больше повторно использовать код, чтобы он постоянно проверялся в разных ситуациях. Однако, это только один из путей, а другой — использование ООП.
DoEasy. Элементы управления (Часть 14): Новый алгоритм именования графических элементов. Продолжаем работу над WinForms-объектом TabControl
DoEasy. Элементы управления (Часть 14): Новый алгоритм именования графических элементов. Продолжаем работу над WinForms-объектом TabControl
В статье создадим новый алгоритм именования всех графических элементов для построения пользовательской графики и продолжим разработку WinForms-объекта TabControl.
Работа с матрицами и векторами в MQL5
Работа с матрицами и векторами в MQL5
Для решения математических задач в MQL5 были добавлены матрицы и векторы. Новые типы имеют встроенные методы для написания краткого и понятного кода, который близок к математической записи. Массивы — это хорошо, но матрицы во многих случаях лучше.
Индикатор CCI. Три шага трансформации
Индикатор CCI. Три шага трансформации
В этой статье мы попробуем внести дополнительные изменения в CCI. Эти изменения коснутся самой логики работы этого индикатора. Вплоть до того, что мы сможем увидеть этот индикатор в главном окне графика.
DoEasy. Элементы управления (Часть 19): Прокрутка вкладок в элементе TabControl, события WinForms-объектов
DoEasy. Элементы управления (Часть 19): Прокрутка вкладок в элементе TabControl, события WinForms-объектов
В статье создадим функционал для прокрутки заголовков вкладок в элементе управления TabControl при помощи кнопок управления прокруткой. Функционал будет работать для расположения заголовков вкладок в одну строку с любой из сторон элемента управления.
DoEasy. Элементы управления (Часть 18): Готовим функционал для прокрутки вкладок в TabControl
DoEasy. Элементы управления (Часть 18): Готовим функционал для прокрутки вкладок в TabControl
В статье разместим кнопки управления прокруткой заголовков в WinForms-объекте TabControl на своих местах в случае, если строка заголовков не умещается по размеру элемента управления, и сделаем смещение строки заголовков при щелчке по обрезанному заголовку вкладки.
DoEasy. Элементы управления (Часть 16): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, режим растягивания заголовков под размеры контейнера
DoEasy. Элементы управления (Часть 16): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, режим растягивания заголовков под размеры контейнера
В статье продолжим разработку элемента управления TabControl, и реализуем расположение заголовков вкладок со всех четырёх сторон элемента для всех режимов задания размера заголовков: "Normal", "Fixed" и "Fill To Right".
Разработка торгового советника с нуля (Часть 22): Новая система ордеров (V)
Разработка торгового советника с нуля (Часть 22): Новая система ордеров (V)
Сегодня мы продолжим разработку новой системы ордеров. Внедрить новую систему совсем непросто: мы часто сталкиваемся с проблемами, которые сильно усложняют процесс. Когда эти проблемы появляются, нам приходится останавливаться и заново анализировать направление, по которому мы движемся.
DoEasy. Элементы управления (Часть 10): WinForms-объекты — оживляем интерфейс
DoEasy. Элементы управления (Часть 10): WinForms-объекты — оживляем интерфейс
Настала пора заняться оживлением графического интерфейса — делать функционал для взаимодействия объектов с пользователем и другими объектами. И для того, чтобы более сложные объекты могли правильно работать, нам уже необходим функционал взаимодействия объектов друг с другом и с пользователем.
Модель движения цены и ее основные положения (Часть 2):  Уравнение эволюции вероятностного поля цены и возникновение наблюдаемого случайного блуждания
Модель движения цены и ее основные положения (Часть 2): Уравнение эволюции вероятностного поля цены и возникновение наблюдаемого случайного блуждания
Выведено уравнение эволюции вероятностного поля цены, найден критерий приближения ценового скачка, раскрыты суть ценовых значений на графиках котировок и механизм возникновения случайного блуждания этих значений.
Нейросети — это просто (Часть 20): Автоэнкодеры
Нейросети — это просто (Часть 20): Автоэнкодеры
Мы продолжаем изучение алгоритмов обучения без учителя. Возможно, у читателя может возникнуть вопрос об соответствии последних публикаций теме нейронных сетей. В новой статье мы возвращаемся к использованию нейронных сетей.
Нейросети — это просто (Часть 19): Ассоциативные правила средствами MQL5
Нейросети — это просто (Часть 19): Ассоциативные правила средствами MQL5
Продолжаем тему поиска ассоциативных правил. В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические аспекты данного типа задач. В этой статье я продемонстрирую реализацию метода FP-Growth средствами MQL5. А также мы протестируем нашу реализацию на реальных данных.
Нейросети — это просто (Часть 18): Ассоциативные правила
Нейросети — это просто (Часть 18): Ассоциативные правила
В продолжение данной серии статей предлагаю познакомиться ещё с одним типом задач из методов обучения без учителя — поиск ассоциативных правил. Данный тип задач впервые был применен в ритейле для анализа корзин покупателей. О возможностях использования подобных алгоритмов в рамках трейдинга мы и поговорим в этой статье.
Нейросети — это просто (Часть 10): Multi-Head Attention (многоголовое внимание)
Нейросети — это просто (Часть 10): Multi-Head Attention (многоголовое внимание)
Ранее мы уже рассмотрели механизм само-внимания (self-attention) в нейронных сетях. В практике современных архитектур нейронных сетей используется несколько параллельных потоков self-attention для поиска различных зависимостей между элементами последовательности. Давайте рассмотрим реализацию такого подхода и оценим его влияние на общий результат работы сети.
Нейросети — это просто (Часть 8): Механизмы внимания
Нейросети — это просто (Часть 8): Механизмы внимания
В предыдущих статьях мы уже протестировали различные варианты организации нейронных сетей. В том числе и сверточные сети, заимствованные из алгоритмов обработки изображений. В данной статье я предлагаю рассмотреть механизмы внимания, появление которых дало толчок в развитии языковых моделей.
Нейросети — это просто (Часть 7): Адаптивные методы оптимизации
Нейросети — это просто (Часть 7): Адаптивные методы оптимизации
В предыдущих статьях для обучения нейронной сети использовался метод стохастического градиентного спуска с применением единого коэффициента обучения для всех нейронов в сети. В данной статье предлагаю посмотреть в сторону адаптивных методов обучения, которые позволяют изменять скорость обучения каждого нейрона. Давайте посмотрим на плюсы и минусы такого подхода.
Нейросети — это просто (Часть 6): Эксперименты с коэффициентом обучения нейронной сети
Нейросети — это просто (Часть 6): Эксперименты с коэффициентом обучения нейронной сети
Мы уже рассмотрели некоторые виды нейронных сетей и способы их реализации. Во всех случаях мы использовали метод градиентного спуска для обучения нейронных сетей, который предполагает выбор коэффициента обучения. В данной статье, я хочу на примерах показать важность правильного выбора и его влияние на обучение нейронной сети.
Нейросети — это просто (Часть 5): Многопоточные вычисления в OpenCL
Нейросети — это просто (Часть 5): Многопоточные вычисления в OpenCL
Мы уже познакомились с некоторыми типами реализации нейронных сетей. Легко заметить, что для каждого нейрона сети повторяются те же самые операции. И тут возникает желание воспользоваться возможностями многопоточных вычислений современной техники для ускорения процесса обучения нейронной сети. Об одном из вариантов такой реализации пойдет речь в данной статье.
Нейросети — это просто (Часть 4): Рекуррентные сети
Нейросети — это просто (Часть 4): Рекуррентные сети
Продолжаем наше погружение в мир нейронных сетей. И в этой статье я предлагаю поговорить о рекуррентных нейронных сетях. Данный тип нейронных сетей предлагается для использования с временными рядами, коими и являются ценовые графики в торговой платформе MetaTrader 5.
Нейросети — это просто (Часть 3): Сверточные сети
Нейросети — это просто (Часть 3): Сверточные сети
Продолжая тему нейронных сетей, предлагаю рассмотреть сверточные нейронные сети. Данный тип нейронных сетей был разработан для поиска объектов на изображении. Рассмотрим, как он может нам помочь в работе на финансовых рынках.