Нейросети — это просто (Часть 33): Квантильная регрессия в распределенном Q-обучении
Нейросети — это просто (Часть 33): Квантильная регрессия в распределенном Q-обучении
Продолжаем изучение распределенного Q-обучение. И сегодня мы посмотрим на данный подход с другой стороны. О возможности использования квантильной регрессии в решение вопрос прогнозирования ценовых движений.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 06): Виды счетов (I)
Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. Пока наш советник может работать в любой ситуации, но он ещё не готов к автоматизации, поэтому нам нужно проработать несколько моментов.
Нелинейные индикаторы
Нелинейные индикаторы
В этой статье мы сделаем попытку рассмотреть некоторые способы построения нелинейных индикаторов и их использование в трейдинге. В торговой платформе MetaTrader довольно много индикаторов, которые используют нелинейные подходы.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 05): Ручные триггеры (II)
Сегодня мы рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В конце предыдущей статьи я подумал, что было бы уместно разрешить использование советника вручную хотя бы на время.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 08): OnTradeTransaction
В этой статье я покажу вам, как использовать систему обработки событий, для быстрой и лучшей обработки вопросов, связанных с системой ордеров, чтобы советник работал быстрее. Таким образом, ему не придется постоянно искать информацию.
Нейросети — это просто (Часть 32): Распределенное Q-обучение
Нейросети — это просто (Часть 32): Распределенное Q-обучение
В одной из статей данной серии мы с вами уже познакомились с методом Q-обучения. Данный метод усредняет вознаграждения за каждое действие. В 2017 году были представлены сразу 2 работы, в которых большего успеха добиваются при изучении функции распределения вознаграждения. Давайте рассмотрим возможность использования подобной технологии для решения наших задач.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 02): Начинаем писать код
Сегодня рассмотрим, как создать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье я вам представил первые шаги, которые необходимо понять перед тем, как приступать к созданию советника, торгующего автоматически. Мы всё это просмотрели там.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)
Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.
Магия временных торговых интервалов с инструментом Frames Analyzer
Магия временных торговых интервалов с инструментом Frames Analyzer
Что такое Frames Analyzer? Это подключаемый модуль к любому торговому эксперту для анализа фреймов оптимизации во время оптимизации параметров в тестере стратегий, а также вне тестера посредством чтения MQD-файла или базы данных, которая создаётся сразу после оптимизации параметров. Вы сможете делиться этими результатами оптимизации с другими пользователями, у которых есть инструмент Frames Analyzer, чтобы обсудить полученные результаты оптимизации вместе.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 03): Новые функции
Сегодня вы научитесь создавать советник, который просто и безопасно работает в автоматическом режиме. В предыдущей статье мы начали разрабатывать систему ордеров, которой будем пользоваться в автоматическом советнике. Однако мы создали только одну из необходимых функций или процедур.
Нейросети — это просто (Часть 28): Policy gradient алгоритм
Нейросети — это просто (Часть 28): Policy gradient алгоритм
Продолжаем изучение методов обучение с подкреплением. В предыдущей статье мы познакомились с методом глубокого Q-обучения. В котором мы обучаем модель прогнозирования предстоящей награды в зависимости от совершаемого действия в конкретной ситуации. И далее совершаем действие в соответствии с нашей политикой и ожидаемой наградой. Но не всегда возможно аппроксимировать Q-функцию. Или её аппроксимация не даёт желаемого результата. В таких случаях используют методы аппроксимации не функции полезности, а на прямую политику (стратегию) действий. Именно к таким методам относится policy gradient.
Нейросети — это просто (Часть 30): Генетические алгоритмы
Нейросети — это просто (Часть 30): Генетические алгоритмы
Сегодня я хочу познакомить Вас с немного иным методом обучения. Можно сказать, что он заимствован из теории эволюции Дарвина. Наверное, он менее контролируем в сравнении с рассмотренными ранее методами. Но при этом позволяет обучать и недифференцируемые модели.
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.
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.
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.
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 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.
Как правильно выбирать советник в Маркете?
Как правильно выбирать советник в Маркете?
В данной статье рассмотрим моменты, на которые следует обращать внимание при покупке советника в первую очередь. А также поищем способы повышения прибыли и, что самое, главное, как потратить деньги с умом и еще заработать на этом. Кроме того, после прочтения вы поймете, что заработать можно даже на простых и бесплатных продуктах.
Матрицы и векторы в MQL5
Матрицы и векторы в MQL5
Специальные типы данных matrix и vector позволяют писать код, приближенный к математической записи. Это избавляет от необходимости создавать вложенные циклы и помнить о правильной индексации массивов, которые участвуют в вычислении. Таким образом повышается надежность и скорость разработки сложных программ.
Набор инструментов для ручной разметки графиков и торговли (Часть II). Рисование разметки
Набор инструментов для ручной разметки графиков и торговли (Часть II). Рисование разметки
Статья продолжает цикл, в котором я показываю, как создавал удобную для меня библиотеку для ручной разметки графиков с помощью сочетаний клавиш. Разметка происходит прямыми линиями и их комбинациями. В этой части рассказано непосредственно о самом рисовании с помощью функций, описанных в первой части. Библиотеку можно подключить к любому эксперту или индикатору, существенно облегчив себе задачи разметки. Данное решение НЕ ИСПОЛЬЗУЕТ внешних dll, все команды реализованы с помощью встроенных средств языка MQL.
Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Python и R
Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Python и R
В статье приведен код и описаны основные этапы процесса машинного обучения на конкретном примере. Для получения моделей не потребуется знание таких языков программирования, как Python или R, знание языка MQL5 будут востребованы неглубокие, впрочем, как и в наличии у автора этой статьи, поэтому смею надеяться, что данная статья послужит хорошим руководством для широкого круга заинтересованных лиц, желающих экспериментальным путем оценить возможности машинного обучения и внедрить их в свои разработки.
Полезные и экзотические приемы для автоматической торговли
Полезные и экзотические приемы для автоматической торговли
В данной статье я покажу несколько очень интересных и полезных приемов для автоматической торговли. Часть из этих приемов возможно кому-то знакома, кому-то — нет, но я постараюсь привести самые интересные методы и объяснить почему стоит ими пользоваться. Самое главное, покажу на практике, что они могут. Напишем советники и проверим все описанные приемы на истории котировок.
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 4): Программа для управления оптимизацией (автооптимизатор)
Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 4): Программа для управления оптимизацией (автооптимизатор)
Основная цель данной статьи - описание механизма работы с получившимся приложением и его возможностей. Таким образом, статья фактически является инструкцией по использованию данного приложения, в которой рассказывается обо всех возможных подводных камнях и нюансах его настройки.
Биржевая сеточная торговля лимитными ордерами на полном автомате на Московской бирже MOEX
Биржевая сеточная торговля лимитными ордерами на полном автомате на Московской бирже MOEX
Разработка торгового советника на языке торговых стратегий MQL5 для MetaTrader 5 Московской биржи MOEX. Советник будет торговать по сеточной стратегии на терминале MetaTrader 5 на рынках Московской биржи MOEX, которая также включает в себя закрытие позиции по стоп-лоссу или тейк-профиту, удаление отложенных ордеров при наступлении определенных рыночных условий.
Почти конструктор для создания советника
Почти конструктор для создания советника
Предлагаю свой набор торговых функций в виде готового советника. Представленный способ позволяет получать множество торговых стратегий простым добавлением индикаторов и изменением входных параметров.
Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности
Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности
Мы продолжаем рассмотрение моделей искусственного интеллекта. И, в частности, алгоритмов обучения без учителя. Мы уже познакомились с одним из алгоритмов кластеризации. А в этой статье я хочу поделиться с Вами вариантом решения задач понижения размерности.