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.
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.
В предыдущей статье мы начали изучение безградиентных методов оптимизации. И познакомились с генетическим алгоритмом. Сегодня мы продолжаем начатую тему. И рассмотрим ещё один класс эволюционных алгоритмов.
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.
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.
В предыдущих статьях данной серии мы познакомились с 2-мя алгоритмами обучения с подкреплением. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками. Как часто бывает в таких случаях, появляется идея совместить оба метода в некий алгоритм, который бы вобрал в себя лучшее из двух. И тем самым компенсировать недостатки каждого из них. О таком методе мы и поговорим в этой статье.
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.
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.
В данной серии статей мы уже не один раз упоминали о Transfer Learning. Но дальше упоминаний пока дело не шло. Я предлагаю заполнить этот пробел и посмотреть поближе на Transfer Learning.
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения без учителя. И сейчас я предлагаю обсудить особенности использования автоэнкодеров для обучения рекуррентных моделей.
Наконец-то визуальная система заработает... хотя пока не до конца. Здесь мы закончим вносить основные изменения, которых будет не мало, но они все необходимы, и вся работа будет достаточно интересной.
Продолжим внедрение новой системы ордеров. Создание такой системы требует хорошего владения MQL5, а также понимания того, как на самом деле работает платформа MetaTrader 5 и какие ресурсы она нам предоставляет.
В данной статье мы будем разрабатывать графическую систему ордеров вида «посмотрите, что происходит». Следует сказать, что мы не начнем с нуля, а модифицируем существующую систему, добавив еще больше объектов и событий на график торгуемого нами актива.
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.
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
Это первая часть новой системы ордеров. С тех пор, как мы начали создавать документацию данного советника в наших статьях, он претерпел различные изменения и улучшения, сохраняя при этом ту же модель системы ордеров на графике.
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.
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.
Сегодня мы построим вторую часть системы Times & Trade для анализа рынка. В предыдущей статье "Times & Trade (I)" мы рассмотрели альтернативную систему для организации графика, чтобы у нас был индикатор, позволяющий как можно быстрее интерпретировать сделки, совершенные на рынке.
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.
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.
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.
Сегодня мы создадим Time & Trade с быстрой интерпретацией для чтения потока ордеров. Это первая часть, в которой мы будем строить эту систему. В следующей статье мы дополним систему недостающей информацией, поскольку нам потребуется добавить в код нашего эксперта несколько новых вещей.
Создание системы кросс-ордеров. Есть один вид активов, который очень усложняет жизнь трейдерам — это активы фьючерсных контрактов. Но почему они усложняют жизнь трейдеру?
В предыдущей статье мы построили класс для кластеризации данных. В этой статье я хочу с вами поделиться вариантами возможного использования полученных результатов для решения практических задач трейдинга.
Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.
Это один из самых мощных индикаторов из существующих. Те, кто торгует и старается иметь определенную степень уверенности, не могут не иметь этот индикатор на своем графике. Хотя чаще всего его используют те, кто торгует, наблюдая за лентой сделок («tape reading»). Также этот индикатор могут использовать и те, кто использует только Price Action.
Должен признаться, что с момента публикации последней статьи прошло уже больше года. За столь длительное время можно многое переосмыслить, выработать новые подходы. И в новой статье я хотел бы немного отойти от используемого ранее метода обучения с учителем, и предложить немного окунуться в алгоритмы обучения без учителя. И, в частности, рассмотреть один из алгоритмов кластеризации — k-средних.
В предыдущей статье я показал, как создать Chart Trade с использованием объектов MetaTrader 5 и превратить платформу в систему RAD. Система работает очень хорошо, и наверняка многие задумывались о создании библиотеки — она позволит иметь всё больше и больше функциональности в предлагаемой системе, и можно будет разработать более интуитивно понятный советник с более приятный и простым в использовании интерфейсом.
Несмотря на то, что многие люди не умеют программировать, они достаточно креативны и имеют отличные идеи, но отсутствие знаний или понимания программирования мешает им сделать некоторые вещи. Давайте посмотрим вместе, как создать Chart Trade, но используя саму платформу MT5, как будто это IDE.
Многие рабочие терминалы содержат некое репрезентативное изображение, которое показывает что-то о пользователе, эти изображения делают рабочий стол более красивым и разнообразным. Давайте посмотрим, как сделать графики более интересными, добавив фон.
В этой статье мы используем WinHttp.dll, чтобы создать клиент WebSocket для MetaTrader 5-программ. В конечном итоге клиент должен быть выполнен в виде класса и протестирован во взаимодействии с WebSocket API от Binary.com.
В этой статье мы рассмотрим основы языка программирования MQL. Цель статьи — помочь начинающим программистам разработать собственную систему алгоритмической торговли (торгового советника).
В этот раз создадим систему авторизации в торговом терминале MetaTrader 5 на чистом MQL5. Пользователи приложения смогут зарегистрироваться в системе, предоставив свои учётные данные, чтобы впоследствии можно было авторизоваться и получить доступ, к каким-нибудь данным, которые хранятся в серверной части приложения.
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.
Разработчики MetaTrader 5 предоставили MQL-сообществу множество технологических решений, что даёт возможность реализовывать сложные программные комплексы, схемы которых могут выходить даже за рамки «песочницы» локального компьютера.
В статье рассматривается создание скриптов для терминала MetraTrader 5 путем интеграции MQL5 с AutoIt. Я покажу, как автоматизировать различные задачи с помощью пользовательского интерфейса терминала, а также представлю класс, использующий библиотеку AutoItX.
