Статья посвящена разработке модели глубокого обучения GRU ONNX на Python. В практической части мы реализуем эту модель в торговом советнике, а затем сравним работу модели GRU с LSTM (долгой краткосрочной памятью).
Прямой анализ облака точек позволяет избежать излишнего увеличения объема данных и повышает эффективность моделей в задачах классификации и сегментации. Подобные подходы демонстрируют высокую производительность и устойчивость к возмущениям в исходных данных.
В статье представлен способ реализации задач оптимизации с несколькими целями и ограничениями при выборе режима Custom Max в настройках терминала MetaTrader 5. Например, задача оптимизации может быть следующей: максимизировать фактор прибыли, чистую прибыль и фактор восстановления таким образом, чтобы просадка была менее 10%, количество последовательных убытков было менее 5, а количество сделок в неделю было более 5.
В статье рассматривается тема матчинга в причинно-следственном выводе. Матчинг используется для сопоставления похожих наблюдений в наборе данных. Это необходимо для правильного определения каузальных эффектов, избавления от предвзятости. Автор рассказывает, как это помогает в построении торговых систем на машинном обучении, которые становятся более устойчивыми на новых данных, на которых не обучались. Центральная роль отводится показателю склонности, который широко используется в причинно-следственном выводе.
Продолжим изучение возможностей языка программирования MQL5. В этой статье, предназначенной для начинающих, мы продолжим изучать функции для работы массивами, перейдя к более сложным концепциям, которые обязательно пригодятся при разработке эффективных торговых стратегий. В этот раз познакомимся с функциями ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse и ArraySort. Функции массивы знать обязательно, если вы хотите достичь высокого уровня в области алготрейдинга. Это очередная глава на пути к мастерству.
Сейчас наш советник использует базу данных для получения строк инициализации одиночных экземпляров торговых стратегий. Однако база данных является достаточно объёмной и содержит много информации, ненужной при реальной работе советника. Попробуем обеспечить работоспособность советника без обязательного подключения к базе данных.
Метод опорных векторов (Support Vector Machines) классифицирует данные на основе предопределенных классов, исследуя эффекты увеличения их размерности. Это метод обучения с учителем, который довольно сложен, учитывая его потенциальную возможность работы с многомерными данными. В этой статье мы рассмотрим, как эффективнее реализовать базовую версию двумерных данных с помощью полинома Ньютона при классификации ценовых действий.
В данной статье я предлагаю посмотреть на вопрос построения торговой стратегии с другой стороны. Мы не будем прогнозировать будущее ценовое движение, а попробуем построить торговую систему на основе анализа исторических данных.
В основе большого количества рассмотренных нами ранее моделей лежит архитектура Transformer. Однако они могут быть неэффективны при работе с длинными последовательностями. И в этой статье я предлагаю познакомиться с альтернативным направлением прогнозирования временных рядов на основе моделей пространства состояний.
Большинство современных методов прогнозирования мультимодальных временных рядов используют подход независимых каналов. Тем самым игнорируется природная зависимость различных каналов одного временного ряда. Разумное использование 2 подходов (независимых и смешанных каналов) является ключом к повышению эффективности моделей.
В этой статье мы заглянем в самую глубь нейронных сетей и поговорим об используемых в них алгоритмах оптимизации. В частности обсудим ключевые методы, которые позволяют раскрыть потенциал нейронных сетей и повысить точность и эффективность моделей.
В этой статье мы сделаем попытку разработать собственную торговую стратегию. Любая торговая стратегия должна быть построена на основе какого-то статистического преимущества. Причем это преимущество должно существовать в течение долгого времени.
Мы уже несколько продвинулись в разработке мультивалютного советника с несколькими параллельно работающими стратегиями. С учетом накопленного опыта проведем ревизию архитектуры нашего решения и попробуем ее улучшить, пока не ушли слишком далеко вперед.
Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise, DBSCAN) - это неконтролируемая форма группировки данных, которая практически не требует каких-либо входных параметров, за исключением всего двух, что по сравнению с другими подходами, такими как k-средние, является преимуществом. Разберемся в том, как это может быть полезно в тестировании и торговле с применением советников, собранных в Мастере.
В предыдущих работах мы всегда оценивали текущее состояния окружающей среды. При этом динамика изменения показателей, как таковая, всегда оставалась "за кадром". В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, который позволяет оценить непосредственное изменение данных между 2 последовательными состояниями окружающей среды.
Можем ли мы извлечь выгоду из сезонности при создании моделей для глубокого обучения с помощью Python? Помогает ли фильтрация данных в моделях ONNX получить лучшие результаты? Какой период времени использовать? Обо всем этом расскажем в этой статье.
В пятой статье из нашей серии мы познакомимся с миром массивов в MQL5. Статья предназначена для начинающих. В статье попытаемся упрощенно рассмотреть сложные концепции программирования, чтобы материал был понятен всем. Давайте вместе будем изучать основные концепции, обсуждать вопросы и делиться знаниями!
Переменные и типы данных — очень важные темы не только в программировании на MQL5, но и в любом языке программирования. Переменные и типы данных MQL5 можно разделить на простые и расширенные. Здесь мы рассмотрим расширенные переменные и типы данных. Простые мы изучали в предыдущей статье.
Постепенно приближаясь к получению готового советника, необходимо уделить внимание вопросам, которые являются второстепенными на этапе тестирования торговой стратегии, но становятся важными при переходе к реальной торговле.
Одним из направлений повышения эффективности процесса обучения и сходимости моделей является улучшение методов оптимизации. Adam-mini представляет собой адаптивный метод оптимизации, разработанный для улучшения базового алгоритма Adam.
В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом GTGAN, который был представлен в январе 2024 года для решения сложных задач по созданию архитектурного макета с ограничениями на граф.
В этой статье мы продолжаем изучать основы программирования на MQL5. Мы рассмотрим массивы, пользовательские функции, препроцессоры и обработку событий. Для наглядности каждый шаг всех объяснений будет сопровождаться кодом. Эта серия статей закладывает основу для изучения MQL5, уделяя особое внимание объяснению каждой строки кода.
В третьей части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. Теперь мы займемся совершенствованием советника Simple Hedge с помощью математического анализа и подхода грубой силы (brute force) с целью оптимального использования стратегии. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии, закладывая основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.
В этой статье мы поговорим о парадигме объектно-ориентированного программирования и ее применении в коде MQL5. Это вторая статья в серии. В ней мы познакомимся с особенностями объектно-ориентированного программирования и рассмотрим практические примеры. В прошлый раз мы написали советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Сейчас мы преобразуем его процедурный код в объектно-ориентированный.
В предыдущей статье мы познакомились с одним из методом обнаружение объектов на изображении. Однако, обработка статического изображения несколько отличается от работы с динамическими временными рядами, к которым относится и динамика анализируемых нами цен. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с методом обнаружения объектов на видео, что несколько ближе к решаемой нами задаче.
Эта статья несколько отличается от предыдущих работ данной серии. В ней мы поговорим об альтернативном представлении временных рядов. Кусочно-линейное представление временных рядов — это метод аппроксимации временного ряда с помощью линейных функций на небольших интервалах.
Эффективное извлечение и объединение долгосрочных зависимостей и краткосрочных характеристик остаются важной задачей в анализе временных рядов. Правильное их понимание и интеграция необходимы для создания точных и надежных предсказательных моделей.
Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.
В своих моделях мы часто используем различные алгоритмы внимание. И, наверное, чаще всего мы используем Трансформеры. Основным их недостатком является требование к ресурсам. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с алгоритмом, который поможет снизить затраты на вычисления без потери качества.
В этой серии мы продолжаем раскрывать секреты программирования. В новой статье мы изучим в основы структур, классов и временных функций и получим новые навыки для эффективного программирования. Это руководство, возможно, будет полезно не только для новичков, но и для опытных разработчиков, поскольку упрощает сложные концепции, предоставляя ценную информацию для освоения MQL5. Продолжайте изучать новое, совершенствуйте навыки программирования и освойте мир алгоритмического трейдинга.
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения моделей прогнозирования траекторий. И в данной статье я предлагаю вам познакомиться с методом под названием “AutoBots”.
Кластеризация k-средних использует подход к группировке точек данных в виде процесса, изначально фокусирующегося на макропредставлении набора данных, в котором применяются случайно сгенерированные центроиды кластера. Затем эти центроиды масштабируются и настраиваются для точного представления набора данных. В статье рассматриваются кластеризация и несколько вариантов ее использования.
В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.
Полином Ньютона, который создает квадратные уравнения из набора нескольких точек, представляет собой архаичный, но интересный подход к рассмотрению временных рядов. В этой статье мы попытаемся изучить, какие аспекты этого подхода могут быть полезны трейдерам, а также устранить его ограничения.
Создаваемые нами модели становятся все больше и сложнее. Вместе с тем растут затраты не только на их обучение, но и эксплуатацию. При этом довольно часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда затраты времени на принятие решения бывают критичны. И в этой связи мы обращаем свое внимание на методы оптимизации производительности моделей без потери качества.
Предлагаю Вам познакомиться с довольно эффективным методом многоагентного прогнозирования траекторий, который способен адаптироваться к различным состояниям окружающей среды.
Первый этап автоматизированного процесса оптимизации у нас уже реализован. Для разных символов и таймфреймов мы проводим оптимизацию по нескольким критериям и сохраняем информацию о результатах каждого прохода в базе данных. Теперь займёмся отбором лучших групп наборов параметров из найденных на первом этапе.
При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.
