Add a new article
Нейросети — это просто (Часть 62): Использование Трансформера решений в иерархических моделях
Нейросети — это просто (Часть 62): Использование Трансформера решений в иерархических моделях
В последних статьях мы познакомились с несколькими вариантами использования метода Decision Transformer. Который позволяет анализировать не только текущее состояние, но и траекторию предшествующих состояний и, совершенных в них, действий. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с вариантом использования данного метода в иерархических моделях.
Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)
Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)
Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.
Все, что вам нужно знать о структуре программы MQL5
Все, что вам нужно знать о структуре программы MQL5
Любая программа на любом языке программирования имеет определенную структуру. В этой статье вы изучите основные компоненты структуры программы на MQL5, что может быть очень полезно при создании торговой системы или торгового инструмента для MetaTrader 5.
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
Предлагаю Вам познакомиться с ещё одним направлением в области обучения с подкреплением. Оно называется обучением с подкреплением, направленное на достижение целей (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). В этом подходе агент обучается достигать различных целей в определенных сценариях.
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Обучение полезных навыков без явной функции вознаграждения является одной из основных задач в иерархическом обучении с подкреплением. Ранее мы уже познакомились с 2 алгоритмами решения данной задачи. Но вопрос полноты исследования окружающей среды остается открытым. В данной статье демонстрируется иной подход к обучению навыком. Использование которых напрямую зависит от текущего состояния системы.
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики
В предыдущей статье мы познакомились с методом DIAYN, который предлагает алгоритм изучения разнообразных навыков. Использование полученных навыкает может быть использовано различных задач. Но подобные навыки могут быть довольно непредсказуемы, что может осложнить из использование. В данной статье мы рассмотрим алгоритм обучения предсказуемых навыков.
Вспоминаем старую трендовую стратегию: два стохастических осциллятора, MA и Фибоначчи
Вспоминаем старую трендовую стратегию: два стохастических осциллятора, MA и Фибоначчи
Старые торговые стратегии. В этой статье представлена стратегия отслеживания тренда. Стратегия исключительно техническая и использует несколько индикаторов и инструментов для подачи сигналов и определения целевых уровней. Компоненты стратегии включают в себя: 14-периодный стохастический осциллятор, пятипериодный стохастический осциллятор, скользящую среднюю с периодом 200 и проекцию Фибоначчи (для установки целевых уровней).
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию
Нейросети — это просто (Часть 39): Go-Explore — иной подход к исследованию
Продолжаем тему исследования окружающей среды в моделях обучения с подкреплением. И данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм Go-Explore, который позволяет эффективно исследовать окружающую среду на стадии обучения модели.
Создавать графические панели в MQL5 стало проще
Создавать графические панели в MQL5 стало проще
В этой статье мы предоставим простое и понятное руководство для всех, кто хочет создать один из самых ценных и полезных инструментов в трейдинге — графическую панель, упрощающую выполнение торговых задач. Графические панели позволяют сэкономить время и больше сосредоточиться на самой торговле.
Приобщаемся к объектно-ориентированному программированию в MQL5
Приобщаемся к объектно-ориентированному программированию в MQL5
В статье показано, как создать объектно-ориентированного торгового советника с нуля, начиная с выработки торговой идеи и заканчивая созданием торгового советника на языке MQL5, воплощающего данную идею в жизнь. На мой взгляд, самый верный путь к успеху - это обучение на практике, поэтому в статье рассмотрен практический пример, демонстрирующий, как можно упорядочить свои идеи и приступить к программированию форекс-роботов. Кроме того, мне хотелось пробудить интерес читателей к объектно-ориентированному подходу.
Может ли Heiken Ashi давать хорошие сигналы в сочетании со скользящими средними?
Может ли Heiken Ashi давать хорошие сигналы в сочетании со скользящими средними?
Комбинации стратегий могут повысить эффективность торговли. Мы можем комбинировать индикаторы и паттерны, чтобы получать дополнительные подтверждения. Скользящие средние помогают нам подтвердить тренд и следовать ему. Это самые известный технический индикатор, что объясняется его простотой и доказанной эффективностью анализа.
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть II): Перемещаемый интерфейс (II)
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть II): Перемещаемый интерфейс (II)
Раскройте потенциал динамического представления данных в своих торговых стратегиях и утилитах с помощью нашего подробного руководства по созданию перемещаемых графических интерфейсов в MQL5. Погрузитесь в фундаментальные принципы объектно-ориентированного программирования и узнайте, как легко и эффективно разрабатывать и использовать один или несколько перемещаемых графических интерфейсов на одном графике.
Нейросети — это просто (Часть 38): Исследование с самоконтролем через несогласие (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Нейросети — это просто (Часть 38): Исследование с самоконтролем через несогласие (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Одной из основных проблем обучения с подкреплением является исследование окружающей среды. Ранее мы уже познакомились с методом исследования на базе внутреннего любопытства. Сегодня я предлагаю посмотреть на ещё один алгоритм — исследование через несогласие.
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD
Разработка MQTT-клиента для MetaTrader 5: методология TDD
Статья представляет собой первую попытку разработать нативный MQTT-клиент для MQL5. MQTT - это протокол обмена данными по принципу "издатель - подписчик". Он легкий, открытый, простой и разработан так, чтобы его было легко внедрить. Это позволяет применять его во многих ситуациях.
Объектно-ориентированное программирование (ООП) в MQL5
Объектно-ориентированное программирование (ООП) в MQL5
Как разработчикам, нам необходимо научиться создавать и разрабатывать программное обеспечение, которое можно использовать многократно и гибко, без дублирования кода, особенно если у нас есть разные объекты с разным поведением. Это можно легко сделать, используя методы и принципы объектно-ориентированного программирования. В этой статье представлены основы объектно-ориентированного программирования в MQL5.
Разработка пользовательского канала Дончиана с помощью MQL5
Разработка пользовательского канала Дончиана с помощью MQL5
Существует множество технических инструментов, которые можно использовать для визуализации ценового канала. Одним из таких инструментов является канал Дончиана (Donchian Channel). В этой статье мы узнаем, как создать канал Дончиана и как использовать его в качестве пользовательского индикатора в составе советника.
Парный трейдинг
Парный трейдинг
В этой статье мы рассмотрим парный трейдинг: какие принципы лежат в его основе, есть ли перспективы его применения на практике. Заодно, попробуем создать стратегию парного трейдинга.
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели
Статья описывает иерархические модели обучения, которые предлагают эффективный подход к решению сложных задач машинного обучения. Иерархические модели состоят из нескольких уровней, каждый из которых отвечает за различные аспекты задачи.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье
Преобразование Фурье, введенное Жозефом Фурье, является средством разложения сложных волновых точек данных на простые составляющие волны. Эта особенность может быть полезной для трейдеров, и именно ее мы и рассмотрим в этой статье.
Нейросети — это просто (Часть 40): Подходы к использованию Go-Explore на большом объеме данных
Нейросети — это просто (Часть 40): Подходы к использованию Go-Explore на большом объеме данных
В данной статье обсуждается применение алгоритма Go-Explore на протяжении длительного периода обучения, так как стратегия случайного выбора действий может не привести к прибыльному проходу с увеличением времени обучения.
Нейросети — это просто (Часть 54): Использование случайного энкодера для эффективного исследования (RE3)
Нейросети — это просто (Часть 54): Использование случайного энкодера для эффективного исследования (RE3)
Каждый раз, при рассмотрении методов обучения с подкреплением, мы сталкиваемся с вопросом эффективного исследования окружающей среды. Решение данного вопроса часто приводит к усложнению алгоритма и обучению дополнительных моделей. В данной статье мы рассмотрим альтернативный подход к решению данной проблемы.
Простая торговая стратегия возврата к среднему
Простая торговая стратегия возврата к среднему
Возврат к среднему - это метод контртрендовой торговли, при котором трейдер ожидает, что цена вернется к некоторой форме равновесия, которое обычно измеряется средним значением или другим статистическим показателем усредненной тенденции.
Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения
Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения
По мере обучения модели на базе буфера воспроизведения опыта текущая политика Актера все больше отдаляется от сохраненных примеров, что снижает эффективность обучения модели в целом. В данной статье мы рассмотрим алгоритм повышения эффективности использования образцов в алгоритмах обучения с подкреплением.
R-квадрат как оценка качества кривой баланса стратегии
R-квадрат как оценка качества кривой баланса стратегии
Статья описывает построение пользовательского критерия оптимизации R-квадрат. По этому критерию можно оценить качество кривой баланса стратегии и выбрать наиболее равномерно растущие и стабильные стратегии. Материал описывает принципы его построения и статистические методы, используемые для оценки свойств и качества этой метрики.
Теория категорий в MQL5 (Часть 8): Моноиды
Теория категорий в MQL5 (Часть 8): Моноиды
Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5. Здесь мы вводим моноиды как домен (множество), который отличает теорию категорий от других методов классификации данных за счет включения правил и элемента равнозначности.
Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)
Нейросети — это просто (Часть 37): Разреженное внимание (Sparse Attention)
В предыдущей статье мы познакомились с реляционными моделями, в архитектуре которых используются механизмы внимания. Одной из особенностей указанных моделей является повышенное использование вычислительных ресурсов. В данной статье будет предложен один их механизмов уменьшения количества вычислительных операций внутри блока Self-Attention. Что позволит увеличить производительность модели в целом.
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть I): Перемещаемый интерфейс (I)
Сделайте торговые графики лучше с интерактивным графическим интерфейсом на основе MQL5 (Часть I): Перемещаемый интерфейс (I)
Раскройте всю мощь динамического представления данных в своих торговых стратегиях или утилитах с помощью нашего подробного руководства по разработке перемещаемого графического интерфейса в MQL5. Погрузитесь в события графика и узнайте, как спроектировать и реализовать простой и множественный перемещаемый графический интерфейс на одном графике. В статье также рассматриваются добавление элементов в графический интерфейс, повышение их функциональности и эстетической привлекательности.
Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках
Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках
Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.
Нейросети — это просто (Часть 48): Методы снижения переоценки значений Q-функции
Нейросети — это просто (Часть 48): Методы снижения переоценки значений Q-функции
В предыдущей статье мы познакомились с методом DDPG, который позволяет обучать модели в непрерывном пространстве действий. Однако, как и другие методы Q-обучения, DDPG склонен к переоценки значений Q-функции. Эта проблема часто приводит к обучению агента с неоптимальной стратегией. В данной статье мы рассмотрим некоторые подходы преодоления упомянутой проблемы.
Алгоритм докупки: симуляция мультивалютной торговли
Алгоритм докупки: симуляция мультивалютной торговли
В данной статье мы создадим математическую модель для симуляции мультивалютного ценообразования и завершим исследование принципа диверсификации в рамках поиска механизмов увеличения эффективности торговли, которое я начал в предыдущей статье с теоретических выкладок.
Возможности СhatGPT от OpenAI в контексте разработки на языках MQL4 и MQL5
Возможности СhatGPT от OpenAI в контексте разработки на языках MQL4 и MQL5
В данной статье мы будем экспериментировать и разбираться с искусственным интеллектом ChatGPT от OpenAI, для того чтобы понять его возможности с целью уменьшения времени и трудоемкости разработки ваших советников, индикаторов и скриптов. Я быстро пройдусь по данной технологии и постараюсь показать вам, как правильно её использовать для программирования на языках MQL4 и MQL5.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 72): Отслеживание и фиксация параметров объектов-чартов в коллекции
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 72): Отслеживание и фиксация параметров объектов-чартов в коллекции
В статье завершим работу над классами объектов-чартов и их коллекцией. Сделаем автоматическое отслеживание изменения свойств чартов и их окон, а также сохранение новых параметров в свойства объекта. Такая доработка позволит в будущем сделать событийный функционал для всей коллекции чартов.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 71): События коллекции объектов-чартов
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 71): События коллекции объектов-чартов
В статье создадим функционал отслеживания некоторых событий объектов-чартов — добавление и удаление графиков символов, добавление и удаление подокон на график, а также добавление/удаление/изменение индикаторов в окнах чартов.
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 69): Класс-коллекция объектов-чартов
Прочие классы в библиотеке DoEasy (Часть 69): Класс-коллекция объектов-чартов
С этой статьи начнём разработку класса-коллекции объектов-чартов, который будет хранить в себе список-коллекцию объектов-чартов с их подокнами и индикаторами в них, и даст возможность работы с любыми выбранными чартами и их подокнами, или сразу со списком из нескольких чартов одновременно.