Эта статья посвящена моральному ожиданию. Мы рассмотрим несколько примеров его применения в трейдинге, и каких результатов можно добиться с его помощью.
Продолжаем изучение алгоритмов обучения с подкреплением. Все ранее рассмотренные нами алгоритмы требовали создания политики вознаграждения таким образом, чтобы агент мог оценить каждое свое действие на каждом переходе из одного состояния системы в другое. Но такой подход довольно искусственный. На практике же между действием и вознаграждением существует некоторый временной лаг. В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом обучения модели, способным работать с различными временными задержками от действия до вознаграждения.
Продолжаем изучение алгоритмов распределенного Q-обучения. В предыдущих статьях мы рассмотрели алгоритмы распределенного и квантильного Q-обучения. В первом мы учили вероятности заданных диапазонов значений. Во втором учили диапазоны с заданной вероятностью. И в первом, и во втором алгоритме мы использовали априорные знания одного распределения и учили другое. В данной статье мы рассмотрим алгоритм, позволяющей модели учить оба распределения.
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.
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.
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.
В этой статье мы поговорим о том, как работать с наиболее важными линиями, такими как линии тренда, поддержка и сопротивление, используя средства языка MQL5.
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.
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.
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.
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.
Перед вами новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. Мы изучим еще один технический инструмент — индикатор Fractals, а также разработаем на его основе торговые системы для работы в терминале MetaTrader 5.
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.
Эта статья продолжает серию, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об индикаторе Ишимоку и создадим торговую систему по его показателям.
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В ней мы будем изучать индикатор Alligator, а также создадим на его основе торговые системы.
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.
Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. Экспериментируем и используем нестандартные подходы. Пишем прибыльную торговую систему. Простое объяснение.
Новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. На этот раз будем изучать индикатор Accelerator Oscillator — узнаем, как его использовать и как создавать торговые системы на его основе.
Для всех, кто работает с данными, включая трейдеров, data mining может открыть совершенно новые возможности, ведь зачастую данные не такие простые, какими кажутся. Человеческому глазу сложно увидеть глубинные закономерности и отношения в наборе данных. Одно из решений — алгоритм К-средних. Давайте посмотрим, полезен ли он.
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.
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этот раз познакомимся с Индексом относительной бодрости (Relative Vigor Index, RVI).
Это новая статья из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы на основе популярных технических индикаторов. На этот раз она посвящена Индексу денежного потока MFI. Мы подробно изучим этот индикатор и разработаем простые торговые системы на MQL5 для исполнения в MetaTrader 5.
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.
Наша система ордеров по-прежнему не справляется с одной задачей, но мы, НАКОНЕЦ, разберемся с этим. На платформе MetaTrader 5 есть система тикетов, которая позволяет нам создавать или корректировать значения ордеров. Кстати, идея состоит в том, чтобы иметь советника, который поможет нам сделать ту же систему тикетов быстрее и эффективнее.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся создавать торговые системы по показателям самых популярных технических индикаторов. В этой статье мы рассмотрим, как создать торговую систему по индикатору Демарка (DeMarker).
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.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. В этой статье мы поговорим об индикаторе Скользящей средней с динамическим периодом усреднения (Variable Index Dynamic Average, VIDYA) и создадим торговую систему по его показателям.
Это очередная статья из серии, и в ней мы познакомимся с еще одним полезным техническим инструментом для торговли — индикатором Awesome Oscillator (AO). Узнаем, как разрабатывать торговые системы на основе показателей от этого индикатора.
В последних двух статьях мы создали инструмент, позволяющий создавать и редактировать модели нейронных сетей. И теперь пришло время оценить потенциальные возможности использования технологии Transfer Learning на практических примерах.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об Индексе силы быков Bulls Power и создадим торговую систему по его показателям.
В этой статье мы научимся, как заставить платформу MT5 говорить. А что если мы сделаем советника более веселым? Торговля на финансовых рынках часто является чрезвычайно скучным и монотонным занятием, но мы можем сделать эту работу менее утомительной. Этот проект может стать опасным, если у вас есть проблема, делающая вас зависимым, но на самом деле весь сценарий с модификациями может быть более увлекательным и менее скучным.
Эта статья о том, чего вы не найдете в отчете о тестировании, чего следует ожидать при использовании советников, как управлять своими деньгами при использовании роботов и как покрыть значительный убыток, чтобы остаться в трейдинге при автоматизированной торговле.
Продолжаем изучение обучения с подкреплением. И в этой статье мы познакомимся с методом глубокого Q-обучения. Использование данного метода позволило команде DeepMind создать модель, способную превзойти человека при игре в компьютерные игры Atari. Думаю, будет полезно оценить возможности подобной технологии для решения задач трейдинга.
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера.
В предыдущей статье мы начали изучать нейросети с прямой связью, однако остались неразобранными некоторые моменты. Один из них — проектирование архитектуры. Поэтому в этой статье мы рассмотрим, как спроектировать гибкую нейронную сеть с учетом входных данных, количества скрытых слоев и узлов для каждой сети.
Представляю вашему вниманию новую статью из серии, в которой мы учимся строить торговые системы на основе самых популярных индикаторов. На этот раз мы поговорим об Индексе силы медведей Bears Power и создадим торговую систему по его показателям.
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.
