Add a new article
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть II): Реализация на Python и интеграция с MQL5
Многослойный перцептрон и алгоритм обратного распространения ошибки (Часть II): Реализация на Python и интеграция с MQL5
Уже доступен пакет Python для разработки интеграции с MQL, что открывает двери для многих возможностей, таких как изучение данных и создание и использование моделей машинного обучения. Эта встроенная интеграция MQL5 в Python открывает для нас много возможностей, которые позволяют построить от простой линейной регрессии до моделей глубокого обучения. Давайте разберемся, как установить и подготовить среду разработки и использовать некоторые библиотеки машинного обучения.
Случайные леса предсказывают тренды
Случайные леса предсказывают тренды
В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.
Машинное обучение: как метод опорных векторов может быть использован в трейдинге
Машинное обучение: как метод опорных векторов может быть использован в трейдинге
Метод опорных векторов уже достаточно давно применяется в таких областях науки, как биоинформатика и прикладная математика для анализа сложных наборов данных и выявления полезных паттернов, которые используются для классификации данных. Цель данной статьи - показать, что из себя представляет метод опорных векторов, как он работает, и почему он так полезен для выявления сложных паттернов.
Оценка и выбор переменных для моделей машинного обучения
Оценка и выбор переменных для моделей машинного обучения
В статье будут рассмотрены особенности выбора, предподготовки и оценки входных переменных (предикторов) для использования в моделях машинного обучения. Будут рассмотрены новые подходы и возможности по глубокому анализу предикторов, их влияние на возможное переобучение моделей. От результата этого этапа работы во многом зависит общий результат использования моделей. Будут рассмотрены два пакета, предлагающие новый и оригинальный подход к выбору предикторов.
Нейросети бесплатно и сердито - соединяем NeuroPro и MetaTrader 5
Нейросети бесплатно и сердито - соединяем NeuroPro и MetaTrader 5
Если специализированные нейросетевые программы для трейдинга вам кажутся дорогими и сложными (или наоборот - примитивными), то попробуйте NeuroPro - она на русском языке, бесплатна и содержит оптимальный набор возможностей для любителей. О том, как использовать ее с MetaTrader 5, вы узнаете из этой статьи.
Нейросеть: Самооптимизирующийся советник
Нейросеть: Самооптимизирующийся советник
Возможно ли создать советник, который согласно командам кода автоматически оптимизировал бы критерии открытия и закрытия позиций с определенной периодичностью? Что произойдет, если реализовать в советнике нейросеть (многослойный персептрон), которая, будучи модулем, анализировала бы историю и оценивала стратегию? Можно дать коду команду на ежемесячную (еженедельную, ежедневную или ежечасную) оптимизацию нейросети с последующим продолжением работы. Таким образом возможно создать самооптимизирующийся советник.
Третье поколение нейросетей: "Глубокие нейросети"
Третье поколение нейросетей: "Глубокие нейросети"
Статья посвящена новому и очень перспективному направлению в машинном обучении — так называемому "глубокому обучению" и конкретней "глубоким нейросетям". Сделан краткий обзор нейросетей 2 поколения, их архитектуры связей и основных видов, методов и правил обучения и их основных недостатков. Далее рассмотрена история появления и развития нейросетей 3 поколения, их основные виды, особенности и методы обучения. Проведены практические эксперименты по построению и обучению на реальных данных глубокой нейросети, инициируемой весами накапливающего автоэнкодера. Рассмотрены все этапы от выбора исходных данных до получения метрик. В последней части статьи приведена программная реализация глубокой нейросети в виде индикатора-эксперта на MQL4/R.
Нейронные сети - от теории к практике
Нейронные сети - от теории к практике
В наше время, наверное, каждый трейдер слышал о нейронных сетях и знает, как это круто. В представлении большинства те, которые в них разбираются, это какие-то чуть ли не сверхчеловеки. В этой статье я постараюсь рассказать, как устроена нейросеть, что с ней можно делать и покажу практические примеры её использования.
Подключение нейросетей от NeuroSolutions
Подключение нейросетей от NeuroSolutions
Программный пакет NeuroSolutions позволяет не только создавать нейронные сети, но и экспортировать их в DLL. В статье описан процесс создания нейросети, генерации DLL и ее подключения к советнику для торговли в MetaTrader.
Алгоритм искусственной коронарной циркуляции — Artificial Coronary Circulation System (ACCS)
Алгоритм искусственной коронарной циркуляции — Artificial Coronary Circulation System (ACCS)
Метаэвристический алгоритм, имитирующий рост коронарных артерий в сердце человека для задач оптимизации. Использует принципы ангиогенеза (роста новых сосудов), бифуркации (разветвления) и обрезки слабых ветвей для поиска оптимальных решений в многомерном пространстве. Проверка его эффективности на широком спектре задач принесла неожиданные результаты.
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Спайково-семантический подход к пространственно-временной идентификации (Окончание)
S3CE-Net в нашей интерпретации ловко переводит рынок в язык событий и фиксирует ранние импульсы, которые традиционные индикаторы просто усредняют. STFS гарантирует устойчивость обучения — модель видит данные под разными углами и не переобучается на локальных аномалиях. SSAM-блоки и OpenCL-реализация дают практическую скорость и точность, а разделение режимов обучение/эксплуатация сохраняет ресурсы в продакшене.
Анализ влияния солнечных и лунных циклов на цены валют
Анализ влияния солнечных и лунных циклов на цены валют
Что если лунные циклы и сезонные паттерны влияют на валютные рынки? Эта статья показывает, как перевести астрологические концепции на язык математики и машинного обучения. Я создал Python-систему с 88 признаками на основе астрономических циклов, обучил CatBoost на 15 годах данных EUR/USD и получил интригующие результаты. Код открыт, методы проверяемы, выводы неожиданны — древняя мудрость встречается с градиентным бустингом.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (STE-FlowNet)
Фреймворк STE-FlowNet открывает новый взгляд на анализ финансовых данных, реагируя на реальные события рынка, а не на фиксированные таймфреймы. Его архитектура сохраняет локальные и временные зависимости, позволяя отслеживать даже мелкие импульсы в динамике цен.
Выборочные методы MCMC — Алгоритм Метрополиса-Гастингса
Выборочные методы MCMC — Алгоритм Метрополиса-Гастингса
Алгоритм Метрополиса-Гастингса — фундаментальный метод Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC), широко применяемый для аппроксимации апостериорных распределений в байесовском выводе. Статья описывает теоретические основы алгоритма, реализацию класса MHSampler на MQL5 и примеры применения с анализом полученных выборок.
Самоорганизующиеся карты Кохонена в советнике MQL5
Самоорганизующиеся карты Кохонена в советнике MQL5
Самоорганизующиеся карты Кохонена превращают хаос рыночных данных в упорядоченную двумерную карту, где похожие паттерны группируются вместе. Эта статья показывает полную реализацию SOM в торговом советнике MQL5 с четырехстами нейронами и непрерывным обучением. Разбираем алгоритм поиска Best Matching Unit, обновление весов с гауссовой функцией соседства, интеграцию с квантовыми эффектами и создание торговых сигналов. Код открыт, математика понятна, результаты проверяемы.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Энкодер)
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Энкодер)
В статье представлена комплексная архитектура Энкодера STE-FlowNet, объединяющая стековую память, рекуррентную обработку и корреляционный механизм для извлечения скрытых рыночных зависимостей. Показано, как эти модули последовательно интегрируются в единую вычислительную цепочку, способную осуществлять разносторонний анализ временных рядов.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Окончание)
В статье продолжается работа над реализацией подходов фреймворка STE-FlowNet, который сочетает многопоточную обработку с рекуррентными структурами для точного анализа сложных данных. Проведенные тесты подтвердили его стабильность и гибкость в разных сценариях. Архитектура ускоряет вычисления и позволяет глубже моделировать зависимости во временных рядах. Такой подход открывает новые возможности для практического применения в трейдинге и аналитике.
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT)
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (RAFT)
Фреймворк RAFT предлагает принципиально иной подход к прогнозированию динамики рынка — не как разовый снимок, а как итеративное уточнение состояния в реальном времени. Он одновременно учитывает локальные и глобальные изменения, сохраняя высокую точность даже при сложных ценовых структурах.
Алгоритм кристаллической структуры — Crystal Structure Algorithm (CryStAl)
Алгоритм кристаллической структуры — Crystal Structure Algorithm (CryStAl)
В статье представлены две версии Алгоритма кристаллической структуры, оригинальная и модифицированная. Алгоритм Crystal Structure Algorithm (CryStAl), опубликованный в 2021 году и вдохновленный физикой кристаллических структур, позиционировался как parameter-free метаэвристика для глобальной оптимизации. Однако тестирование выявило критическую проблему алгоритма. Представлена также модифицированная версия CryStAlm, которая исправляет ключевые недостатки оригинала.
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Основные компоненты)
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Основные компоненты)
В статье мы раскрываем внутреннюю механику фреймворка RAFT — одного из самых точных и элегантных подходов к анализу динамических процессов. Мы шаг за шагом адаптируем его идею итеративного уточнения под финансовые временные ряды, создавая прочный фундамент для будущей модели. Читателя ждёт живое погружение в архитектуру, где каждый компонент имеет свой смысл и функцию.
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Модели многократного уточнения прогнозов (Окончание)
Представляем фреймворк RAFT — мощный инструмент для анализа и прогнозирования финансовых временных рядов. Его гибкая и оптимизированная архитектура обеспечивает точность прогнозов, стабильность работы и ускоряет обработку данных. RAFT снижает риски ошибок и облегчает создание эффективных торговых стратегий.
Система самообучения с подкреплением для алгоритмической торговли на MQL5
Система самообучения с подкреплением для алгоритмической торговли на MQL5
В статье создаётся многоагентная система машинного обучения для алгоритмической торговли на MetaTrader 5 на основе обучения с подкреплением. Система имеет трёхуровневую архитектуру: нейроны памяти хранят опыт, агенты принимают независимые решения, коллективный разум объединяет их через взвешенное голосование. Система непрерывно совершенствуется через Q-обучение, прунинг неэффективных нейронов и эволюционное снижение исследования.
Выборочные методы MCMC: Алгоритм выборки по уровням (Slice sampling)
Выборочные методы MCMC: Алгоритм выборки по уровням (Slice sampling)
В этой статье исследуется метод выборки по уровням (slice sampling) — адаптивный алгоритм MCMC, который самостоятельно регулирует параметры сэмплирования. Его эффективность продемонстрирована на моделях байесовской линейной и логистической регрессии, а результаты сравниваются с классическими частотными методами.
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (TMA)
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (TMA)
Фреймворк TMA открывает новый взгляд на рыночную динамику, позволяя моделям улавливать не только состояние рынка, но и само течение времени. Его способность извлекать закономерности из непрерывного потока данных делает анализ глубже и точнее, чем при классических подходах. А рекуррентная адаптация превращает этот метод в практичный инструмент для работы с реальными котировками.
Команда ИИ-агентов с ротацией по прибыли: Эволюция живой торговой системы в MQL5
Команда ИИ-агентов с ротацией по прибыли: Эволюция живой торговой системы в MQL5
Управление финансами как экосистема: семь ИИ-трейдеров с разными характерами и стратегиями вместо одного алгоритма. Они конкурируют за капитал, учатся на ошибках и принимают решения коллективно. Статья раскрывает принципы работы системы Modern RL Trader, где код обладает сознанием и эмоциями, создавая живой, эволюционирующий торговый разум.
Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (MacroHFT)
Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (MacroHFT)
Предлагаю познакомиться с фреймворком MacroHFT, который применяет контекстно зависимое обучение с подкреплением и память, для улучшения решений в высокочастотной торговле криптовалютами, используя макроэкономические данные и адаптивные агенты.
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Основные компоненты)
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Основные компоненты)
В этой статье теория встречается с практикой. Мы реализуем ключевые модули фреймворка TMA — MPE и MPA. Здесь данные обретают смысл, а кросс-внимание превращается в инструмент точного анализа рыночной динамики. Минимум избыточных операций, максимум эффективности — шаг к интеллектуальному трейдингу нового поколения.
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Агрегация движения по времени (Окончание)
Представляем фреймворк TMA — интеллектуальную систему, способную прогнозировать рыночную динамику с достаточной точностью. В этой статье мы собрали все компоненты в единую архитектуру и превратили её в полноценного торгового агента, который анализирует рынок и принимает решения в реальном времени.
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)
Продолжаем изучение гибридных моделей последовательностей графов (GSM++), которые интегрируют преимущества различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа и эффективное распределение вычислительных ресурсов. Эти модели эффективно выявляют скрытые закономерности, снижая влияние рыночного шума и повышая качество прогнозирования.
Быстрая интеграция большой языковой модели и MetaTrader 5 (Часть I): Создаем модель
Быстрая интеграция большой языковой модели и MetaTrader 5 (Часть I): Создаем модель
Статья исследует революционную интеграцию больших языковых моделей (LLM) с торговой платформой MetaTrader 5, где AI не просто прогнозирует цены, а принимает автономные торговые решения, анализируя контекст рынка подобно опытному трейдеру. Автор раскрывает фундаментальное отличие LLM от классических моделей машинного обучения вроде CatBoost — способность к метапознанию и саморефлексии, что позволяет системе учиться на собственных ошибках и улучшать стратегию.
Алгоритм эволюции элитных кристаллов — Elite Crystal Evolution Algorithm (CEO-inspired): Теория
Алгоритм эволюции элитных кристаллов — Elite Crystal Evolution Algorithm (CEO-inspired): Теория
Представлен новый авторский популяционный алгоритм ECEA, вдохновлённый процессом замерзания воды и адаптирующий идеи алгоритма Crystal Energy Optimizer, (CEO) с поиском на графах, для общих задач оптимизации. Алгоритм использует динамическую элитную группу, три стратегии поиска и механизм периодической диверсификации.
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 6): Предотвращение стоп-аутов
Создание самооптимизирующихся советников на MQL5 (Часть 6): Предотвращение стоп-аутов
Рассмотрим алгоритмическую процедуру, которая позволит свести к минимуму общее количество случаев стоп-аутов в прибыльных сделках. Проблема, с которой мы столкнулись, весьма сложна, и большинство решений, предложенных в ходе обсуждений в сообществе, не содержат установленных и неизменных правил. Наш алгоритмический подход к решению проблемы увеличил прибыльность сделок и снизил средний убыток на сделку. Однако необходимо внести дополнительные улучшения, чтобы полностью отсортировать все сделки, которые будут закрыты по стопу-ауту. Наше решение представляет собой неплохой первый шаг, доступный для всех желающих.
Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (EV-MGRFlowNet)
Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (EV-MGRFlowNet)
В статье рассматривается перенос архитектуры EV-MGRFlowNet, изначально разработанной для обработки событийных видеоданных, в область финансовых временных рядов. Представленный подход раскрывает новый взгляд на рынок как на поток микродвижений, где цена, объём и ликвидность образуют динамическую структуру, поддающуюся рекуррентному анализу без явного надзора.
Алгоритм эволюции элитных кристаллов — Elite Crystal Evolution Algorithm (CEO-inspired): Практика
Алгоритм эволюции элитных кристаллов — Elite Crystal Evolution Algorithm (CEO-inspired): Практика
Экспериментальное исследование на стандартных бенчмарк-функциях выявляет преимущества и ограничения прямой адаптации комбинаторных алгоритмов. Статья содержит детальное описание механизмов алгоритма ECEA и результатов его тестирования.
Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Рекуррентное моделирование микродвижений рынка (Окончание)
Реализация фреймворка EV-MGRFlowNet демонстрирует его ключевые преимущества: модульность, устойчивость к рыночным колебаниям и способность к самостоятельной выработке стратегии. Эти особенности делают фреймворк мощным инструментом для анализа, прогнозирования и развития автономных торговых стратегий.
Моделирование рынка (Часть 06): Перенос данных из MetaTrader 5 в Excel
Моделирование рынка (Часть 06): Перенос данных из MetaTrader 5 в Excel
Многим, особенно тем, кто не занимается программированием, очень сложно передавать информацию между MetaTrader 5 и другими программами. Одной из таких программ является Excel. Многие люди используют Excel для управления и контроля своих рисков, так как это очень хорошая программа, которую легко освоить даже тем, кто не является программистом на VBA. Далее мы рассмотрим, как установить связь между MetaTrader 5 и Excel (очень простой метод).
Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (SDformerFlow)
Нейросети в трейдинге: Спайковая архитектура пространственно-временного анализа рынка (SDformerFlow)
В статье представлена адаптация spiking-архитектуры SDformerFlow к задачам плотного анализа микродвижений цены. Пространственно-временная структура обеспечивает высокую детализацию, а спайковая логика — экономичность вычислений и способность работать в условиях разреженных, импульсных данных. В результате перед трейдером открывается инструмент, который фиксирует малейшие сдвиги ликвидности и формирует основу для более точных и стабильных решений в реальном времени.
Оптимизатор Бонобо — Bonobo Optimizer (BO)
Оптимизатор Бонобо — Bonobo Optimizer (BO)
В статье представлена реализация и анализ алгоритма Bonobo Optimizer, основанного на уникальных особенностях поведения приматов бонобо — динамической социальной структуре fission-fusion и трех стратегиях спаривания. Каковы интересные возможности этого метода?
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (E-STMFlow)
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная модель состояния для анализа финансовых данных (E-STMFlow)
Предлагаем познакомиться с фреймворком E-STMFlow, который эффективно обрабатывает потоки событий, извлекая информативные эмбеддинги, фильтруя шум и выявляя ключевые движения. Его архитектура позволяет выявлять сложные взаимосвязи между признаками и обеспечивает масштабируемость, точность и высокую вычислительную эффективность для интеллектуального анализа и прогнозирования.