Машинное обучение | Статьи по алготрейдингу

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

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

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"

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.

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

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)

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)

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

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)

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

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 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)

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)

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)

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)

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)

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)

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

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)

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)

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

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)

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)

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)

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)

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

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

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

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)

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.

Анализ всех вариантов движения цены на квантовом компьютере IBM

Используем квантовый компьютер от IBM для открытия всех вариантов движения цены. Звучит как научная фантастика? Добро пожаловать в мир квантовых вычислений для трейдинга!

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)

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

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)

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)

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)

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.

Алгоритм дифференциального поиска — Differential Search Algorithm (DSA)

В статье рассматривается алгоритм дифференциального поиска DSA, имитирующий миграцию суперорганизма в поисках оптимальных условий обитания. Алгоритм использует гамма-распределение для генерации псевдо-стабильного блуждания и предлагает четыре стратегии выбора направления движения с тремя механизмами мутации координат. Какова будет производительность метода?

Python + API LLM + MetaTrader 5: реальный опыт построения автономного торгового бота

Статья описывает создание MVP-прототипа автономного торгового бота для MetaTrader 5, использующего большие языковые модели (LLM) через API OpenRouter для анализа рынка и принятия торговых решений. Скрипт на Python получает исторические данные OHLCV, отправляет их в LLM для технического анализа на основе уровней поддержки/сопротивления и паттернов Price Action, после чего автоматически размещает ордера с заданными стоп-лоссом и тейк-профитом.

Быстрая интеграция большой языковой модели и MetaTrader 5 (Часть II): Файнтьюн на реальных данных, бэктест и онлайн-торговля модели

Статья описывает процесс файнтьюна языковой модели для трейдинга на основе реальных исторических данных из MetaTrader 5. Базовая модель, знающая лишь теоретический технический анализ, обучается на тысяче примеров реального поведения валютных пар (EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDCAD) за 180 дней. После обучения через Ollama модель начинает понимать специфику каждого инструмента.