Статья раскрывает потенциал алгоритма ANS, как важного шага в развитии гибких и интеллектуальных методов оптимизации, способных учитывать специфику задачи и динамику окружающей среды в пространстве поиска.
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.
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.
Во второй части статьи мы соберем химические операторы в единый алгоритм и представим подробный анализ результатов его работы. Узнаем, как метод оптимизации химическими реакциями (CRO) справился с вызовом в решении сложных задач на тестовых функциях.
В первой части данной статьи мы окунемся в мир химических реакций и откроем новый подход к оптимизации! Метод оптимизации химическими реакциями (CRO) использует для достижения эффективных результатов принципы, определяемые законами термодинамики. Мы раскроем секреты декомпозиции, синтеза и других химических процессов, которые стали основой этого инновационного метода.
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.
Алгоритм AdaBoost используется для повышения производительности моделей искусственного интеллекта. AdaBoost (Adaptive Boosting, адаптивный бустинг) представляет собой сложную методику ансамблевого обучения, которая легко объединяет слабых учащихся, повышая их коллективную способность прогнозирования.
В данной статье рассмотрим эволюцию алгоритма ACS: три модификации в направлении улучшения характеристик сходимости и результативности алгоритма. Трансформация одного из ведущих алгоритмов оптимизации. От модификаций матриц до революционных подходов к формированию популяций.
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.
Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и кооперации, для быстрого и точного нахождения оптимальных решений. Уникальный подход ACS к "хищникам" и "жертвам" позволяет добиваться отличных результатов в задачах численной оптимизации.
Усеченное сингулярное разложение (TruncatedSVD) и неотрицательная матричная факторизация (NMF) представляют собой методы уменьшения размерности. Оба метода могут быть весьма полезными при работе с торговыми стратегиями, имеющими в своей основе анализ данных. В этой статье мы рассмотрим их применимость к обработке сложных рыночных данных — их возможности по уменьшению размерности для оптимизации количественного анализа на финансовых рынках.
В этой статье мы продолжаем знакомиться с языком программирования MQL5. Данная серия статей — не просто учебный материал пособия, это двери в мир программирования. Что делает их особенными? Я постарался в объяснениях сохранять простоту изложения, чтобы сделать сложные концепции доступными для всех. При всей доступности материала, для наилучшего результата вам нужно активно воспроизводить все, о чем мы будем говорить. Только в этом случае вы получите максимальную выгоду от данных статей.
Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является оптимальным для нестационарных временных рядов. В данной статье я предлагаю познакомиться с методом адаптивного сочетания прогнозов в частотной и временной областях.
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу выбора и обучения модели, ее тестирования, внедрения кросс-валидации, поиска по сетке, а также задачу ансамблирования моделей.
Числовые стены (Number Walls) — это вариант регистра сдвига с линейной обратной связью (Linear Shift Back Registers), который предварительно оценивает последовательности на предмет предсказуемости путем проверки на сходимость. Мы посмотрим, как эти идеи могут быть использованы в MQL5.
В этой статье мы переосмыслим кодовые замки, превращая их из механизмов защиты в инструменты для решения сложных задач оптимизации. Откройте для себя мир кодовых замков, не как простых устройств безопасности, но как вдохновения для нового подхода к оптимизации. Мы создадим целую популяцию "замков", где каждый замок представляет собой уникальное решение задачи. Затем мы разработаем алгоритм, который будет "вскрывать" эти замки и находить оптимальные решения в самых разных областях, от машинного обучения до разработки торговых систем.
Мы продолжаем рассмотрение темы анализ и прогнозирования временных рядов в частотной области. И в данной статье мы познакомимся с новым методом прогнозирования в частотной области, который может быть добавлен к многим, изученным нами ранее, алгоритмам.
В данной статье мы рассмотрим новый авторский алгоритм оптимизации CTA (Comet Tail Algorithm), который черпает вдохновение из уникальных космических объектов - комет и их впечатляющих хвостов, формирующихся при приближении к Солнцу. Данный алгоритм основан на концепции движения комет и их хвостов, и предназначен для поиска оптимальных решений в задачах оптимизации.
При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.
Проект предполагает использование Python для прогнозирования на финансовых рынках на основе глубокого обучения. Мы изучим тонкости тестирования производительности модели с использованием таких ключевых показателей, как средняя абсолютная ошибка (MAE), средняя квадратичная ошибка (MSE) и R-квадрат (R2), а также научимся объединять это всё в исполняемом файле. Мы также создадим файл модели ONNX и советник.
Уникальный алгоритм оптимизации, вдохновленный эволюцией панциря черепахи. Алгоритм TSEA эмулирует постепенное формирование ороговевших участков кожи, которые представляют собой оптимальные решения задачи. Лучшие решения становятся более "твердыми" и располагаются ближе к внешней поверхности, в то время как менее удачные решения остаются "мягкими" и находятся внутри. Алгоритм использует кластеризацию решений по качеству и расстоянию, позволяя сохранять менее успешные варианты и обеспечивая гибкость и адаптивность.
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.
Ограниченные машины Больцмана (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) представляют собой на базовом уровне двухслойную нейронную сеть, способную выполнять неконтролируемую классификацию посредством уменьшения размерности. Мы используем ее основные принципы и посмотрим что случится, если мы перепроектируем и обучим ее нестандартно. Сможем ли мы получить полезный фильтр сигналов?
Желание получить наиболее точные прогнозы толкает исследователей к усложнению моделей прогнозирования. Что в свою очередь ведет к увеличению затрат на обучение и обслуживание модели. Но всегда ли это оправдано? В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует простоту и скорость линейных моделей и демонстрирует результаты на уровне лучших с более сложной архитектурой.
В этой статье рассматривается реализация автоматических ходов в игре "Крестики-нолики" на языке Python, интегрированная с функциями MQL5 и модульными тестами. Цель - улучшить интерактивность игры и обеспечить надежность системы с помощью тестирования на MQL5. Изложение охватывает разработку игровой логики, интеграцию и практическое тестирование, а завершается созданием динамической игровой среды и надежной интегрированной системы.
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
В этой статье мы расскажем о важности интерфейсов программирования API для взаимодействия между различными приложениями и программными системами. В ней подчеркивается роль API в упрощении взаимодействия между приложениями, позволяя им эффективно обмениваться данными и функциональными возможностями.
Во второй части статьи перейдем к практической реализации алгоритма BSO, проведем тесты на тестовых функциях и сравним эффективность BSO с другими методами оптимизации.
В данной статье мы рассмотрим инновационный метод оптимизации, названный BSO (Brain Storm Optimization), который вдохновлен природным явлением - "мозговым штурмом". Мы также обсудим новый подход к решению многомодальных задач оптимизации, который использует метод BSO и позволяет находить несколько оптимальных решений без необходимости заранее определять количество подпопуляций. В статье мы также рассмотрим методы кластеризации K-Means и K-Means++.
Эта статья познакомит вас с секретами алгоритмической алхимии, познакомит с искусством и точностью особенностей финансовых ландшафтов. Вы узнаете, как случайные леса преобразуют данные в прогнозы и помогают ориентироваться в сложностях финансовых рынков. Мы постараемся определить роль случайных лесов в отношении финансовых данных и проверить, смогут ли они помочь увеличить прибыль.
В данной статье хочу познакомить Вас с новым комплексным методом прогнозирования временных рядов, который гармонично сочетает в себе преимущества линейных моделей и трансформеров.
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 этой статье мы рассмотрим применение цифровых фильтров к временным рядам, представленным в частотной области, с целью извлечения уникальных признаков, которые могут быть полезными для моделей прогнозирования.
В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.
В данной статье мы проводим исследование алгоритма Boids, в основе которого лежат уникальные примеры стайного поведения животных. Алгоритм Boids, в свою очередь, послужил основой для создания целого класса алгоритмов, объединенных под названием "Роевый интеллект".
Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.
