Add a new article
Подробная информация о торговле на основе объема: Выход за рамки графиков OHLC
Подробная информация о торговле на основе объема: Выход за рамки графиков OHLC
Алгоритмическая торговая система, сочетающая анализ объема с методами машинного обучения, в частности с нейронными сетями LSTM. В отличие от традиционных торговых подходов, которые в первую очередь фокусируются на движении цен, эта система делает упор на паттернах объема и их производных для прогнозирования движений рынка. Методология включает в себя три основных компонента: анализ производных от объема (первые и вторые производные), прогнозы LSTM для паттернов объема и традиционные технические индикаторы.
Эволюционная стратегия адаптации ковариационной матрицы — Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Эволюционная стратегия адаптации ковариационной матрицы — Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Исследуем один из самых интересных алгоритмов без градиентной оптимизации, который учится понимать геометрию целевой функции. Рассмотрим классическую реализацию CMA-ES с небольшой модификацией — заменой нормального распределения на степенное. Детальный разбор математики алгоритма, практическая реализация и честный анализ: где CMA-ES непобедим, а где его лучше не применять.
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (SAMformer)
Нейросети в трейдинге: Повышение эффективности Transformer путем снижения резкости (SAMformer)
Обучение моделей Transformer требует больших объемов данных и часто затруднено из-за слабой способности моделей к обобщению на малых выборках. Фреймворк SAMformer помогает решить эту проблему, избегая плохих локальных минимумов. И повышает эффективность моделей даже на ограниченных обучающих выборках.
Определение справедливых курсов валют по ППС с помощью данных МВФ
Определение справедливых курсов валют по ППС с помощью данных МВФ
Создание системы анализа валютных курсов на основе паритета покупательной способности (ППС) на Python. Автор разработал алгоритм с 5 методами расчета справедливых курсов, используя данные МВФ. Практическое руководство по фундаментальному анализу валют, обработке экономических данных и интеграции с торговыми системами. Полный код в open source.
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть II): Угол наклона цены
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть II): Угол наклона цены
На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Окончание)
Эта статья увлекательно покажет, как SwiGLU‑эмбеддинг раскрывает скрытые паттерны рынка, а разреженная смесь экспертов внутри Decoder‑Only Transformer делает прогнозы точнее при разумных вычислительных затратах. Мы подробно разбираем интеграцию Time‑MoE в MQL5 и OpenCL, шаг за шагом описываем настройку и обучение модели.
Анализ влияния погоды на валюты аграрных стран с использованием Python
Анализ влияния погоды на валюты аграрных стран с использованием Python
Как связана погода и валютный рынок? В классической экономической теории долгое время не признавали влияние таких факторов на поведение рынка. Но все изменилось. Давайте попробуем найти связи в состоянии погоды и положения аграрных валют на рынке.
Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
В данной статье предпринята попытка рассмотрения финансовых временных рядов с точки зрения самоподобных фрактальных структур. Поскольку мы имеем слишком много аналогий, которые подтверждают возможность рассматривать рыночные котировки в качестве самоподобных фракталов, то имеем возможность составить представления о горизонтах прогнозирования таких структур.
Стратегия орла — Eagle Strategy (ES)
Стратегия орла — Eagle Strategy (ES)
Eagle Strategy — алгоритм, имитирующий двухфазную охотничью стратегию орла: глобальный поиск через полеты Леви методом Мантенья, чередуется с интенсивной локальной эксплуатацией светлячкового алгоритма, математически обоснованный подход к балансу между исследованием и эксплуатацией, а также биоинспирированная концепция, объединяющая два природных феномена в единый вычислительный метод.
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Разреженная смесь экспертов)
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Разреженная смесь экспертов)
Предлагаем познакомиться с практической реализацией блока разреженной смеси экспертов для временных рядов в вычислительной среде OpenCL. В статье шаг за шагом разбирается работа маскированной многооконной свёртки, а также организация градиентного обучения в условиях множественных информационных потоков.
Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 1): Введение в GAN и синтетические данные в сфере финансового моделирования
Генеративно-состязательные сети (GAN) для синтетических данных в сфере финансового моделирования (Часть 1): Введение в GAN и синтетические данные в сфере финансового моделирования
Настоящая статья знакомит трейдеров с Генеративно-состязательными сетями (GAN) для генерации Синтетических финансовых данных, устраняя ограничения данных в процессе обучения модели. В ней рассматриваются основы GAN, реализация кода на python и MQL5, а также практическое применение в финансовой сфере, позволяющее трейдерам повысить точность и надежность моделей с помощью синтетических данных.
Поэтапный отбор признаков на MQL5
Поэтапный отбор признаков на MQL5
В этой статье мы представляем модифицированную версию поэтапного отбора признаков, реализованную в MQL5. Настоящий подход основан на методах, описанных Тимоти Мастерсом (Timothy Masters) в работе "Современных алгоритмах интеллектуального анализа данных на C++" и "CUDA C".
Самооптимизирующийся советник на языках MQL5 и Python (Часть VI): Использование преимуществ глубокого двойного спуска
Самооптимизирующийся советник на языках MQL5 и Python (Часть VI): Использование преимуществ глубокого двойного спуска
Традиционное машинное обучение учит специалистов быть бдительными и не допускать переобучения своих моделей. Однако эта идеология подвергается сомнению в связи с новыми открытиями, опубликованными исследователями из Гарварда, которые обнаружили, что то, что кажется переобучением, в некоторых обстоятельствах может быть результатом преждевременного прекращения процедур обучения. Мы покажем, как можно использовать идеи этой научной публикации для улучшения использования ИИ при прогнозировании доходности рынка.
Оптимизация на основе биогеографии — Biogeography-Based Optimization (BBO)
Оптимизация на основе биогеографии — Biogeography-Based Optimization (BBO)
Оптимизация на основе биогеографии (BBO) — элегантный метод глобальной оптимизации, вдохновленный природными процессами миграции видов между островами архипелагов. В основе алгоритма лежит простая, но мощная идея: решения с высоким качеством активно делятся своими характеристиками, решения низкого качества активно заимствуют новые черты, создавая естественный поток информации от лучших решений к худшим. Уникальный адаптивный оператор мутации, обеспечивает превосходный баланс между исследованием и эксплуатацией, BBO демонстрирует высокую эффективность на различных задачах.
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Time-MoE)
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Time-MoE)
Предлагаем познакомиться с современным фреймворком Time-MoE, адаптированным под задачи прогнозирования временных рядов. В статье мы пошагово реализуем ключевые компоненты архитектуры, сопровождая их объяснениями и практическими примерами. Такой подход позволит вам не только понять принципы работы модели, но и применить их в реальных торговых задачах.
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть I): AI-модели для долгосрочного прогнозирования по скользящим средним
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть I): AI-модели для долгосрочного прогнозирования по скользящим средним
Скользящие средние являются, безусловно, самыми эффективными индикаторами для прогнозирования моделями ИИ. Однако точность результатов можно еще больше повысить, если перед этим соответственным образом преобразовать данные. В этой статье мы поговорим о создании AI-моделей, которые могут прогнозировать в более отдаленное будущее без существенного снижения уровня точности. В очередной раз мы с вами убедимся, насколько полезны скользящие средние.
Переосмысливаем классические стратегии (Часть XI): Пересечение скользящих средних (II)
Переосмысливаем классические стратегии (Часть XI): Пересечение скользящих средних (II)
Скользящие средние и стохастический осциллятор можно использовать для генерации торговых сигналов, следующих за трендом. Однако эти сигналы будут наблюдаться только после того, как произойдет ценовое движение. Мы можем эффективно преодолеть этот неизбежный лаг в технических индикаторах с помощью искусственного интеллекта. В настоящей статье мы расскажем, как создать полностью автономный советник на базе ИИ таким образом, чтобы улучшить любую из ваших существующих торговых стратегий. Даже самая старая торговая стратегия может быть улучшена.
Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (Окончание)
Статья посвящена практическому построению модели TimeFound для прогнозирования временных рядов. Рассматриваются ключевые этапы реализации основных подходов фреймворка средствами MQL5.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 45): Обучение с подкреплением с помощью метода Монте-Карло
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 45): Обучение с подкреплением с помощью метода Монте-Карло
Монте-Карло — четвертый алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматриваем в контексте его реализации в советниках, собранных с помощью Мастера. Хотя алгоритм основан на случайной выборке, он предоставляет обширные возможности моделирования.
Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (TimeFound)
Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (TimeFound)
В этой статье мы шаг за шагом собираем ядро интеллектуальной модели TimeFound, адаптированной под реальные задачи прогнозирования временных рядов. Если вас интересует практическая реализация нейросетевых патчинг-алгоритмов в MQL5 — вы точно по адресу.
Отбор признаков и снижение размерности с помощью анализа главных компонент (PCA)
Отбор признаков и снижение размерности с помощью анализа главных компонент (PCA)
В статье рассматривается реализация модифицированного алгоритма анализа компонентов прямого отбора, вдохновленного исследованиями, представленными в книге Луки Пуггини (Luca Puggini) и Шона Маклуна (Sean McLoone) “Анализ компонентов прямого отбора: алгоритмы и приложения”.
Майнинг данных балансов центробанков и получение картины мировой ликвидности
Майнинг данных балансов центробанков и получение картины мировой ликвидности
Майнинг данных балансов центробанков позволяет получить картину мировой ликвидности рынка Форекс и ключевых валют. Мы объединяем данные ФРС, ЕЦБ, BOJ и PBoC в композитный индекс и применяем машинное обучение для выявления скрытых закономерностей. Такой подход превращает сырой поток данных в реальные торговые сигналы, соединяя фундаментальный и технический анализ.
Майнинг данных CFTC на Python и ИИ модель на их основе
Майнинг данных CFTC на Python и ИИ модель на их основе
Попробуем смайнить даные CFTC, загрузить отчеты COT и TFF через Python, соединить это с котировками MetaTrader 5 и моделью ИИ и получить прогнозы. Что такое отчеты COT на рынке Форекс? Как использовать отчеты COT и TFF для прогнозирования?
Изучаем конформное прогнозирование финансовых временных рядов
Изучаем конформное прогнозирование финансовых временных рядов
В этой статье вы познакомитесь с конформными предсказаниями и библиотекой MAPIE, которая их реализует. Данный подход является одним из самых современных в машинном обучении и позволяет сосредоточиться на контроле рисков для уже существующих разнообразных моделей машинного обучения. Конформные предсказания, сами по себе, не являются способом поиска закономерностей в данных. Они лишь определяют степень уверенности существующих моделей в предсказании конкретных примеров и позволяют фильтровать надежные предсказания.
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных
Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных
Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.
Индикатор CAPM модели на рынке Forex
Индикатор CAPM модели на рынке Forex
Адаптация классической модели CAPM для валютного рынка Forex в MQL5. Индикатор рассчитывает ожидаемую доходность и премию за риск на основе исторической волатильности. Показатели возрастают на пиках и впадинах, отражая фундаментальные принципы ценообразования. Практическое применение для контртрендовых и трендовых стратегий с учетом динамики соотношения риска и доходности в реальном времени. Включает математический аппарат и техническую реализацию.
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Окончание)
Фреймворк Mantis превращает сложные временные ряды в информативные токены и служит надёжным фундаментом для интеллектуального торгового Агента, готового работать в реальном времени.
Переосмысливаем классические стратегии (Часть X): Может ли ИИ управлять MACD?
Переосмысливаем классические стратегии (Часть X): Может ли ИИ управлять MACD?
Присоединяйтесь к нам, поскольку мы провели эмпирический анализ индикатора MACD, чтобы проверить, поможет ли применение искусственного интеллекта к стратегии, включая индикатор, повысить точность прогнозирования пары EURUSD. Мы одновременно оценивали, легче ли прогнозировать сам индикатор, чем цену, а также позволяет ли значение индикатора прогнозировать будущие уровни цен. Мы предоставим вам информацию, необходимую для принятия решения о том, стоит ли вам инвестировать свое время в интеграцию MACD в ваши торговые стратегии с использованием искусственного интеллекта.
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Mantis)
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Mantis)
Познакомьтесь с Mantis — лёгкой фундаментальной моделью для классификации временных рядов на базе Transformer с контрастным предварительным обучением и гибридным вниманием, обеспечивающими рекордную точность и масштабируемость.
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Построение объектов)
Нейросети в трейдинге: Эффективное извлечение признаков для точной классификации (Построение объектов)
Mantis — универсальный инструмент для глубокого анализа временных рядов, гибко масштабируемый под любые финансовые сценарии. Узнайте, как сочетание патчинга, локальных свёрток и кросс-внимания позволяет получить высокоточную интерпретацию рыночных паттернов.
Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5
Индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5
В данной статье мы создаем индикатор прогнозирования ARIMA на MQL5. Рассматривается, как модель ARIMA формирует прогнозы, её применимость к рынку Форекс и фондовому рынку в целом. Также объясняется, что такое авторегрессия AR, каким образом авторегрессионные модели используются для прогнозирования, и как работает механизм авторегрессии.
Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (Окончание)
Применение анизотропных диффузионных процессов для кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве, как это предложено в фреймворке HypDIff, способствует сохранению топологических особенностей текущей рыночной ситуации, и повышает качество её анализа. В предыдущей статье мы начали реализацию предложенных подходов средствами MQL5. И сегодня продолжим начатую работу, доведя ее до логического завершения.
Машинное обучение и Data Science (Часть 31): Применение моделей CatBoost в трейдинге
Машинное обучение и Data Science (Часть 31): Применение моделей CatBoost в трейдинге
Модели искусственного интеллекта CatBoost приобрели огромную популярность в сообществе машинного обучения благодаря их точности прогнозирования, эффективности и устойчивости к разрозненным и сложным наборам данных. В этой статье речь будет идти о том, как использовать эти модели применительно к рынку Форекс.
Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (HypDiff)
Нейросети в трейдинге: Гиперболическая модель латентной диффузии (HypDiff)
Статья рассматривает способы кодирования исходных данных в гиперболическом латентном пространстве через анизотропные диффузионные процессы. Это помогает точнее сохранять топологические характеристики текущей рыночной ситуации и повышает качество ее анализа.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 43): Обучение с подкреплением с помощью SARSA
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 43): Обучение с подкреплением с помощью SARSA
SARSA (State-Action-Reward-State-Action, состояние-действие-вознаграждение-состояние-действие) — еще один алгоритм, который можно использовать при реализации обучения с подкреплением. Рассмотрим, как можно реализовать этот алгоритм в качестве независимой модели (а не просто механизма обучения) в советниках, собранных в Мастере, аналогично тому, как мы это делали в случаях с Q-обучением и DQN.
Торговля по алгоритму: ИИ и его путь к золотым вершинам
Торговля по алгоритму: ИИ и его путь к золотым вершинам
В данной статье продемонстрирован подход к созданию торговых стратегий для золота с помощью машинного обучения. Рассматривая предложенный подход к анализу и прогнозированию временных рядов с разных ракурсов, можно определить его преимущества и недостатки по сравнению с другими способами создания торговых систем, основанных исключительно на анализе и прогнозировании финансовых временных рядов.
Детерминированный осциллирующий поиск — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
Детерминированный осциллирующий поиск — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
Алгоритм Deterministic Oscillatory Search (DOS) — инновационный метод глобальной оптимизации, сочетающий преимущества градиентных и роевых алгоритмов без использования случайных чисел. Механизм осцилляций и наклонов фитнеса позволяет DOS исследовать сложные пространства поиска детерминированным методом.