Страница 5 — Статьи по алготрейдингу — Машинное обучение

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?

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)

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)

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.

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)

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

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)

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

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

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.

Ординальное кодирование номинальных переменных

В настоящей статье мы обсудим и продемонстрируем, как преобразовать номинальные предикторы в числовые форматы, подходящие для алгоритмов машинного обучения, используя как Python, так и MQL5.

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.

Нейросети в трейдинге: Обобщение временных рядов без привязки к данным (Окончание)

Эта статья позволит вам увидеть, как Mamba4Cast превращает теорию в рабочий торговый алгоритм и подготовить почву для собственных экспериментов. Не упустите возможность получить полный спектр знаний и вдохновения для развития собственной стратегии.

Нейросети в трейдинге: Управляемая сегментация (Окончание)

Продолжаем, начатую в предыдущей статье работу, по построению фреймворка RefMask3D средствами MQL5. Данный фреймворк разработан для всестороннего изучения мультимодального взаимодействия и анализа признаков в облаке точек, с последующей идентификацией целевого объекта на основе описания, предоставленного на естественном языке.

Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний. Совмещаем марковские цепи с многослойной нейросетью MLP, написанной на библиотеке ALGLIB MQL5. Как могут быть совмещены для прогнозирования Форекс марковские цепи и нейросети?

Матричная модель прогнозирования на марковской цепи

Создаем матричную модель прогнозирования на марковской цепи. Что такое марковские цепи, и как можно использовать марковскую цепь для трейдинга на Форекс.

Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 3): Улучшенная визуализация данных

В этой статье мы рассмотрим расширенную визуализацию данных, включая такие функции, как интерактивность, многослойные данные и динамические элементы, позволяющие трейдерам более эффективно изучать тренды, закономерности и корреляции.

Переосмысливаем классические стратегии (Часть IX): Анализ на нескольких таймфреймах (II)

В сегодняшнем обсуждении мы рассмотрим стратегию анализа на нескольких таймфреймах, чтобы узнать, на каком таймфрейме наша модель искусственного интеллекта работает лучше всего. Наш анализ приводит нас к выводу, что месячный и часовой таймфреймы дают модели с относительно низким уровнем ошибок по паре EURUSD. Мы использовали это в своих интересах и создали торговый алгоритм, который делает прогнозы с помощью искусственного интеллекта на месячном таймфрейме и совершает сделки на часовом таймфрейме.

Нейросети в трейдинге: Обобщение временных рядов без привязки к данным (Базовые модули модели)

Продолжаем знакомство с фреймворком Mamba4Cast. И сегодня мы погрузимся в практическую реализацию предложенных подходов. Mamba4Cast создавался не для долгого прогрева на каждом новом временном ряде, а для мгновенного включения в работу. Благодаря идее Zero‑Shot Forecasting модель способна сразу выдавать качественные прогнозы на реальных данных без дообучения и тонкой настройки гиперпараметров.

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (II) - Настройка LoRA

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.

Нейросети в трейдинге: Обобщение временных рядов без привязки к данным (Mamba4Cast)

В этой статье мы знакомимся с фреймворком Mamba4Cast и подробно рассматриваем один из его ключевых компонентов — позиционное кодирование на основе временных меток. Показано, как формируется временной эмбеддинг с учётом календарной структуры данных.

Машинное обучение и Data Science (Часть 30): Тандем из сверточных (CNN) и рекуррентных (RNN) нейросетей для прогнозирования фондового рынка

В этой статье мы рассмотрим динамическую интеграцию сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для задач прогнозирования фондового рынка. Для этого соединим способность CNN извлекать закономерности и эффективность RNN в обработке последовательных данных. Давайте посмотрим, как такая мощная комбинация может повысить точность и эффективность торговых алгоритмов.

Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений

Компьютерное зрение для трейдинга, как работает и как разрабатывается по шагам. Создаем алгоритм распознавания RGB-изображений графиков цен с механизмом внимания и двунаправленным LSTM-слоем. В результате получаем рабочую модель прогнозирования цены евро-доллара с точностью до 55% на валидационном участке.

Алгоритм верблюда — Camel Algorithm (CA)

Алгоритм верблюда, разработанный в 2016 году, моделирует поведение верблюдов в пустыне для решения оптимизационных задач, учитывая факторы температуры, запасов и выносливости. В данной работе представлена еще его модифицированная версия (CAm) с ключевыми улучшениями: применение гауссова распределения при генерации решений и оптимизация параметров эффекта оазиса.

Машинное обучение и Data Science (Часть 27): Сверточные нейросети (CNN) в торговых роботах для MetaTrader 5

Сверточные нейронные сети (CNN) используются для обнаружения закономерностей в изображениях и видео. При этом их применение намного шире. В этой статье мы рассмотрим применимость сверточных нейросетей для выявления ценных закономерностей на финансовых рынках и генерации торговых сигналов для торговых роботов в MetaTrader 5. Поговорим о том, как можно использовать этот метод глубокого машинного обучения для принятия обоснованных торговых решений.

Нейросети в трейдинге: Безмасочный подход к прогнозированию ценового движения

В данной статье предлагаем познакомиться с методом Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) и его применение в области трейдинга. В отличие от традиционных Transformer, требующих маскирования данных при обработке последовательностей, MAFT оптимизирует процесс внимания, устраняя необходимость в маскировании, что значительно повышает вычислительную эффективность.

Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python

Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.

Применение Conditional LSTM и индикатора VAM в автоматической торговле

В настоящей статье рассматривается разработка советника (EA) для автоматической торговли, сочетающего в себе технический анализ с прогнозами с помощью глубокого обучения.

Нейросети в трейдинге: Прогнозирование временных рядов при помощи адаптивного модального разложения (Окончание)

В статье рассматривается адаптация и практическая реализация фреймворка ACEFormer средствами MQL5 в контексте алгоритмической торговли. Показаны ключевые архитектурные решения, особенности обучения и результаты тестирования модели на реальных данных.

Скрытые марковские модели в торговых системах на машинном обучении

Скрытые марковские модели (СММ) представляют собой мощный класс вероятностных моделей, предназначенных для анализа последовательных данных, где наблюдаемые события зависят от некоторой последовательности ненаблюдаемых (скрытых) состояний, которые формируют марковский процесс. Основные предположения СММ включают марковское свойство для скрытых состояний, означающее, что вероятность перехода в следующее состояние зависит только от текущего состояния, и независимость наблюдений при условии знания текущего скрытого состояния.

Алгоритм на основе фракталов — Fractal-Based Algorithm (FBA)

Новый метаэвристический метод, основанный на фрактальном подходе к разделению пространства поиска для решения задач оптимизации. Алгоритм последовательно идентифицирует и разделяет перспективные области, создавая самоподобную фрактальную структуру, которая концентрирует вычислительные ресурсы на наиболее перспективных участках. Уникальный механизм мутации, направленный в сторону лучших решений, обеспечивает оптимальный баланс между исследованием и использованием пространства поиска, значительно повышая эффективность алгоритма.

Оптимизация атмосферными облаками — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Теория

Статья посвящена метаэвристическому алгоритму Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), который моделирует поведение облаков для решения задач оптимизации. Алгоритм использует принципы генерации, движения и распространения облаков, адаптируясь к "погодным условиям" в пространстве решений. Статья раскрывает, как метеорологическая симуляция алгоритма находит оптимальные решения в сложном пространстве возможностей и подробно описывает этапы работы ACMO, включая подготовку "неба", рождение облаков, их перемещение и концентрацию дождя.

В данной статья предлагаем познакомиться с методом сегментации 3D-люъектов на основе Superpoint Transformer (SPFormer), который устраняет необходимость в промежуточной агрегации данных. Что ускоряет процесс сегментации и повышает производительность модели.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 41): Сети Deep-Q

Сеть Deep-Q (Deep-Q-Network) — это алгоритм обучения с подкреплением, который вовлекает нейронные сети в прогнозирование следующего значения Q и идеального действия в процессе обучения модуля машинного обучения. Мы уже рассматривали альтернативный алгоритм обучения с подкреплением — Q-обучение. Таким образом, в данной статье представлен еще один пример того, как многослойный перцептрон (multi-layer perceptron, MLP), обученный с помощью обучения с подкреплением, может использоваться в пользовательском классе сигналов.

Арбитражный трейдинг Forex: Матричная торговая система на возврат к справедливой стоимости с ограничением риска

Статья содержит детальное описание алгоритма расчета кросс-курсов, визуализацию матрицы дисбалансов и рекомендации по оптимальной настройке параметров MinDiscrepancy и MaxRisk для эффективной торговли. Система автоматически рассчитывает "справедливую стоимость" каждой валютной пары через кросс-курсы, генерируя сигналы на покупку при отрицательных отклонениях, и на продажу — при положительных.

Нейросети в трейдинге: Прогнозирование временных рядов при помощи адаптивного модального разложения (ACEFormer)

Предлагаем познакомиться с архитектурой ACEFormer — современным решением, сочетающим эффективность вероятностного внимания и адаптивное разложение временных рядов. Материал будет полезен тем, кто ищет баланс между вычислительной производительностью и точностью прогноза на финансовых рынках.

Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 1): Создаем базовый простой функционал

Система прогнозирования EURUSD с применением компьютерного зрения и глубокого обучения. Узнайте, как сверточные нейронные сети могут распознавать сложные ценовые паттерны на валютном рынке и предсказывать движение курса с точностью до 54%. Статья раскрывает методологию создания алгоритма, использующего технологии искусственного интеллекта для визуального анализа графиков вместо традиционных технических индикаторов. Автор демонстрирует процесс трансформации ценовых данных в «изображения», их обработку нейронной сетью и уникальную возможность заглянуть в «сознание» ИИ через карты активации и тепловые карты внимания. Практический код на Python с использованием библиотеки MetaTrader 5 позволяет читателям воспроизвести систему и применить ее в собственной торговле.

Алгоритм хаотической оптимизации — Chaos optimization algorithm (COA): Продолжение

Продолжение исследования алгоритма хаотической оптимизации. Вторая часть статьи посвящена практическим аспектам реализации алгоритма, его тестированию и выводам.

Построение модели для ограничения диапазона сигналов по тренду (Часть 9): Советник с несколькими стратегиями (I)

В статье рассматриваются возможности включения нескольких стратегий в советник с использованием MQL5. Советники предоставляют более широкие возможности, чем индикаторы и скрипты, позволяя применять более сложные подходы к торговле, которые можно адаптировать к изменяющимся рыночным условиям.

Прогнозируем Ренко — бары при помощи ИИ CatBoost

Как использовать Ренко-бары вместе с ИИ? Рассмотрим Ренко-трейдинг на Форекс с точностью прогнозов до 59.27%. Исследуем преимущества Ренко-баров для фильтрации рыночного шума, узнаем, почему объемные показатели важнее ценовых паттернов, и как настроить оптимальный размер блока Ренко для EURUSD. Пошаговое руководство по интеграции CatBoost, Python и MetaTrader 5 для создания собственной системы прогнозирования Ренко Форекс. Идеально для трейдеров, стремящихся выйти за рамки традиционного технического анализа.