Add a new article
Методы оптимизации библиотеки Alglib (Часть II)
Методы оптимизации библиотеки Alglib (Часть II)
В статье продолжим изучение оставшихся методов оптимизации из библиотеки ALGLIB, уделяя особое внимание их тестированию на сложных многомерных функциях. Это позволит нам не только оценить эффективность каждого из алгоритмов, но и выявить их сильные и слабые стороны в различных условиях.
Методы оптимизации библиотеки ALGLIB (Часть I)
Методы оптимизации библиотеки ALGLIB (Часть I)
В статье познакомимся с методами оптимизации библиотеки ALGLIB для MQL5. Статья включает простые и наглядные примеры применения ALGLIB для решения задач оптимизации, что сделает процесс освоения методов максимально доступным. Мы подробно рассмотрим подключение таких алгоритмов, как BLEIC, L-BFGS и NS, и на их основе решим простую тестовую задачу.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное представление графов (NAFS)
Нейросети в трейдинге: Адаптивное представление графов (NAFS)
Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.
Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов (Окончание)
Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов (Окончание)
В последней статье нашей серии мы рассмотрели фреймворк Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), который использует контрастное обучение для выявления ключевых паттернов на всех уровнях — от базовых элементов до сложных структур. В этой статье мы продолжаем реализацию подходов AMCT средствами MQL5.
Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов
Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов
Контрастный Transformer паттернов осуществляет анализ рыночных ситуаций, как на уровне отдельных свечей, так и целых паттернов. Что способствует повышению качества моделирования рыночных тенденций. А применение контрастного обучения для согласования представлений свечей и паттернов ведет к саморегуляции и повышению точности прогнозов.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 21): Тестирование с данными экономического календаря
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 21): Тестирование с данными экономического календаря
Данные экономического календаря по умолчанию недоступны для тестирования с помощью советников в тестере стратегий. Мы рассмотрим, как базы данных могут помочь обойти это ограничение. В частности, мы увидим, как можно использовать базы данных SQLite для архивирования новостей Экономического календаря, чтобы советники, собранные с помощью Мастера, могли использовать их для генерации торговых сигналов.
Нейросети в трейдинге: Анализ рыночной ситуации с использованием Трансформера паттернов
Нейросети в трейдинге: Анализ рыночной ситуации с использованием Трансформера паттернов
В анализе рыночной ситуации нашими моделями ключевым элементом является свеча. Тем не менее давно известно, что свечные паттерны могут помочь в прогнозировании будущих ценовых движений. И в этой статье мы познакомимся с методом, который позволяет интегрировать оба этих подхода.
Нейронная сеть на практике: Метод наименьших квадратов
Нейронная сеть на практике: Метод наименьших квадратов
В данной статье мы рассмотрим несколько идей, среди которых: как математические формулы оказываются сложнее с виду, чем при их реализации в коде. Помимо этого, рассмотрим как можно настроить квадрант графика, а также одну интересную проблему, которая может возникнуть в вашем MQL5-коде. Хотя, честно говоря, я еще не совсем понял, как это объяснить. Но всё равно я вам покажу, как исправить это в коде.
Как опередить любой рынок (Часть II): Прогнозирование технических индикаторов
Как опередить любой рынок (Часть II): Прогнозирование технических индикаторов
Знаете ли вы, что можно добиться большей точности, прогнозируя определенные технические индикаторы, чем саму цену торгуемого символа? В статье рассматривается, как использовать это знание для разработки более эффективных торговых стратегий.
Алгоритм оптимизации на основе искусственной экосистемы — Artificial Ecosystem-based Optimization (AEO)
Алгоритм оптимизации на основе искусственной экосистемы — Artificial Ecosystem-based Optimization (AEO)
В статье рассматривается метаэвристический алгоритм AEO, который моделирует взаимодействия между компонентами экосистемы, создавая начальную популяцию решений и применяя адаптивные стратегии обновления, и подробно описываются этапы работы AEO, включая фазы потребления и разложения, а также различные стратегии поведения агентов. Статья знакомит с особенностями и преимуществами данного алгоритма.
Нейросети в трейдинге: Transformer с относительным кодированием
Нейросети в трейдинге: Transformer с относительным кодированием
Самоконтролируемое обучение может оказаться эффективным способом анализа больших объемов неразмеченных данных. Основным фактором успеха является адаптация моделей под особенности финансовых рынков, что способствует улучшению результативности традиционных методов. Эта статья познакомит вас с альтернативным механизмом внимания, который позволяет учитывать относительные зависимости и взаимосвязи между исходными данными.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 3): Обучение собственной LLM с помощью CPU
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 3): Обучение собственной LLM с помощью CPU
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.
Оптимизация африканскими буйволами — African Buffalo Optimization (ABO)
Оптимизация африканскими буйволами — African Buffalo Optimization (ABO)
Статья посвящена алгоритму оптимизации африканскими буйволами (ABO), метаэвристическому подходу, разработанному в 2015 году на основе уникального поведения этих животных. В статье подробно описаны этапы реализации алгоритма и его эффективность в поиске решений сложных задач, что делает его ценным инструментом в области оптимизации.
Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)
Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)
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.
Нейронная сеть на практике: Функция прямой линии
Нейронная сеть на практике: Функция прямой линии
В этой статье мы бегло просмотрим некоторые методы получения функции, которая может представлять наши данные в базе данных. Я не буду подробно останавливаться на том, как использовать статистику и исследования вероятностей для интерпретации результатов. Оставим это для тех, кто действительно хочет углубиться в математическую сторону вопроса. Тем не менее, изучение этих вопросов будет иметь решающее значение для понимания того, что связано с изучением нейронных сетей. Здесь мы довольно спокойно рассмотрим этот вопрос.
Матричная факторизация: моделирование, которое более практично
Матричная факторизация: моделирование, которое более практично
Вы могли не заметить, что моделирование матриц оказалось немного странным, так как указывались не строки и столбцы, а только столбцы. Это выглядит очень странно при чтении кода, выполняющего матричные факторизации. Если вы ожидали увидеть указанные строки и столбцы, то могли бы запутаться при попытке выполнить факторизацию. Более того, данный способ моделирования матриц не самый лучший. Это связано с тем, что когда мы моделируем матрицы таким образом, то сталкиваемся с некими ограничениями, которые заставляют нас использовать другие методы или функции, которые не были бы необходимы, если бы моделирование осуществлялось более подходящим способом.
Переосмысливаем классические стратегии: Нефть
Переосмысливаем классические стратегии: Нефть
В этой статье мы пересмотрим классическую стратегию торговли сырой нефтью с целью ее усовершенствования за счет использования алгоритмов машинного обучения с учителем. Мы построим модель наименьших квадратов для прогнозирования будущих цен на нефть марки Brent на основе разницы между ценами на нефть марки Brent и WTI. Наша цель — найти опережающий индикатор будущих изменений цен на нефть марки Brent.
Введение в MQL5 (Часть 7): Руководство для начинающих по созданию советников и использованию кода от ИИ в MQL5
Введение в MQL5 (Часть 7): Руководство для начинающих по созданию советников и использованию кода от ИИ в MQL5
В этой статье мы представим полное руководство для начинающих по созданию советников (EA) на MQL5. Вы найдете пошаговые инструкции по созданию экспертов с использованием псевдокода и возможностей кода, сгенерированного ИИ. Эта статья предназначена для тех, кто только начинает свой пусть в алготрейдинге, а также для всех, кто хочет улучшить навыки разработки эффективных советников.
Прогнозирование валютных курсов с использованием классических методов машинного обучения: Логит и Пробит модели
Прогнозирование валютных курсов с использованием классических методов машинного обучения: Логит и Пробит модели
Предпринята попытка построить торговый эксперт для предсказания котировок валютных курсов. За основу алгоритма взяты классические модели классификации — логистическая и пробит регрессия. В качестве фильтра торговых сигналов используется критерий отношения правдоподобия.
Алгоритм искусственного орошения — Artificial Showering Algorithm (ASHA)
Алгоритм искусственного орошения — Artificial Showering Algorithm (ASHA)
В статье представлен Алгоритм Искусственного Орошения (ASHA) – новый метаэвристический метод, разработанный для решения общих задач оптимизации. Основанный на моделировании процессов потоков и накопления воды, этот алгоритм выстраивает концепцию идеального поля, в котором каждая единица ресурса (вода) вызывается для поиска оптимального решения. Узнайте, как ASHA адаптирует принципы потока и накопления для эффективного распределения ресурсов в условиях поискового пространства, а также познакомьтесь с его реализацией и итогами тестирования.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 20): Символьная регрессия
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 20): Символьная регрессия
Символьная регрессия — это форма регрессии, которая начинается с минимальных или нулевых предположений относительно того, как будет выглядеть базовая модель, отображающая изучаемые наборы данных. Несмотря на то, что ее можно реализовать с помощью байесовских методов или нейронных сетей, мы рассмотрим, как реализация с использованием генетических алгоритмов может помочь настроить класс сигналов советника, пригодный для использования в Мастере MQL5.
Нейросети в трейдинге: Сегментация данных на основе уточняющих выражений
Нейросети в трейдинге: Сегментация данных на основе уточняющих выражений
В процессе анализа рыночной ситуации мы делим её на отдельные сегменты, выявляя ключевые тенденции. Однако традиционные методы анализа часто фокусируются на одном аспекте, что ограничивает восприятие. В данной статье мы познакомимся с методом, позволяющем выделять несколько объектов, что даёт более полное и многослойное понимание ситуации.
Треугольный арбитраж с прогнозами
Треугольный арбитраж с прогнозами
В статье объясняется, как использовать треугольный арбитраж, а также как применять прогнозы и специализированное программное обеспечение для более разумной торговли валютами, даже если вы новичок на рынке. Готовы торговать как профессионалы?
Оптимизация атмосферными облаками — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Практика
Оптимизация атмосферными облаками — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Практика
В данной статье мы продолжим погружение в реализацию алгоритма ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). В частности, обсудим два ключевых аспекта: перемещение облаков в регионы с низким давлением и моделирование процесса дождя, включая инициализацию капель и распределение их между облаками. Мы также разберем другие методы, которые играют важную роль в управлении состоянием облаков и обеспечении их взаимодействия с окружающей средой.
Ложные регрессии в Python
Ложные регрессии в Python
Ложные регрессии возникают, когда два временных ряда демонстрируют высокую степень корреляции чисто случайно, что приводит к вводящим в заблуждение результатам регрессионного анализа. В таких случаях, даже если переменные кажутся связанными, корреляция является случайной и модель может быть ненадежной.
Нейросети — это просто (Часть 83): Алгоритм пространственно-временного преобразователя постоянного внимания (Conformer)
Нейросети — это просто (Часть 83): Алгоритм пространственно-временного преобразователя постоянного внимания (Conformer)
Предлагаемый Вашему вниманию алгоритм Conformer был разработан для целей прогнозирования погоды, которую по изменчивости и капризности можно сравнить с финансовыми рынками. Conformer является комплексным методом. И сочетает в себе преимущества моделей внимания и обычных дифференциальных уравнений.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 18): Поиск нейронной архитектуры с использованием собственных векторов
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 18): Поиск нейронной архитектуры с использованием собственных векторов
Поиск нейронной архитектуры (Neural Architecture Search), автоматизированный подход к определению идеальных настроек нейронной сети, может стать преимуществом при наличии большого количества вариантов и больших наборов тестовых данных. Здесь мы рассмотрим, как этот подход можно сделать еще более эффективным с помощью парных собственных векторов (Eigen Vectors).
Машинное обучение и Data Science (Часть 22): Автоэнкодеры для устранения шума и выявления сигналов в трейдинге
Машинное обучение и Data Science (Часть 22): Автоэнкодеры для устранения шума и выявления сигналов в трейдинге
В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.
Решение проблем интеграции ONNX
Решение проблем интеграции ONNX
ONNX — отличный инструмент для интеграции сложного ИИ-кода на разных платформах. Однако при его использовании возникают некоторые сложности, которые необходимо преодолеть, чтобы извлечь из него максимальную пользу. В этой статье мы обсудим распространенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться, и способы их устранения.
Статистический арбитраж с прогнозами
Статистический арбитраж с прогнозами
Мы рассмотрим статистический арбитраж, выполним поиск символов корреляции и коинтеграции с помощью Python, создадим индикатор для коэффициента Пирсона, а также советник для торговли статистическим арбитражем с прогнозами, сделанными с помощью Python и моделей ONNX.
Алгоритм выбора признаков с использованием энергетического обучения на чистом MQL5
Алгоритм выбора признаков с использованием энергетического обучения на чистом MQL5
Статья представляет реализацию алгоритма выбора признаков, описанного в научной работе "FREL: Стабильный алгоритм выбора признаков" (FREL: A stable feature selection algorithm). Сам алгоритм называется "Взвешивание признаков как регуляризованное обучение на основе энергии" (Feature weighting as regularized energy based learning).
Нейросети в трейдинге: Изучение локальной структуры данных
Нейросети в трейдинге: Изучение локальной структуры данных
Эффективное выявление и сохранение локальной структуры рыночных данных в условиях шума является важной задачей в трейдинге. Использование механизма Self-Attention показало хорошие результаты в обработке подобных данных, но классический метод не учитывают локальные особенности исходной структуры. В данной статье я предлагаю познакомиться с алгоритмом, способным учитывать эти структурные зависимости.
Алгоритм стрельбы из лука — Archery Algorithm (AA)
Алгоритм стрельбы из лука — Archery Algorithm (AA)
В данной статье подробно рассматривается алгоритм оптимизации, вдохновленный стрельбой из лука, с акцентом на использование метода рулетки в качестве механизма выбора перспективных областей для "стрел". Этот метод позволяет оценивать качество решений и отбирать наиболее многообещающие позиции для дальнейшего изучения.
Метод группового учета аргументов: реализация комбинаторного алгоритма на MQL5
Метод группового учета аргументов: реализация комбинаторного алгоритма на MQL5
В этой статье мы продолжаем изучение семейства алгоритмов группового учета аргументов. Реализуем средствами MQL5 комбинаторный алгоритм, а также его усовершенствованную версию — комбинаторный селективный алгоритм.
Оптимизация бактериальным хемотаксисом — Bacterial Chemotaxis Optimization (BCO)
Оптимизация бактериальным хемотаксисом — Bacterial Chemotaxis Optimization (BCO)
В статье представлена оригинальная версия алгоритма бактериальной хемотаксисной оптимизации (BCO) и его модифицированный вариант. Мы подробно рассмотрим все отличия, уделяя особое внимание новой версии BCOm, которая упрощает механизм движения бактерий, снижает зависимость от истории изменений позиций и использует более простые математические операции по сравнению с перегруженной вычислениями оригинальной версией. Также будут проведены тесты и подведены итоги.