В статье представлен простой и доступный способ использования нейронной сети в торговом советнике, который не требует глубоких знаний в машинном обучении. Метод исключает нормализацию целевой функции и устраняет проблемы "взрыва весов" и "ступора сети", предлагая интуитивное обучение и наглядный контроль результатов.
Сегодня мы начнем рассматривать, как можно реализовать вычисление псевдообратной на чистом языке MQL5. Код, который мы просмотрели, будет значительно сложнее для новичков, чем хотелось бы, и я всё еще думаю над тем, как объяснить его в простой форме. Поэтому пока считайте, что это возможность изучить необычный код. Спокойно и без спешки. Несмотря на то, что он не ориентирован на эффективное или быстрое применение, его цель - быть как можно более дидактичным.
В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASAAT, который использует ансамбль агентов для перекрестного анализа мультимодального временного ряда в разных масштабах представления данных. И сегодня мы доведем до логического завершения начатую ранее работу по реализации подходов данного фреймворка средствами MQL5.
Открываем новый мир автоматической торговли на 3D-барах. Как выглядит торговый робот на многомерных барах цены, и могут ли "желтые" кластеры 3D-баров предсказывать развороты трендов? Как выглядит трейдинг в множестве измерений?
Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.
Свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs) — ещё один алгоритм машинного обучения, который, как правило, специализируется на разложении многомерных наборов данных на ключевые составные части. Мы рассмотрим принцип его работы и исследуем возможное применение для трейдеров в очередном классе сигналов Мастера MQL5.
В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет подходы обучения с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и рисками в турбулентных рыночных условиях. Нами был построен функционал отдельных агентов данного фреймворка, и в этой статье мы продолжим начатую работу, доведя её до логического завершения.
В статье описывается простая стратегия нормализации рыночных данных с использованием дневного диапазона и обучения нейронной сети для улучшения рыночных прогнозов. Разработанные модели могут использоваться совместно с существующими системами технического анализа или отдельно для прогнозирования общего направления рынка. Структура, изложенная в этой статье, может быть дополнительно усовершенствована техническим аналитиком для разработки моделей, подходящих как для ручных, так и для автоматизированных торговых стратегий.
На валютном рынке сложно предсказать будущие тренды, не имея представления о прошлом. Очень немногие модели машинного обучения способны делать прогнозы на будущее, учитывая прошлые значения. В этой статье мы посмотрим, как можно использовать классические (не временные ряды) модели искусственного интеллекта, чтобы понять рынок.
Нелинейные регрессионные модели на бирже: реально ли прогнозировать финансовые рынки? Попробуем создать моделеь для прогноза цен на евро-доллар, и сделать на ее основе двух роботов - на Python и MQL5.
В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.
В данной статье мы представляем алгоритм арифметической оптимизации (Arithmetic Optimization Algorithm, AOA), который основывается на простых арифметических операциях: сложении, вычитании, умножении и делении. Эти базовые математические действия служат основой для поиска оптимальных решений в различных задачах.
Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).
Как применить предиктивные правила ретейл-аналитики супермаркетов к реальному рынку Форекс? Как связаны покупки печенья, молока и хлеба с транзакциями на бирже? В статье рассматривается инновационный подход к алгоритмическому трейдингу, основанный на применении ассоциативных правил.
Во второй части статьи мы продолжим разработку модифицированной версии алгоритма AOS (Atomic Orbital Search), сфокусировавшись на специфических операторах для повышения его эффективности и адаптивности. После анализа основ и механик алгоритма, мы обсудим идеи по улучшению производительности и возможности анализа сложных пространств решений, предлагая новые подходы для расширения его функциональности как инструмента для 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.
Статья исследует возможность улучшения прогнозирования цен на основе анализа объема торгов, интегрируя принципы технического анализа с архитектурой LSTM нейронных сетей. Особое внимание уделяется выявлению и интерпретации аномальных объемов, использованию кластеризации и созданию признаков на основе объемов и их определения в контексте машинного обучения.
Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.
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.
В статье рассматривается алгоритм AOS (Atomic Orbital Search), который использует концепции атомной орбитальной модели для моделирования поиска решений. Алгоритм основывается на вероятностных распределениях и динамике взаимодействий в атоме. В статье подробно обсуждаются математические аспекты AOS, включая обновление положений кандидатов решений и механизмы поглощения и выброса энергии. AOS открывает новые горизонты для применения квантовых принципов в вычислительных задачах, предлагая инновационный подход к оптимизации.
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.
В статье представлена реализация алгоритма Левенберга-Марквардта для обучения нейронных сетей прямого распространения. Проведен сравнительный анализ результативности с алгоритмами из библиотеки scikit-learn Python. Предварительно обсуждаются более простые методы обучения такие как градиентный спуск, градиентный спуск с импульсом и стохастический градиентный спуск.
LightGBM и XGBoost — продвинутые методы построения деревьев решений с использованием градиентного бустинга, они обеспечивают превосходную производительность и гибкость, что делает их идеальными для финансового моделирования и алгоритмической торговли. В этой статье мы поговорим о том, как использовать эти инструменты для оптимизации торговых стратегий, повышения точности прогнозов и получения выгоды на финансовых рынках.
Предлагаем познакомиться с моделями направленной диффузии, которые используют анизотропные и направленные шумы, зависящие от данных, в процессе прямой диффузии для захвата значимых графовых представлений.
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.
Генеративно-состязательные сети — это пара нейронных сетей, которые обучаются друг на друге для получения более точных результатов. Мы рассмотрим условный тип этих сетей в контексте их возможного применения в прогнозировании финансовых временных рядов в рамках класса сигналов советника.
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.
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.
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.
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.
Создаем легальную в глазах брокеров арбитражную систему, которая создает тысячи синтетических цен на рынке Форекс, анализирует их, и успешно торгует в прибыль.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
