Algorithmic Trading Articles for Статистика и анализ

Нейросети — это просто (Часть 10): Multi-Head Attention (многоголовое внимание)

Ранее мы уже рассмотрели механизм само-внимания (self-attention) в нейронных сетях. В практике современных архитектур нейронных сетей используется несколько параллельных потоков self-attention для поиска различных зависимостей между элементами последовательности. Давайте рассмотрим реализацию такого подхода и оценим его влияние на общий результат работы сети.

Нейросети — это просто (Часть 8): Механизмы внимания

В предыдущих статьях мы уже протестировали различные варианты организации нейронных сетей. В том числе и сверточные сети, заимствованные из алгоритмов обработки изображений. В данной статье я предлагаю рассмотреть механизмы внимания, появление которых дало толчок в развитии языковых моделей.

Нейросети — это просто (Часть 7): Адаптивные методы оптимизации

В предыдущих статьях для обучения нейронной сети использовался метод стохастического градиентного спуска с применением единого коэффициента обучения для всех нейронов в сети. В данной статье предлагаю посмотреть в сторону адаптивных методов обучения, которые позволяют изменять скорость обучения каждого нейрона. Давайте посмотрим на плюсы и минусы такого подхода.

Нейросети — это просто (Часть 6): Эксперименты с коэффициентом обучения нейронной сети

Мы уже рассмотрели некоторые виды нейронных сетей и способы их реализации. Во всех случаях мы использовали метод градиентного спуска для обучения нейронных сетей, который предполагает выбор коэффициента обучения. В данной статье, я хочу на примерах показать важность правильного выбора и его влияние на обучение нейронной сети.

Нейросети — это просто (Часть 5): Многопоточные вычисления в OpenCL

Мы уже познакомились с некоторыми типами реализации нейронных сетей. Легко заметить, что для каждого нейрона сети повторяются те же самые операции. И тут возникает желание воспользоваться возможностями многопоточных вычислений современной техники для ускорения процесса обучения нейронной сети. Об одном из вариантов такой реализации пойдет речь в данной статье.

Нейросети — это просто (Часть 4): Рекуррентные сети

Продолжаем наше погружение в мир нейронных сетей. И в этой статье я предлагаю поговорить о рекуррентных нейронных сетях. Данный тип нейронных сетей предлагается для использования с временными рядами, коими и являются ценовые графики в торговой платформе MetaTrader 5.

Нейросети — это просто (Часть 3): Сверточные сети

Продолжая тему нейронных сетей, предлагаю рассмотреть сверточные нейронные сети. Данный тип нейронных сетей был разработан для поиска объектов на изображении. Рассмотрим, как он может нам помочь в работе на финансовых рынках.

Каждый раз, когда речь заходит об искусственном интеллекте, в голове всплывают какие-то фантастические образы и кажется, что это очень сложное и непостижимое. Но мы все чаще и чаще слышим об искусственном интеллекте в повседневной жизни. В новостных лентах все чаще пишут о каких-либо достижениях с использованием нейронных сетей. В данной статье хочу показать насколько просто каждый может создать свою нейронную сеть и использовать достижения искусственного интеллекта в трейдинге.

Нейросети — это просто (Часть 2): Обучение и тестирование сети

В данной статье мы продолжим изучение нейронных сетей, начатое в предыдущей статье и рассмотрим пример использования в советниках созданного нами класса CNet. Рассмотрены две модели нейронной сети, которые показали схожие результаты как по времени обучения, так и по точности предсказания.

Модель движения цены и ее основные положения (Часть 1): Простейший вариант модели и его приложения

Представлены основы математически строгой теории движения цены и функционирования рынка. Строгой математической теории движения цены до настоящего момента еще не было создано, а имелся только ряд неподкрепленных ни статистикой, ни теорией предположений типа, что после таких-то паттернов цена движется так-то.

Как правильно выбирать советник в Маркете?

В данной статье рассмотрим моменты, на которые следует обращать внимание при покупке советника в первую очередь. А также поищем способы повышения прибыли и, что самое, главное, как потратить деньги с умом и еще заработать на этом. Кроме того, после прочтения вы поймете, что заработать можно даже на простых и бесплатных продуктах.

SQLite: нативная работа с базами данных на SQL в MQL5

Разработка торговых стратегий связана с обработкой больших объемов данных. Теперь прямо в MQL5 вы можете работать с базами данных с помощью SQL-запросов на основе SQLite. Важным преимуществом данного движка является то, что вся база данных содержится в единственном файле, который находится на компьютере пользователя.

Практическое применение нейросетей в трейдинге. Переходим к практике

В статье даны описание и инструкция по практическому применению нейросетевых модулей на платформе Matlab. Также затронуты основные аспекты построения системы торговли с использованием НСМ. Для ознакомления с комплексом в рамках сжатого изложения для данной статьи мне пришлось его несколько модернизировать таким образом, чтобы в одной программе совместить несколько функций НСМ.

Параллельная оптимизация методом роя частиц (Particle Swarm Optimization)

В статье описан способ быстрой оптимизиции методом роя частиц, представлена его реализация на MQL, готовая к применению как в однопоточном режиме внутри эксперта, так и в параллельном многопоточном режиме в качестве надстройки, выполняющейся на локальных агентах тестера.

Метамодели в машинном обучении и трейдинге: Оригинальный тайминг торговых приказов

Метамодели в машинном обучении: Автоматическое создание торговых систем практически без участия человека — Модель сама принимает решение как торговать и когда торговать.

Математика в трейдинге: Коэффициенты Шарпа и Сортино

Доходность является самым очевидным показателем, который используют инвесторы и начинающие трейдеры для анализа эффективности торговли. Профессиональные трейдеры пользуются более надежными инструментами для анализа стратегии, среди них — коэффициенты Шарпа и Сортино.

Набор инструментов для ручной разметки графиков и торговли (Часть II). Рисование разметки

Статья продолжает цикл, в котором я показываю, как создавал удобную для меня библиотеку для ручной разметки графиков с помощью сочетаний клавиш. Разметка происходит прямыми линиями и их комбинациями. В этой части рассказано непосредственно о самом рисовании с помощью функций, описанных в первой части. Библиотеку можно подключить к любому эксперту или индикатору, существенно облегчив себе задачи разметки. Данное решение НЕ ИСПОЛЬЗУЕТ внешних dll, все команды реализованы с помощью встроенных средств языка MQL.

Машинное обучение в торговых системах на сетке и мартингейле. Есть ли рыба?

Данная статья познакомит читателя с техникой машинного обучения для торговли сеткой и мартингейлом. К моему удивлению, такой подход по каким-то причинам совершенно не затронут в глобальной сети. Прочитав статью, вы сможете создавать своих собственных ботов.

Комбинаторика и теория вероятностей для трейдинга (Часть I): Основы

В данной серии статей будем искать практическое применение теории вероятностей для описания процесса торговли и ценообразования. В первой статье мы познакомимся с основами комбинаторики и теории вероятностей, и разберем первый пример применения фракталов в рамках теории вероятности.

Комбинаторика и теория вероятностей для трейдинга (Часть V): Анализ кривых

В данной статье я решил провести исследование на тему сведения множественных состояний к двойным. Основная цель — это анализ и полезные выводы, которые могут помочь в дальнейшей разработке масштабируемых торговых алгоритмов на базе теории вероятностей. Конечно, не обошлось и без математики, но учитывая опыт предыдущих статей, вижу, что более общая информация гораздо полезнее деталей.

Визуальная оценка результатов оптимизации

Разговор в этой статье пойдёт о том, как построить графики всех проходов оптимизации и подобрать оптимальный пользовательский критерий. А также о том, как, имея минимальные знания в MQL5 и большое желание, используя статьи сайта и комментарии на форуме, написать то, что хочется.

Советы профессионального программиста (Часть III): Логирование. Подключение к системе сбора и анализа логов Seq

Реализация класса Logger для унификации (структурирования) сообщений, выводимых в журнал эксперта. Подключение к системе сбора и анализа логов Seq. Наблюдение за сообщениями в онлайн режиме.

Градиентный бустинг в задачах трансдуктивного и активного машинного обучения

В данной статье вы познакомитесь с методами активного машинного обучения на реальных данных, узнаете какие плюсы и минусы они имеют. Возможно, эти методы займут свое место в вашем арсенале моделей машинного обучения. Термин трансдукции был введен Владимиром Наумовичем Вапником, изобретателем машины опорных векторов или SVM (support vector machine).

Поиск сезонных закономерностей на валютном рынке с помощью алгоритма CatBoost

В статье показана возможность создания моделей машинного обучения с временными фильтрами и раскрыта эффективность такого подхода. Теперь можно исключить человеческий фактор, просто сказав модели: "Хочу, чтобы ты торговала в определенный час определенного дня недели". А поиск закономерностей возложить на плечи алгоритма.

Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 3): Способ адаптации робота к автооптимизатору

Третья статья служит неким мостом между двумя предыдущими, в ней освещается механизм взаимодействия с DLL, написанной в первой статье, и объектами для выгрузки из второй статьи. Показывается процесс создания обертки для класса, который импортируется из DLL и формирует XML-файл с историей торгов, а также способ взаимодействии с данной оберткой.

Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 2): Механизм создания отчета оптимизации для любого робота

Если прошлая статья повествовала о создании DLL-библиотеки, которая будет использоваться в нашем автооптимизаторе и в роботе, то продолжение будет целиком посвящено языку MQL5.

Непрерывная скользящая оптимизация (Часть 1): Механизм работы с отчетами оптимизации

Первая часть статьи посвящена созданию инструментария для работы с отчетностью оптимизации, ее импорта из терминала, а также процессам фильтрации и сортировки полученных данных. MetaTrader 5 позволяет выгружать отчет проходов оптимизаций, но хотелось бы иметь возможность добавления в отчет собственных данных.

Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть III): Новые горизонты

Данная статья продолжает тему брутфорса, привнося в алгоритм моей программы новые возможности по анализу рынка, тем самым ускоряя скорость анализа и качество итоговых результатов, что обеспечивает максимально качественный взгляд на глобальные закономерности в рамках данного подхода.

Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть II): Погружение

В данной статье я продолжу тему брутфорс-подхода. Постараюсь более качественно осветить закономерности с помощью новой улучшенной версии своей программы и постараюсь найти разницу в стабильности используя разные временные отрезки и разные таймфреймы котировок.

Брутфорс-подход к поиску закономерностей

В данной статье мы будем искать закономерности на рынке, создавать советников на их основе и проверять, как долго эти закономерности сохраняют работоспособность и вообще, сохраняют ли они ее.

Продвинутый ресемплинг и выбор CatBoost моделей брутфорс методом

В данной статье описан один из возможных подходов к трансформации данных для улучшения обобщающей способности модели, а также рассмотрен перебор моделей CatBoost и выбор лучшей из них.

Нейросети — это просто (Часть 9): Документируем проделанную работу

Мы уже проделали довольно большой путь, и код нашей библиотеке сильно разрастается. Становится сложно отслеживать все связи и зависимости. И конечно, перед продолжением развития проекта нам нужно задокументировать уже проделанную работу и актуализировать документацию на каждом последующем шаге. Правильно подготовленная документация поможет нам увидеть целостность нашей работы.

Нейросети — это просто (Часть 17): Понижение размерности

Мы продолжаем рассмотрение моделей искусственного интеллекта. И, в частности, алгоритмов обучения без учителя. Мы уже познакомились с одним из алгоритмов кластеризации. А в этой статье я хочу поделиться с Вами вариантом решения задач понижения размерности.

Нейросети — это просто (Часть 16): Практическое использование кластеризации

В предыдущей статье мы построили класс для кластеризации данных. В этой статье я хочу с вами поделиться вариантами возможного использования полученных результатов для решения практических задач трейдинга.

Нейросети — это просто (Часть 15): Кластеризации данных средствами MQL5

Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.

Нейросети — это просто (Часть 14): Кластеризация данных

Должен признаться, что с момента публикации последней статьи прошло уже больше года. За столь длительное время можно многое переосмыслить, выработать новые подходы. И в новой статье я хотел бы немного отойти от используемого ранее метода обучения с учителем, и предложить немного окунуться в алгоритмы обучения без учителя. И, в частности, рассмотреть один из алгоритмов кластеризации — k-средних.

Нейросети — это просто (Часть 11): Вариации на тему GPT

Сегодня, наверное, одной из самых передовых языковых моделей нейросетей является GPT-3, которая в максимальном своем варианте содержит 175 млрд. параметров. Конечно, мы не будем создавать подобного монстра в домашних условиях. Но давайте посмотрим, какие архитектурные решения мы можем использовать в своей работе и какие это нам даст преимущества.

Машинное обучение и Data Science (Часть 05): Деревья решений на примере погодных условий для игры в теннис

Деревья решений классифицируют данные, имитируя то, каким образом размышляют люди. В этой статье посмотрим, как строить деревья и использовать их для классификации и прогнозирования данных. Основная цель алгоритма деревьев решений состоит в том, чтобы разделить выборку на данные с "примесями" и на "чистые" или близкие к узлам.

Машинное обучение и Data Science (Часть 06): Градиентный спуск

Градиентный спуск играет важную роль в обучении нейронных сетей и различных алгоритмов машинного обучения — это быстрый и умный алгоритм. Однако несмотря на его впечатляющую работу, многие специалисты по данным все еще неправильно его понимают. Давайте в этой статье посмотрим, о чем идет речь.

Машинное обучение и Data Science (Часть 04): Предсказание биржевого краха

В этой статье я попытаюсь использовать нашу логистическую модель, чтобы спрогнозировать крах фондового рынка на основе главнейших акций для экономики США: NETFLIX и APPLE. Мы проанализируем эти акции, будем использовать информацию о предыдущих падениях рынка 2019 и 2020 годов. Посмотрим, как наша модель будет работать в нынешних мрачных условиях.