Neuronale Netzwerke leicht gemacht (Teil 13): Batch-Normalisierung
Im vorigen Artikel haben wir begonnen, Methoden zur Verbesserung der Trainingsqualität neuronaler Netze zu besprechen. In diesem Artikel setzen wir dieses Thema fort und betrachten einen weiteren Ansatz — die Batch-Normalisierung.
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche (Teil IV): Minimale Funktionalität
In diesem Artikel wird eine verbesserte Brute-Force-Variante vorgestellt, die auf den im vorherigen Artikel gesetzten Zielen basiert. Ich werde versuchen, dieses Thema so breit wie möglich zu behandeln, indem ich Expert Advisors mit Einstellungen verwende, die mit dieser Methode gewonnen wurden. Eine neue Programmversion ist diesem Artikel beigefügt.
Andere Klassen in der Bibliothek DoEasy (Teil 66): MQL5.com die Kollektionsklasse der Signale
In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse der Signale des MQL5.com Signals-Dienstes mit den Funktionen zur Verwaltung von Signalen erstellen. Außerdem werde ich die Schnappschuss-Objektklasse der Markttiefe (Depth of Market, DOM) verbessern, um das gesamte Kauf- und Verkaufsvolumen im DOM anzuzeigen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 12): Dropout
Als nächsten Schritt beim Studium von neuronalen Netzwerken schlage ich vor, die Methoden zur Erhöhung der Konvergenz beim Training von neuronalen Netzwerken zu besprechen. Es gibt mehrere solcher Methoden. In diesem Artikel werden wir uns einer von ihnen mit dem Namen Dropout zuwenden.
Preise und Signale in der DoEasy-Bibliothek (Teil 65): Kollektion der Markttiefe und die Klasse für die Arbeit mit MQL5.com- Signalen
In diesem Artikel werde ich die Kollektionsklasse für die Markttiefe aller Symbole erstellen und mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit dem MQL5.com Signals-Dienst beginnen, indem ich die Signal-Objektklasse erstelle.
Maschinelles Lernen für Grid- und Martingale-Handelssysteme. Würden Sie darauf wetten?
Dieser Artikel beschreibt die Technik des maschinellen Lernens, die auf den Grid- und Martingale-Handel angewendet wird. Überraschenderweise hat dieser Ansatz wenig bis gar keine Verbreitung im globalen Netzwerk. Nachdem Sie den Artikel gelesen haben, werden Sie in der Lage sein, Ihre eigenen Trading Bots zu erstellen.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 64): Markttiefe, Klassenobjekte für Schnappschüsse der Markttiefe und der Schnappschuss-Reihen
In diesem Artikel werde ich zwei Klassen erstellen (die Klassenobjekte des DOM-Schnappschusses und die der DOM-Schnappschuss-Reihe) und die Erstellung der DOM-Datenreihe testen.
Der selbstanpassenden Algorithmus (Teil IV): Zusätzliche Funktionen und Tests
Ich fahre fort, den Algorithmus mit der minimal notwendigen Funktionalität zu entwickeln und die Ergebnisse zu testen. Die Rentabilität ist recht gering, aber die Artikel demonstrieren das Modell des vollautomatischen profitablen Handels mit völlig unterschiedlichen Instrumenten, die auf grundlegend verschiedenen Märkten gehandelt werden.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 11): Ein Blick auf GPT
Eines der fortschrittlichsten Modelle unter den derzeit existierenden neuronalen Netzen für Sprachen ist vielleicht GPT-3, dessen maximale Variante 175 Milliarden Parameter enthält. Natürlich werden wir ein solches Ungetüm nicht auf unseren Heim-PCs erstellen. Wir können uns jedoch ansehen, welche architektonischen Lösungen bei unserer Arbeit verwendet werden können und wie wir von ihnen profitieren können.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 63): Markttiefe und deren abstrakte Anforderungsklasse
In diesem Artikel werde ich mit der Entwicklung der Funktionalität für die Arbeit mit der Markttiefe (Depth of Market, DOM) beginnen. Ich werde auch die Klasse des abstrakten Objekts der Markttiefe und seine Nachkommen erstellen.
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 62): Aktualisieren der Tick-Serien in Echtzeit, Vorbereitung für die Arbeit mit Markttiefe
In diesem Artikel werde ich die Aktualisierung der Tick-Daten in Echtzeit implementieren und die Symbol-Objektklasse für die Arbeit mit Markttiefe (Depth of Market, DOM) vorbereiten (das DOM selbst wird im nächsten Artikel implementiert).
Preise in der DoEasy-Bibliothek (Teil 61): Kollektion der Tickserien eines Symbols
Da ein Programm bei seiner Arbeit verschiedene Symbole verwenden kann, sollte für jedes dieser Symbole eine eigene Liste erstellt werden. In diesem Artikel werde ich solche Listen zu einer Tickdatenkollektion zusammenfassen. In der Tat wird dies eine reguläre Liste sein, die auf der Klasse des dynamischen Arrays von Zeigern auf Instanzen der Klasse CObject und ihrer Nachkommen der Standardbibliothek basiert.
Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil III): Verzicht auf Optimierung
Es ist unmöglich, einen wirklich stabilen Algorithmus zu erhalten, wenn wir die Optimierung auf Basis historischer Daten zur Auswahl der Parameter verwenden. Ein stabiler Algorithmus sollte wissen, welche Parameter bei der Arbeit an einem beliebigen Handelsinstrument zu jeder Zeit benötigt werden. Er sollte nicht prognostizieren oder raten, er sollte es mit Sicherheit wissen.
Praktische Anwendung von Neuronalen Netzen im Handel (Teil 2). Computerbilder
Die Verwendung von Computerbilder ermöglicht das Training von Neuronalen Netzen auf der visuellen Darstellung des Kurscharts und der Indikatoren. Diese Methode ermöglicht breitere Operationen mit dem ganzen Komplex der technischen Indikatoren, da es nicht nötig ist, sie digital in das Neuronale Netz einzuspeisen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 10): Multi-Head Attention
Wir haben zuvor den Mechanismus der Self-Attention (Selbstaufmerksamkeit) in neuronalen Netzen besprochen. In der Praxis verwenden moderne neuronale Netzwerkarchitekturen mehrere parallele Self-Attention-Threads, um verschiedene Abhängigkeiten zwischen den Elementen einer Sequenz zu finden. Betrachten wir die Implementierung eines solchen Ansatzes und bewerten seine Auswirkungen auf die Gesamtleistung des Netzwerks.
Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil II): Effizienzverbesserungen
In diesem Artikel werde ich die Entwicklung des Themas fortsetzen, indem ich die Flexibilität des zuvor erstellten Algorithmus verbessere. Der Algorithmus wurde stabiler mit einer Erhöhung der Anzahl der Kerzen im Analysefenster oder mit einer Erhöhung des Schwellenprozentsatzes des Übergewichts der fallenden oder wachsenden Kerzen. Ich musste einen Kompromiss eingehen und eine größere Stichprobengröße für die Analyse oder einen größeren Prozentsatz des vorherrschenden Kerzenübergewichts einstellen.
Über das Finden von zeitlicher Mustern im Devisenmarkt mit dem CatBoost-Algorithmus
Der Artikel befasst sich mit dem Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Zeitfiltern und diskutiert die Effektivität dieses Ansatzes. Der menschliche Faktor kann nun eliminiert werden, indem das Modell einfach angewiesen wird, zu einer bestimmten Stunde an einem bestimmten Wochentag zu handeln. Die Mustersuche kann durch einen separaten Algorithmus bereitgestellt werden.
Der Markt und die Physik seiner globalen Muster
In diesem Artikel werde ich versuchen, die Annahme zu testen, dass jedes System mit auch nur einem kleinen Verständnis des Marktes auf globaler Ebene funktionieren kann. Ich werde keine Theorien oder Muster erfinden, sondern nur bekannte Fakten verwenden und diese Fakten schrittweise in die Sprache der mathematischen Analyse übersetzen.
Entwicklung eines selbstanpassenden Algorithmus (Teil I): Finden eines Grundmusters
In der kommenden Artikelserie werde ich die Entwicklung von selbstanpassenden Algorithmen unter Berücksichtigung der meisten Marktfaktoren demonstrieren, sowie zeigen, wie man diese Situationen systematisiert, in Logik beschreibt und in seiner Handelsaktivität berücksichtigt. Ich werde mit einem sehr einfachen Algorithmus beginnen, der sich nach und nach die Theorie aneignet und sich zu einem sehr komplexen Projekt entwickelt.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 59): Objekt zum Speichern der Daten eines Ticks
Ab diesem Artikel beginnen wir mit der Erstellung von Bibliotheksfunktionen für die Arbeit mit Preisdaten. Heute erstellen wir eine Objektklasse, die alle Preisdaten speichert, die mit einem weiteren Tick angekommen sind.
Ein manuelles Chart- und Handelswerkzeug (Teil II). Werkzeuge zum Zeichnen von Chart-Grafiken
Dies ist der nächste Artikel der Serie, in dem ich zeige, wie ich eine komfortable Bibliothek für die manuelle Anwendung von Chart-Grafiken unter Verwendung von Tastaturkürzeln erstellt habe. Zu den verwendeten Werkzeugen gehören gerade Linien und deren Kombinationen. In diesem Teil sehen wir uns an, wie die Zeichenwerkzeuge unter Verwendung der im ersten Teil beschriebenen Funktionen angewendet werden. Die Bibliothek kann mit jedem Expert Advisor oder Indikator verbunden werden, was die Aufgaben im Chart stark vereinfacht. Diese Lösung verwendet KEINE externen Dlls, während alle Befehle mit eingebauten MQL-Tools implementiert werden.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 7): Adaptive Optimierungsverfahren
In früheren Artikeln haben wir den stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein neuronales Netzwerk mit der gleichen Lernrate für alle Neuronen innerhalb des Netzwerks zu trainieren. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit adaptiven Lernmethoden zu beschäftigen, die eine Änderung der Lernrate für jedes Neuron ermöglichen. Wir werden auch die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes betrachten.
Analysieren von Charts mit den Level von DeMark Sequential und Murray-Gann
Thomas DeMark Sequential ist gut darin, Gleichgewichtsänderungen in der Preisbewegung anzuzeigen. Dies wird besonders deutlich, wenn wir seine Signale mit einem Pegelindikator, zum Beispiel Murray-Levels, kombinieren. Der Artikel ist vor allem für Anfänger und diejenigen gedacht, die ihren "Gral" noch nicht gefunden haben. Ich werde auch einige Merkmale der Levelbildung zeigen, die ich in anderen Foren nicht gesehen habe. So wird der Artikel wahrscheinlich auch für fortgeschrittene Händler nützlich sein... Anregungen und vernünftige Kritik sind willkommen...
Gradient Boosting beim transduktiven und aktiven maschinellen Lernen
In diesem Artikel werden wir aktive Methoden des maschinellen Lernens anhand von realen Daten betrachten und ihre Vor- und Nachteile diskutieren. Vielleicht helfen Ihnen diese Methoden und Sie werden sie in Ihr Arsenal an maschinellen Lernmodellen aufnehmen. Die Transduktion wurde von Vladimir Vapnik eingeführt, der Miterfinder der Support-Vector Machine (SVM) ist.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 56): Nutzerdefiniertes Indikatorobjekt, das die Daten von Indikatorobjekten aus der Kollektion holt
In dem Artikel wird das Erstellen des nutzerdefinierten Indikatorobjekts für die Verwendung in EAs erklärt. Lassen Sie uns die Bibliotheksklassen leicht verbessern und Methoden hinzufügen, um Daten von Indikatorobjekten in EAs zu erhalten.
Optimale Vorgehensweise für Entwicklung und Analyse von Handelssystemen
In diesem Artikel zeige ich Ihnen die Kriterien, die Sie bei der Auswahl eines Systems oder Signals für die Investition Ihrer Gelder berücksichtigen sollten. Außerdem beschreibe ich die optimale Vorgehensweise bei der Entwicklung von Handelssystemen und zeige auf, wie wichtig diese Angelegenheit im Forex-Handel ist.
Praktische Anwendung von neuronalen Netzen im Handel. Python (Teil I)
In diesem Artikel werden wir die schrittweise Implementierung eines Handelssystems analysieren, das auf der Programmierung von tiefen neuronalen Netzen in Python basiert. Dies wird unter Verwendung der von Google entwickelten TensorFlow-Bibliothek für maschinelles Lernen durchgeführt. Außerdem werden wir die Keras-Bibliothek zur Beschreibung von neuronalen Netzen verwenden.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 55): Die Kollektionsklasse der Indikatoren
Der Artikel setzt die Entwicklung von Objektklassen für die Indikatoren und deren Kollektionen fort. Für jedes Indikatorobjekt erstellen wir seine Beschreibung und die richtige Kollektionsklasse für die fehlerfreie Speicherung und das Abrufen von Indikatorobjekten aus der Kollektionsliste.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 5): Parallele Berechnungen mit OpenCL
Wir haben bereits einige Arten von Implementierungen neuronaler Netze besprochen. In den betrachteten Netzwerken werden die gleichen Operationen für jedes Neuron wiederholt. Ein logischer weiterer Schritt ist die Nutzung der parallelen Berechnung, die die moderne Technologie bietet, um den Lernprozess des neuronalen Netzwerks zu beschleunigen. Eine der möglichen Implementierungen wird in diesem Artikel beschrieben.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 54): Abgeleitete Klassen des abstrakten Basisindikators
Der Artikel betrachtet das Erstellen von Klassen von abgeleiteten Objekten des abstrakten Basisindikators. Solche Objekte ermöglichen den Zugriff auf die Funktionen der Erstellung von Indikator-EAs, das Sammeln und Abrufen von Datenwertstatistiken verschiedener Indikatoren und Preise. Außerdem wird eine Kollektion von Indikatorobjekten erstellt, von der aus der Zugriff auf die Eigenschaften und Daten jedes im Programm erstellten Indikators möglich sein wird.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 4): Rekurrente Netze
Wir setzen unser Studium der Welt der Neuronalen Netze fort. In diesem Artikel werden wir einen anderen Typ der Neuronalen Netzen betrachten, nämlich die Rekurrenten Netze. Dieser Typ wird für die Verwendung mit Zeitreihen vorgeschlagen, die in der Handelsplattform MetaTrader 5 durch Preisdiagramme dargestellt werden.
Grid und Martingale: was sind sie und wie verwendet man sie?
In diesem Artikel werde ich versuchen, im Detail zu erklären, was Grid und Martingale sind, sowie was sie gemeinsam haben. Außerdem werde ich versuchen zu analysieren, wie praktikabel diese Strategien wirklich sind. Der Artikel enthält mathematische und praktische Teile.
Brute-Force-Ansatz zur Mustersuche
In diesem Artikel werden wir nach Marktmustern suchen, Expert Advisors basierend auf den identifizierten Mustern erstellen und prüfen, wie lange diese Muster gültig bleiben, wenn sie überhaupt ihre Gültigkeit behalten.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 53): Abstrakte Basisklasse der Indikatoren
Der Artikel beschäftigt sich mit dem Erstellen eines abstrakten Indikators, der im Weiteren als Basisklasse für die Erstellung von Objekten der Standard- und nutzerdefinierten Indikatoren der Bibliothek verwendet wird.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 52): Plattformübergreifende Eigenschaft für Standardindikatoren mit einem Puffer für mehrere Symbole und Perioden
In diesem Artikel wird das Erstellen des Standardindikators Akkumulation/Distribution mehrere Symbole und Perioden behandelt. Wir verbessern die Bibliotheksklassen in Bezug auf die Indikatoren ein wenig, damit die für die veraltete Plattform MetaTrader 4 entwickelten Programme, die auf dieser Bibliothek basieren, beim Umstieg auf MetaTrader 5 normal funktionieren können.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 3): Convolutional Neurale Netzwerke
Als Fortsetzung des Themas Neuronale Netze schlage ich vor, Convolutional Neurale Netzwerke (faltende Neuronale Netzwerke) zu besprechen. Diese Art von Neuronalen Netzwerken wird in der Regel für die Analyse von visuellen Bildern verwendet. In diesem Artikel werden wir die Anwendung dieser Netzwerke auf den Finanzmärkten besprechen.
Grundlegende Mathematik hinter dem Forex-Handel
Der Artikel zielt darauf ab, die Hauptmerkmale des Forex-Handels so einfach und schnell wie möglich zu beschreiben sowie einige grundlegende Ideen mit Anfängern zu beschreiben. Er versucht auch, die quälendsten Fragen in der Trading-Community zu beantworten und zeigt die Entwicklung eines einfachen Indikators.
Fortschrittliches Resampling und Auswahl von CatBoost-Modellen durch die Brute-Force-Methode
Dieser Artikel beschreibt einen der möglichen Ansätze zur Datentransformation mit dem Ziel, die Verallgemeinerbarkeit des Modells zu verbessern, und erörtert auch die Stichprobenziehung und Auswahl von CatBoost-Modellen.
Zeitreihen in der Bibliothek DoEasy (Teil 51): Zusammengesetzte Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden
Der Artikel vervollständigt die Entwicklung von Objekten der Standardindikatoren für mehrere Symbole und Perioden. Anhand des Standardindikators Ichimoku Kinko Hyo analysieren wir beispielsweise die Erstellung von zusammengesetzten, nutzerdefinierten Indikatoren, die über gezeichnete Hilfspuffer zur Anzeige von Daten auf dem Chart verfügen.
Ein wissenschaftlicher Ansatz für die Entwicklung von Handelsalgorithmen
Der Artikel befasst sich mit der Methodik zur Entwicklung von Handelsalgorithmen, bei der ein konsistenter, wissenschaftlicher Ansatz zur Analyse möglicher Kursmuster und zur Erstellung von Handelsalgorithmen auf der Grundlage dieser Muster verwendet wird. Die Entwicklungsideale werden anhand von Beispielen demonstriert.