Artikel über maschinelles Lernen im Handel.

In diesem Artikel werden wir die Bewegungen synthetischer Währungen mit Hilfe von Python und MQL5 untersuchen und herausfinden, wie praktikabel Forex-Arbitrage heute ist. Wir werden uns auch mit fertigem Python-Code für die Analyse synthetischer Währungen befassen und mehr Details darüber mitteilen, was synthetische Währungen im Devisenhandel sind.

In diesem Artikel wird das innovative Chimera-System vorgestellt: ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netze zur Analyse multivariater Zeitreihen verwendet. Diese Methode bietet eine hohe Genauigkeit bei geringen Rechenkosten und übertrifft damit traditionelle Ansätze und Transformer-Architekturen.

Der ursprüngliche Royal Flush Optimierung-Algorithmus bietet einen neuen Ansatz zur Lösung von Optimierungsproblemen, indem er die klassische binäre Kodierung genetischer Algorithmen durch einen sektorbasierten Ansatz ersetzt, der von den Prinzipien des Pokerspiels inspiriert ist. RFO zeigt, wie die Vereinfachung von Grundprinzipien zu einer effizienten und praktischen Optimierungsmethode führen kann. Der Artikel enthält eine detaillierte Analyse des Algorithmus und der Testergebnisse.

Wir laden Sie ein, sich mit dem Hierarchical Double-Tower Transformer (Hidformer) vertraut zu machen, der für Zeitreihenprognosen und Datenanalysen entwickelt wurde. Die Autoren des Rahmenwerks schlugen mehrere Verbesserungen an der Transformer-Architektur vor, die zu einer höheren Vorhersagegenauigkeit und einem geringeren Verbrauch an Rechenressourcen führten.

Wir setzen unsere Arbeit an der Entwicklung des Systems von FinMem fort, das mehrschichtige Speicheransätze verwendet, die menschliche kognitive Prozesse nachahmen. Dadurch kann das Modell nicht nur komplexe Finanzdaten effektiv verarbeiten, sondern sich auch an neue Signale anpassen, was die Genauigkeit und Effektivität von Anlageentscheidungen auf sich dynamisch verändernden Märkten erheblich verbessert.

Die lineare Systemidentifikation kann mit dem Lernen gekoppelt werden, um den Fehler in einem überwachten Lernalgorithmus zu korrigieren. So können wir Anwendungen entwickeln, die von statistischen Modellierungstechniken abhängen, ohne zwangsläufig die Anfälligkeit der restriktiven Annahmen des Modells zu übernehmen. Klassische überwachte Lernalgorithmen haben viele Bedürfnisse, die durch die Kombination dieser Modelle mit einem Feedback-Controller ergänzt werden können, der das Modell korrigieren kann, um mit den aktuellen Marktbedingungen Schritt zu halten.

Dieser Artikel schließt an Teil 74 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen des überwachten Lernens untersuchten, und verlagert den Schwerpunkt auf das Bestärkende Lernen. Ichimoku und ADX bilden eine komplementäre Kombination von Unterstützungs-/Widerstandskartierung und Trendstärkemessung. In dieser Folge wird gezeigt, wie der Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) Algorithmus mit diesem Indikatorensatz verwendet werden kann. Wie bei früheren Teilen der Serie erfolgt die Implementierung in einer nutzerdefinierten Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde, was eine problemlose Zusammenstellung von Expert Advisors ermöglicht.

In diesem Beitrag befassen wir uns mit einem wichtigen Schritt der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der zunehmend an Bedeutung gewinnt. Pipelines für die Datenvorverarbeitung. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um eine rationalisierte Abfolge von Datenumwandlungsschritten, mit denen Rohdaten aufbereitet werden, bevor sie in ein Modell eingespeist werden. So uninteressant dies für den Laien auch erscheinen mag, diese „Datenstandardisierung“ spart nicht nur Trainingszeit und Ausführungskosten, sondern trägt auch zu einer besseren Generalisierung bei. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf einige SCIKIT-LEARN Vorverarbeitungsfunktionen, und während wir den MQL5-Assistenten nicht ausnutzen, werden wir in späteren Artikeln darauf zurückkommen.