Artikel über maschinelles Lernen im Handel.

In diesem Artikel werden wir eine andere Art von Modellen erörtern, die auf die Untersuchung der Dynamik des Umgebungszustands abzielen.

Bei der Analyse der Marktsituation unterteilen wir den Markt in einzelne Segmente und ermitteln die wichtigsten Trends. Herkömmliche Analysemethoden konzentrieren sich jedoch oft auf einen Aspekt und schränken so die richtige Wahrnehmung ein. In diesem Artikel lernen wir eine Methode kennen, die die Auswahl mehrerer Objekte ermöglicht, um ein umfassenderes und vielschichtigeres Verständnis der Situation zu gewährleisten.

Reinforcement Learning ist neben dem überwachten und dem unüberwachten Lernen eine der drei Hauptrichtungen des maschinellen Lernens. Es geht also um die optimale Steuerung oder das Erlernen der besten langfristigen Strategie, die der Zielfunktion am besten entspricht. Vor diesem Hintergrund untersuchen wir die mögliche Rolle, die ein MLP für den Lernprozess eines von einem Assistenten zusammengestellten Expertenberaters spielt.

In der heutigen Diskussion untersuchen wir die Strategie der Analyse mehrerer Zeitrahmen, um zu erfahren, in welchem Zeitrahmen unser KI-Modell am besten abschneidet. Unsere Analyse führt uns zu dem Schluss, dass die monatlichen und stündlichen Zeitrahmen Modelle mit relativ niedrigen Fehlerquoten für das EURUSD-Paar ergeben. Wir haben dies zu unserem Vorteil genutzt und einen Handelsalgorithmus entwickelt, der KI-Prognosen auf dem monatlichen Zeitrahmen erstellt und seine Handelsgeschäfte auf dem stündlichen Zeitrahmen ausführt.

Der Artikel ist dem AMO-Algorithmus gewidmet, der die saisonale Migration von Tieren auf der Suche nach optimalen Bedingungen für Leben und Fortpflanzung modelliert. Zu den Hauptfunktionen von AMO gehören die Verwendung topologischer Nachbarschaften und ein probabilistischer Aktualisierungsmechanismus, der die Implementierung vereinfacht und die Flexibilität für verschiedene Optimierungsaufgaben gewährleistet.

Schließen Sie sich unserer heutigen Diskussion an, wenn wir nach einem algorithmischen Verfahren suchen, mit dem wir die Gesamtzahl der Ausstiege aus Gewinngeschäften minimieren können. Das Problem, mit dem wir konfrontiert waren, ist sehr schwierig, und die meisten Lösungen, die in den Diskussionen in der Gemeinschaft genannt wurden, haben keine festen Regeln. Unser algorithmischer Ansatz zur Lösung des Problems erhöhte die Rentabilität unserer Handelsgeschäft und reduzierte den durchschnittlichen Verlust pro Handelsgeschäft. Es müssen jedoch noch weitere Fortschritte gemacht werden, um alle Handelsgeschäfte, die ausgestoppt werden, vollständig herauszufiltern, aber unsere Lösung ist ein guter erster Schritt, den jeder ausprobieren kann.

Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.

In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Segmentierung von 3D-Objekten vor, die auf dem Superpoint Transformer (SPFormer) basiert und bei der die Notwendigkeit einer zwischengeschalteten Datenaggregation entfällt. Dadurch wird der Segmentierungsprozess beschleunigt und die Leistung des Modells verbessert.

In diesem Artikel werden wir versuchen, den Markt mit einem soliden Modell für Zeitreihenprognosen namens DeepAR vorherzusagen. Ein Modell, das eine Kombination aus tiefen neuronalen Netzen und autoregressiven Eigenschaften darstellt, die in Modellen wie ARIMA und Vector Autoregressive (VAR) zu finden sind.

Die NumPy-Bibliothek treibt fast alle Algorithmen des maschinellen Lernens in der Programmiersprache Python an. In diesem Artikel werden wir ein ähnliches Modul implementieren, das eine Sammlung des gesamten komplexen Codes enthält, um uns bei der Erstellung anspruchsvoller Modelle und Algorithmen jeglicher Art zu unterstützen.

Nachrichten treiben die Finanzmärkte an, insbesondere wichtige Veröffentlichungen wie die Non-Farm Payrolls (NFP, Beschäftigung außerhalb der Landwirtschaft). Wir alle haben schon erlebt, wie eine einzige Schlagzeile starke Kursbewegungen auslösen kann. In diesem Artikel befassen wir uns mit der leistungsstarken Schnittmenge von Nachrichtendaten und künstlicher Intelligenz.

Durch die Untersuchung der FEDformer-Methode haben wir die Tür zum Frequenzbereich der Zeitreihendarstellung geöffnet. In diesem neuen Artikel werden wir das begonnene Thema fortsetzen. Wir werden uns mit einer Methode befassen, mit der wir nicht nur eine Analyse durchführen, sondern auch spätere Zustände in einem bestimmten Bereich vorhersagen können.

In diesem Artikel stellen wir den Arithmetischen Optimierungsalgorithmus (AOA) vor, der auf einfachen arithmetischen Operationen basiert: Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division. Diese grundlegenden mathematischen Operationen dienen als Grundlage für die Suche nach optimalen Lösungen für verschiedene Probleme.

In diesem Artikel wird ein Algorithmus für ein künstliches elektrisches Feld (AEFA) vorgestellt, der durch das Coulombsche Gesetz der elektrostatischen Kraft inspiriert ist. Der Algorithmus simuliert elektrische Phänomene, um komplexe Optimierungsprobleme mit Hilfe geladener Teilchen und ihrer Wechselwirkungen zu lösen. AEFA weist im Zusammenhang mit anderen Algorithmen, die sich auf Naturgesetze beziehen, einzigartige Eigenschaften auf.

In diesem Artikel wird das neue PSformer-Framework vorgestellt, das die Architektur des einfachen Transformers an die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit multivariaten Zeitreihenprognosen anpasst. Der Rahmen basiert auf zwei wichtigen Innovationen: dem Parameter-Sharing-Mechanismus (PS) und der Segment Attention (SegAtt).

Nichtlineare Regressionsmodelle an der Börse: Ist es möglich, die Finanzmärkte vorherzusagen? Betrachten wir die Erstellung eines Modells für die Vorhersage der Preise für EURUSD, und machen zwei Roboter auf der Grundlage - in Python und MQL5.

Das EURUSD-Prognosesystem mit Hilfe von Computer Vision und Deep Learning. Erfahren Sie, wie Faltungsneuronale Netze komplexe Kursmuster auf dem Devisenmarkt erkennen und Wechselkursbewegungen mit einer Genauigkeit von bis zu 54 % vorhersagen können. Der Artikel beschreibt die Methodik zur Entwicklung eines Algorithmus, der Technologien der künstlichen Intelligenz für die visuelle Analyse von Charts anstelle von traditionellen technischen Indikatoren verwendet. Der Autor demonstriert den Prozess der Umwandlung von Preisdaten in „Bilder“, ihre Verarbeitung durch ein neuronales Netz und die einzigartige Möglichkeit, anhand von Aktivierungskarten und Aufmerksamkeits-Heatmaps einen Blick in das „Bewusstsein“ der KI zu werfen. Praktischer Python-Code, der die MetaTrader 5-Bibliothek nutzt, ermöglicht es den Lesern, das System zu reproduzieren und für den eigenen Handel anzuwenden.

In diesem Artikel werden wir uns den Mersenne-Twister-Zufallszahlengenerator ansehen und ihn mit dem Standardgenerator in MQL5 vergleichen. Wir werden auch herausfinden, welchen Einfluss die Qualität des Zufallszahlengenerators auf die Ergebnisse der Optimierungsalgorithmen hat.

Der Artikel beschreibt einen innovativen Ansatz zur Vorhersage von Kursbewegungen auf den Finanzmärkten mit Hilfe von Quantencomputern. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Anwendung des Algorithmus Quantum Phase Estimation (QPE), um Prototypen von Preismustern zu finden, die es Händlern ermöglichen, die Analyse von Marktdaten erheblich zu beschleunigen.

Wir setzen die im vorigen Artikel begonnene Arbeit am Aufbau des RefMask3D-Frameworks mit MQL5 fort. Dieser Rahmen wurde entwickelt, um multimodale Interaktion und Merkmalsanalyse in einer Punktwolke umfassend zu untersuchen, gefolgt von der Identifizierung des Zielobjekts auf der Grundlage einer in natürlicher Sprache gegebenen Beschreibung.

In diesem Artikel werden wir die verbleibenden Optimierungsmethoden aus der ALGLIB-Bibliothek weiter untersuchen, mit besonderem Augenmerk auf deren Prüfung auf komplexe mehrdimensionale Funktionen. So können wir nicht nur die Effizienz der einzelnen Algorithmen bewerten, sondern auch ihre Stärken und Schwächen unter verschiedenen Bedingungen ermitteln.

In der Welt der Big Data gibt es Millionen von alternativen Datensätzen, die das Potenzial haben, unsere Handelsstrategien zu verbessern. In dieser Artikelserie werden wir Ihnen helfen, die informativsten öffentlichen Datensätze zu finden.

Dies ist mein eigener Algorithmus. Der Artikel stellt den Time Evolution Travel Algorithm (TETA) vor, der vom Konzept der Paralleluniversen und Zeitströme inspiriert ist. Der Grundgedanke des Algorithmus ist, dass wir, obwohl Zeitreisen im herkömmlichen Sinne unmöglich sind, eine Abfolge von Ereignissen wählen können, die zu unterschiedlichen Realitäten führen.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar TRIX und Williams Percent Range vorstellten, und überlegen, wie dieses Indikatorpaar durch maschinelles Lernen erweitert werden kann. TRIX und Williams Percent sind ein Trend- und Unterstützungs-/Widerstandspaar, das sich gegenseitig ergänzt. Unser Ansatz des maschinellen Lernens verwendet ein neuronales Faltungsnetzwerk, das bei der Feinabstimmung der Prognosen dieses Indikatorpaares den Kosinus-Kernel in seine Architektur einbezieht. Wie immer wird dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei durchgeführt, die mit dem MQL5-Assistenten arbeitet, um einen Expert Advisor zusammenzustellen.

Das Deep-Q-Network ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus, der neuronale Netze bei der Projektion des nächsten Q-Wertes und der idealen Aktion während des Trainingsprozesses eines maschinellen Lernmoduls einsetzt. Wir haben bereits einen alternativen Verstärkungslernalgorithmus, Q-Learning, in Betracht gezogen. Dieser Artikel stellt daher ein weiteres Beispiel dafür vor, wie ein mit Reinforcement Learning trainierter MLP in einer nutzerdefinierten Signalklasse verwendet werden kann.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Optimierungsmethoden der ALGLIB-Bibliothek für MQL5 vertraut machen. Der Artikel enthält einfache und anschauliche Beispiele für die Verwendung von ALGLIB zur Lösung von Optimierungsproblemen, die das Erlernen der Methoden so einfach wie möglich machen. Wir werden uns die Verbindung von Algorithmen wie BLEIC, L-BFGS und NS im Detail ansehen und sie zur Lösung eines einfachen Testproblems verwenden.

Soft Actor Critic ist ein Reinforcement Learning Algorithmus, der 3 neuronale Netze verwendet. Ein Netzwerk für den Actor und 2 Critic-Netze. Diese maschinellen Lernmodelle werden in einer Master-Slave-Partnerschaft gepaart, in der die Kritiker modelliert werden, um die Prognosegenauigkeit des Akteursnetzwerks zu verbessern. Während wir in dieser Serie auch ONNX vorstellen, untersuchen wir, wie diese Ideen als nutzerdefiniertes Signal eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors getestet werden können.

Wenn wir Modelle zur Analyse der Marktsituation verwenden, konzentrieren wir uns hauptsächlich auf Kerzen. Es ist doch seit langem bekannt, dass Kerzen-Muster bei der Vorhersage künftiger Kursbewegungen helfen können. In diesem Artikel werden wir uns mit einer Methode vertraut machen, die es uns ermöglicht, diese beiden Ansätze zu integrieren.

Der Artikel stellt eine Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus für das Training von neuronalen Feedforward-Netzen vor. Es wurde eine vergleichende Analyse der Leistung mit Algorithmen aus der scikit-learn Python-Bibliothek durchgeführt. Einfachere Lernmethoden wie Gradientenabstieg, Gradientenabstieg mit Momentum und stochastischer Gradientenabstieg werden vorläufig diskutiert.

Der gleitende Durchschnitt und der Stochastik-Oszillator sind sehr gängige Indikatoren, die von manchen Händlern aufgrund ihres verzögerten Charakters nicht oft verwendet werden. In einer dreiteiligen Miniserie, die sich mit den drei wichtigsten Formen des maschinellen Lernens befasst, gehen wir der Frage nach, ob die Voreingenommenheit gegenüber diesen Indikatoren gerechtfertigt ist, oder ob sie vielleicht einen Vorteil haben. Wir führen unsere Untersuchung mit Hilfe eines Assistenten durch, der Expert Advisors zusammenstellt.

In diesem Artikel stellen wir eine modifizierte Version der schrittweisen Merkmalsauswahl vor, die in MQL5 implementiert ist. Dieser Ansatz basiert auf den Techniken, die in „Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C“ von Timothy Masters beschrieben sind.

ROC-Kurven sind grafische Darstellungen, die zur Bewertung der Leistung von Klassifikatoren verwendet werden. Obwohl ROC-Diagramme relativ einfach zu handhaben sind, gibt es bei ihrer Verwendung in der Praxis häufig Missverständnisse und Fallstricke. Dieser Artikel bietet eine Einführung in ROC-Diagramme als Hilfsmittel für Praktiker, die die Leistungsbewertung von Klassifikatoren verstehen wollen.

Der Artikel befasst sich mit dem Algorithmus der atomare Orbitalsuche (AOS), der die Konzepte des atomaren Orbitalmodells nutzt, um die Suche nach Lösungen zu simulieren. Der Algorithmus basiert auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen und der Dynamik von Wechselwirkungen im Atom. In dem Artikel werden die mathematischen Aspekte von AOS im Detail erörtert, einschließlich der Aktualisierung der Positionen der Lösungsvorschläge und der Mechanismen der Energieaufnahme und -abgabe. AOS eröffnet neue Horizonte für die Anwendung von Quantenprinzipien auf Computerprobleme, indem es einen innovativen Ansatz zur Optimierung bietet.

Das Verständnis des Agentenverhaltens ist in vielen verschiedenen Bereichen wichtig, aber die meisten Methoden konzentrieren sich nur auf eine der Aufgaben (Verstehen, Rauschunterdrückung oder Vorhersage), was ihre Effektivität in realen Szenarien verringert. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Modell vertraut machen, das sich an die Lösung verschiedener Probleme anpassen lässt.

In diesem Artikel wird das hybride Handelssystem StockFormer vorgestellt, das die Algorithmen von Predictive Coding und dem Reinforcement Learning (RL) kombiniert. Das Framework verwendet 3 Transformer-Zweige mit einem integrierten Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn)-Mechanismus, der das ursprüngliche Aufmerksamkeitsmodul mit einem mehrköpfigen Block des Vorwärtsdurchlaufs verbessert und es ermöglicht, diverse Zeitreihenmuster über verschiedene Teilräume hinweg zu erfassen.