Artikel über maschinelles Lernen im Handel.

Im zweiten Teil des Artikels werden wir die Entwicklung einer modifizierten Version des AOS-Algorithmus (Atomic Orbital Search) fortsetzen und uns dabei auf bestimmte Operatoren konzentrieren, um seine Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu verbessern. Nach einer Analyse der Grundlagen und der Mechanik des Algorithmus werden wir Ideen zur Verbesserung seiner Leistung und seiner Fähigkeit, komplexe Lösungsräume zu analysieren, diskutieren und neue Ansätze zur Erweiterung seiner Funktionalität als Optimierungswerkzeug vorschlagen.

In diesem Artikel werden die wichtigsten Komponenten und Innovationen des ATA-Optimierungsalgorithmus ausführlich besprochen. Dabei handelt es sich um eine evolutionäre Methode mit einem einzigartigen dualen Verhaltenssystem, das sich je nach Situation anpasst. ATA kombiniert individuelles und soziales Lernen und nutzt Crossover für Erkundungen und Migration, um Lösungen zu finden, wenn sie in lokalen Optima stecken.

Der Artikel befasst sich mit der Implementierung eines modifizierten Algorithmus der „Forward Selection Component Analysis“, der sich auf die von Luca Puggini und Sean McLoone in „Forward Selection Component Analysis: Algorithms and Applications“ vorgestellte Forschung stützt.

Im vorangegangenen Artikel haben wir das adaptive System MASAAT der Multi-Agenten vorgestellt, das ein Ensemble von Agenten verwendet, um eine Kreuzanalyse von multimodalen Zeitreihen auf verschiedenen Datenskalen durchzuführen. Heute werden wir die Ansätze dieses Rahmens in MQL5 weiter umsetzen und diese Arbeit zu einem logischen Abschluss bringen.

Wir werden uns die Preisdiskretisierungsmethoden mit Python und MQL5 ansehen. In diesem Artikel werde ich meine praktischen Erfahrungen mit der Entwicklung einer Python-Bibliothek teilen, die eine breite Palette von Ansätzen zur Balkenbildung implementiert – von klassischen Volumen- und Range Bars bis hin zu exotischeren Methoden wie Renko und Kagi. Wir werden Drei-Linien-Durchbruchskerzen und Range-Bars betrachten, ihre Statistiken analysieren und versuchen zu definieren, wie die Preise sonst noch diskret dargestellt werden können.

In diesem Artikel wird ein Ansatz erörtert, der darauf abzielt, nur in der gewählten Richtung (Kauf oder Verkauf) zu handeln. Zu diesem Zweck werden die Technik der kausalen Inferenz und des maschinellen Lernens eingesetzt.

Im vorangegangenen Artikel haben wir das adaptive Multi-Agenten-System MASA vorgestellt, das Reinforcement-Learning-Ansätze und selbstanpassende Strategien kombiniert und so ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risiko unter turbulenten Marktbedingungen ermöglicht. Wir haben die Funktionalität der einzelnen Agenten in diesem Rahmen aufgebaut. In diesem Artikel setzen wir die begonnene Arbeit fort und bringen sie zu einem logischen Abschluss.

Wir laden Sie ein, einen Rahmen zu erkunden, der Wavelet-Transformationen und ein Multitasking-Selbstaufmerksamkeitsmodell kombiniert, um die Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit von Prognosen unter volatilen Marktbedingungen zu verbessern. Die Wavelet-Transformation ermöglicht die Zerlegung der Renditen von Vermögenswerten in hohe und niedrige Frequenzen, wodurch langfristige Markttrends und kurzfristige Schwankungen sorgfältig erfasst werden.

Der Artikel befasst sich mit einem neuen Populationsoptimierungsalgorithmus – dem Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA), der von der einzigartigen Fortpflanzungsstrategie von Blattläusen inspiriert ist. Der Algorithmus kombiniert zwei Fortpflanzungsmechanismen – Parthenogenese und sexuelle Fortpflanzung – und nutzt auch die koloniale Struktur der Population mit der Möglichkeit der Migration zwischen Kolonien. Die wichtigsten Merkmale des Algorithmus sind der adaptive Wechsel zwischen verschiedenen Fortpflanzungsstrategien und ein System des Informationsaustauschs zwischen den Kolonien durch den Flugmechanismus.

Wir knüpfen an unseren letzten Artikel an, in dem wir das Indikatorpaar des Awesome Oszillators und die Envelope-Kanäle vorstellten, indem wir uns ansehen, wie dieses Paar durch überwachtes Lernen verbessert werden kann. Der Awesome Oszillator und die Envelope-Kanäle sind eine Mischung aus Trendspotting und Unterstützung/Widerstand, die sich gegenseitig ergänzen. Unser überwachter Lernansatz ist ein CNN, der das Punktprodukt-Kernel mit Cross-Time-Attention einsetzt, um seine Kernel und Kanäle zu dimensionieren. Wie üblich erfolgt dies in einer nutzerdefinierten Signalklassendatei, die mit dem MQL5-Assistenten zur Zusammenstellung eines Expert Advisors arbeitet.

In diesem Artikel wird ein innovativer Ansatz für die technische Analyse vorgestellt, der auf der Umwandlung von Kursbewegungen in Binärcodes beruht. Der Autor zeigt, wie verschiedene Aspekte des Marktverhaltens – von einfachen Preisbewegungen bis hin zu komplexen Mustern – in einer Folge von Nullen und Einsen kodiert werden können.

In dieser Diskussion stellen wir den klassischen Ansatz der Zeitreihen-Kreuzvalidierung modernen Alternativen gegenüber, die seine Grundannahmen in Frage stellen. Wir zeigen die wichtigsten blinden Flecken der traditionellen Methode auf – insbesondere ihr Versagen, die sich verändernden Marktbedingungen zu berücksichtigen. Um diese Lücken zu schließen, führen wir die Effective Memory Cross-Validation (EMCV) ein, einen domänenspezifischen Ansatz, der die lange gehegte Annahme in Frage stellt, dass mehr historische Daten immer die Leistung verbessern.

Der Successful Restaurateur Algorithm (SRA) ist eine innovative Optimierungsmethode, die sich an den Prinzipien des Restaurantbetriebs orientiert. Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen werden bei der SRA schwache Lösungen nicht verworfen, sondern durch die Kombination mit Elementen erfolgreicher Lösungen verbessert. Der Algorithmus zeigt konkurrenzfähige Ergebnisse und bietet eine neue Perspektive für das Gleichgewicht zwischen Erkunden und Nutzen bei Optimierungsproblemen.

Die Dynamic Mode Decomposition (DMD) ist eine Technik, die in der Regel auf hochdimensionale Datensätze angewendet wird. In diesem Artikel demonstrieren wir die Anwendung der DMD auf univariate Zeitreihen und zeigen, dass sie in der Lage ist, sowohl eine Reihe zu charakterisieren als auch Prognosen zu erstellen. Dabei werden wir die in MQL5 eingebaute Implementierung der Dynamic Mode Decomposition untersuchen und dabei besonderes Augenmerk auf die neue Matrixmethode DynamicModeDecomposition() legen.

Der Artikel beschreibt die Erfahrungen bei der Entwicklung eines hybriden Handelssystems, das die klassische technische Analyse mit neuronalen Netzen kombiniert. Der Autor liefert eine detaillierte Analyse der Systemarchitektur, von der grundlegenden Musteranalyse und der Struktur des neuronalen Netzes bis hin zu den Mechanismen, die den Handelsentscheidungen zugrunde liegen, und stellt echten Code und praktische Beobachtungen vor.

Wir laden Sie ein, FinAgent kennenzulernen, ein multimodales Finanzhandelsagenten-Framework zur Analyse verschiedener Datentypen, die die Marktdynamik und historische Handelsmuster widerspiegeln.

Der Artikel stellt die ursprüngliche Version des Algorithmus zur Optimierung der bakteriellen Chemotaxis (BCO) und seine modifizierte Version vor. Wir werden uns alle Unterschiede genauer ansehen, mit besonderem Augenmerk auf die neue Version von BCOm, die den Mechanismus der bakteriellen Bewegung vereinfacht, die Abhängigkeit von der Positionsgeschichte verringert und einfachere mathematische Verfahren verwendet als die rechenintensive Originalversion. Wir werden auch die Tests durchführen und die Ergebnisse zusammenfassen.

Dieser Beitrag schließt an Teil 84 an, in dem wir die Kombination von Stochastik und Fractal Adaptive Moving Average vorgestellt haben. Wir verlagern nun den Schwerpunkt auf das Inferenzlernen, um zu sehen, ob die im letzten Artikel unterlegenen Muster eine Trendwende erfahren könnten. Der Stochastik und der FrAMA sind eine sich ergänzende Paarung von Momentum und Trend. Für unser Inferenzlernen greifen wir auf den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders zurück. Außerdem implementieren wir, wie immer, eine nutzerdefinierte Signalklasse, die für die Integration mit dem MQL5-Assistenten entwickelt wurde.

Der Artikel stellt die Methode Big Bang – Big Crunch vor, die aus zwei Schlüsselphasen besteht: zyklische Erzeugung von Zufallspunkten und deren Komprimierung zur optimalen Lösung. Dieser Ansatz kombiniert Erkundung und Verfeinerung und ermöglicht es uns, schrittweise bessere Lösungen zu finden und neue Optimierungsmöglichkeiten zu erschließen.

In diesem Artikel wird die Interaktion verschiedener Aktivierungsfunktionen mit Optimierungsalgorithmen im Rahmen des Trainings neuronaler Netze untersucht. Besonderes Augenmerk wird auf den Vergleich zwischen dem klassischen ADAM und seiner Populationsversion gelegt, wenn mit einer breiten Palette von Aktivierungsfunktionen gearbeitet wird, einschließlich der oszillierenden ACON- und Snake-Funktionen. Durch die Verwendung einer minimalistischen MLP-Architektur (1-1-1) und eines einzigen Trainingsbeispiels wird der Einfluss der Aktivierungsfunktionen auf die Optimierung von anderen Faktoren getrennt. Der Artikel schlägt einen Ansatz zur Verwaltung von Netzwerkgewichten durch die Grenzen von Aktivierungsfunktionen und einen Gewichtsreflexionsmechanismus vor, der es ermöglicht, Probleme mit Sättigung und Stagnation beim Training zu vermeiden.

Wir erforschen weiterhin den innovativen Chimera-Rahmen – ein zweidimensionales Zustandsraummodell, das neuronale Netzwerktechnologien zur Analyse mehrdimensionaler Zeitreihen nutzt. Diese Methode bietet eine hohe Vorhersagegenauigkeit bei geringen Rechenkosten.

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.

Wir setzen die Entwicklung des Modells von „Hidformer Hierarchical Dual-Tower Transformer“ fort, das für die Analyse und Vorhersage komplexer multivariater Zeitreihen entwickelt wurde. In diesem Artikel werden wir die Arbeit, die wir zuvor begonnen haben, zu einem logischen Abschluss bringen - wir werden das Modell an realen historischen Daten testen.

Wir werden einen Quantencomputer von IBM einsetzen, um alle Möglichkeiten der Preisentwicklung zu ermitteln. Klingt nach Science Fiction? Willkommen in der Welt des Quantencomputers für den Handel!

Wir erforschen weiterhin hybride Graphsequenzmodelle (GSM++), die die Vorteile verschiedener Architekturen vereinen und eine hohe Analysegenauigkeit sowie eine effiziente Verteilung der Rechenressourcen bieten. Diese Modelle erkennen verborgene Muster, verringern die Auswirkungen von Marktstörungen und verbessern die Prognosequalität.

Der Black Hole Algorithm (BHA) nutzt die Prinzipien der Schwerkraft von Schwarzen Löchern, um Lösungen zu optimieren. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie BHA die besten Lösungen findet und dabei lokale Extreme vermeidet, und warum dieser Algorithmus zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Lösung komplexer Probleme geworden ist. Erfahren Sie, wie einfache Ideen zu beeindruckenden Ergebnissen in der Welt der Optimierung führen können.

Dieser Beitrag schließt an Teil 80 an, in dem wir die Paarung von Ichimoku und ADX im Rahmen eines Reinforcement Learning untersucht haben. Wir wenden uns nun dem Inferenzlernen zu. Ichimoku und ADX ergänzen sich, wie bereits erwähnt, jedoch werden wir die Schlussfolgerungen des letzten Artikels in Bezug auf die Verwendung von Pipelines wieder aufgreifen. Für unser Inferenzlernen verwenden wir den Beta-Algorithmus eines Variational Auto Encoders. Wir bleiben auch bei der Implementierung einer nutzerdefinierten Signalklasse für die Integration mit dem MQL5-Assistenten.

Möchten Sie wissen, wie Sie von den unterschiedlichen Zinssätzen profitieren können? Dieser Artikel befasst sich mit der Frage, wie man Swap-Arbitrage auf dem Forex-Markt nutzen kann, um jede Nacht einen stabilen Gewinn zu erzielen und ein Portfolio aufzubauen, das gegen Marktschwankungen resistent ist.

Die BOA-Methode ist vom klassischen Billardspiel inspiriert und simuliert die Suche nach optimalen Lösungen als ein Spiel, bei dem die Kugeln versuchen, in die Taschen zu fallen, die die besten Ergebnisse darstellen. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen von BOA, sein mathematisches Modell und seine Effizienz bei der Lösung verschiedener Optimierungsprobleme betrachten.

Wie beobachtet der Markt Fibonacci-basierte Beziehungen? Diese Folge, bei der jede nachfolgende Zahl gleich der Summe der beiden vorhergehenden ist (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), beschreibt nicht nur das Wachstum der Kaninchenpopulation. Wir werden die pythagoreische Hypothese betrachten, dass alles in der Welt bestimmten Zahlenbeziehungen unterliegt...

Das MacroHFT-Framework für den Hochfrequenzhandel mit Kryptowährungen nutzt kontextbezogenes Verstärkungslernen und Speicher, um sich an dynamische Marktbedingungen anzupassen. Am Ende dieses Artikels werden wir die implementierten Ansätze an realen historischen Daten testen, um ihre Wirksamkeit zu bewerten.

Ein auf ResNeXt basierendes Multi-Task-Learning-System optimiert die Analyse von Finanzdaten unter Berücksichtigung ihrer hohen Dimensionalität, Nichtlinearität und Zeitabhängigkeit. Die Verwendung von Gruppenfaltung und spezialisierten Köpfen ermöglicht es dem Modell, effektiv Schlüsselmerkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren.

Der Artikel stellt den von den Gesetzen der Schwerkraft inspirierten Algorithmus Central Force Optimization (CFO) vor. Es wird untersucht, wie die Prinzipien der physikalischen Schwerkraft Optimierungsprobleme lösen können, bei denen „schwerere“ Lösungen weniger erfolgreiche Gegenstücke anziehen.

In dieser Studie wird eine neuartige Methodik für die Entwicklung von Trendfolgestrategien vorgestellt. In diesem Abschnitt wird der Prozess der Annotation von Trainingsdaten und deren Verwendung zum Training von Klassifikatoren beschrieben. Dieser Prozess führt zu voll funktionsfähigen Handelssystemen, die für den MetaTrader 5 entwickelt wurden.