Artikel über maschinelles Lernen im Handel.
Erstellen von KI-basierten Handelsrobotern: native Integration der Bibliotheken für Python, Matrizen und Vektoren, Mathematik und Statistik und vieles mehr.
Finden Sie heraus, wie Sie maschinelles Lernen im Handel einsetzen können. Neuronen, Perzeptronen, Faltungs- und rekurrente Netze, Vorhersagemodelle – beginnen Sie mit den Grundlagen und arbeiten Sie sich bis zur Entwicklung Ihrer eigenen KI vor. Sie lernen, wie man neuronale Netze für den algorithmischen Handel auf Finanzmärkten trainiert und anwendet.
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Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 1): Die Geometrie neu betrachten
In diesem Artikel werde ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem entwickeln und prüfen, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 22): Ein anderer Blick auf gleitende Durchschnitte
In diesem Artikel versuchen wir, die in dieser Reihe behandelten Konzepte zu vereinfachen, indem wir uns auf einen einzigen Indikator beschränken, der am häufigsten vorkommt und wahrscheinlich am leichtesten zu verstehen ist. Der gleitende Durchschnitt. Dabei betrachten wir die Bedeutung und die möglichen Anwendungen von vertikalen natürlichen Transformationen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Vogelschwarm-Algorithmus (BSA)
Der Artikel befasst sich mit dem vogelschwarmbasierten Algorithmus (BSA), der von den kollektiven Schwarminteraktionen der Vögel in der Natur inspiriert ist. Die unterschiedlichen Suchstrategien der BSA-Individuen, einschließlich des Wechsels zwischen Flucht-, Wachsamkeits- und Futtersuchverhalten, machen diesen Algorithmus vielschichtig. Es nutzt die Prinzipien der Vogelschwärme, der Kommunikation, der Anpassungsfähigkeit, des Führens und Folgens, um effizient optimale Lösungen zu finden.
Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen
In diesem Artikel werden wir uns mit der Theorie des Kausalschlusses unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie mit der Implementierung des nutzerdefinierten Ansatzes in Python befassen. Kausalschlüsse und kausales Denken haben ihre Wurzeln in der Philosophie und Psychologie und spielen eine wichtige Rolle für unser Verständnis der Realität.
Künstlicher Bienenstock-Algorithmus (ABHA): Theorie und Methoden
In diesem Artikel geht es um den 2009 entwickelten Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA). Der Algorithmus ist auf die Lösung kontinuierlicher Optimierungsprobleme ausgerichtet. Wir werden uns ansehen, wie ABHA sich vom Verhalten eines Bienenvolkes inspirieren lässt, in dem jede Biene eine einzigartige Aufgabe hat, die ihr hilft, Ressourcen effizienter zu finden.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 53): Aufteilung der Belohnung
Wir haben bereits mehrfach darüber gesprochen, wie wichtig die richtige Wahl der Belohnungsfunktion ist, mit der wir das gewünschte Verhalten des Agenten anregen, indem wir Belohnungen oder Bestrafungen für einzelne Aktionen hinzufügen. Aber die Frage nach der Entschlüsselung unserer Signale durch den Agenten bleibt offen. In diesem Artikel geht es um die Aufteilung der Belohnung im Sinne der Übertragung einzelner Signale an den trainierten Agenten.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Boids-Algorithmus
Der Artikel befasst sich mit dem Boids Algorithmus, der auf einzigartigen Beispielen für das Verhalten von Tierschwärmen basiert. Der Boids-Algorithmus wiederum dient als Grundlage für die Schaffung einer ganzen Klasse von Algorithmen, die unter dem Namen „Schwarmintelligenz“ zusammengefasst werden.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 24): Zeitreihenprognose im Forex mit regulären AI-Modellen
Auf den Devisenmärkten ist es sehr schwierig, den zukünftigen Trend vorherzusagen, ohne eine Vorstellung von der Vergangenheit zu haben. Nur sehr wenige maschinelle Lernmodelle sind in der Lage, Vorhersagen zu treffen, indem sie vergangene Werte berücksichtigen. In diesem Artikel werden wir erörtern, wie wir klassische (Nicht-Zeitreihen-) Modelle der Künstlichen Intelligenz nutzen können, um den Markt zu schlagen
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)
GSA ist ein von der unbelebten Natur inspirierter Populationsoptimierungsalgorithmus. Dank des in den Algorithmus implementierten Newton'schen Gravitationsgesetzes können wir dank der hohen Zuverlässigkeit der Modellierung der Interaktion physikalischer Körper den bezaubernden Tanz von Planetensystemen und Galaxienhaufen beobachten. In diesem Artikel möchte ich einen der interessantesten und originellsten Optimierungsalgorithmen vorstellen. Der Simulator für die Bewegung von Raumobjekten ist ebenfalls vorhanden.
Neuinterpretation klassischer Strategien in Python: Das Kreuzen von MAs
In diesem Artikel wird die klassische Kreuzungsstrategie von gleitenden Durchschnitten erneut untersucht, um ihre aktuelle Wirksamkeit zu bewerten. Angesichts der langen Zeit, die seit ihrer Einführung vergangen ist, untersuchen wir die potenziellen Verbesserungen, die KI für diese traditionelle Handelsstrategie bringen kann. Durch den Einsatz von KI-Techniken wollen wir fortschrittliche Vorhersagefähigkeiten nutzen, um Einstiegs- und Ausstiegspunkte für den Handel zu optimieren, sich an unterschiedliche Marktbedingungen anzupassen und die Gesamtperformance im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen zu verbessern.
Experimente mit neuronalen Netzen (Teil 3): Praktische Anwendung
In dieser Artikelserie entwickle ich mit Hilfe von Experimenten und unkonventionellen Ansätzen ein profitables Handelssystem und prüfe, ob neuronale Netze für Trader eine Hilfe sein können. MetaTrader 5 ist als autarkes Werkzeug für den Einsatz neuronaler Netze im Handel konzipiert.
Neuronale Netze sind einfach (Teil 59): Dichotomy of Control (DoC)
Im vorigen Artikel haben wir uns mit dem Decision Transformer vertraut gemacht. Das komplexe stochastische Umfeld des Devisenmarktes erlaubte es uns jedoch nicht, das Potenzial der vorgestellten Methode voll auszuschöpfen. In diesem Artikel werde ich einen Algorithmus vorstellen, der die Leistung von Algorithmen in stochastischen Umgebungen verbessern soll.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 23): Ein anderer Blick auf den doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt
In diesem Artikel setzen wir unser Thema vom letzten Mal fort, indem wir uns mit alltäglichen Handelsindikatoren befassen, die wir in einem „neuen“ Licht betrachten. Wir befassen uns in diesem Beitrag mit der horizontalen Zusammensetzung natürlicher Transformationen, und der beste Indikator dafür, der das soeben behandelte Thema noch erweitert, ist der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA).
Ihrer eigenes LLM in einen EA integrieren (Teil 5): Handelsstrategie mit LLMs(I) entwickeln und testen – Feinabstimmung
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.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA). Teil II
Der erste Teil war dem bekannten und beliebten Algorithmus des Simulated Annealing gewidmet. Wir haben ihre Vor- und Nachteile gründlich abgewogen. Der zweite Teil des Artikels ist der radikalen Umgestaltung des Algorithmus gewidmet, die ihn zu einem neuen Optimierungsalgorithmus macht, dem Simulated Isotropic Annealing (SIA).
Matrix Utils, Erweiterung der Funktionalität der Standardbibliothek für Matrizen und Vektoren
Matrizen dienen als Grundlage für Algorithmen des maschinellen Lernens und für Computer im Allgemeinen, da sie große mathematische Operationen effektiv verarbeiten können. Die Standardbibliothek bietet alles, was man braucht, aber wir wollen sehen, wie wir sie erweitern können, indem wir in der Datei utils mehrere Funktionen einführen, die in der Bibliothek noch nicht vorhanden sind
MQL5-Assistenz-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 71): Verwendung der Muster des MACD und des OBV
Die Oszillatoren Moving-Average-Convergence-Divergence (MACD) und On-Balance-Volume (OBV) sind ein weiteres Paar von Indikatoren, die in Verbindung mit einem MQL5 Expert Advisor verwendet werden können. Wie in dieser Artikelserie üblich, ist diese Paarung komplementär, wobei der MACD die Trends bestätigt, während der OBV das Volumen überprüft. Wie üblich verwenden wir den MQL5-Assistenten, um das Potenzial dieser beiden zu erstellen und zu testen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 66): Explorationsprobleme beim Offline-Lernen
Modelle werden offline mit Daten aus einem vorbereiteten Trainingsdatensatz trainiert. Dies bietet zwar gewisse Vorteile, hat aber den Nachteil, dass die Informationen über die Umgebung stark auf die Größe des Trainingsdatensatzes komprimiert werden. Das wiederum schränkt die Möglichkeiten der Erkundung ein. In diesem Artikel wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, einen Trainingsdatensatz mit möglichst unterschiedlichen Daten zu füllen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 18): Assoziationsregeln
Als Fortsetzung dieser Artikelserie betrachten wir eine andere Art von Problemen innerhalb der Methoden des unüberwachten Lernens: die Ermittlung von Assoziationsregeln. Dieser Problemtyp wurde zuerst im Einzelhandel, insbesondere in Supermärkten, zur Analyse von Warenkörben eingesetzt. In diesem Artikel werden wir über die Anwendbarkeit solcher Algorithmen im Handel sprechen.
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 16): Ein frischer Blick auf die Entscheidungsbäume
Tauchen wir ein in die komplizierte Welt der Entscheidungsbäume in der neuesten Folge unserer Serie über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Dieser Artikel ist auf Händler zugeschnitten, die nach strategischen Einsichten suchen, und dient als umfassende Zusammenfassung, die die wichtige Rolle von Entscheidungsbäumen bei der Analyse von Markttrends beleuchtet. Wir erforschen die Wurzeln und Äste dieser algorithmischen Bäume und erschließen Sie deren Potenzial zur Verbesserung Ihrer Handelsentscheidungen. Erleben Sie mit uns eine erfrischende Perspektive auf Entscheidungsbäume und entdecken Sie, wie sie Ihnen bei der Navigation durch die Komplexität der Finanzmärkte behilflich sein können.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 24): Verbesserung des Instruments für Transfer Learning
Im vorigen Artikel haben wir ein Tool zum Erstellen und Bearbeiten der Architektur neuronaler Netze entwickelt. Heute werden wir die Arbeit an diesem Instrument fortsetzen. Wir werden versuchen, sie nutzerfreundlicher zu gestalten. Dies mag ein Schritt weg von unserem Thema sein. Aber ist es nicht so, dass ein gut organisierter Arbeitsplatz eine wichtige Rolle bei der Erreichung dieses Ziels spielt?
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 63): Unüberwachtes Pretraining für Decision Transformer (PDT)
Wir setzen die Diskussion über die Familie der Entscheidungstransformationsmethoden fort. In einem früheren Artikel haben wir bereits festgestellt, dass das Training des Transformators, der der Architektur dieser Methoden zugrunde liegt, eine ziemlich komplexe Aufgabe ist und einen großen gekennzeichneten Datensatz für das Training erfordert. In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Verwendung von ungekennzeichneten Trajektorien für das vorläufige Modelltraining vorgestellt.
Einführung in MQL5 (Teil 4): Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen beherrschen
Enthüllen wir die Geheimnisse der MQL5-Programmierung in unserem neuesten Artikel! Vertiefen wir uns in die Grundlagen von Strukturen, Klassen und Zeitfunktionen und machen uns mit der Programmierung vertraut. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Entwickler sind, unser Leitfaden vereinfacht komplexe Konzepte und bietet wertvolle Einblicke für die Beherrschung von MQL5. Verbessern Sie Ihre Programmierkenntnisse und bleiben Sie in der Welt des algorithmischen Handels an der Spitze!
Frequenzbereichsdarstellungen von Zeitreihen: Das Leistungsspektrum
In diesem Artikel erörtern wir Methoden zur Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich. Hervorhebung des Nutzens der Untersuchung der Leistungsspektren von Zeitreihen bei der Erstellung von Vorhersagemodellen. In diesem Artikel werden wir einige der nützlichen Perspektiven erörtern, die sich aus der Analyse von Zeitreihen im Frequenzbereich unter Verwendung der diskreten Fourier-Transformation (dft) ergeben.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 46): Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen)
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einen weiteren Ansatz des Reinforcement Learning. Es wird als Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL, zielgerichtetes Verstärkungslernen) bezeichnet. Bei diesem Ansatz wird ein Agent darauf trainiert, verschiedene Ziele in bestimmten Szenarien zu erreichen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Stochastische Diffusionssuche (SDS)
Der Artikel behandelt die stochastische Diffusionssuche (SDS), einen sehr leistungsfähigen und effizienten Optimierungsalgorithmus, der auf den Prinzipien des Random Walk basiert. Der Algorithmus ermöglicht es, optimale Lösungen in komplexen mehrdimensionalen Räumen zu finden, wobei er sich durch eine hohe Konvergenzgeschwindigkeit und die Fähigkeit auszeichnet, lokale Extrema zu vermeiden.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Algorithmus Simulated Annealing (SA). Teil I
Der Algorithmus des Simulated Annealing ist eine Metaheuristik, die vom Metallglühprozess inspiriert ist. In diesem Artikel führen wir eine gründliche Analyse des Algorithmus durch und räumen mit einer Reihe von weit verbreiteten Überzeugungen und Mythen rund um diese weithin bekannte Optimierungsmethode auf. Der zweite Teil des Artikels befasst sich mit dem nutzerdefinierten Algorithmus Simulated Isotropic Annealing (SIA).
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Der Algorithmus Charged System Search (CSS)
In diesem Artikel werden wir einen weiteren Optimierungsalgorithmus betrachten, der von der unbelebten Natur inspiriert ist - den CSS-Algorithmus (Charged System Search, Suche geladener Systeme). In diesem Artikel wird ein neuer Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Prinzipien der Physik und Mechanik beruht.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Harmonie-Suche (HS)
In diesem Artikel werde ich den leistungsstärksten Optimierungsalgorithmus untersuchen und testen - die Harmonie-Suche (HS), inspiriert durch den Prozess der Suche nach der perfekten Klangharmonie. Welcher Algorithmus ist nun der führende in unserer Bewertung?
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 56): Nuklearnorm als Antrieb für die Erkundung nutzen
Die Untersuchung der Umgebung beim Verstärkungslernen ist ein dringendes Problem. Wir haben uns bereits mit einigen Ansätzen beschäftigt. In diesem Artikel werden wir uns eine weitere Methode ansehen, die auf der Maximierung der Nuklearnorm beruht. Es ermöglicht den Agenten, Umgebungszustände mit einem hohen Maß an Neuartigkeit und Vielfalt zu erkennen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 47): Kontinuierlicher Aktionsraum
In diesem Artikel erweitern wir das Aufgabenspektrum unseres Agenten. Der Ausbildungsprozess wird einige Aspekte des Geld- und Risikomanagements umfassen, die ein wesentlicher Bestandteil jeder Handelsstrategie sind.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen Optimierung gemäß einer bakteriellen Nahrungssuche (BFO)
Die Strategie der Nahrungssuche des Bakteriums E. coli inspirierte die Wissenschaftler zur Entwicklung des BFO-Optimierungsalgorithmus. Der Algorithmus enthält originelle Ideen und vielversprechende Optimierungsansätze und ist es wert, weiter untersucht zu werden.
Datenkennzeichnung für die Zeitreihenanalyse (Teil 3)：Beispiel für die Verwendung von Datenkennzeichnungen
In dieser Artikelserie werden verschiedene Methoden zur Kennzeichnung (labeling) von Zeitreihen vorgestellt, mit denen Daten erstellt werden können, die den meisten Modellen der künstlichen Intelligenz entsprechen. Eine gezielte und bedarfsgerechte Kennzeichnung von Daten kann dazu führen, dass das trainierte Modell der künstlichen Intelligenz besser mit dem erwarteten Design übereinstimmt, die Genauigkeit unseres Modells verbessert wird und das Modell sogar einen qualitativen Sprung machen kann!
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 18): Natürliches Quadrat (Naturality Square)
In diesem Artikel setzen wir unsere Reihe zur Kategorientheorie fort, indem wir natürliche Transformationen, eine der wichtigsten Säulen des Fachs, vorstellen. Wir befassen uns mit der scheinbar komplexen Definition und gehen dann auf Beispiele und Anwendungen dieser Serie ein: Volatilitätsprognosen.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Spiralförmige Dynamische Optimization (SDO) Algorithmus
In diesem Artikel wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Mustern der Konstruktion spiralförmiger Trajektorien in der Natur, wie z. B. bei Muschelschalen, basiert - der Algorithmus der spiralförmigen dynamischen Optimierung (SDO). Ich habe den von den Autoren vorgeschlagenen Algorithmus gründlich überarbeitet und verändert. Der Artikel befasst sich mit der Notwendigkeit dieser Änderungen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 54): Einsatz von Random Encoder für eine effiziente Forschung (RE3)
Wann immer wir Methoden des Verstärkungslernens in Betracht ziehen, stehen wir vor dem Problem der effizienten Erkundung der Umgebung. Die Lösung dieses Problems führt häufig dazu, dass der Algorithmus komplizierter wird und zusätzliche Modelle trainiert werden müssen. In diesem Artikel werden wir einen alternativen Ansatz zur Lösung dieses Problems betrachten.
Messen der Information von Indikatoren
Maschinelles Lernen hat sich zu einer beliebten Methode für die Strategieentwicklung entwickelt. Während die Maximierung der Rentabilität und der Vorhersagegenauigkeit stärker in den Vordergrund gerückt wurde, wurde der Bedeutung der Verarbeitung der Daten, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden, nicht viel Aufmerksamkeit geschenkt. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Verwendung des Konzepts der Entropie zur Bewertung der Eignung von Indikatoren für die Erstellung von Prognosemodellen, wie sie in dem Buch Testing and Tuning Market Trading Systems von Timothy Masters dokumentiert sind.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Mikro-Künstliches Immunsystem (Mikro-AIS)
Der Artikel befasst sich mit einer Optimierungsmethode, die auf den Prinzipien des körpereigenen Immunsystems basiert - Mikro-Künstliches Immunsystem (Micro Artificial Immune System, Micro-AIS) - eine Modifikation von AIS. Micro-AIS verwendet ein einfacheres Modell des Immunsystems und einfache Informationsverarbeitungsprozesse des Immunsystems. In dem Artikel werden auch die Vor- und Nachteile von Mikro-AIS im Vergleich zu herkömmlichen AIS erörtert.
Algorithmus zur chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) (Teil II): Zusammenstellung und Ergebnisse
Im zweiten Teil werden wir die chemischen Operatoren in einem einzigen Algorithmus zusammenfassen und eine detaillierte Analyse seiner Ergebnisse präsentieren. Wir wollen herausfinden, wie die Methode der chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) mit der Lösung komplexer Probleme bei Testfunktionen zurechtkommt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 60): Online Decision Transformer (ODT)
Die letzten beiden Artikel waren der Decision-Transformer-Methode gewidmet, die Handlungssequenzen im Rahmen eines autoregressiven Modells der gewünschten Belohnungen modelliert. In diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Optimierungsalgorithmus für diese Methode ansehen.