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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Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 83): Der „Conformer“-Algorithmus für räumlich-zeitliche kontinuierliche Aufmerksamkeitstransformation
In diesem Artikel wird der Conformer-Algorithmus vorgestellt, der ursprünglich für die Wettervorhersage entwickelt wurde, die in Bezug auf Variabilität und Launenhaftigkeit mit den Finanzmärkten verglichen werden kann. Conformer ist eine komplexe Methode. Es kombiniert die Vorteile von Aufmerksamkeitsmodellen und gewöhnlichen Differentialgleichungen.
Neuronale Netze im Handel: Ein selbstanpassendes Multi-Agenten-Modell (MASA)
Ich lade Sie ein, sich mit dem Multi-Agent Self-Adaptive (MASA) Framework vertraut zu machen, das Reinforcement Learning und adaptive Strategien kombiniert und ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Rentabilität und Risikomanagement unter turbulenten Marktbedingungen bietet.
Datenwissenschaft und ML (Teil 40): Verwendung von Fibonacci-Retracements in Daten des maschinellen Lernens
Fibonacci-Retracements sind ein beliebtes Instrument der technischen Analyse, das Händlern hilft, potenzielle Umkehrzonen zu identifizieren. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie diese Retracement-Levels in Zielvariablen für maschinelle Lernmodelle umgewandelt werden können, damit diese den Markt mit Hilfe dieses leistungsstarken Tools besser verstehen können.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 15): Support-Vektor-Maschinen mit dem Newtonschen Polynom
Support-Vektor-Maschinen klassifizieren Daten auf der Grundlage vordefinierter Klassen, indem sie die Auswirkungen einer Erhöhung der Dimensionalität untersuchen. Es handelt sich um eine überwachte Lernmethode, die angesichts ihres Potenzials, mit mehrdimensionalen Daten umzugehen, ziemlich komplex ist. In diesem Artikel wird untersucht, wie die sehr einfache Implementierung von 2-dimensionalen Daten mit dem Newton'schen Polynom bei der Klassifizierung von Preis-Aktionen effizienter durchgeführt werden kann.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 79): Feature Aggregated Queries (FAQ) im Kontext des Staates
Im vorigen Artikel haben wir eine der Methoden zur Erkennung von Objekten in einem Bild kennengelernt. Die Verarbeitung eines statischen Bildes ist jedoch etwas anderes als die Arbeit mit dynamischen Zeitreihen, wie z. B. die Dynamik der von uns analysierten Preise. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der Objekterkennung in Videos befassen, die dem Problem, das wir lösen wollen, etwas näher kommt.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 89): Transformer zur Frequenzzerlegung (FEDformer)
Alle Modelle, die wir bisher betrachtet haben, analysieren den Zustand der Umwelt als Zeitfolge. Die Zeitreihen können aber auch in Form von Häufigkeitsmerkmalen dargestellt werden. In diesem Artikel stelle ich Ihnen einen Algorithmus vor, der Frequenzkomponenten einer Zeitsequenz zur Vorhersage zukünftiger Zustände verwendet.
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: Widerstand gegen das Steckenbleiben in lokalen Extremen (Teil II)
Wir setzen unser Experiment fort, das darauf abzielt, das Verhalten von Populationsoptimierungsalgorithmen im Zusammenhang mit ihrer Fähigkeit zu untersuchen, lokale Minima bei geringer Populationsvielfalt effizient zu umgehen und globale Maxima zu erreichen. Forschungsergebnisse werden vorgelegt.
Neuronale Netze im Handel: Einspeisung globaler Informationen in unabhängige Kanäle (InjectTST)
Die meisten modernen Methoden zur multimodalen Zeitreihenprognose verwenden den Ansatz unabhängiger Kanäle. Dabei wird die natürliche Abhängigkeit verschiedener Kanäle derselben Zeitreihe ignoriert. Der intelligente Einsatz zweier Ansätze (unabhängige und gemischte Kanäle) ist der Schlüssel zur Verbesserung der Leistung der Modelle.
Handelseinblicke über das Volumen: Trendbestätigung
Die Enhanced Trend Confirmation Technique kombiniert Preisaktionen, Volumenanalysen und maschinelles Lernen, um echte Marktbewegungen zu identifizieren. Für die Handelsvalidierung sind sowohl Preisausbrüche als auch Volumensprünge (50 % über dem Durchschnitt) erforderlich, während ein neuronales LSTM-Netzwerk für zusätzliche Bestätigung sorgt. Das System verwendet eine ATR-basierte Positionsgröße und ein dynamisches Risikomanagement, wodurch es an verschiedene Marktbedingungen angepasst werden kann und gleichzeitig falsche Signale herausfiltert.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 74): Trajektorienvorhersage mit Anpassung
In diesem Artikel wird eine recht effektive Methode zur Vorhersage der Trajektorie von Multi-Agenten vorgestellt, die sich an verschiedene Umweltbedingungen anpassen kann.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 84): Umkehrbare Normalisierung (RevIN)
Wir wissen bereits, dass die Vorverarbeitung der Eingabedaten eine wichtige Rolle für die Stabilität der Modellbildung spielt. Für die Online-Verarbeitung von „rohen“ Eingabedaten verwenden wir häufig eine Batch-Normalisierungsschicht. Aber manchmal brauchen wir ein umgekehrtes Verfahren. In diesem Artikel wird einer der möglichen Ansätze zur Lösung dieses Problems erörtert.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 92): Adaptive Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich
Die Autoren der FreDF-Methode haben den Vorteil der kombinierten Vorhersage im Frequenz- und Zeitbereich experimentell bestätigt. Die Verwendung von gewichteten Hyperparameter ist jedoch für nicht-stationäre Zeitreihen nicht optimal. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der adaptiven Kombination von Vorhersagen im Frequenz- und Zeitbereich vertraut machen.
Die Gruppenmethode der Datenverarbeitung: Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus in MQL5
In diesem Artikel setzen wir unsere Untersuchung der Algorithmenfamilie Group Method of Data Handling mit der Implementierung des Kombinatorischen Algorithmus und seiner verfeinerten Variante, dem Kombinatorischen Selektiven Algorithmus in MQL5 fort.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 69): Dichte-basierte Unterstützungsbedingung für die Verhaltenspolitik (SPOT)
Beim Offline-Lernen verwenden wir einen festen Datensatz, der die Umweltvielfalt nur begrenzt abdeckt. Während des Lernprozesses kann unser Agent Aktionen generieren, die über diesen Datensatz hinausgehen. Wenn es keine Rückmeldungen aus der Umwelt gibt, wie können wir dann sicher sein, dass die Bewertungen solcher Maßnahmen korrekt sind? Die Beibehaltung der Agentenpolitik innerhalb des Trainingsdatensatzes ist ein wichtiger Aspekt, um die Zuverlässigkeit des Trainings zu gewährleisten. Darüber werden wir in diesem Artikel sprechen.
Automatisieren von Handelsstrategien in MQL5 (Teil 21): Verbesserung des Handels mit neuronalen Netzen durch adaptive Lernraten
In diesem Artikel verbessern wir eine Handelsstrategie mit neuronalen Netzen in MQL5 mit einer adaptiven Lernrate, um die Genauigkeit zu erhöhen. Wir entwerfen und implementieren diesen Mechanismus und testen anschließend seine Leistungsfähigkeit. Der Artikel schließt mit Optimierungserkenntnissen für den algorithmischen Handel.
Pipelines in MQL5
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.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 30): Spotlight auf Batch-Normalisierung beim maschinellen Lernen
Die Batch-Normalisierung ist die Vorverarbeitung von Daten, bevor sie in einen Algorithmus für maschinelles Lernen, z. B. ein neuronales Netz, eingespeist werden. Dies geschieht immer unter Berücksichtigung der Art der Aktivierung, die der Algorithmus verwenden soll. Wir untersuchen daher die verschiedenen Ansätze, die man mit Hilfe eines von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisors verfolgen kann, um die Vorteile dieses Ansatzes zu nutzen.
Die Grenzen des maschinellen Lernens überwinden (Teil 4): Überwindung des irreduziblen Fehlers durch mehrere Prognosehorizonte
Maschinelles Lernen wird oft durch die Brille der Statistik oder der linearen Algebra betrachtet, aber dieser Artikel betont eine geometrische Perspektive der Modellvorhersagen. Sie zeigt, dass sich die Modelle dem Ziel nicht wirklich annähern, sondern es auf ein neues Koordinatensystem abbilden, was zu einer inhärenten Fehlausrichtung führt, die irreduzible Fehler zur Folge hat. In dem Artikel wird vorgeschlagen, dass mehrstufige Vorhersagen, bei denen die Prognosen des Modells über verschiedene Zeithorizonte hinweg verglichen werden, einen effektiveren Ansatz darstellen als direkte Vergleiche mit dem Ziel. Durch die Anwendung dieser Methode auf ein Handelsmodell zeigt der Artikel erhebliche Verbesserungen der Rentabilität und Genauigkeit, ohne das zugrunde liegende Modell zu verändern.
Neuronale Netze im Handel: Zustandsraummodelle
Ein Großteil der bisher untersuchten Modelle basiert auf der Transformer-Architektur. Bei langen Sequenzen können sie jedoch ineffizient sein. In diesem Artikel werden wir uns mit einer alternativen Richtung der Zeitreihenprognose auf der Grundlage von Zustandsraummodellen vertraut machen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 71): Zielkonditionierte prädiktive Kodierung (Goal-Conditioned Predictive Coding, GCPC)
In früheren Artikeln haben wir die Decision-Transformer-Methode und mehrere davon abgeleitete Algorithmen besprochen. Wir haben mit verschiedenen Zielsetzungsmethoden experimentiert. Während der Experimente haben wir mit verschiedenen Arten der Zielsetzung gearbeitet. Die Studie des Modells über die frühere Trajektorie blieb jedoch immer außerhalb unserer Aufmerksamkeit. In diesem Artikel. Ich möchte Ihnen eine Methode vorstellen, die diese Lücke füllt.
Nutzung des CatBoost Machine Learning Modells als Filter für Trendfolgestrategien
CatBoost ist ein leistungsfähiges, baumbasiertes, maschinelles Lernmodell, das auf die Entscheidungsfindung auf der Grundlage stationärer Merkmale spezialisiert ist. Andere baumbasierte Modelle wie XGBoost und Random Forest haben ähnliche Eigenschaften in Bezug auf ihre Robustheit, ihre Fähigkeit, komplexe Muster zu verarbeiten, und ihre Interpretierbarkeit. Diese Modelle haben ein breites Anwendungsspektrum, das von der Merkmalsanalyse bis zum Risikomanagement reicht.
Integration des AI-Modells in eine bereits bestehende MQL5-Handelsstrategie
Dieses Thema konzentriert sich auf die Einbindung eines trainierten KI-Modells (z. B. eines Verstärkungslernmodells wie LSTM oder eines auf maschinellem Lernen basierenden Prognosemodells) in eine bestehende MQL5-Handelsstrategie.
Entwicklung eines MQL5 RL-Agenten mit Integration von RestAPI (Teil 3): Erstellen von automatischen Bewegungen und Testskripten in MQL5
Dieser Artikel beschreibt die Implementierung von automatischen Zügen im Tic-Tac-Toe-Spiel in Python, integriert mit MQL5-Funktionen und Unit-Tests. Das Ziel ist es, die Interaktivität des Spiels zu verbessern und die Zuverlässigkeit des Systems durch Tests in MQL5 zu gewährleisten. Die Präsentation umfasst die Entwicklung der Spiellogik, die Integration und praktische Tests und schließt mit der Erstellung einer dynamischen Spielumgebung und eines robusten integrierten Systems.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 31): Auswahl der Verlustfunktion
Die Verlustfunktion ist die wichtigste Kennzahl für Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Rückmeldung für den Trainingsprozess liefert, indem sie angibt, wie gut ein bestimmter Satz von Parametern im Vergleich zum beabsichtigten Ziel funktioniert. Wir untersuchen die verschiedenen Formate dieser Funktion in einer nutzerdefinierten MQL5-Assistenten-Klasse.
Algorithmus für eine auf künstlichen Ökosystemen basierende Optimierung (AEO)
Der Artikel befasst sich mit einem metaheuristischen AEO-Algorithmus (Artificial Ecosystem-based Optimization), der Interaktionen zwischen Ökosystemkomponenten simuliert, indem er eine anfängliche Lösungspopulation erstellt und adaptive Aktualisierungsstrategien anwendet, und beschreibt im Detail die Phasen des AEO-Betriebs, einschließlich der Verbrauchs- und Zersetzungsphasen, sowie verschiedene Agentenverhaltensstrategien. Der Artikel stellt die Merkmale und Vorteile dieses Algorithmus vor.
Hidden Markov Modelle für trendfolgende Volatilitätsprognosen
Hidden Markov Modelle (HMM) sind leistungsstarke statistische Instrumente, die durch die Analyse beobachtbarer Kursbewegungen die zugrunde liegenden Marktzustände identifizieren. Im Handel verbessern HMM die Volatilitätsprognose und liefern Informationen für Trendfolgestrategien, indem sie Marktverschiebungen modellieren und antizipieren. In diesem Artikel stellen wir das vollständige Verfahren zur Entwicklung einer Trendfolgestrategie vor, die HMM zur Prognose der Volatilität als Filter einsetzt.
Datenwissenschaft und ML (Teil 41): Mustererkennung mit YOLOv8 im Forex und den Aktienmärkten
Die Erkennung von Mustern auf den Finanzmärkten ist eine Herausforderung, denn dazu muss man sehen, was auf dem Chart zu sehen ist, und das ist in MQL5 aufgrund der Bildbeschränkungen schwierig zu bewerkstelligen. In diesem Artikel werden wir ein anständiges Modell in Python besprechen, das uns hilft, mit minimalem Aufwand Muster im Chart zu erkennen.
Algorithmischer Handel auf der Grundlage von 3D-Umkehrmustern
Die Entdeckung einer neuen Welt des automatisierten Handels mit 3D-Bars. Wie sieht ein Handelsroboter auf mehrdimensionalen Preisbalken aus? Sind „gelbe“ Cluster von 3D-Balken in der Lage, Trendumkehrungen vorherzusagen? Wie sieht der multidimensionale Handel aus?
Die Basisklasse der Populationsalgorithmen als Rückgrat einer effizienten Optimierung
Der Artikel präsentiert einen einzigartigen Forschungsversuch, eine Vielzahl von Populationsalgorithmen in einer einzigen Klasse zu kombinieren, um die Anwendung von Optimierungsmethoden zu vereinfachen. Dieser Ansatz eröffnet nicht nur Möglichkeiten für die Entwicklung neuer Algorithmen, einschließlich hybrider Varianten, sondern schafft auch eine universelle Basis-Testumgebung. Dieser Stand wird zu einem wichtigen Instrument für die Auswahl des optimalen Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe.
Ein Algorithmus zur Auswahl von Merkmalen, der energiebasiertes Lernen in reinem MQL5 verwendet
In diesem Artikel stellen wir die Implementierung eines Algorithmus zur Auswahl von Merkmalen vor, der in einer wissenschaftlichen Arbeit mit dem Titel „FREL: A stable feature selection algorithm“ vorgestellt wurde und auch als Merkmalsgewichtung als reguliertes energiebasiertes Lernen bezeichnet werden kann.
Verschaffen Sie sich einen Vorteil auf jedem Markt (Teil IV): CBOE: Volatilitätsindizes von Euro und Gold
Wir werden alternative, von der Chicago Board Of Options Exchange (CBOE) kuratierte Daten analysieren, um die Genauigkeit unserer tiefen neuronalen Netze bei der Vorhersage des XAUEUR-Symbols zu verbessern.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 91): Vorhersage durch Frequenzbereiche (Frequency Domain Forecasting, FreDF)
Wir fahren fort mit der Analyse und Vorhersage von Zeitreihen im Frequenzbereich. In diesem Artikel machen wir uns mit einer neuen Methode zur Vorhersage von Daten im Frequenzbereich vertraut, die zu vielen der bisher untersuchten Algorithmen hinzugefügt werden kann.
Algorithmus einer chemischen Reaktionsoptimierung (CRO) (Teil I): Prozesschemie in der Optimierung
Im ersten Teil dieses Artikels werden wir in die Welt der chemischen Reaktionen eintauchen und einen neuen Ansatz zur Optimierung entdecken! Die chemische Reaktionsoptimierung (CRO) nutzt Prinzipien, die sich aus den Gesetzen der Thermodynamik ableiten, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Wir werden die Geheimnisse der Zersetzung, der Synthese und anderer chemischer Prozesse lüften, die die Grundlage für diese innovative Methode bilden.
Beispiel einer Kausalitätsnetzwerkanalyse (CNA) und eines Vektor-Autoregressionsmodells zur Vorhersage von Marktereignissen
Dieser Artikel enthält eine umfassende Anleitung zur Implementierung eines ausgeklügelten Handelssystems unter Verwendung der Kausalitätsnetzwerkanalyse (Causality Network Analysis, CNA) und der Vektorautoregression (VAR) in MQL5. Es deckt den theoretischen Hintergrund dieser Methoden ab, bietet detaillierte Erklärungen der Schlüsselfunktionen im Handelsalgorithmus und enthält Beispielcode für die Implementierung.
African Buffalo Optimierung (ABO)
Der Artikel stellt den Algorithmus der Afrikanische Büffel-Optimierung (ABO) vor, einen metaheuristischen Ansatz, der 2015 auf der Grundlage des einzigartigen Verhaltens dieser Tiere entwickelt wurde. Der Artikel beschreibt im Detail die Phasen der Implementierung des Algorithmus und seine Effizienz bei der Lösung komplexer Probleme, was ihn zu einem wertvollen Werkzeug im Bereich der Optimierung macht.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 70): Operatoren der Closed-Form Policy Improvement (CFPI)
In diesem Artikel werden wir uns mit einem Algorithmus vertraut machen, der geschlossene Operatoren zur Verbesserung der Politik verwendet, um die Aktionen des Agenten im Offline-Modus zu optimieren.
MQL5-Assistenten-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 28): GANs überarbeitet mit einer Anleitung zu Lernraten
Die Lernrate ist eine Schrittgröße in Richtung eines Trainingsziels in den Trainingsprozessen vieler maschineller Lernalgorithmen. Wir untersuchen die Auswirkungen, die die vielen Zeitpläne und Formate auf die Leistung eines Generative Adversarial Network haben können, eine Art neuronales Netz, das wir in einem früheren Artikel untersucht haben.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 94): Optimierung der Eingabereihenfolge
Wenn wir mit Zeitreihen arbeiten, verwenden wir die Quelldaten immer in ihrer historischen Reihenfolge. Aber ist das die beste Option? Es besteht die Meinung, dass eine Änderung der Reihenfolge der Eingabedaten die Effizienz der trainierten Modelle verbessern wird. In diesem Artikel lade ich Sie ein, sich mit einer der Methoden zur Optimierung der Eingabereihenfolge vertraut zu machen.
Integration von MQL5 in Datenverarbeitungspakete (Teil 2): Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik
In unserer Serie über die Integration von MQL5 mit Datenverarbeitungspaketen befassen wir uns mit der leistungsstarken Kombination aus maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse. Wir werden untersuchen, wie MQL5 nahtlos mit gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen verbunden werden kann, um anspruchsvolle Vorhersagemodelle für Finanzmärkte zu ermöglichen.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 86): U-förmiger Transformator
Wir untersuchen weiterhin Algorithmen für die Zeitreihenprognose. In diesem Artikel werden wir eine andere Methode besprechen: den U-förmigen Transformator.