Artikel über maschinelles Lernen im Handel.

Der Artikel stellt den Künstlichen Duschalgorithmus (ASHA) vor, eine neue metaheuristische Methode, die für die Lösung allgemeiner Optimierungsprobleme entwickelt wurde. Auf der Grundlage der Simulation von Wasserfluss- und Akkumulationsprozessen konstruiert dieser Algorithmus das Konzept eines idealen Feldes, in dem jede Einheit der Ressource (Wasser) aufgerufen ist, eine optimale Lösung zu finden. Wir werden herausfinden, wie ASHA Fließ- und Akkumulationsprinzipien anpasst, um Ressourcen in einem Suchraum effizient zuzuweisen, und seine Implementierung und Testergebnisse sehen.

In diesem Artikel werden wir ein Arbitrationssystem erstellen, das in den Augen der Broker legal bleibt, Tausende von synthetischen Preisen auf dem Forex-Markt erstellt, sie analysiert und erfolgreich mit Gewinn handelt.

In diesem Artikel wird ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl untersucht, der in dem Artikel „Local Feature Selection for Data Classification“ von Narges Armanfard et al. Der Algorithmus ist in Python implementiert, um binäre Klassifizierungsmodelle zu erstellen, die in MetaTrader 5-Anwendungen für Inferenzen integriert werden können.

In diesem Artikel geht es um Algorithmen für die Verwendung von Aufmerksamkeitsmethoden zur Lösung von Problemen bei der Erkennung von Objekten in einer Punktwolke. Die Erkennung von Objekten in Punktwolken ist für viele reale Anwendungen wichtig.

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.

Wir untersuchen weiterhin Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus einer Punktwolke. In diesem Artikel werden wir uns mit den Mechanismen zur Steigerung der Effizienz der PointNet-Methode vertraut machen.

Der Artikel wirft einen detaillierten Blick auf den vom Bogenschießen inspirierten Optimierungsalgorithmus, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung der Roulette-Methode als Mechanismus zur Auswahl vielversprechender Bereiche für „Pfeile“ liegt. Die Methode ermöglicht es, die Qualität der Lösungen zu bewerten und die vielversprechendsten Positionen für weitere Untersuchungen auszuwählen.

Die direkte Analyse von Punktwolken vermeidet unnötiges Datenwachstum und verbessert die Leistung von Modellen bei Klassifizierungs- und Segmentierungsaufgaben. Solche Ansätze zeigen eine hohe Leistungsfähigkeit und Robustheit gegenüber Störungen in den Originaldaten.

Der Artikel behandelt den Algorithmus Tabu Search, eine der ersten und bekanntesten metaheuristischen Methoden. Wir werden die Funktionsweise des Algorithmus im Detail durchgehen, beginnend mit der Auswahl einer Anfangslösung und der Untersuchung benachbarter Optionen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung einer Tabu-Liste liegt. Der Artikel behandelt die wichtigsten Aspekte des Algorithmus und seine Merkmale.

Wir laden Sie ein, die Methode Hierarchical Vector Transformer (HiVT) kennenzulernen, die für die schnelle und genaue Vorhersage von multimodalen Zeitreihen entwickelt wurde.

Wir fahren fort mit der Untersuchung der Methode der hierarchischen Vektortransformation. In diesem Artikel werden wir die Konstruktion des Modells abschließen. Wir werden es auch anhand echter historischer Daten trainieren und testen.

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.

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.

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 die Implementierung mehrerer Ensemble-Lernmethoden in MQL5 vor und untersuchen ihre Wirksamkeit in verschiedenen Szenarien.

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.

Dieser Teil befasst sich mit fortgeschrittenen Techniken zur Integration von MQL5 mit leistungsstarken Datenverarbeitungswerkzeugen und konzentriert sich auf den effizienten Umgang mit Big Data zur Verbesserung der Handelsanalyse und Entscheidungsfindung.

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.

Die „Proximal Policy Optimization“ ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der die „Policy“, oft in Form eines Netzwerks, in sehr kleinen inkrementellen Schritten aktualisiert, um die Stabilität des Modells zu gewährleisten. Wir untersuchen, wie dies in einem von einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor von Nutzen sein könnte, wie wir es in früheren Artikeln getan haben.

In der sich ständig verändernden Welt des Handels ist die Anpassung an Marktveränderungen nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit. Täglich entstehen neue Muster und Trends, die es selbst den fortschrittlichsten Modellen für maschinelles Lernen erschweren, angesichts der sich verändernden Bedingungen effektiv zu bleiben. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihre Modelle durch ein automatisches Neu-Training relevant halten und auf neue Marktdaten reagieren können.

Temporal Difference ist ein weiterer Algorithmus des Reinforcement Learning, der Q-Werte auf der Grundlage der Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Belohnungen während des Agententrainings aktualisiert. Sie befasst sich speziell mit der Aktualisierung von Q-Werten, ohne sich um die Verknüpfung von Zustand und Aktion zu kümmern. Daher wollen wir sehen, wie wir dies, wie in früheren Artikeln, in einem mit einem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor anwenden können.

Ein algorithmisches Handelssystem, das die Volumenanalyse mit Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere neuronalen LSTM-Netzen, kombiniert. Im Gegensatz zu traditionellen Handelsansätzen, die sich in erster Linie auf Preisbewegungen konzentrieren, legt dieses System den Schwerpunkt auf Volumenmuster und deren Ableitungen, um Marktbewegungen vorherzusagen. Die Methodik umfasst drei Hauptkomponenten: Analyse der Volumenderivate (erste und zweite Ableitung), LSTM-Vorhersagen für Volumenmuster und traditionelle technische Indikatoren.

Die gleitenden Durchschnitte und der Stochastik-Oszillator können verwendet werden, um trendfolgende Handelssignale zu generieren. Diese Signale werden jedoch erst nach dem Eintreten der Preisaktion beobachtet. Diese den technischen Indikatoren innewohnende Verzögerung können wir mit Hilfe von KI wirksam überwinden. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen vollständig autonomen KI-gesteuerten Expert Advisor erstellen, der Ihre bestehenden Handelsstrategien verbessern kann. Selbst die älteste mögliche Handelsstrategie kann verbessert werden.

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.

Im MQL5-Forum gibt es viele Beiträge, in denen um Hilfe bei der Berechnung der Steigung von Preisänderungen gebeten wird. In diesem Artikel wird eine Möglichkeit zur Berechnung des Winkels aufgezeigt, der sich aus den Kursveränderungen eines beliebigen Marktes ergibt, mit dem Sie handeln möchten. Außerdem werden wir die Frage beantworten, ob die Entwicklung dieser neuen Funktion den zusätzlichen Aufwand und die investierte Zeit wert ist. Wir werden untersuchen, ob die Steigung des Kurses die Genauigkeit unseres KI-Modells bei der Vorhersage des USDZAR-Paares auf dem M1 verbessern kann.

Der Artikel befasst sich mit der Entwicklung eines quanteninspirierten Handelssystems, das von einem Python-Prototyp zu einer MQL5-Implementierung für den realen Handel übergeht. Das System nutzt die Prinzipien der Quanteninformatik wie Überlagerung und Verschränkung, um Marktzustände zu analysieren, obwohl es auf klassischen Computern mit Quantensimulatoren läuft. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören ein Drei-Qubit-System zur gleichzeitigen Analyse von acht Marktzuständen, 24-Stunden-Rückblicke und sieben technische Indikatoren für die Marktanalyse. Auch wenn die Genauigkeitsraten bescheiden erscheinen mögen, bieten sie in Verbindung mit geeigneten Risikomanagementstrategien einen erheblichen Vorteil.

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine interessante Methode zur Vorhersage von Trajektorien vorstellen, die zur Lösung von Problemen im Bereich der autonomen Fahrzeugbewegungen entwickelt wurde. Die Autoren der Methode haben die besten Elemente verschiedener architektonischer Lösungen kombiniert.

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.

Beeinflussen die Positionen von Planeten und Sternen die Finanzmärkte? Bewaffnen wir uns mit Statistiken und Big Data und begeben wir uns auf eine spannende Reise in die Welt, in der sich Sterne und Aktiencharts kreuzen.

Der Artikel befasst sich mit dem Künstlichen Algenalgorithmus (AAA), der auf den für Mikroalgen charakteristischen biologischen Prozessen beruht. Der Algorithmus umfasst eine Spiralbewegung, einen evolutionären Prozess und eine Anpassung, die es ihm ermöglicht, Optimierungsprobleme zu lösen. Der Artikel bietet eine eingehende Analyse der Funktionsprinzipien der AAA und ihres Potenzials für die mathematische Modellierung, wobei die Verbindung zwischen Natur und algorithmischen Lösungen hervorgehoben wird.

In diesem Artikel werden wir ein einfaches Neuron bauen. Und obwohl es einfach aussieht und viele diesen Code für völlig trivial und bedeutungslos halten mögen, möchte ich, dass Sie Spaß beim Studium dieser einfachen Skizze eines Neurons haben. Scheuen Sie sich nicht, den Code zu ändern, denn das Ziel ist es, ihn vollständig zu verstehen.

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.