Artikel über maschinelles Lernen im Handel.

Wir beschäftigen uns weiterhin mit dem Thema des Sozialverhaltens von Lebewesen und dessen Auswirkungen auf die Entwicklung eines neuen mathematischen Modells - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Wir werden uns mit der zweiphasigen Entwicklung befassen, den Algorithmus testen und Schlussfolgerungen ziehen. So wie sich in der Natur eine Gruppe von Lebewesen zusammenschließt, um zu überleben, nutzt ASBO die Prinzipien des kollektiven Verhaltens, um komplexe Optimierungsprobleme zu lösen.

Dieser Artikel stellt Händlern Generative Adversarial Networks (GANs) zur Generierung von synthetischen Finanzdaten vor und geht dabei auf die Datenbeschränkungen beim Modelltraining ein. Es behandelt GAN-Grundlagen, Python und MQL5-Code-Implementierungen und praktische Anwendungen im Finanzwesen, die es Händlern ermöglichen, die Modellgenauigkeit und -robustheit durch synthetische Daten zu verbessern.

Wir laden Sie ein, einen neuen Ansatz zur Erkennung von Objekten mit Hilfe von Hypernetzwerken kennen zu lernen. Ein Hypernetwork generiert Gewichte für das Hauptmodell, wodurch die Besonderheiten der aktuellen Marktsituation berücksichtigt werden können. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, indem wir das Modell an unterschiedliche Handelsbedingungen anpassen.

Wir untersuchen weiterhin Modelle zur Zeitreihenprognose. In diesem Artikel machen wir uns mit einem komplexen Algorithmus vertraut, der auf der Verwendung eines vortrainierten Sprachmodells basiert.

Eine der Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz des Modelltrainings und des Konvergenzprozesses ist die Verbesserung der Optimierungsmethoden. Adam-mini ist eine adaptive Optimierungsmethode, die den grundlegenden Adam-Algorithmus verbessern soll.

In diesem Artikel stellen wir eine MQL5-Implementierung der schrittweisen Merkmalsauswahl vor, die auf der wechselseitigen Information zwischen einer optimalen Prädiktorenmenge und einer Zielvariablen basiert.

In diesem Artikel werden wir uns weiter mit der Implementierung des ACMO-Algorithmus (Atmospheric Cloud Model Optimization) beschäftigen. Wir werden insbesondere zwei Schlüsselaspekte erörtern: die Bewegung von Wolken in Tiefdruckgebiete und die Regensimulation, einschließlich der Initialisierung von Tröpfchen und ihrer Verteilung auf die Wolken. Wir werden uns auch mit anderen Methoden befassen, die eine wichtige Rolle bei der Verwaltung des Zustands von Wolken und der Gewährleistung ihrer Interaktion mit der Umwelt spielen.

In diesem Artikel beginnen wir damit, etwas Einfaches und Bescheidenes zu bauen: ein Neuron. Wir werden es mit einer sehr kleinen Menge an MQL5-Code programmieren. Das Neuron hat in meinen Tests hervorragend funktioniert. Gehen wir in dieser Artikelserie über neuronale Netze ein wenig zurück, um zu verstehen, wovon ich spreche.

In diesem Artikel stellen wir die Implementierung mehrerer Ensemble-Klassifikatoren in MQL5 vor und erörtern ihre Wirksamkeit in verschiedenen Situationen.

Der Artikel ist dem metaheuristischen Algorithmus der Optimierung des Atmosphärenwolkenmodells (ACMO) gewidmet, der das Verhalten von Wolken simuliert, um Optimierungsprobleme zu lösen. Der Algorithmus nutzt die Prinzipien der Wolkenerzeugung, -bewegung und -ausbreitung und passt sich den „Wetterbedingungen“ im Lösungsraum an. Der Artikel zeigt, wie die meteorologische Simulation des Algorithmus optimale Lösungen in einem komplexen Möglichkeitsraum findet, und beschreibt detailliert die Phasen des ACMO-Betriebs, einschließlich der Vorbereitung des „Himmels“, der Wolkenentstehung, der Wolkenbewegung und der Regenkonzentration.