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.
Neuer Artikel
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 95): Reduzierung des Speicherverbrauchs in Transformermodellen
Auf der Transformerarchitektur basierende Modelle weisen eine hohe Effizienz auf, aber ihre Verwendung wird durch hohe Ressourcenkosten sowohl in der Trainingsphase als auch während des Betriebs erschwert. In diesem Artikel schlage ich vor, sich mit Algorithmen vertraut zu machen, die es ermöglichen, den Speicherverbrauch solcher Modelle zu reduzieren.
Expert Advisor auf der Grundlage des universellen MLP-Approximators
In diesem Artikel wird eine einfache und zugängliche Methode zur Verwendung eines neuronalen Netzwerks in einem Handels-EA vorgestellt, für die keine tiefgreifenden Kenntnisse des maschinellen Lernens erforderlich sind. Die Methode eliminiert die Zielfunktionsnormalisierung und überwindet die Probleme der „Gewichtsexplosion“ und des „Netzwerkstaus“, indem sie intuitives Training und visuelle Kontrolle der Ergebnisse bietet.
Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 87): Zeitreihen-Patching
Die Vorhersage spielt eine wichtige Rolle in der Zeitreihenanalyse. Im neuen Artikel werden wir über die Vorteile des Zeitreihen-Patchings sprechen.
Brain Storm Optimierungsalgorithmus (Teil I): Clustering
In diesem Artikel befassen wir uns mit einer innovativen Optimierungsmethode namens BSO (Brain Storm Optimization), die von einem natürlichen Phänomen namens „Brainstorming“ inspiriert ist. Wir werden auch einen neuen Ansatz zur Lösung von multimodalen Optimierungsproblemen diskutieren, den die BSO-Methode anwendet. Es ermöglicht die Suche nach mehreren optimalen Lösungen, ohne dass die Anzahl der Teilpopulationen vorher festgelegt werden muss. Wir werden auch die Clustermethoden K-Means und K-Means++ betrachten.
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.
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.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 3)
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Selbstoptimierende Expert Advisors in MQL5 (Teil 12): Aufbau von linearen Klassifikatoren durch Matrixfaktorisierung
Dieser Artikel befasst sich mit der leistungsfähigen Rolle der Matrixfaktorisierung im algorithmischen Handel, insbesondere in MQL5-Anwendungen. Von Regressionsmodellen bis hin zu Multi-Target-Klassifikatoren gehen wir durch praktische Beispiele, die zeigen, wie einfach diese Techniken mit Hilfe von integrierten MQL5-Funktionen integriert werden können. Ganz gleich, ob Sie die Kursrichtung vorhersagen oder das Verhalten von Indikatoren modellieren wollen, dieser Leitfaden schafft eine solide Grundlage für den Aufbau intelligenter Handelssysteme mit Hilfe von Matrixmethoden.
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.
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 leicht gemacht (Teil 78): Decoderfreier Objektdetektor mit Transformator (DFFT)
In diesem Artikel schlage ich vor, das Thema der Entwicklung einer Handelsstrategie aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Wir werden keine zukünftigen Kursbewegungen vorhersagen, sondern versuchen, ein Handelssystem auf der Grundlage der Analyse historischer Daten aufzubauen.
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.
Kategorientheorie in MQL5 (Teil 5): Differenzkern oder Egalisator
Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der erst seit kurzem in der MQL5-Gemeinschaft Beachtung findet. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte und Axiome erforscht und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich auch die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.
Hybridisierung von Populationsalgorithmen. Sequentielle und parallele Strukturen
Hier tauchen wir in die Welt der Hybridisierung von Optimierungsalgorithmen ein, indem wir uns drei Haupttypen ansehen: Strategiemischung, sequentielle und parallele Hybridisierung. Wir werden eine Reihe von Experimenten durchführen, in denen wir die relevanten Optimierungsalgorithmen kombinieren und testen.
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.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil III): Prognose von höhere Hochs und tiefere Tiefs
In dieser Artikelserie werden wir klassische Handelsstrategien empirisch analysieren, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. In der heutigen Diskussion haben wir versucht, mithilfe des Modells der linearen Diskriminanzanalyse höhere Hochs und tiefere Tiefs vorherzusagen.
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.
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.
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.
Schneller Handelsstrategie-Tester in Python mit Numba
Der Artikel implementiert einen schnellen Strategietester für maschinelle Lernmodelle unter Verwendung von Numba. Das ist 50 Mal schneller als der reine Python-Strategie-Tester. Der Autor empfiehlt die Verwendung dieser Bibliothek, um mathematische Berechnungen zu beschleunigen, insbesondere solche, die Schleifen beinhalten.
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.
MQL5-Assistent - Techniken, die Sie kennen sollten (14): Zeitreihenvorhersage mit mehreren Zielvorgaben durch STF
Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.
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.
Klassische Strategien neu interpretieren (Teil X): Kann KI den MACD verbessern?
Begleiten Sie uns bei der empirischen Analyse des MACD-Indikators, um zu testen, ob die Anwendung von KI auf eine Strategie, die den Indikator mit einbezieht, unsere Prognosegenauigkeit für den EURUSD verbessern würde. Gleichzeitig haben wir geprüft, ob der Indikator selbst leichter vorhersagbar ist als der Preis, und ob der Wert des Indikators das künftige Preisniveau vorhersagt. Wir geben Ihnen die Informationen an die Hand, die Sie benötigen, um zu entscheiden, ob Sie Ihre Zeit in die Integration des MACD in Ihre AI-Handelsstrategien investieren sollten.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Datenwissenschaft und ML (Teil 42): Forex-Zeitreihenvorhersage mit ARIMA in Python, alles was Sie wissen müssen
ARIMA, kurz für Auto Regressive Integrated Moving Average, ist ein leistungsfähiges traditionelles Zeitreihenprognosemodell. Mit der Fähigkeit, Spitzen und Schwankungen in Zeitreihendaten zu erkennen, kann dieses Modell genaue Vorhersagen über die nächsten Werte machen. In diesem Artikel werden wir verstehen, was es ist, wie es funktioniert, was Sie damit tun können, wenn es um die Vorhersage der nächsten Preise auf dem Markt mit hoher Genauigkeit und vieles mehr.
MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 22): Conditional GANs
Generative Adversarial Networks (GAN) sind eine Kombination von neuronalen Netzen, die sich gegenseitig trainieren, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Wir nehmen den bedingten Typ dieser Netze an, da wir eine mögliche Anwendung bei der Vorhersage von Finanzzeitreihen innerhalb einer Klasse von Expertensignalen anstreben.
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.
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.
Der Optimierungsalgorithmus Brain Storm (Teil II): Multimodalität
Im zweiten Teil des Artikels werden wir uns mit der praktischen Implementierung des BSO-Algorithmus befassen, Tests mit Testfunktionen durchführen und die Effizienz von BSO mit anderen Optimierungsmethoden vergleichen.
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.
ARIMA-Prognose-Indikator in MQL5
In diesem Artikel implementieren wir den ARIMA-Prognose-Indikator in MQL5. Es wird untersucht, wie das ARIMA-Modell Prognosen erstellt und wie es sich auf den Devisenmarkt und den Aktienmarkt im Allgemeinen anwenden lässt. Außerdem wird erklärt, was AR-Autoregression ist, wie autoregressive Modelle für Prognosen verwendet werden und wie der Autoregressionsmechanismus funktioniert.
Datenwissenschaft und ML (Teil 44): Forex OHLC Zeitreihenprognose mit Vektor-Autoregression (VAR)
Entdecken Sie, wie Vektor-Autoregressions-Modelle (VAR) Forex OHLC (Open, High, Low und Close) Zeitreihendaten prognostizieren können. Dieser Artikel befasst sich mit der VAR-Implementierung, dem Modelltraining und der Echtzeitprognose in MetaTrader 5 und hilft Händlern, voneinander abhängige Währungsbewegungen zu analysieren und ihre Handelsstrategien zu verbessern.
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.
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.