Sergey Novokhatskiy / Newsfeed

Завершаем адаптацию фреймворка Habi для алгоритмической торговли с использованием MQL5 и OpenCL. Рассматриваем построение моделей, подготовку эталонных действий на истории и офлайн-обучение. Показываем, как критик учится оценивать денежные последствия торговых решений и как его оценки используются для обновления политики в режиме имитации онлайн-торговли. На примере EURUSD H1 за январь–апрель 2026 года разбираем проверку готовых моделей и ограничения полученных результатов.

Продолжаем торговую адаптацию фреймворка Habi на MQL5 с использованием OpenCL. Разбираем реализацию выходных слоёв Decoder и Critic, передачу общих параметров латентного распределения вместе с пакетом торговых действий и подготовку обучающих сигналов по эталону, историческим результатам и TD-цели. Показываем, как объединяются прямой градиент критика и сигнал, прошедший через декодер и латентную выборку. Это позволяет подготовить компоненты к последующей сборке и обучению торговой модели.

Рассматриваем реализацию вероятностных компонентов Habi на MQL5 и OpenCL: обработку рыночных наблюдений, преобразование параметров нормального распределения и пакетное семплирование латентных векторов. На примере CNeuronHabiObservationOCL, CNeuronHabiGaussianOCL и CNeuronHabiVAEOCL разбираем архитектуру, инициализацию, прямой и обратный проходы. Показываем согласование Prior и Posterior через условную KL-дивергенцию и накопление градиентов от нескольких выборок. Полученные компоненты создают основу для последующей генерации торговых действий.