ONNX (Open Neural Network Exchange) è un formato aperto creato per rappresentare modelli di machine learning. In questo articolo considereremo come creare un modello CNN-LSTM per prevedere le serie temporali finanziarie. Mostreremo anche come utilizzare il modello ONNX creato in un Expert Advisor MQL5.
L'apprendimento automatico è diventato un metodo popolare per lo sviluppo di strategie. Sebbene sia stata posta maggiore enfasi sulla massimizzazione della redditività e dell'accuratezza delle previsioni, l'importanza dell'elaborazione dei dati utilizzati per costruire i modelli predittivi non ha ricevuto molta attenzione. In questo articolo consideriamo l'utilizzo del concetto di entropia per valutare l'adeguatezza degli indicatori da utilizzare nella costruzione di modelli predittivi, come documentato nel libro Testing and Tuning Market Trading Systems di Timothy Masters.
Alan Andrews è uno dei più famosi "educatori" del mondo moderno nel campo del trading. La sua "forchetta" è inclusa in quasi tutti i moderni programmi di analisi delle quotazioni. Ma la maggior parte dei trader non sfrutta nemmeno una frazione delle opportunità offerte da questo strumento. Inoltre, il corso di formazione originale di Andrews include una descrizione non solo della forchetta (anche se rimane lo strumento principale), ma anche di alcune altre costruzioni utili. L'articolo offre una panoramica dei meravigliosi metodi di analisi dei grafici insegnati da Andrews nel suo corso originale. Fate attenzione, ci saranno molte immagini.
La classificazione dei dati è una cosa cruciale per un algo trader e un programmatore. In questo articolo, ci concentreremo su uno degli algoritmi logistici di classificazione che possono aiutarci a identificare i Sì o i No, gli alti e bassi, gli acquisti e le vendite.
Il prossimo algoritmo che considererò è l'ottimizzazione della ricerca del cuculo utilizzando i voli di Levy. Si tratta di uno dei più recenti algoritmi di ottimizzazione e di un nuovo leader in classifica.
Prendiamo in considerazione uno dei più recenti algoritmi di ottimizzazione moderni - l'ottimizzazione Grey Wolf. Il comportamento originale sulle funzioni test rende questo algoritmo uno dei più interessanti tra quelli considerati in precedenza. Si tratta di uno dei principali algoritmi per l'addestramento di reti neurali e funzioni regolari con molte variabili.
In questo articolo studieremo l'algoritmo di una colonia di api artificiali e integreremo le nostre conoscenze con nuovi principi dello studio degli spazi funzionali. In questo articolo presenterò la mia interpretazione della versione classica dell'algoritmo.
Questo articolo introduce una classe progettata per fornire una rapida stima preliminare delle caratteristiche di varie serie temporali. Mentre ciò avviene, vengono stimati i parametri statistici e la funzione di autocorrelazione, viene eseguita una stima spettrale delle serie temporali e viene costruito un istogramma.
Uno dei metodi più popolari di analisi di mercato è il principio dell'onda di Elliott. Tuttavia, questo processo è piuttosto complicato, il che ci porta all'uso di strumenti aggiuntivi. Uno di questi strumenti è il marcatore automatico. Questo articolo descrive la creazione di un analizzatore automatico delle onde di Elliott nel linguaggio MQL5.