Dmitriy Gizlyk / パブリケーション
コード
ティックチャート MetaTrader 4のため
ご紹介したインディケータは、通常の価格チャートと同じように、全てのMetaTraderのインディケータやチャートオブジェクトが利用可能な完全動作条件であるティックチャートを表示します。
記事
Нейросети в трейдинге: Изучение локальной структуры данных MetaTrader 5のため
Эффективное выявление и сохранение локальной структуры рыночных данных в условиях шума является важной задачей в трейдинге. Использование механизма Self-Attention показало хорошие результаты в обработке подобных данных, но классический метод не учитывают локальные особенности исходной структуры. В
Нейросети в трейдинге: Обнаружение объектов с учетом сцены (HyperDet3D) MetaTrader 5のため
Предлагаем Вам познакомиться с новым подход обнаружения объектов при помощи гиперсетей. Гиперсеть генерирующих весовые коэффициенты для основной модели, что позволяет учитывать особенности текущего состояния рынка. Такой подход позволяет улучшить точность прогнозирования, адаптируя модель к
Нейросети в трейдинге: Transformer для облака точек (Pointformer) MetaTrader 5のため
В данной статье мы поговорим об алгоритмах использования методов внимания при решении задач обнаружения объектов в облаке точек. Обнаружение объектов в облаках точек имеет важное значение для многих реальных приложений
Нейросети в трейдинге: Иерархическое обучение признаков облака точек MetaTrader 5のため
Продолжаем изучение алгоритмов для извлечения признаков из облака точек. И в данной статье мы познакомимся с механизмами повышения эффективности метода PointNet
Нейросети в трейдинге: Анализ облака точек (PointNet) MetaTrader 5のため
Прямой анализ облака точек позволяет избежать излишнего увеличения объема данных и повышает эффективность моделей в задачах классификации и сегментации. Подобные подходы демонстрируют высокую производительность и устойчивость к возмущениям в исходных данных
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (Окончание) MetaTrader 5のため
Продолжаем изучение метода Иерархического Векторного Transformer. И в данной статье мы завершим построение модели. А также проведем её обучение и тестирование на реальных исторических данных
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT) MetaTrader 5のため
Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов
Нейросети в трейдинге: Универсальная модель генерации траекторий (UniTraj) MetaTrader 5のため
Понимание поведения агентов важно в разных областях, но большинство методов фокусируются на одной задаче (понимание, удаление шума, прогнозирование), что снижает их эффективность в реальных сценариях. В данной статье я предлагаю познакомиться с моделью, которая способна адаптироваться к решению
Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM) MetaTrader 5のため
В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений
Нейросети в трейдинге: Модели пространства состояний MetaTrader 5のため
В основе большого количества рассмотренных нами ранее моделей лежит архитектура Transformer. Однако они могут быть неэффективны при работе с длинными последовательностями. И в этой статье я предлагаю познакомиться с альтернативным направлением прогнозирования временных рядов на основе моделей