Статьи по машинному обучению в трейдинге
Создание торговых роботов на основе искусственного интеллекта: нативная интеграция с Python, операции с матрицами и векторами, библиотеки математики и статистики и многое другое.
Узнайте, как использовать машинное обучение в трейдинге. Нейроны, перцептроны, сверточные и рекуррентные сети, модели прогнозирования — начните с основ и продвигайтесь к созданию собственного ИИ. Вы научитесь обучать и применять нейронные сети для алгоритмической торговли на финансовых рынках.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Анализ временных разрывов цен в MQL5 (Часть II): Создаем тепловую карту распределения ликвидности во времени
Подробное руководство по созданию индикатора тепловой карты для MetaTrader 5, который визуализирует временное распределение цены в виде тепловой карты. Статья раскрывает математическую основу анализа временной плотности, где каждый ценовой уровень окрашивается от красного (минимальное время пребывания) до синего (максимальное время пребывания).
Майнинг данных балансов центробанков и получение картины мировой ликвидности
Майнинг данных балансов центробанков позволяет получить картину мировой ликвидности рынка Форекс и ключевых валют. Мы объединяем данные ФРС, ЕЦБ, BOJ и PBoC в композитный индекс и применяем машинное обучение для выявления скрытых закономерностей. Такой подход превращает сырой поток данных в реальные торговые сигналы, соединяя фундаментальный и технический анализ.
Нейросети в трейдинге: Многоагентная система с концептуальным подтверждением (FinCon)
Предлагаем познакомиться с фреймворком FinCon, который представляет собой многоагентную систему на основе больших языковых моделей (LLM). Фреймворк использует концептуальное вербальное подкрепление для улучшения принятия решений и управления рисками, что позволяет эффективно выполнять разнообразные финансовые задачи.
Алгоритм оптимизации Ройял Флеш — Royal Flush Optimization (RFO)
Авторский алгоритм Royal Flush Optimization предлагает новый взгляд на решение задач оптимизации, заменяя классическое бинарное кодирование генетических алгоритмов на секторный подход, вдохновленный принципами покера. RFO демонстрирует, как упрощение базовых принципов может привести к созданию эффективного и практичного метода оптимизации. В статье представлен детальный анализ алгоритма и результаты тестирования.
Нейросети в трейдинге: Выявление аномалий в частотной области (Окончание)
Продолжаем работу над имплементацией подходов фреймворка CATCH, который объединяет преобразование Фурье и механизм частотного патчинга, обеспечивая точное выявление рыночных аномалий. В этой работе мы завершаем реализацию собственного видения предложенных подходов и проведем тестирование новых моделей на реальных исторических данных.
Инженерия признаков с Python и MQL5 (Часть II): Угол наклона цены
На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.
Теория категорий в MQL5 (Часть 21): Естественные преобразования с помощью LDA
Эта статья, 21-я в нашей серии, продолжает рассмотрение естественных преобразований и того, как их можно реализовать с помощью линейного дискриминантного анализа. Как и в предыдущей статье, реализация представлена в формате класса сигнала.
Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (Окончание)
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.
Алгоритм оптимизации центральной силы — Central Force Optimization (CFO)
В этой статье представлен алгоритм оптимизации центральной силы (CFO), вдохновленный законами гравитации. Исследуется, как принципы физического притяжения могут решать оптимизационные задачи, где "более тяжелые" решения притягивают менее успешные аналоги.
Переосмысливаем классические стратегии (Часть VI): Анализ нескольких таймфреймов
В данной серии статей мы вновь рассматриваем классические стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить их с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы рассмотрим популярную стратегию анализа нескольких таймфреймов, чтобы оценить, можно ли улучшить эту стратегию с помощью ИИ.
Прогнозирование условного распределения с помощью MLP
В данной статье мы рассмотрим модель регрессии на базе MLP, которая прогнозирует не только условное математическое ожидание, но и условную дисперсию. Другими словами, мы будем учить нашу сеть предсказывать целое распределение будущих цен на основе входного вектора признаков. Но для этой цели нам придется написать свою собственную функцию потерь.
Алгоритм Искусственного Племени (Artificial Tribe Algorithm, ATA)
В статье подробно рассматриваются ключевые компоненты и инновации алгоритма оптимизации ATA, представляющего собой эволюционный метод с уникальной двойной системой поведения, которая адаптируется в зависимости от ситуации. Используя скрещивание для углубленного исследования, и миграцию для поиска в случае застревания в локальных оптимумах, ATA сочетает в себе индивидуальное и социальное обучение.
Нейросети в трейдинге: Адаптивное восприятие рыночной динамики (Окончание)
В статье продолжается работа над реализацией подходов фреймворка STE-FlowNet, который сочетает многопоточную обработку с рекуррентными структурами для точного анализа сложных данных. Проведенные тесты подтвердили его стабильность и гибкость в разных сценариях. Архитектура ускоряет вычисления и позволяет глубже моделировать зависимости во временных рядах. Такой подход открывает новые возможности для практического применения в трейдинге и аналитике.
Нейросети в трейдинге: Устойчивые торговые сигналы в любых режимах рынка (ST-Expert)
В этой статье мы познакомимся с фреймворком ST-Expert, который обеспечивает устойчивость прогнозов к рыночной неопределённости, позволяя учитывать локальные и глобальные зависимости во временных рядах. Его гибкая архитектура способствует адаптивности моделей и повышает точность предсказаний.
Алгоритм Большого взрыва и Большого сжатия — BBBC (Big Bang - Big Crunch)
В статье представлен метод Big Bang - Big Crunch, который имеет две ключевые фазы: циклическое создание случайных точек и их сжатие к оптимальному решению. Этот подход сочетает исследование и уточнение, позволяя постепенно находить лучшие решения и открывая новые возможности в области оптимизации.
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)
Продолжаем изучение гибридных моделей последовательностей графов (GSM++), которые интегрируют преимущества различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа и эффективное распределение вычислительных ресурсов. Эти модели эффективно выявляют скрытые закономерности, снижая влияние рыночного шума и повышая качество прогнозирования.
Нейросети в трейдинге: Пространственно-управляемая агрегация рыночных событий (Энкодеры)
Статья раскрывает архитектуру объекта верхнего уровня STFlow и работу энкодера Mix-Fusion, отвечающего за согласованное смешивание контекста разных модальностей. Показано, как обеспечивается устойчивость обработки при высокой чувствительности к микроимпульсам рынка и сохранении скорости работы модели.
Самоорганизующиеся карты Кохонена в советнике MQL5
Самоорганизующиеся карты Кохонена превращают хаос рыночных данных в упорядоченную двумерную карту, где похожие паттерны группируются вместе. Эта статья показывает полную реализацию SOM в торговом советнике MQL5 с четырехстами нейронами и непрерывным обучением. Разбираем алгоритм поиска Best Matching Unit, обновление весов с гауссовой функцией соседства, интеграцию с квантовыми эффектами и создание торговых сигналов. Код открыт, математика понятна, результаты проверяемы.
Нейросети в трейдинге: Модель темпоральных запросов (TQNet)
Фреймворк TQNet открывает новые возможности в моделировании и прогнозировании финансовых временных рядов, сочетая модульность, гибкость и высокую производительность. В статье раскрывается возможность реализации сложных механизмом работы с глобальными корреляциями, включая продвинутые методы инициализации параметров.
Теория категорий в MQL5 (Часть 6): Мономорфные расслоенные произведения и эпиморфные кодекартовы квадраты
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети в трейдинге: Сеточная аппроксимация событийного потока как инструмент анализа ценовых паттернов (MDC-модуль)
Представляем реализацию ключевых компонентов фреймворка EEMFlow средствами MQL5. Статья демонстрирует, как многомасштабная обработка событий, спайковые модули FAM и адаптивное объединение признаков в MDC формируют структурированное и адаптированное к плотности рынка представление. Это позволяет стратегии эффективно выявлять значимые сигналы, сочетать микроимпульсы с глобальными тенденциями и повышать точность прогнозов, обеспечивая трейдеру надежный инструмент для анализа и принятия решений.
Нейросети в трейдинге: Выявление аномалий в частотной области (CATCH)
Фреймворк CATCH сочетает преобразование Фурье и частотный патчинг для точного выявления рыночных аномалий, недоступных традиционным методам. В данной работе мы рассмотрим, как этот подход раскрывает скрытые закономерности в финансовых данных.
Нейросети в трейдинге: Многоагентная система с концептуальным подтверждением (Окончание)
Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка FinCon. FinCon является многоагентной системой, основанной на больших языковых моделях (LLM). Сегодня мы реализуем необходимые модули и проведем комплексное тестирование модели на реальных исторических данных.
Нейросети в трейдинге: Фреймворк кросс-доменного прогнозирования временных рядов (Окончание)
Статья посвящена практическому построению модели TimeFound для прогнозирования временных рядов. Рассматриваются ключевые этапы реализации основных подходов фреймворка средствами MQL5.
Нейросети в трейдинге: Интеллектуальный конвейер прогнозов (Time-MoE)
Предлагаем познакомиться с современным фреймворком Time-MoE, адаптированным под задачи прогнозирования временных рядов. В статье мы пошагово реализуем ключевые компоненты архитектуры, сопровождая их объяснениями и практическими примерами. Такой подход позволит вам не только понять принципы работы модели, но и применить их в реальных торговых задачах.
Гауссовcкие процессы в машинном обучении (Часть 1): Модель классификации в MQL5
В данной статье мы рассмотрим модель классификации гауссовских процессов. Мы начнём с изучения её теоретических принципов, а затем перейдём к практической разработке библиотеки ГП на MQL5.
Нейронная сеть на практике: Псевдообратная (I)
Сегодня мы начнем рассматривать, как можно реализовать вычисление псевдообратной на чистом языке MQL5. Код, который мы просмотрели, будет значительно сложнее для новичков, чем хотелось бы, и я всё еще думаю над тем, как объяснить его в простой форме. Поэтому пока считайте, что это возможность изучить необычный код. Спокойно и без спешки. Несмотря на то, что он не ориентирован на эффективное или быстрое применение, его цель - быть как можно более дидактичным.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 5): Разработка и тестирование торговой стратегии с помощью LLM (II) - Настройка LoRA
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Гауссовcкие процессы в машинном обучении (Часть 1): Модель классификации в MQL5
В данной статье мы рассмотрим модель классификации гауссовских процессов. Мы начнём с изучения её теоретических принципов, а затем перейдём к практической разработке библиотеки ГП на MQL5.
Компьютерное зрение для трейдинга (Часть 2): Усложняем архитектуру до 2D-анализа RGB-изображений
Компьютерное зрение для трейдинга, как работает и как разрабатывается по шагам. Создаем алгоритм распознавания RGB-изображений графиков цен с механизмом внимания и двунаправленным LSTM-слоем. В результате получаем рабочую модель прогнозирования цены евро-доллара с точностью до 55% на валидационном участке.
Модификация Алгоритма оптимизации динго — Dingo Optimization Algorithm M (DOAm)
Представленная в статье авторская модификация алгоритма динго высоко подняла планку для поиска лучшего из лучших алгоритма оптимизации. Возможны ли еще более высокие результаты?
Индикатор CAPM модели на рынке Forex
Адаптация классической модели CAPM для валютного рынка Forex в MQL5. Индикатор рассчитывает ожидаемую доходность и премию за риск на основе исторической волатильности. Показатели возрастают на пиках и впадинах, отражая фундаментальные принципы ценообразования. Практическое применение для контртрендовых и трендовых стратегий с учетом динамики соотношения риска и доходности в реальном времени. Включает математический аппарат и техническую реализацию.
Нейросети в трейдинге: Возмущённые модели пространства состояний для анализа рыночной динамики
В статье представлен фреймворк для анализа финансовых рынков на основе моделей пространства состояний с возмущениями. Подход сочетает аккумулирование глобальной динамики и учёт локальных микроизменений, обеспечивая высокую точность прогнозов и устойчивость к шуму данных. Архитектура P-SSE с двунаправленной корреляцией и рекуррентными блоками позволяет эффективно извлекать контекст из последовательностей событий. Предложенный метод открывает новые возможности для адаптивного анализа рыночной динамики.
Оптимизация Королевской Битвой — Battle Royale Optimizer (BRO)
Статья разбирает алгоритм Battle Royale Optimizer — метаэвристику, в которой решения конкурируют с ближайшими соседями, накапливают “повреждения”, заменяются при превышении порога и периодически сужают пространство поиска вокруг лучшего. Показаны псевдокод и реализация класса CAOBRO в MQL5, включая поиск соседей, движение к лучшему и адаптивный интервал delta. Результаты тестов на функциях Hilly, Forest и Megacity демонстрируют сильные и слабые стороны подхода. Читатель получает готовую основу для экспериментов и настройки popSize и maxDamage.
Переосмысливаем классические стратегии (Часть V): Анализ нескольких инструментов в валютной паре USDZAR
В данной серии статей мы вновь рассматриваем классические стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить стратегию с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы рассмотрим популярную стратегию анализа нескольких инструментов с использованием корзины коррелированных ценных бумаг. Сосредоточимся на экзотической валютной паре USDZAR.
Нейросети в трейдинге: Иерархический двухбашенный трансформер (Hidformer)
Предлагаем познакомиться с фреймворком иерархического двухбашенного трансформера (Hidformer), который был разработан для прогнозирования временных рядов и анализа данных. Авторы фреймворка предложили несколько улучшений к архитектуре Transformer, что позволило повысить точность прогнозов и снизить потребление вычислительных ресурсов.
Метод группового учета аргументов: реализация комбинаторного алгоритма на MQL5
В этой статье мы продолжаем изучение семейства алгоритмов группового учета аргументов. Реализуем средствами MQL5 комбинаторный алгоритм, а также его усовершенствованную версию — комбинаторный селективный алгоритм.
Внедряем систему непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга
SEAL (Self-Evolving Adaptive Learning) — система непрерывной адаптации LLM для алгоритмического трейдинга, решающая проблему быстрой деградации моделей на меняющихся рынках. Вместо периодического переобучения, которое занимает часы и стирает старые паттерны, SEAL учится на каждой закрытой сделке, сохраняя приоритетную память важных примеров и автоматически запуская инкрементальный файнтьюнинг при падении точности или смене рыночного режима.
Нейросимвольные системы в алготрейдинге: Объединение символьных правил и нейронных сетей
Статья рассказывает об опыте разработки гибридной торговой системы, объединяющей классический технический анализ с нейронными сетями. Автор подробно разбирает архитектуру системы — от базового анализа паттернов и структуры нейросети до механизмов принятия торговых решений, делясь реальным кодом и практическими наблюдениями.
Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (DUET)
Фреймворк DUET предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных. Это позволяет адаптировать модели к изменениям во времени и повысить качество прогнозирования за счет устранения шума.