Нейросети в трейдинге: Безмасочный подход к прогнозированию ценового движения
В данной статье предлагаем познакомиться с методом Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) и его применение в области трейдинга. В отличие от традиционных Transformer, требующих маскирования данных при обработке последовательностей, MAFT оптимизирует процесс внимания, устраняя необходимость в маскировании, что значительно повышает вычислительную эффективность.
Нейронная сеть на практике: Первый нейрон
В этой статье мы начнем создавать нечто простое и скромное: нейрон. Мы запрограммируем его с помощью очень небольшого кода на MQL5. Нейрон прекрасно работал в тех тестах, которые я проводил. Вернемся немного назад в этой серии статей о нейронных сетях, чтобы понять, о чем я говорю.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть I
В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.
Машинное обучение и Data Science (Часть 24): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью обычных ИИ-моделей
На валютном рынке сложно предсказать будущие тренды, не имея представления о прошлом. Очень немногие модели машинного обучения способны делать прогнозы на будущее, учитывая прошлые значения. В этой статье мы посмотрим, как можно использовать классические (не временные ряды) модели искусственного интеллекта, чтобы понять рынок.
Введение в MQL5 (Часть 3): Изучаем основные элементы MQL5
В этой статье мы продолжаем изучать основы программирования на MQL5. Мы рассмотрим массивы, пользовательские функции, препроцессоры и обработку событий. Для наглядности каждый шаг всех объяснений будет сопровождаться кодом. Эта серия статей закладывает основу для изучения MQL5, уделяя особое внимание объяснению каждой строки кода.
Создание самооптимизирующихся советников на языках MQL5 и Python (Часть II): Настройка глубоких нейронных сетей
Модели машинного обучения имеют различные настраиваемые параметры. В этой серии статей мы рассмотрим, как настроить ИИ-модели в соответствии с конкретным рынком с помощью библиотеки SciPy.
Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)
Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 1):Создаем набор данных с маркерами тренда с помощью графика советника
В этой серии статей представлены несколько методов маркировки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая маркировка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
Парный трейдинг: Алготорговля с автооптимизацией на разнице Z-оценки
В этой статье разберем, что такое парный трейдинг и как происходит торговля на корреляциях. Также создадим советник для автоматизации парного трейдинга и добавим возможность автоматической оптимизации такого торгового алгоритма на исторических данных. Кроме того, в рамках проекта узнаем, как рассчитывать расхождения двух пар с помощью z-оценки.
Индикатор силы и направления тренда на 3D-барах
Рассмотрим новый подход к анализу рыночных трендов, основанный на трехмерной визуализации и тензорном анализе рыночной микроструктуры.
Скрытые марковские модели в торговых системах на машинном обучении
Скрытые марковские модели (СММ) представляют собой мощный класс вероятностных моделей, предназначенных для анализа последовательных данных, где наблюдаемые события зависят от некоторой последовательности ненаблюдаемых (скрытых) состояний, которые формируют марковский процесс. Основные предположения СММ включают марковское свойство для скрытых состояний, означающее, что вероятность перехода в следующее состояние зависит только от текущего состояния, и независимость наблюдений при условии знания текущего скрытого состояния.
Фильтрация и извлечение признаков в частотной области
В этой статье мы рассмотрим применение цифровых фильтров к временным рядам, представленным в частотной области, с целью извлечения уникальных признаков, которые могут быть полезными для моделей прогнозирования.

Нейросети в трейдинге: Управляемая сегментация (Окончание)
Продолжаем, начатую в предыдущей статье работу, по построению фреймворка RefMask3D средствами MQL5. Данный фреймворк разработан для всестороннего изучения мультимодального взаимодействия и анализа признаков в облаке точек, с последующей идентификацией целевого объекта на основе описания, предоставленного на естественном языке.

Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен
В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и не должна использоваться при реальной торговле.

Нейросети — это просто (Часть 92): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях
Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является оптимальным для нестационарных временных рядов. В данной статье я предлагаю познакомиться с методом адаптивного сочетания прогнозов в частотной и временной областях.

Автооптимизация тейк-профитов и параметров индикатора с помощью SMA и EMA
В статье представлен продвинутый советник для торговли на рынке Форекс, сочетающий машинное обучение с техническим анализом. Он предназначен для торговли акциями Apple с использованием адаптивной оптимизации, управления рисками и множества стратегий. Тестирование на исторических данных показывает многообещающие результаты, но также и значительные просадки, что указывает на потенциал для дальнейшего совершенствования.

Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPI в MQL5
В этой статье мы расскажем о важности интерфейсов программирования API для взаимодействия между различными приложениями и программными системами. В ней подчеркивается роль API в упрощении взаимодействия между приложениями, позволяя им эффективно обмениваться данными и функциональными возможностями.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм интеллектуальных капель воды (Intelligent Water Drops, IWD)
В статье рассматривается интересный алгоритм - интеллектуальные капли воды, IWD, подсмотренный у неживой природы, симулирующий процесс формирования русла реки. Идеи этого алгоритма позволили значительно улучшить прошлого лидера рейтинга - SDS, а нового лидера (модифицированный SDSm), как обычно, найдёте в архиве к статье.

Нейросети — это просто (Часть 79): Агрегирование запросов в контексте состояния (FAQ)
В предыдущей статье мы познакомились с одним из методом обнаружение объектов на изображении. Однако, обработка статического изображения несколько отличается от работы с динамическими временными рядами, к которым относится и динамика анализируемых нами цен. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с методом обнаружения объектов на видео, что несколько ближе к решаемой нами задаче.

Оборачиваем ONNX-модели в классы
Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.

Нейросети в трейдинге: Superpoint Transformer (SPFormer)
В данной статья предлагаем познакомиться с методом сегментации 3D-люъектов на основе Superpoint Transformer (SPFormer), который устраняет необходимость в промежуточной агрегации данных. Что ускоряет процесс сегментации и повышает производительность модели.

Нейросети — это просто (Часть 81): Анализ динамики данных с учетом контекста (CCMR)
В предыдущих работах мы всегда оценивали текущее состояния окружающей среды. При этом динамика изменения показателей, как таковая, всегда оставалась "за кадром". В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, который позволяет оценить непосредственное изменение данных между 2 последовательными состояниями окружающей среды.

Построение экономических прогнозов: потенциальные возможности Python
Как использовать экономические данные Всемирного банка для прогнозирования? Что будет если совместить модели ИИ и экономику?

Введение в MQL5 (Часть 4): Структуры, классы и функции времени
В этой серии мы продолжаем раскрывать секреты программирования. В новой статье мы изучим в основы структур, классов и временных функций и получим новые навыки для эффективного программирования. Это руководство, возможно, будет полезно не только для новичков, но и для опытных разработчиков, поскольку упрощает сложные концепции, предоставляя ценную информацию для освоения MQL5. Продолжайте изучать новое, совершенствуйте навыки программирования и освойте мир алгоритмического трейдинга.

Теория категорий в MQL5 (Часть 18): Квадрат естественности
Статья продолжает серию о теории категорий, представляя естественные преобразования, которые являются ключевым элементом теории. Мы рассмотрим сложное на первый взгляд определение, затем углубимся в примеры и способы применения преобразований в прогнозировании волатильности.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации спиральной динамики (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
В статье представлен алгоритм оптимизации, основанный на закономерностях построения спиральных траекторий в природе, таких как раковины моллюсков - алгоритм оптимизации спиральной динамики, SDO. Алгоритм, предложенный авторами, был мной основательно переосмыслен и модифицирован, в статье будет рассмотрено, почему эти изменения были необходимы.

Нейросети — это просто (Часть 91): Прогнозирование в частотной области (FreDF)
Мы продолжаем рассмотрение темы анализ и прогнозирования временных рядов в частотной области. И в данной статье мы познакомимся с новым методом прогнозирования в частотной области, который может быть добавлен к многим, изученным нами ранее, алгоритмам.

Нейросети в трейдинге: Универсальная модель генерации траекторий (UniTraj)
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 различных задач.

Нейросети в трейдинге: Модели направленной диффузии (DDM)
Предлагаем познакомиться с моделями направленной диффузии, которые используют анизотропные и направленные шумы, зависящие от данных, в процессе прямой диффузии для захвата значимых графовых представлений.

Нейросети в трейдинге: Transformer с относительным кодированием
Самоконтролируемое обучение может оказаться эффективным способом анализа больших объемов неразмеченных данных. Основным фактором успеха является адаптация моделей под особенности финансовых рынков, что способствует улучшению результативности традиционных методов. Эта статья познакомит вас с альтернативным механизмом внимания, который позволяет учитывать относительные зависимости и взаимосвязи между исходными данными.

Многомодульный торговый робот на Python и MQL5 (Часть I): Создание базовой архитектуры и первых модулей
Разрабатываем модульную торговую систему, объединяющую Python для анализа данных с MQL5 для исполнения сделок. Четыре независимых модуля параллельно следят за разными аспектами рынка: объемами, арбитражем, экономикой и рисками, а для анализа используют RandomForest с 400 деревьями. Особый упор сделан на риск-менеджмент, ведь без грамотного управления рисками даже самые продвинутые торговые алгоритмы бесполезны.

Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть II): Многомодальность
Во второй части статьи перейдем к практической реализации алгоритма BSO, проведем тесты на тестовых функциях и сравним эффективность BSO с другими методами оптимизации.

Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний. Совмещаем марковские цепи с многослойной нейросетью MLP, написанной на библиотеке ALGLIB MQL5. Как могут быть совмещены для прогнозирования Форекс марковские цепи и нейросети?

Нейросети в трейдинге: Агент с многоуровневой памятью (Окончание)
Продолжаем начатую работу по созданию фреймворка FinMem, который использует подходы многоуровневой памяти, имитирующие когнитивные процессы человека. Это позволяет модели не только эффективно обрабатывать сложные финансовые данные, но и адаптироваться к новым сигналам, значительно повышая точность и результативность инвестиционных решений в условиях динамично изменяющихся рынков.

Нейросети — это просто (Часть 82): Модели Обыкновенных Дифференциальных Уравнений (NeuralODE)
В данной статье я предлагаю познакомиться Вас с еще одним типом моделей, которые направлены на изучение динамики состояния окружающей среды.

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)
В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.

Фильтр сезонности и временные периоды в моделях глубокого обучения с ONNX и Python в советнике
Можем ли мы извлечь выгоду из сезонности при создании моделей для глубокого обучения с помощью Python? Помогает ли фильтрация данных в моделях ONNX получить лучшие результаты? Какой период времени использовать? Обо всем этом расскажем в этой статье.

Машинное обучение и Data Science (Часть 22): Автоэнкодеры для устранения шума и выявления сигналов в трейдинге
В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.

Нейросети в трейдинге: Модели пространства состояний
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 пространства состояний.

Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов (Окончание)
В последней статье нашей серии мы рассмотрели фреймворк Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), который использует контрастное обучение для выявления ключевых паттернов на всех уровнях — от базовых элементов до сложных структур. В этой статье мы продолжаем реализацию подходов AMCT средствами MQL5.