Статьи по машинному обучению в трейдинге

При работе с временными рядами мы всегда используем исходные данные в их исторической последовательности. Но является ли это оптимальным вариантом? Существует мнение, что изменение последовательности исходных данных позволит повысить эффективность обучаемых моделей. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с одним из таких методов.

Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.

В этой статье представлен инновационный подход к техническому анализу, основанный на преобразовании ценовых движений в бинарный код. Автор демонстрирует, как различные аспекты рыночного поведения — от простых движений цены до сложных паттернов — можно закодировать в последовательности нулей и единиц.

Числовые стены (Number Walls) — это вариант регистра сдвига с линейной обратной связью (Linear Shift Back Registers), который предварительно оценивает последовательности на предмет предсказуемости путем проверки на сходимость. Мы посмотрим, как эти идеи могут быть использованы в MQL5.

SAMformer предлагает решение ключевых проблем Transformer в долгосрочном прогнозировании временных рядов, включая сложность обучения и слабое обобщение на малых выборках. Его неглубокая архитектура и оптимизация с учетом резкости обеспечивают избегание плохих локальных минимумов. В данной статье мы продолжим реализацию подходов с использованием MQL5 и оценим их практическую ценность.

Предлагаем познакомиться с гибридной торговой системой StockFormer, которая объединят предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением (RL). Во фреймворке используются 3 ветви Transformer с интегрированным механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), который улучшает ванильный модуль внимания за счет многоголового блока Feed-Forward, что позволяет захватывать разнообразные паттерны временных рядов в разных подпространствах.

Что такое угловой анализ финансовых рынков? Как использовать углы движения цен и машинное обучение для точного прогнозирования с точностью 67? Как совместить регрессионную и классификационную модель с угловыми признаками и получить работающий алгоритм? Причем тут Ганн? Почему углы движения цен являются хорошим признаком для машинного обучения?

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?

В данной статье мы рассмотрим новый авторский алгоритм оптимизации CTA (Comet Tail Algorithm), который черпает вдохновение из уникальных космических объектов - комет и их впечатляющих хвостов, формирующихся при приближении к Солнцу. Данный алгоритм основан на концепции движения комет и их хвостов, и предназначен для поиска оптимальных решений в задачах оптимизации.

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.

В пятой статье из нашей серии мы познакомимся с миром массивов в MQL5. Статья предназначена для начинающих. В статье попытаемся упрощенно рассмотреть сложные концепции программирования, чтобы материал был понятен всем. Давайте вместе будем изучать основные концепции, обсуждать вопросы и делиться знаниями!

В статье исследуется алгоритм BSA, основанный на поведении птиц, который вдохновлен коллективным стайным взаимодействием птиц в природе. Различные стратегии поиска индивидов в BSA, включая переключение между поведением в полете, бдительностью и поиском пищи, делают этот алгоритм многоаспектным. Он использует принципы стайного поведения, коммуникации, адаптивности, лидерства и следования птиц для эффективного поиска оптимальных решений.

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка DUET, который предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных.

Система прогнозирования EURUSD с применением компьютерного зрения и глубокого обучения. Узнайте, как сверточные нейронные сети могут распознавать сложные ценовые паттерны на валютном рынке и предсказывать движение курса с точностью до 54%. Статья раскрывает методологию создания алгоритма, использующего технологии искусственного интеллекта для визуального анализа графиков вместо традиционных технических индикаторов. Автор демонстрирует процесс трансформации ценовых данных в «изображения», их обработку нейронной сетью и уникальную возможность заглянуть в «сознание» ИИ через карты активации и тепловые карты внимания. Практический код на Python с использованием библиотеки MetaTrader 5 позволяет читателям воспроизвести систему и применить ее в собственной торговле.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

ONNX — отличный инструмент для интеграции сложного ИИ-кода на разных платформах. Однако при его использовании возникают некоторые сложности, которые необходимо преодолеть, чтобы извлечь из него максимальную пользу. В этой статье мы обсудим распространенные проблемы, с которыми вы можете столкнуться, и способы их устранения.

Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.

Мы продолжаем реализацию фреймворка DA-CG-LSTM, который предлагает инновационные методы анализа и прогнозирования временных рядов. Использование CG-LSTM и двойного внимания позволяет более точно выявлять как долгосрочные, так и краткосрочные зависимости в данных, что особенно полезно для работы с финансовыми рынками.

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 данной статье я предлагаю познакомиться с алгоритмом, способным учитывать эти структурные зависимости.

В статье мы погрузимся в мир гибридизации алгоритмов оптимизации, рассмотрев три ключевых типа: смешивание стратегий, последовательную и параллельную гибридизации. Мы проведем серию экспериментов, сочетая и тестируя соответствующие алгоритмы оптимизации.

Перцептроны, сети с одним скрытым слоем, могут стать хорошим подспорьем для тех, кто знаком с основами автоматической торговли и хочет окунуться в нейронные сети. Мы шаг за шагом рассмотрим, как их можно реализовать в сборке классов сигналов, которая является частью классов Мастера MQL5 для советников.

В настоящей статье рассматривается разработка советника (EA) для автоматической торговли, сочетающего в себе технический анализ с прогнозами с помощью глубокого обучения.

Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.

Представляем вам алгоритм Artificial Cooperative Search (ACS). Этот инновационный метод использует бинарную матрицу и несколько динамичных популяций, основанных на мутуалистических отношениях и кооперации, для быстрого и точного нахождения оптимальных решений. Уникальный подход ACS к "хищникам" и "жертвам" позволяет добиваться отличных результатов в задачах численной оптимизации.