Нейросети в трейдинге: Контекстно-зависимое обучение, дополненное памятью (MacroHFT)
Предлагаю познакомиться с фреймворком MacroHFT, который применяет контекстно зависимое обучение с подкреплением и память, для улучшения решений в высокочастотной торговле криптовалютами, используя макроэкономические данные и адаптивные агенты.
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.
Функции активации нейронов при обучении: ключ к быстрой сходимости?
В данной работе представлено исследование взаимодействия различных функций активации с алгоритмами оптимизации в контексте обучения нейронных сетей. Особое внимание уделяется сравнению классического ADAM и его популяционной версии при работе с широким спектром функций активации, включая осциллирующие функции ACON и Snake. Используя минималистичную архитектуру MLP (1-1-1) и единичный обучающий пример, производится изоляция влияния функций активации на процесс оптимизации от других факторов. Предложен подход к контролю весов сети через границы функций активации и механизма отражения весов, что позволяет избежать проблем с насыщением и застоем в обучении.
Квантовые вычисления и трейдинг: Новый взгляд на прогнозы цен
В статье рассматривается инновационный подход к прогнозированию движения цен на финансовых рынках с использованием квантовых вычислений. Основное внимание уделяется применению алгоритма квантовой оценки фазы (QPE) для поиска продобразов ценовых паттернов, что позволяет значительно ускорить процесс анализа рыночных 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: 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.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 28): Сети GAN в контексте темпа обучения
Темп обучения — это размер шага к цели обучения во многих алгоритмах машинного обучения. В статье мы изучим, какое влияние многочисленные форматы могут оказать на производительность генеративно-состязательной сети (Generative Adversarial Network, GAN) — разновидности нейронной сети, которую мы рассмотрели в одной из предыдущих статей.
Анализируем двоичный код цен на бирже (Часть I): Новый взгляд на технический анализ
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.
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (Окончание)
Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.
Машинное обучение и Data Science (Часть 25): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью рекуррентных нейросетей (RNN)
Рекуррентные нейронные сети (RNN) ценятся за способность использовать прошлую информацию для прогнозирования будущих событий. Такие прогностические возможности с успехом применяются в различных областях. В этой статье мы применим модели RNN для прогнозирования трендов на рынке Форекс. Посмотрим, смогут ли они повысить точность прогнозирования в трейдинге.
Нейросети в трейдинге: Мультимодальный агент, дополненный инструментами (FinAgent)
Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.
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.

Индикатор силы и направления тренда на 3D-барах
Рассмотрим новый подход к анализу рыночных трендов, основанный на трехмерной визуализации и тензорном анализе рыночной микроструктуры.

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 в трейдинге: Агент с многоуровневой памятью
Подходы многоуровневой памяти, имитирующие когнитивные процессы человека, позволяют обрабатывать сложные финансовые данные и адаптироваться к новым сигналам, что способствует повышению эффективности инвестиционных решений в условиях динамичных рынков.

Использование алгоритма машинного обучения PatchTST для прогноза ценовых движений на следующие 24 часа
В этой статье мы применим относительно сложный нейросетевой алгоритм PatchTST, реализованный в 2023 году, для прогнозирования ценовых движений на ближайшие 24 часа. Воспользуемся официальным репозиторием, внесем небольшие изменения, обучим модель для EURUSD и применим ее для формирования будущих прогнозов на языке Python или MQL5.

Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразования и многозадачного внимания (Окончание)
В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические основы и приступили к реализации подходов фреймворка Multitask-Stockformer, объединяющего вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention. Продолжаем реализацию алгоритмов указанного фреймворка и оценим их эффективность на реальных исторических данных.

Нейросети в трейдинге: Модели с использованием вейвлет-преобразовании и многозадачного внимания
Предлагаем познакомиться с фреймворком объединяющим вейвлет-преобразование и многозадачную модель Self-Attention, направленную на повышение отзывчивости и точности прогнозирования в условиях нестабильности рынка. Вейвлет-преобразование позволяет разложить доходность активов на высокие и низкие частоты, тщательно фиксируя долгосрочные рыночные тенденции и краткосрочные колебания.

Переосмысливаем классические стратегии на языке Python: Пересечения скользящих средних
В этой статье мы пересмотрим классическую стратегию пересечений скользящих средних для оценки ее текущей эффективности. Учитывая, сколько времени прошло с момента ее создания, исследуем потенциальные улучшения, которые ИИ может привнести в эту традиционную торговую стратегию. С помощью методов искусственного интеллекта мы постараемся применить передовые возможнности прогнозирования для потенциальной оптимизации точек входы и выхода из рынка, адаптировать их к меняющимся рыночным условиям и повысить общую эффективность по сравнению с традиционными подходами.

Нейросети в трейдинге: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (Окончание)
Продолжаем рассмотрение гибридной торговой системы StockFormer, которая объединяет предиктивное кодирование и алгоритмы обучения с подкреплением для анализа финансовых временных рядов. Основой системы служат три ветви Transformer с механизмом Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), позволяющим выявлять сложные паттерны и взаимосвязи между активами. Ранее мы познакомились с теоретическими аспектами фреймворка и реализовали механизмы DMH-Attn, а сегодня поговорим об архитектуре моделей и их обучении.

Алгоритм черной дыры — Black Hole Algorithm (BHA)
Алгоритм черной дыры (Black Hole Algorithm, BHA) использует принципы гравитации черных дыр для оптимизации решений. В статье мы рассмотрим, как BHA притягивает лучшие решения, избегая локальных экстремумов, и почему этот алгоритм стал мощным инструментом для решения сложных задач. Узнайте, как простые идеи могут привести к впечатляющим результатам в мире оптимизации.

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 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: Гибридный торговый фреймворк с предиктивным кодированием (StockFormer)
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.

Советник на базе универсального аппроксиматора MLP
В статье представлен простой и доступный способ использования нейронной сети в торговом советнике, который не требует глубоких знаний в машинном обучении. Метод исключает нормализацию целевой функции и устраняет проблемы "взрыва весов" и "ступора сети", предлагая интуитивное обучение и наглядный контроль результатов.

Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 4): Обучение собственной LLM с помощью GPU
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.

Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (Окончание)
В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASAAT, который использует ансамбль агентов для перекрестного анализа мультимодального временного ряда в разных масштабах представления данных. И сегодня мы доведем до логического завершения начатую ранее работу по реализации подходов данного фреймворка средствами MQL5.

Алгоритмическая торговля на основе 3D-паттернов разворота
Открываем новый мир автоматической торговли на 3D-барах. Как выглядит торговый робот на многомерных барах цены, и могут ли "желтые" кластеры 3D-баров предсказывать развороты трендов? Как выглядит трейдинг в множестве измерений?

Нейросети в трейдинге: Ансамбль агентов с использованием механизмов внимания (MASAAT)
Предлагаем познакомиться с мультиагентной адаптивной структурой оптимизации финансового портфеля (MASAAT), которая объединяет механизмы внимания и анализ временных рядов. MASAAT формирует множество агентов, которые анализируют ценовые ряды и направленные изменения, позволяя выявлять значимые колебания цен активов на различных уровнях детализации.

Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (Окончание)
В предыдущей статье мы познакомились с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет подходы обучения с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и рисками в турбулентных рыночных условиях. Нами был построен функционал отдельных агентов данного фреймворка, и в этой статье мы продолжим начатую работу, доведя её до логического завершения.

Популяционный ADAM (Adaptive Moment Estimation)
В статье представлено превращение известного и популярного градиентного метода оптимизации ADAM в популяционный алгоритм и его модификация с введением гибридных особей. Новый подход позволяет создавать агентов, комбинирующих элементы успешных решений с использованием вероятностного распределения. Ключевое нововведение — формирование гибридных популяционных особей, которые адаптивно аккумулируют информацию от наиболее перспективных решений, повышая эффективность поиска в сложных многомерных пространствах.

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 23): CNN
Свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs) — ещё один алгоритм машинного обучения, который, как правило, специализируется на разложении многомерных наборов данных на ключевые составные части. Мы рассмотрим принцип его работы и исследуем возможное применение для трейдеров в очередном классе сигналов Мастера MQL5.

Нейросети в трейдинге: Мультиагентная адаптивная модель (MASA)
Предлагаю познакомиться с мультиагентным адаптивным фреймворком MASA, который объединяет обучение с подкреплением и адаптивные стратегии, обеспечивая гармоничный баланс между доходностью и управлением рисками в турбулентных рыночных условиях.

Прогнозирование временных рядов с использованием нейронных сетей LSTM: Нормализация цены и токенизация времени
В статье описывается простая стратегия нормализации рыночных данных с использованием дневного диапазона и обучения нейронной сети для улучшения рыночных прогнозов. Разработанные модели могут использоваться совместно с существующими системами технического анализа или отдельно для прогнозирования общего направления рынка. Структура, изложенная в этой статье, может быть дополнительно усовершенствована техническим аналитиком для разработки моделей, подходящих как для ручных, так и для автоматизированных торговых стратегий.

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.

Нелинейные регрессионные модели на бирже
Нелинейные регрессионные модели на бирже: реально ли прогнозировать финансовые рынки? Попробуем создать моделеь для прогноза цен на евро-доллар, и сделать на ее основе двух роботов - на Python и MQL5.

Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (Окончание)
В предыдущей работе мы рассмотрели теоретические аспекты фреймворка PSformer, который включает две основные инновации в архитектуру классического Transformer: механизм совместного использования параметров (Parameter Shared — PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt). И в данной статье мы продолжаем начатую работу по реализации предложенных подходов средствами MQL5.

Алгоритм арифметической оптимизации (AOA): Путь от AOA к SOA (Simple Optimization Algorithm)
В данной статье мы представляем алгоритм арифметической оптимизации (Arithmetic Optimization Algorithm, AOA), который основывается на простых арифметических операциях: сложении, вычитании, умножении и делении. Эти базовые математические действия служат основой для поиска оптимальных решений в различных задачах.

Применение ассоциативных правил для анализа данных на Форексе
Как применить предиктивные правила ретейл-аналитики супермаркетов к реальному рынку Форекс? Как связаны покупки печенья, молока и хлеба с транзакциями на бирже? В статье рассматривается инновационный подход к алгоритмическому трейдингу, основанный на применении ассоциативных правил.

Нейросети в трейдинге: Параметроэффективный Transformer с сегментированным вниманием (PSformer)
Предлагаем познакомиться с новым фреймворком PSformer, который адаптирует архитектуру ванильного Transformer для решения задач прогнозирования многомерных временных рядов. В основе фреймворка лежат две ключевые инновации: механизм совместного использования параметров (PS) и внимание к пространственно-временным сегментам (SegAtt).