Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Обучение полезных навыков без явной функции вознаграждения является одной из основных задач в иерархическом обучении с подкреплением. Ранее мы уже познакомились с 2 алгоритмами решения данной задачи. Но вопрос полноты исследования окружающей среды остается открытым. В данной статье демонстрируется иной подход к обучению навыком. Использование которых напрямую зависит от текущего состояния системы.
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.
Введение в исследование фрактальных рыночных структур с помощью машинного обучения
В данной статье предпринята попытка рассмотрения финансовых временных рядов с точки зрения самоподобных фрактальных структур. Поскольку мы имеем слишком много аналогий, которые подтверждают возможность рассматривать рыночные котировки в качестве самоподобных фракталов, то имеем возможность составить представления о горизонтах прогнозирования таких структур.
Количественный подход в управлении рисками: Применение VaR модели для оптимизации мультивалютного портфеля с Python и MetaTrader 5
Эта статья раскрывает потенциал Value at Risk (VaR) модели для оптимизации мультивалютного портфеля. Используя мощь Python и функционал MetaTrader 5, мы демонстрируем, как реализовать VaR-анализ для эффективного распределения капитала и управления позициями. От теоретических основ до практической реализации, статья охватывает все аспекты применения одной из наиболее устойчивых систем расчета рисков — VaR — в алгоритмической торговле.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 2):Создаем наборы данных с маркерами тренда с помощью Python
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
Разработка стратегии Zone Recovery Martingale на MQL5
В статье подробно рассматриваются шаги для создания советника на основе торгового алгоритма Zone Recovery. Это позволяет автоматизировать систему, экономя время алготрейдеров.
Введение в MQL5 (Часть 8): Руководство для начинающих по созданию советников (II)
В этой статье рассматриваются частые вопросы, которые начинающие программисты задают на форуме MQL5. Также демонстрируются практические решения. Мы научимся совершать основные действия: покупку и продажу, получение цен свечей, а также управление торговыми аспектами, включая торговые лимиты, периоды и пороговые значения прибыли/убытка. В статье представлены пошаговые инструкции, которые помогут вам лучше понять и реализовать обсуждаемые концепции на MQL5.
DoEasy. Элементы управления (Часть 30): Оживляем элемент управления "ScrollBar"
В статье продолжим разрабатывать элемент управления ScrollBar и начнём делать функционал взаимодействия с мышкой. Помимо этого расширим списки флагов состояния и событий мышки.
Визуализации сделок на графике (Часть 1): Выбор периода для анализа
Пишем с нуля скрипт, который сделает удобным выгрузку принт-скринов сделок для анализа торговых входов. На одном графике будет удобно отображаться вся необходимая информация по отдельной сделке с возможностью прорисовывания разных таймфреймов.
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 16): Влияние разных историй котировок на результаты тестирования
Разрабатываемый советник должен показывать хорошие результаты при торговле у разных брокеров. Но мы пока что для тестов использовали котировки с демо-счёта от MetaQuotes. Посмотрим, готов ли наш советник к работе на торговом счёте с другими котировками по сравнению с теми, которые использовались при тестировании и оптимизации.
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели
Статья описывает иерархические модели обучения, которые предлагают эффективный подход к решению сложных задач машинного обучения. Иерархические модели состоят из нескольких уровней, каждый из которых отвечает за различные аспекты задачи.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 8): Концептуальный скачок (I)
Как максимально просто реализовать новый функционал? В данной статье мы сделаем шаг назад, а затем два шага вперед.
Фибоначчи на Форекс (Часть I): Проверяем отношения цены и времени
Как рынок ходит по отношениям, основанным на числах Фибоначчи? Эта последовательность, где каждое следующее число равно сумме двух предыдущих (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), не только описывает рост популяции кроликов. Рассмотрим гипотезу Пифагора о том, что все в мире подчиняется определенным соотношениям чисел...
Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)
Желание получить наиболее точные прогнозы толкает исследователей к усложнению моделей прогнозирования. Что в свою очередь ведет к увеличению затрат на обучение и обслуживание модели. Но всегда ли это оправдано? В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует простоту и скорость линейных моделей и демонстрирует результаты на уровне лучших с более сложной архитектурой.
Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения
По мере обучения модели на базе буфера воспроизведения опыта текущая политика Актера все больше отдаляется от сохраненных примеров, что снижает эффективность обучения модели в целом. В данной статье мы рассмотрим алгоритм повышения эффективности использования образцов в алгоритмах обучения с подкреплением.
Ложные регрессии в Python
Ложные регрессии возникают, когда два временных ряда демонстрируют высокую степень корреляции чисто случайно, что приводит к вводящим в заблуждение результатам регрессионного анализа. В таких случаях, даже если переменные кажутся связанными, корреляция является случайной и модель может быть ненадежной.
Арбитражный трейдинг Forex: Простой бот-маркетмейкер синтетиков для старта
Сегодня разберем моего первого робота в сфере арбитража — поставщика ликвидности (если его можно так назвать) на синетических активах. Сегодня данный бот успешно работает как модуль в большой системе на машинном обучении, но я поднял старый арбитражный робот на Форекс из облака, и давайте посмотрим на него, и подумаем, что мы можем с ним сделать сегодня?
Индикатор силы и направления тренда на 3D-барах
Рассмотрим новый подход к анализу рыночных трендов, основанный на трехмерной визуализации и тензорном анализе рыночной микроструктуры.
Разработка торгового советника с нуля (Часть 17): Доступ к данным в Интернете (III)
В этой статье мы продолжим с просмотром того, как получать данные из Интернета для их использования в советнике. Давайте приступим к работе, а точнее к кодированию альтернативной системы.
DoEasy. Элементы управления (Часть 26): Дорабатываем WinForms-объект "ToolTip" и начинаем разработку "ProgressBar"
В статье завершим разработку элемента управления ToolTip и начнём разрабатывать WinForms-объект ProgressBar. По мере работы над объектами, разработаем универсальный функционал для оживления элементов управления и их составляющих.
От новичка до эксперта: Раскрытие секретов теней свечей
В настоящем обсуждении сделаем шаг вперед для раскрытия основного ценового движения, скрытого в тенях свечей. Интегрируя функцию визуализации wick в индикатор Market Periods Synchronizer, мы повышаем аналитическую глубину и интерактивность этого инструмента. Эта усовершенствованная система позволяет трейдерам визуализировать отклонения цен на старших таймфреймах непосредственно на графиках младших таймфреймов, выявляя подробные структуры, которые когда-то были скрыты в тени.
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть IV): О массивах, функциях и глобальных переменных терминала
Статья является продолжением цикла для начинающих. В ней подробно рассказано о массивах данных, взаимодействии данных и функций, а также о глобальных переменных терминала, позволяющих обмениваться данными между разными MQL5 программами.
MQL5-советник, интегрированный в Telegram (Часть 2): Отправка сигналов из MQL5 в Telegram
В этой статье мы создадим MQL5-советник, интегрированный с Telegram, который отправляет в мессенджер сигналы пересечения скользящих средних. Мы подробно опишем процесс генерации торговых сигналов на основе пересечений скользящих средних, реализуем необходимый код на языке MQL5 и обеспечим бесперебойную работу интеграции. В результате мы получим систему, которая отправляет торговые оповещения в реальном времени непосредственно в групповой чат Telegram.
Разработка пользовательского индикатора Heiken Ashi с помощью MQL5
В этой статье мы узнаем, как создать собственный индикатор с использованием MQL5 на основе наших предпочтений, который будет использоваться в MetaTrader 5 для интерпретации графиков или применяться в составе советников.
Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть IV): Оптимизация простой сеточной стратегии (I)
В четвертой части мы вернемся к советникам Simple Hedge и Simple Grid, разработанным ранее. В этот раз будем совершенствовать советник Simple Hedge. Будем использовать математический анализ и подход грубой силы (brute force) чтобы оптимизировать стратегию. Эта статья углубляется в математическую оптимизацию стратегии и закладывает основу для будущего исследования оптимизации на основе кода в последующих частях.
Автоматическая оптимизация параметров для торговых стратегий с Python и MQL5
Существует несколько типов алгоритмов самостоятельной оптимизации торговых стратегий и параметров. Эти алгоритмы используются для автоматического улучшения торговых стратегий на основе исторических и текущих рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим один из них на примерах реализаций на Python и MQL5.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Изменяем форму и смещаем распределения вероятностей и тестируем на "Умном головастике" (Smart Cephalopod, SC)
В данной статье исследуется влияние изменения формы распределений вероятностей на производительность алгоритмов оптимизации. Мы проводим эксперименты на тестовом алгоритме 'Умный головастик' (SC), чтобы оценить эффективность различных распределений вероятностей в контексте оптимизационных задач.
Нейросети — это просто (Часть 72): Прогнозирование траекторий в условиях наличия шума
Качество прогнозирование будущих состояний играет важную роль в метода Goal-Conditioned Predictive Coding, с которым мы познакомились в предыдущей статье. В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, способным значительно повысить качество прогнозирования в стохастических средах, к которым можно отнести и финансовые рынки.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)
Знаете ли вы, что такое блок-схема? Умеете ли вы ее использовать? Думаете ли вы, что блок-схемы - это дело начинающих программистов? Тогда я вам предлагаю ознакомиться с этой статьей и узнать, как работать с блок-схемами.
Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов
Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.
Парадигмы программирования (Часть 1): Процедурный подход к разработке советника на основе ценовой динамики
Узнайте о парадигмах программирования и их применении в коде MQL5. В этой статье исследуются особенности процедурного программирования, а также предлагаются практические примеры. Вы узнаете, как разработать советник на основе ценовой динамики (Price Action), используя индикатор EMA и свечные данные. Кроме того, статья знакомит с парадигмой функционального программирования.
Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)
В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с интересным алгоритмом, который построен на стыке методов обучения с учителем и подкреплением.
Интерпретация моделей: Более глубокое понимание моделей машинного обучения
Машинное обучение — сложная и полезная область для любого человека независимо от опыта. В этой статье мы погрузимся во внутренние механизмы, лежащие в основе создаваемых моделей, исследуем сложный мир функций, прогнозов и эффективных решений и получим четкое понимание интерпретации моделей. Научитесь искусству поиска компромиссов, улучшения прогнозов, ранжирования важности параметров и принятия надежных решений. Статья поможет вам повысить производительность моделей машинного обучения и извлечь больше пользы от применения методологий машинного обучения.
Арбитражный трейдинг Forex: Панель оценки взаимосвязей
Рассмотрим создание арбитражной панели на языке MQl5. Как получать справедливые курсы валют на Forex разными способами? Создадим индикатор для получения отклонений рыночных цен от справедливых курсов, а также для оценки выгоды от арбитражных путей обмена одной валюты на другую (как в треугольном арбитраже).
Арбитражный трейдинг Forex: Матричная торговая система на возврат к справедливой стоимости с ограничением риска
Статья содержит детальное описание алгоритма расчета кросс-курсов, визуализацию матрицы дисбалансов и рекомендации по оптимальной настройке параметров MinDiscrepancy и MaxRisk для эффективной торговли. Система автоматически рассчитывает "справедливую стоимость" каждой валютной пары через кросс-курсы, генерируя сигналы на покупку при отрицательных отклонениях, и на продажу — при положительных.
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 07): Виды счетов (II)
Сегодня посмотрим, как создать советник, просто и безопасно работающий в автоматическом режиме. Трейдеру всегда необходимо быть в курсе того, что делает автоматический советник, чтобы, если он «сойдет с рельсов», как можно быстрее удалить его с графика, прекратить таким образом его работу, и взять ситуацию под свой контроль.
Количественный анализ трендов: Собираем статистику на Python
Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Электромагнитный алгоритм (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)
Статья описывает принципы, методы и возможности применения Электромагнитного алгоритма EM в различных задачах оптимизации. EM-алгоритм является эффективным инструментом оптимизации, способным работать с большими объемами данных и многомерными функциями.
Нейросети — это просто (Часть 47): Непрерывное пространство действий
В данной статье мы расширяем спектр задач нашего агента. В процесс обучения будут включены некоторые аспекты мани- и риск-менеджмента, которые являются неотъемлемой частью любой торговой стратегии.
Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть I): Кластеризация
В данной статье мы рассмотрим инновационный метод оптимизации, названный BSO (Brain Storm Optimization), который вдохновлен природным явлением - "мозговым штурмом". Мы также обсудим новый подход к решению многомодальных задач оптимизации, который использует метод BSO и позволяет находить несколько оптимальных решений без необходимости заранее определять количество подпопуляций. В статье мы также рассмотрим методы кластеризации K-Means и K-Means++.