
Машинное обучение и Data Science (Часть 26): Решающая битва в прогнозирование временных рядов — LSTM против GRU
В предыдущей статье мы рассмотрели простую рекуррентную нейронную сеть, которая, несмотря на свою неспособность понимать долгосрочные зависимости в данных, смогла разработать прибыльную стратегию. В этой статье мы поговорим о долгой кратковременной памяти (Long-Short Term Memoryю LSTM) и об управляемом рекуррентном блоке (Gated Recurrent Unit, GRU). Эти два подхода были разработаны для преодоления недостатков простой рекуррентной нейронной сети.

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.

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.

Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)
Автоматизация ничего не значит, если вы не можете контролировать расписание его работы. Ни один работник не может быть эффективным при работе 24 часа в сутки. Несмотря на этот факт, многие считают, что автоматизированная система должна работать 24 часа в сутки. Хорошо всегда иметь возможность задавать временной интервал для эксперта. В этой статье мы обсудим, как правильно установить такой временной интервал.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 8): Проводим нагрузочное тестирование и обрабатываем новый бар
По мере продвижения мы использовали в одном советнике всё больше и больше одновременно работающих экземпляров торговых стратегий. Попробуем выяснить до какого количества экземпляров мы можем дойти прежде, чем столкнёмся ограничениями ресурсов.

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.

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.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 14): Адаптивное изменение объёмов в риск-менеджере
Разработанный ранее риск-менеджер содержал только базовую функциональность. Попробуем рассмотреть возможные пути его развития, позволяющие повысить торговые результаты без вмешательства в логику торговых стратегий.

Балансировка риска при одновременной торговле нескольких торговых инструментов
Данная статья позволит новичку с нуля написать реализацию скрипта для балансировки рисков при одновременной торговле нескольких торговых инструментов, а опытным пользователям возможно даст новые идеи для реализации своих решений в части предложенных вариантов в данной статье.

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.

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.

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.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 10): Создание объектов из строки
План разработки советника предусматривает несколько этапов с сохранением промежуточных результатов в базе данных. Заново достать их оттуда можно только в виде строк или чисел, а не объектов. Поэтому нам нужен способ воссоздания в советнике нужных объектов из строк, прочитанных из базы данных.

DoEasy. Элементы управления (Часть 15): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, методы работы с вкладками
В статье продолжим работу над WinForm-объектом TabControl — создадим класс объекта-поля вкладки, сделаем возможность расположения заголовков вкладок в несколько рядов и добавим методы для работы с вкладками объекта.

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.

Разработка советника на основе стратегии прорыва диапазона консолидации на MQL5
В статье описываются шаги по созданию торгового советника, который извлекает выгоду из ценовых прорывов после периодов консолидации. Определяя диапазоны консолидации и устанавливая уровни прорыва, трейдеры могут автоматизировать свои торговые решения на основе этой стратегии. Советник призван обеспечить четкие точки входа и выхода, избегая ложных пробоев.

DoEasy. Элементы управления (Часть 24): Вспомогательный WinForms-объект "Подсказка"
В статье переработаем логику указания базового и главного объекта для всех WinForms-объектов библиотеки, разработаем новый базовый объект "Подсказка" и несколько его производных классов для указания возможного направления перемещения разделительной линии.

Торговый инструментарий MQL5 (Часть 1): Разработка EX5-библиотеки для управления позициями
Мы рассмотрим создание инструментария разработчика для управления позициями с помощью MQL5. В этой статье я покажу, как создать библиотеку функций (ex5), которая будет выполнять как простые, так и сложные операции по управлению позициями, включая автоматическую обработку и сообщение о различных ошибках, возникающих при управлении позициями с помощью MQL5.

Нейросети — это просто (Часть 95): Снижение потребления памяти в моделях Transformer
Модели на основе архитектуры Transformer демонстрируют высокую эффективность, однако их использование осложняется большими затратами ресурсов как на этапе обучения, так и в процессе эксплуатации. В этой статье я предлагаю познакомиться с алгоритмами, которые позволяют уменьшить использование памяти такими моделями.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 19): Создаём этапы, реализованные на Python
Пока что мы рассматривали автоматизацию запуска последовательных процедур оптимизации советников исключительно в штатном тестере стратегий. Но что делать, если между такими запусками нам хотелось бы выполнить некоторую обработку уже полученных данных, используя другие средства? Попробуем добавить возможность создания новых этапов оптимизации, выполняемых программами, написанными на Python.

Машинное обучение и Data Science (Часть 20): Выбор между LDA и PCA в задачах алготрейдинга на MQL5
В этой статье мы рассмотрим методы уменьшения размерности и их применение в торговой среде MQL5. В частности, мы изучим нюансы линейного дискриминантного анализа (LDA) и анализа главных компонентов (PCA), а также посмотрим на их влияние при разработке стратегий и анализе рынка.

Нейронная сеть на практике: Секущая прямая
Как уже объяснялось в теоретической части, при работе с нейронными сетями нам необходимо использовать линейные регрессии и производные. Но почему? Причина заключается в том, что линейная регрессия - одна из самых простых существующих формул. По сути, линейная регрессия - это просто аффинная функция. Однако, когда мы говорим о нейронных сетях, нас не интересуют эффекты прямой линейной регрессии. Нас интересует уравнение, которое порождает данную прямую. Созданная прямая не имеет большого значения. Но знаете ли вы, какое главное уравнение мы должны понять? Если нет, то я вам рекомендую прочесть эту статью, чтобы начать разбираться в этом.

DoEasy. Элементы управления (Часть 12): Базовый объект-список, WinForms-объекты ListBox и ButtonListBox
В статье создадим базовый объект списков WinForms-объектов и два новых объекта: ListBox и ButtonListBox.

Разработка системы репликации (Часть 47): Проект Chart Trade (VI)
Наконец, наш индикатор Chart Trade начинает взаимодействовать с советником, позволяя передавать информацию в интерактивном режиме. Поэтому в этой статье мы доработаем индикатор, сделав его функциональным настолько, чтобы его можно было использовать вместе с каким-либо советником. Это позволит нам получить доступ к индикатору Chart Trade и работать с ним, как если бы он действительно был связан с советником. Но сделаем мы это гораздо более интересным способом чем ранее.

Машинное обучение и Data Science (Часть 18): Сравниваем эффективность TruncatedSVD и NMF в работе со сложными рыночными данными
Усеченное сингулярное разложение (TruncatedSVD) и неотрицательная матричная факторизация (NMF) представляют собой методы уменьшения размерности. Оба метода могут быть весьма полезными при работе с торговыми стратегиями, имеющими в своей основе анализ данных. В этой статье мы рассмотрим их применимость к обработке сложных рыночных данных — их возможности по уменьшению размерности для оптимизации количественного анализа на финансовых рынках.

Нейросети в трейдинге: Адаптивное представление графов (NAFS)
Предлагаем познакомиться с методом NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing) — это непараметрический подход к созданию представлений узлов, который не требует обучения параметров. NAFS извлекает характеристики каждого узла, учитывая его соседей, и затем адаптивно комбинирует эти характеристики для формирования конечного представления.

Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритмы искусственной микро-иммунной системы (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)
Статья рассказывает о методе оптимизации, основанном на принципах функционирования иммунной системы организма — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — модификацию AIS. Micro-AIS использует более простую модель иммунной системы и простые операции обработки иммунной информации. Статья также обсуждает преимущества и недостатки Micro-AIS по сравнению с обычным AIS.

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.

Автоматизация торговли с помощью трендовой стратегии Parabolic SAR на MQL5: Создаем эффективный советник
В этой статье мы автоматизируем торговлю с помощью стратегии Parabolic SAR на MQL5, создав эффективный советник. Советник будет совершать сделки по трендам, определяемым индикатором Parabolic SAR.

DoEasy. Элементы управления (Часть 10): WinForms-объекты — оживляем интерфейс
Настала пора заняться оживлением графического интерфейса — делать функционал для взаимодействия объектов с пользователем и другими объектами. И для того, чтобы более сложные объекты могли правильно работать, нам уже необходим функционал взаимодействия объектов друг с другом и с пользователем.

Оптимизация атмосферными облаками — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Практика
В данной статье мы продолжим погружение в реализацию алгоритма ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). В частности, обсудим два ключевых аспекта: перемещение облаков в регионы с низким давлением и моделирование процесса дождя, включая инициализацию капель и распределение их между облаками. Мы также разберем другие методы, которые играют важную роль в управлении состоянием облаков и обеспечении их взаимодействия с окружающей средой.

Нейросети — это просто (Часть 76): Изучение разнообразных режимов взаимодействия (Multi-future Transformer)
В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.

Машинное обучение и Data Science (Часть 19): Совершенствуем AI-модели с помощью AdaBoost
Алгоритм AdaBoost используется для повышения производительности моделей искусственного интеллекта. AdaBoost (Adaptive Boosting, адаптивный бустинг) представляет собой сложную методику ансамблевого обучения, которая легко объединяет слабых учащихся, повышая их коллективную способность прогнозирования.

Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 20): Приводим в порядок конвейер этапов автоматической оптимизации проектов (I)
Мы создали уже довольно много компонентов, которые помогают организовать процесс автоматической оптимизации. При создании мы придерживались традиционной цикличности: от создания минимального рабочего кода до рефакторинга и получения улучшенного кода. Пришло время заняться наведением порядка в нашей базе данных, которая тоже является ключевым компонентом в создаваемой системе.

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.

Нейросети — это просто (Часть 90): Частотная интерполяция временных рядов (FITS)
При изучении метода FEDformer мы приоткрыли дверь в частотную область представления временного ряда. В новой статье мы продолжим начатую тему. И рассмотрим метод, позволяющий не только проводить анализ, но и прогнозировать последующие состояния в частной области.

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.

Разработка системы репликации - Моделирование рынка (Часть 22): ФОРЕКС (III)
Хотя это уже третья статья об этом, я должен объяснить для тех, кто еще не понял разницу между фондовым рынком и валютным рынком (ФОРЕКС): большая разница заключается в том, что в ФОРЕКС не существует, точнее, нам не дают информацию о некоторых моментах, которые действительно происходили в ходе торговли.

Нейросети в трейдинге: Контрастный Трансформер паттернов
Контрастный Transformer паттернов осуществляет анализ рыночных ситуаций, как на уровне отдельных свечей, так и целых паттернов. Что способствует повышению качества моделирования рыночных тенденций. А применение контрастного обучения для согласования представлений свечей и паттернов ведет к саморегуляции и повышению точности прогнозов.

DoEasy. Элементы управления (Часть 16): WinForms-объект TabControl — несколько рядов заголовков вкладок, режим растягивания заголовков под размеры контейнера
В статье продолжим разработку элемента управления TabControl, и реализуем расположение заголовков вкладок со всех четырёх сторон элемента для всех режимов задания размера заголовков: "Normal", "Fixed" и "Fill To Right".