Статьи по машинному обучению в трейдинге

Представляем вашему вниманию заключительную часть цикла, посвящённого GinAR — нейросетевому фреймворку для прогнозирования временных рядов. В этой статье мы анализируем результаты тестирования модели на новых данных и оцениваем её устойчивость в условиях реального рынка.

В данной статье мы рассмотрим модель классификации гауссовских процессов. Мы начнём с изучения её теоретических принципов, а затем перейдём к практической разработке библиотеки ГП на MQL5.

Предлагаем познакомиться с новой реализацией ключевых компонентов Фреймворка GinAR — адаптивного алгоритма для работы с графовыми временными рядами. В статье шаг за шагом разобраны архитектура, алгоритмы прямого прохода и обратного распространения ошибки.

ROC-кривые — графические представления, используемые для оценки эффективности классификаторов. Хотя графики ROC относительно просты, на практике при их использовании существуют распространенные заблуждения и подводные камни. Цель данной статьи — познакомить читателя с графиками ROC как инструментом для практикующих специалистов, стремящихся разобраться в оценке эффективности классификаторов.

В настоящей статье мы продолжаем наше исследование ансамблевых моделей, обсуждая концепцию ворот (gates), в частности, как они могут быть полезны при объединении выходных данных модели для повышения точности прогнозирования или обобщения модели.

Долгая кратковременная память (LSTM) - это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенной для моделирования последовательных данных путем эффективного учета долгосрочных зависимостей и решения проблемы исчезающего градиента. В настоящей статье мы рассмотрим, как использовать LSTM для прогнозирования будущих тенденций, повышая эффективность стратегий следования за трендами. В статье будет рассказано о внедрении ключевых концепций и стоящей за разработкой мотивации, извлечении данных из MetaTrader 5, использовании этих данных для обучения модели на Python, интеграции модели машинного обучения в MQL5, а также о результатах и перспективах на будущее на основании статистического бэк-тестирования.

В этой статье мы представим реализацию нескольких методов ансамблевого обучения на языке MQL5 и исследуем их эффективность в различных сценариях.

Приглашаем вас познакомиться с фреймворком K²VAE и вариантом интеграции предложенных подходов в торговую систему. Вы узнаете, как гибридный подход Koopman–Kalman–VAE помогает строить адаптивные и интерпретируемые модели. А в завершении статьи представлены практические результаты использования реализованных решений.

Статья представляет новый подход к созданию торговых систем на основе квантовых принципов и искусственного интеллекта. Автор описывает разработку уникальной нейронной сети, которая выходит за рамки классического машинного обучения, объединяя квантовую механику с современными архитектурами ИИ.

Проксимальная оптимизация политики (Proximal Policy Optimization) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет политику, часто в сетевой форме, очень маленькими шагами, чтобы обеспечить стабильность модели. Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Предлагаем познакомиться с новым подходом, который объединяет классические методы и современные нейросети для анализа временных рядов. В статье подробно раскрыта архитектура и принципы работы модели K²VAE.

Предлагаем ознакомиться с оригинальной реализацией фреймворка K²VAE — гибкой модели, способной линейно аппроксимировать сложную динамику в латентном пространстве. В статье показано, как реализовать ключевые компоненты на языке MQL5, включая параметризованные матрицы и их управление вне стандартных нейросетевых слоёв. Материал будет полезен тем, кто ищет практический подход к созданию интерпретируемых моделей временных рядов.

CatBoost – это эффективная модель машинного обучения на основе деревьев, которая специализируется на принятии решений на основе статических признаков. Другие модели на основе деревьев, такие как XGBoost и Random Forest, обладают схожими характеристиками в плане надежности, интерпретируемости и способности работать со сложными паттернами. Эти модели имеют широкий спектр применения: от анализа признаков до управления рисками. В данной статье мы пройдемся по процедуре использования обученной модели CatBoost в качестве фильтра для классической трендовой стратегии на основе пересечения скользящих средних. Цель данной статьи заключается в том, чтобы дать представление о процессе разработки стратегии, а также предоставить решения задач, с которыми можно при этом столкнуться. Я представлю свой рабочий процесс по выборке данных из MetaTrader 5, обучению модели машинного обучения на языке Python и обратной интеграции в советники MetaTrader 5. К концу данной статьи мы проверим стратегию посредством статистического тестирования и обсудим планы на будущее, основанные на текущем подходе.

Подробное руководство по созданию индикатора тепловой карты для MetaTrader 5, который визуализирует временное распределение цены в виде тепловой карты. Статья раскрывает математическую основу анализа временной плотности, где каждый ценовой уровень окрашивается от красного (минимальное время пребывания) до синего (максимальное время пребывания).

Temporal Difference (TD, временные различия) — еще один алгоритм обучения с подкреплением, который обновляет Q-значения на основе разницы между прогнозируемыми и фактическими вознаграждениями во время обучения агента. Особое внимание уделяется обновлению Q-значений без учета их пар "состояние-действие" (state-action). Как обычно, мы рассмотрим, как этот алгоритм можно применить в советнике, собранном с помощью Мастера.

Предлагаем погрузиться в захватывающий мир LightGTS — лёгкого, но мощного фреймворка для прогноза временных рядов, где адаптивная свёртка и RoPE‑кодирование сочетаются с инновационным методами внимания. В нашей статье вы найдёте детальное описание всех компонентов — от создания патчей до сложной смеси экспертов в декодере, готовых к интеграции в MQL5‑проекты. Откройте для себя, как LightGTS выводит автоматическую торговлю на новый уровень!

В этой статье мы подробно рассмотрим алгоритм DEA — метаэвристический метод оптимизации, вдохновленный уникальной способностью дельфинов находить добычу с помощью эхолокации. От математических основ до практической реализации на MQL5, от анализа до сравнения с классическими алгоритмами — детально разберем, почему этот относительно молодой метод заслуживает места в арсенале тех, кто сталкивается с задачами оптимизации.

Усовершенствованный метод подтверждения тренда сочетает в себе ценовое движение, анализ объема и машинное обучение для выявления подлинных изменений на рынке. Для подтверждения сделки требуются как ценовые пробои, так и скачки объема (на 50% выше среднего), а для дополнительного подтверждения используется нейронная сеть LSTM. Система использует определение размера позиции на основе ATR и динамическое управление рисками, что позволяет ей адаптироваться к различным рыночным условиям и одновременно отфильтровывать ложные сигналы.

Предлагаем познакомиться с инновационной техникой адаптивного патчинга — способа гибко сегментировать временные ряды с учётом их внутренней периодичности. А также с техникой эффективного кодирования, позволяющего сохранять важные семантические характеристики при работе с данными разного масштаба. Эти методы открывают новые возможности для точной обработки сложных многомасштабных данных, характерных для финансовых рынков, и существенно повышают стабильность и обоснованность прогнозов.

В статье рассматривается разработка квантовой торговой системы - от прототипа на Python к реализации на MQL5 для реальной торговли. Система использует принципы квантовых вычислений, такие как суперпозиция и запутанность, для анализа состояний рынка, хотя она работает на классических компьютерах с использованием квантовых симуляторов. Ключевые особенности включают трехкубитную систему для одновременного анализа восьми состояний рынка, 24-часовые периоды ретроспективного анализа и семь технических индикаторов для анализа рынка. Хотя показатели точности могут показаться скромными, они обеспечивают существенное преимущество в сочетании с правильными стратегиями управления рисками.

Алгоритмическая торговая система, сочетающая анализ объема с методами машинного обучения, в частности с нейронными сетями LSTM. В отличие от традиционных торговых подходов, которые в первую очередь фокусируются на движении цен, эта система делает упор на паттернах объема и их производных для прогнозирования движений рынка. Методология включает в себя три основных компонента: анализ производных от объема (первые и вторые производные), прогнозы LSTM для паттернов объема и традиционные технические индикаторы.

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.

На форуме MQL5 есть множество сообщений с просьбами помочь рассчитать угол наклона изменения цены. В этой статье мы рассмотрим один из способов расчета наклона изменения цены. Этот способ применим на любом рынке. Кроме того, мы определим, стоит ли разработка этой новой функции дополнительных усилий и времени. Выясним, может ли угол наклона цены улучшить точность нашей AI-модели при прогнозировании пары USDZAR на минутном таймфрейме.

Eagle Strategy — алгоритм, имитирующий двухфазную охотничью стратегию орла: глобальный поиск через полеты Леви методом Мантенья, чередуется с интенсивной локальной эксплуатацией светлячкового алгоритма, математически обоснованный подход к балансу между исследованием и эксплуатацией, а также биоинспирированная концепция, объединяющая два природных феномена в единый вычислительный метод.

Эта статья увлекательно покажет, как SwiGLU‑эмбеддинг раскрывает скрытые паттерны рынка, а разреженная смесь экспертов внутри Decoder‑Only Transformer делает прогнозы точнее при разумных вычислительных затратах. Мы подробно разбираем интеграцию Time‑MoE в MQL5 и OpenCL, шаг за шагом описываем настройку и обучение модели.

Загрузка данных Международного валютного фонда на Python: добываем данные IMF для применения в макроэкономических валютных стратегиях. Как макроэкономика может помочь трейдеру и алготрейдеру?

Предлагаем познакомиться с практической реализацией блока разреженной смеси экспертов для временных рядов в вычислительной среде OpenCL. В статье шаг за шагом разбирается работа маскированной многооконной свёртки, а также организация градиентного обучения в условиях множественных информационных потоков.

В этой статье мы представляем модифицированную версию поэтапного отбора признаков, реализованную в MQL5. Настоящий подход основан на методах, описанных Тимоти Мастерсом (Timothy Masters) в работе "Современных алгоритмах интеллектуального анализа данных на C++" и "CUDA C".