Статьи по машинному обучению в трейдинге

В статье исследуется гамильтонов алгоритм Монте-Карло (HMC) — золотой стандарт сэмплирования из сложных многомерных распределений. Представлена полноценная реализация HMC на языке MQL5, которая включает адаптивную настройку матрицы масс, поиск моды апостериорного распределения (MAP) с помощью метода оптимизации L-BFGS и комплексной диагностикой.

Представляем реализацию ключевых компонентов фреймворка EEMFlow средствами MQL5. Статья демонстрирует, как многомасштабная обработка событий, спайковые модули FAM и адаптивное объединение признаков в MDC формируют структурированное и адаптированное к плотности рынка представление. Это позволяет стратегии эффективно выявлять значимые сигналы, сочетать микроимпульсы с глобальными тенденциями и повышать точность прогнозов, обеспечивая трейдеру надежный инструмент для анализа и принятия решений.

Алгоритм оптимизации одуванчика DO превращает простой полёт семени по ветру в стратегию математического поиска. Три фазы - вихревой подъём, дрейф к центру популяции и приземление по траектории Леви - формируют изящную метафору, которая на практике показывает интересные результаты.

Статья знакомит с архитектурой фреймворка EEMFlow, ориентированного на работу с событийными потоками данных. Особое внимание уделяется адаптивным и многоуровневым модулям, которые обеспечивают гибкую обработку как глобальных, так и локальных изменений. Архитектура фреймворка позволяет сохранять ключевую информацию, минимизировать влияние шума и эффективно формировать признаки для дальнейшего анализа, делая EEMFlow перспективным инструментом для прогнозирования динамики финансовых рынков.

Алгоритм дендритных клеток (DCA) — метаэвристика, вдохновлённая механизмами врождённого иммунитета. Дендритные клетки патрулируют пространство поиска, накапливают сигналы о качестве позиций и выносят коллективный вердикт: эксплуатировать найденное или продолжать исследование. Разберём, как биологическая модель обнаружения патогенов превращается в алгоритм оптимизации.

Фреймворк BAT превращает хаотичный поток рыночных данных в точные прогнозы и взвешенные торговые решения. Тесты на исторических данных показывают стабильный рост капитала при контролируемых рисках. Архитектура модели проста, масштабируема и готова к дальнейшей оптимизации.

Представлена адаптация детерминированного алгоритма дендритных клеток (dDCA) для задач непрерывной оптимизации. Алгоритм, вдохновлённый Теорией Опасности иммунной системы, использует механизм накопления сигналов для автоматического баланса между исследованием и эксплуатацией пространства поиска.

В этой статье мы продолжаем реализацию фреймворка BAT средствами MQL5, показывая, как двунаправленная корреляция и модуль SATMA позволяют анализировать динамику рынка в контексте текущего состояния. Представлены ключевые архитектурных решения, позволяющие адаптировать фреймворк к анализу финансовых данных.

Статья описывает практическую реализацию гибридной системы алгоритмического трейдинга, объединяющей квантовые вычисления (IBM Qiskit) и градиентный бустинг (CatBoost) для предсказания движения EUR/USD на часовом таймфрейме. Система извлекает четыре уникальных квантовых признака из вероятностного распределения по 256 состояниям через восемь кубитов, которые в комбинации с классическими индикаторами и дельта-кодированием временных категорий достигают точности 62% на 15,000 свечах.

В статье представлен фреймворк BAT, обеспечивающий точное и адаптивное моделирование временной динамики. Используя двустороннюю временную корреляцию, BAT превращает последовательные изменения рыночных данных в структурированные, информативные представления. Модель сочетает высокую вычислительную эффективность с возможностью глубокой интеграции в торговые системы, позволяя выявлять как краткосрочные, так и долгосрочные паттерны движения.

Представляем адаптацию фреймворк E-STMFlow — современное решение для построения автономных торговых систем. В статье завершаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка. Результаты тестирования демонстрируют стабильный рост капитала, минимальные просадки и предсказуемое распределение рисков, подтверждая практическую эффективность подхода и открывая перспективы дальнейшей оптимизации стратегии.

В статье раскрывается внутренняя механика STSSM-блока и показано, как современные SSM-подходы можно адаптировать под событийную логику спайковых моделей, сохранив высокую скорость и выразительность представлений. Мы шаг за шагом поднимаемся по архитектуре, превращая строгую теорию авторского решения в практичный инструмент для анализа финансовых временных рядов.

В статье рассматривается алгоритм дифференциального поиска DSA, имитирующий миграцию суперорганизма в поисках оптимальных условий обитания. Алгоритм использует гамма-распределение для генерации псевдо-стабильного блуждания и предлагает четыре стратегии выбора направления движения с тремя механизмами мутации координат. Какова будет производительность метода?

Предлагаем познакомиться с фреймворком E-STMFlow, который эффективно обрабатывает потоки событий, извлекая информативные эмбеддинги, фильтруя шум и выявляя ключевые движения. Его архитектура позволяет выявлять сложные взаимосвязи между признаками и обеспечивает масштабируемость, точность и высокую вычислительную эффективность для интеллектуального анализа и прогнозирования.

Разложение по динамическим модам (Dynamic mode decomposition, DMD) — метод, который обычно применяют к наборам многомерных данных. В этой статье мы демонстрируем применение DMD на одномерных временных рядах, выявляя его способность характеризовать ряды, а также делать прогнозы. При этом рассмотрим встроенную в MQL5 реализацию разложения по динамическим модам, уделяя особое внимание новому матричному методу DynamicModeDecomposition().

Фреймворк SDformerFlow превращает сложные события финансовых рядов в структурированные представления, позволяя модели видеть одновременно локальные колебания и глобальные тенденции. Многоуровневая U-структура обеспечивает согласованность прямого и обратного проходов, синхронизацию градиентов и устойчивость вычислений. В итоге SDformerFlow проявляет себя как мощный и гибкий инструмент для построения современных торговых систем.

В статье представлена адаптация фреймворка SDformerFlow, обеспечивающая высокую адаптивность за счёт интеграции спайкового внимания с многооконной свёрткой и взвешенным суммированием элементов Query. Архитектура позволяет каждой голове внимания обучать собственные параметры, что повышает точность и чувствительность модели к структуре анализируемых данных.

В статье представлена адаптация spiking-архитектуры SDformerFlow к задачам плотного анализа микродвижений цены. Пространственно-временная структура обеспечивает высокую детализацию, а спайковая логика — экономичность вычислений и способность работать в условиях разреженных, импульсных данных. В результате перед трейдером открывается инструмент, который фиксирует малейшие сдвиги ликвидности и формирует основу для более точных и стабильных решений в реальном времени.

Буферы воспроизведения в обучении с подкреплением особенно важны при использовании алгоритмов вне политики (off-policy), таких как DQN или SAC. Это выводит на первый план процесс выборки буфера памяти. В то время как параметры по умолчанию с SAC, например, используют случайный выбор из буфера, буферы с приоритетным воспроизведением опыта (Prioritized Experience Replay buffers) обеспечивают точную настройку путем выборки из буфера на основе оценки TD. Мы рассмотрим важность обучения с подкреплением и, как всегда, изучим только одну гипотезу (без перекрестной проверки) в созданном Мастером советнике.

Реализация фреймворка EV-MGRFlowNet демонстрирует его ключевые преимущества: модульность, устойчивость к рыночным колебаниям и способность к самостоятельной выработке стратегии. Эти особенности делают фреймворк мощным инструментом для анализа, прогнозирования и развития автономных торговых стратегий.

Экспериментальное исследование на стандартных бенчмарк-функциях выявляет преимущества и ограничения прямой адаптации комбинаторных алгоритмов. Статья содержит детальное описание механизмов алгоритма ECEA и результатов его тестирования.

При работе с моделями машинного обучения крайне важно обеспечить согласованность данных, используемых для обучения, проверки и тестирования. В этой статье мы создадим собственную версию библиотеки Pandas на языке MQL5, чтобы обеспечить единый подход к обработке данных машинного обучения и гарантировать, что одни и те же данные применяются внутри и вне MQL5, где и происходит большая часть обучения.

Эта статья погружает читателя в самую суть фреймворка EV-MGRFlowNet, показывая, как его архитектура раскрывается в прикладной реализации под задачи финансового прогнозирования. Мы шаг за шагом строим продуманную связку модулей, способную улавливать тонкие временные закономерности и переводить их в осмысленные рыночные сигналы.

Представлен новый авторский популяционный алгоритм ECEA, вдохновлённый процессом замерзания воды и адаптирующий идеи алгоритма Crystal Energy Optimizer, (CEO) с поиском на графах, для общих задач оптимизации. Алгоритм использует динамическую элитную группу, три стратегии поиска и механизм периодической диверсификации.

В статье рассматривается перенос архитектуры EV-MGRFlowNet, изначально разработанной для обработки событийных видеоданных, в область финансовых временных рядов. Представленный подход раскрывает новый взгляд на рынок как на поток микродвижений, где цена, объём и ликвидность образуют динамическую структуру, поддающуюся рекуррентному анализу без явного надзора.

Рассмотрим алгоритмическую процедуру, которая позволит свести к минимуму общее количество случаев стоп-аутов в прибыльных сделках. Проблема, с которой мы столкнулись, весьма сложна, и большинство решений, предложенных в ходе обсуждений в сообществе, не содержат установленных и неизменных правил. Наш алгоритмический подход к решению проблемы увеличил прибыльность сделок и снизил средний убыток на сделку. Однако необходимо внести дополнительные улучшения, чтобы полностью отсортировать все сделки, которые будут закрыты по стопу-ауту. Наше решение представляет собой неплохой первый шаг, доступный для всех желающих.

Представляем фреймворк TMA — интеллектуальную систему, способную прогнозировать рыночную динамику с достаточной точностью. В этой статье мы собрали все компоненты в единую архитектуру и превратили её в полноценного торгового агента, который анализирует рынок и принимает решения в реальном времени.

Управление финансами как экосистема: семь ИИ-трейдеров с разными характерами и стратегиями вместо одного алгоритма. Они конкурируют за капитал, учатся на ошибках и принимают решения коллективно. Статья раскрывает принципы работы системы Modern RL Trader, где код обладает сознанием и эмоциями, создавая живой, эволюционирующий торговый разум.

В этой статье теория встречается с практикой. Мы реализуем ключевые модули фреймворка TMA — MPE и MPA. Здесь данные обретают смысл, а кросс-внимание превращается в инструмент точного анализа рыночной динамики. Минимум избыточных операций, максимум эффективности — шаг к интеллектуальному трейдингу нового поколения.

В этой статье исследуется метод выборки по уровням (slice sampling) — адаптивный алгоритм MCMC, который самостоятельно регулирует параметры сэмплирования. Его эффективность продемонстрирована на моделях байесовской линейной и логистической регрессии, а результаты сравниваются с классическими частотными методами.

Фреймворк TMA открывает новый взгляд на рыночную динамику, позволяя моделям улавливать не только состояние рынка, но и само течение времени. Его способность извлекать закономерности из непрерывного потока данных делает анализ глубже и точнее, чем при классических подходах. А рекуррентная адаптация превращает этот метод в практичный инструмент для работы с реальными котировками.

Soft Actor Critic (мягкий актер-критик) — это алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматривали в предыдущей статье, где мы также представили Python и ONNX как эффективные подходы к обучению сетей. В этой статье мы вернемся к алгоритму с целью использования тензоров — вычислительных графов, которые часто используются в Python.

В статье создаётся многоагентная система машинного обучения для алгоритмической торговли на MetaTrader 5 на основе обучения с подкреплением. Система имеет трёхуровневую архитектуру: нейроны памяти хранят опыт, агенты принимают независимые решения, коллективный разум объединяет их через взвешенное голосование. Система непрерывно совершенствуется через Q-обучение, прунинг неэффективных нейронов и эволюционное снижение исследования.

Многим, особенно тем, кто не занимается программированием, очень сложно передавать информацию между MetaTrader 5 и другими программами. Одной из таких программ является Excel. Многие люди используют Excel для управления и контроля своих рисков, так как это очень хорошая программа, которую легко освоить даже тем, кто не является программистом на VBA. Далее мы рассмотрим, как установить связь между MetaTrader 5 и Excel (очень простой метод).