Статьи по машинному обучению в трейдинге

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.

Фреймворк LSEAttention предлагает пути совершенствования архитектуры Transformer, и был разработан специально для долгосрочного прогнозирования многомерных временных рядов. Предложенные авторами метода подходы позволяют решить проблемы энтропийного коллапса и нестабильности обучения, характерные для ванильного Transformer.

Мы завершаем реализацию фреймворка MacroHFT для высокочастотной торговли криптовалютами, который использует контекстно-зависимое обучение с подкреплением и памятью для адаптации к динамичным рыночным условиям. И в завершении данной статьи будет проведено тестирование реализованных подходов, на реальных исторических данных, для оценки их эффективности.

Mantis — универсальный инструмент для глубокого анализа временных рядов, гибко масштабируемый под любые финансовые сценарии. Узнайте, как сочетание патчинга, локальных свёрток и кросс-внимания позволяет получить высокоточную интерпретацию рыночных паттернов.

В этой статье мы шаг за шагом собираем ядро интеллектуальной модели TimeFound, адаптированной под реальные задачи прогнозирования временных рядов. Если вас интересует практическая реализация нейросетевых патчинг-алгоритмов в MQL5 — вы точно по адресу.

Присоединяйтесь к нам, поскольку мы провели эмпирический анализ индикатора MACD, чтобы проверить, поможет ли применение искусственного интеллекта к стратегии, включая индикатор, повысить точность прогнозирования пары EURUSD. Мы одновременно оценивали, легче ли прогнозировать сам индикатор, чем цену, а также позволяет ли значение индикатора прогнозировать будущие уровни цен. Мы предоставим вам информацию, необходимую для принятия решения о том, стоит ли вам инвестировать свое время в интеграцию MACD в ваши торговые стратегии с использованием искусственного интеллекта.

Продолжаем изучение метода Иерархического Векторного Transformer. И в данной статье мы завершим построение модели. А также проведем её обучение и тестирование на реальных исторических данных.

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.

В настоящем проекте исследуется сочетание глубокого обучения и технического анализа для тестирования торговых стратегий на рынке Форекс. Для быстрого экспериментирования используется скрипт на Python, использующий модель ONNX наряду с традиционными индикаторами, такими как PSAR, SMA и RSI, для прогнозирования движения пары EUR/USD. Затем скрипт MetaTrader 5 переносит эту стратегию в реальную среду, используя исторические данные и технический анализ для принятия обоснованных торговых решений. Результаты тестирования на исторических данных свидетельствуют об осторожном, но последовательном подходе, направленном на управление рисками и устойчивый рост, а не на агрессивную погоню за прибылью.

В статье рассматривается метод главных компонент — метод снижения размерности при анализе данных, а также то, как его можно реализовать с использованием собственных значений и векторов. Как всегда, мы попытаемся разработать прототип класса сигналов советника, который можно будет использовать в Мастере MQL5.

Новый метаэвристический метод, основанный на фрактальном подходе к разделению пространства поиска для решения задач оптимизации. Алгоритм последовательно идентифицирует и разделяет перспективные области, создавая самоподобную фрактальную структуру, которая концентрирует вычислительные ресурсы на наиболее перспективных участках. Уникальный механизм мутации, направленный в сторону лучших решений, обеспечивает оптимальный баланс между исследованием и использованием пространства поиска, значительно повышая эффективность алгоритма.

Статья представляет реализацию алгоритма выбора признаков, описанного в научной работе "FREL: Стабильный алгоритм выбора признаков" (FREL: A stable feature selection algorithm). Сам алгоритм называется "Взвешивание признаков как регуляризованное обучение на основе энергии" (Feature weighting as regularized energy based learning).

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.

Предлагаем познакомиться с архитектурой ACEFormer — современным решением, сочетающим эффективность вероятностного внимания и адаптивное разложение временных рядов. Материал будет полезен тем, кто ищет баланс между вычислительной производительностью и точностью прогноза на финансовых рынках.

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.

Мы рассмотрим методы дискретизации цен на Python + MQL5. В этой статье я поделюсь практическим опытом разработки библиотеки на Python, которая реализует целый спектр подходов к формированию баров — от классических Volume и Range bars до более экзотических методов вроде Renko и Kagi.ары, свечи трехлинейного прорыва, рэйндж бары — какова их статистика, как еще можно представить цены дискретно?

Обучение с подкреплением — один из трех основных принципов машинного обучения, наряду с обучением с учителем и без учителя. Поэтому возникает необходимость в оптимальном управлении или изучении наилучшей долгосрочной политики, которая наилучшим образом соответствует целевой функции. Именно на этом фоне мы исследуем его возможную роль в информировании процесса обучения MLP советника, собранного в Мастере.

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.

Продолжаем изучение фреймворка мультизадачного обучения на основе ResNeXt, который отличается модульностью, высокой вычислительной эффективностью и способностью выявлять устойчивые паттерны в данных. Использование единого энкодера и специализированных "голов" снижает риск переобучения модели и повышает качество прогнозов.

В данной серии статей мы вновь рассматриваем классические стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить их с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы рассмотрим популярную стратегию анализа нескольких таймфреймов, чтобы оценить, можно ли улучшить эту стратегию с помощью ИИ.

Фреймворк Actor–Director–Critic — это эволюция классической архитектуры агентного обучения. В статье представлен практический опыт его реализации и адаптации к условиям финансовых рынков.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Продолжаем знакомство с инновационным фреймворком Chimera — двухмерной моделью пространства состояний, использующей нейросетевые технологии для анализа многомерных временных рядов. Этот метод обеспечивает высокую точность прогнозирования при низких вычислительных затратах.

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.

Майнинг данных балансов центробанков позволяет получить картину мировой ликвидности рынка Форекс и ключевых валют. Мы объединяем данные ФРС, ЕЦБ, BOJ и PBoC в композитный индекс и применяем машинное обучение для выявления скрытых закономерностей. Такой подход превращает сырой поток данных в реальные торговые сигналы, соединяя фундаментальный и технический анализ.

Мы продолжаем построение модели иерархического двухбашенного трансформера Hidformer, который предназначен для анализа и прогнозирования сложных многомерных временных рядов. В данной статье мы доведем начатую ранее работу до логического завершения с тестированием модели на реальных исторических данных.

Продолжаем попытки дешифровать движения цен... Как насчет лингвистического анализа "словаря рынка", который мы получим, преобразовав бинарный код цены в BIP39? В этой статье мы углубимся в инновационный подход к анализу биржевых данных и рассмотрим, как современные методы обработки естественного языка могут быть применены к языку рынка.

Делаем удаленный профессиональный риск-менеджер Для Forex на Python, разворачиваем его на сервере по шагам. В процессе статьи поймем, как программно управлять рисками на Форекс, и как больше не слить депозит на Форекс.

В данной серии статей мы вновь рассматриваем классические стратегии, чтобы выяснить, можно ли улучшить стратегию с помощью ИИ. В сегодняшней статье мы рассмотрим популярную стратегию анализа нескольких инструментов с использованием корзины коррелированных ценных бумаг. Сосредоточимся на экзотической валютной паре USDZAR.

Продолжаем знакомство с фреймворком Mamba4Cast. И сегодня мы погрузимся в практическую реализацию предложенных подходов. Mamba4Cast создавался не для долгого прогрева на каждом новом временном ряде, а для мгновенного включения в работу. Благодаря идее Zero‑Shot Forecasting модель способна сразу выдавать качественные прогнозы на реальных данных без дообучения и тонкой настройки гиперпараметров.

Познакомьтесь с Mantis — лёгкой фундаментальной моделью для классификации временных рядов на базе Transformer с контрастным предварительным обучением и гибридным вниманием, обеспечивающими рекордную точность и масштабируемость.

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.