Статьи по машинному обучению в трейдинге

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.

Новый оптимизационный метод Bison Algorithm (BIA) — две стратегии, заимствованные из поведения бизонов, для непрерывных задач с одной целевой функцией. Ключевыми особенностями BIA являются два основополагающих принципа, заимствованных из поведения бизонов, это способность к динамичному перемещению и оборонительная стратегия.

Soft Actor Critic (мягкий актер-критик) — это алгоритм обучения с подкреплением, использующий три нейронные сети — сеть актеров и две сети критиков. Такие модели машинного обучения объединены в партнерство "главный-подчиненный", где критики моделируются для повышения точности прогнозов сети актеров. Как обычно, рассмотрим, как эти идеи можно протестировать в качестве пользовательского сигнала советника, собранного с помощью Мастера.

Нейросети уже меняют подход к анализу рынков, а новые архитектуры открывают ещё больше возможностей. В статье мы завершаем работу с фреймворком SpikingBrain, который отрывает перед нами новые перспективы.

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.

Усовершенствованный алгоритм хаотической оптимизации (COA), объединяющий воздействие хаоса с адаптивными механизмами поиска. Алгоритм использует множество хаотических отображений и инерционные компоненты для исследования пространства поиска. Статья раскрывает теоретические основы хаотических методов финансовой оптимизации.

Представляю вашему вниманию мой новый популяционный алгоритм оптимизации BIO (Blood Inheritance Optimization), вдохновленный системой наследования групп крови человека. В этом алгоритме каждое решение имеет свою "группу крови", определяющую способ его эволюции. Как и в природе, группа крови ребенка наследуется по особым правилам, в BIO новые решения получают свои характеристики через систему наследования и мутаций.

Алгоритм успешного ресторатора (SRA) — инновационный метод оптимизации, вдохновленный принципами управления ресторанным бизнесом. В отличие от традиционных подходов, SRA не отбрасывает слабые решения, а улучшает их, комбинируя с элементами успешных. Алгоритм показывает конкурентоспособные результаты и предлагает свежий взгляд на балансирование между исследованием и эксплуатацией в задачах оптимизации.

В этой статье мы рассмотрим расширенную визуализацию данных, включая такие функции, как интерактивность, многослойные данные и динамические элементы, позволяющие трейдерам более эффективно изучать тренды, закономерности и корреляции.

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.

Монте-Карло — четвертый алгоритм обучения с подкреплением, который мы рассматриваем в контексте его реализации в советниках, собранных с помощью Мастера. Хотя алгоритм основан на случайной выборке, он предоставляет обширные возможности моделирования.

Фреймворк Extralonger демонстрирует подход к интеграции пространственных и временных факторов в единую модель, что позволяет одновременно учитывать локальные закономерности и долгосрочные циклы. Такая архитектура делает прогнозирование временных рядов более устойчивым к рыночному шуму и открывает возможность анализа данных на разных горизонтах. В статье подробно рассматривается, как эти идеи воплощаются на практике средствами OpenCL и MQL5.

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.

Пакетная нормализация — это предварительная обработка данных перед их передачей в алгоритм машинного обучения, например, в нейронную сеть. При этом всегда следует учитывать тип активации, который будет использоваться алгоритмом. Мы рассмотрим различные подходы, которые можно использовать для извлечения выгоды с помощью советника, собранного в Мастере.

Приглашаем к знакомству с фреймворком S3CE-Net и его механизмами SSAM и STFS, которые точно обрабатывают спайковые события с учётом каузальности. Модель лёгкая, параллельная и умеет выявлять сложные связи во времени и пространстве.

Темп обучения — это размер шага к цели обучения во многих алгоритмах машинного обучения. В статье мы изучим, какое влияние многочисленные форматы могут оказать на производительность генеративно-состязательной сети (Generative Adversarial Network, GAN) — разновидности нейронной сети, которую мы рассмотрели в одной из предыдущих статей.

Продолжение темы оптимизации научным сообществом. CoSO следует рассматривать не как готовое решение, а как перспективную исследовательскую платформу. При должной доработке, CoSO может найти свою нишу в задачах, где важна адаптивность и устойчивость к изменениям, а время вычислений не критично.

Предлагаем познакомиться с инновационным фреймворком SCNN, который выводит анализ временных рядов на новый уровень за счёт чёткого разделения данных на долгосрочные, сезонные, краткосрочные и остаточные компоненты. Такой подход значительно повышает точность прогнозирования, позволяя модели адаптироваться к сложной и меняющейся рыночной динамике.

Фреймворк Extralonger демонстрирует уникальную способность интегрировать пространственные и временные факторы в единую модель, обеспечивая высокую точность прогнозов. Его архитектура позволяет адаптироваться к разным горизонтам планирования и финансовым инструментам, сохраняя прозрачность и управляемость системы.

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 данной статье показана практическая реализация фреймворка SEW ResNet средствами MQL5 с акцентом на прикладное применение в торговле. Двойной Bottleneck даёт возможность одновременно анализировать унитарные потоки и межканальные зависимости, не теряя градиентов при обучении. Спайковые активации с адаптивными порогами и гейты повышают устойчивость к шуму и чувствительность к новизне рынка. В тексте приведены детали реализации и результаты тестов.

Секреты эффективной оптимизации торговых стратегий в метаэвристических подходах. Community of Scientist Optimization — новый популяционный алгоритм, вдохновленный механизмами функционирования научного сообщества. В отличие от традиционных природных метафор, CoSO моделирует уникальные аспекты человеческой научной деятельности: публикацию результатов в журналах, конкуренцию за гранты и формирование исследовательских групп.

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 продолжаем практическое знакомство с SSCNN — архитектурным решением нового поколения, способным работать с фрагментированными временными рядами. Вместо слепого масштабирования — разумная модульность, внимание к деталям и точечная нормализация. Мы шаг за шагом создаём вычислительные блоки в среде MQL5 и закладываем основу для надёжного прогнозного анализа.

Скрытые марковские модели (СММ) — это мощный статистический инструмент, позволяющий выявлять скрытые состояния рынка на основе анализа наблюдаемых ценовых движений. В трейдинге СММ позволяют улучшить прогнозирование волатильности и применяются при разработке трендовых стратегий, моделируя изменения рыночных режимов. В этой статье мы представим пошаговый процесс разработки стратегии следования за трендом, которая использует СММ в качестве фильтра для прогнозирования волатильности.

Что если лунные циклы и сезонные паттерны влияют на валютные рынки? Эта статья показывает, как перевести астрологические концепции на язык математики и машинного обучения. Я создал Python-систему с 88 признаками на основе астрономических циклов, обучил CatBoost на 15 годах данных EUR/USD и получил интригующие результаты. Код открыт, методы проверяемы, выводы неожиданны — древняя мудрость встречается с градиентным бустингом.

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 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.

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.

Продолжаем работу по реализации подходов, предложенных авторами фреймворка Extralonger. На этот раз сосредоточимся на построении модуля Global-Local Spatial Attention средствами MQL5, рассматривая как его структуру, так и практическую интеграцию в общий вычислительный процесс.

Фреймворк SpikingBrain демонстрирует уникальный подход к обработке данных: нейроны реагируют только на значимые события, эффективно фильтруя шум. Его событийная архитектура снижает вычислительные затраты, сохраняя ключевую информацию о движениях. Адаптивные пороги и возможность использования предварительно обученных модулей обеспечивают гибкость и масштабируемость модели.

Функция потерь (Loss Function) — это ключевая метрика алгоритмов машинного обучения, которая обеспечивает обратную связь для процесса обучения, количественно определяя, насколько хорошо данный набор параметров работает по сравнению с предполагаемым целевым значением. Мы рассмотрим различные форматы этой функции в пользовательском классе Мастера MQL5.

Представляем новый метаэвристический алгоритм Chaos Game Optimization (CGO), демонстрирующий уникальную способность сохранять высокую эффективность при работе с задачами большой размерности. В отличие от большинства оптимизационных алгоритмов, CGO не только не теряет, но иногда даже увеличивает производительность при масштабировании задачи, что является его ключевой особенностью.

В статье представлен новый метаэвристический алгоритм оптимизации CSA (Circle Search Algorithm), основанный на геометрических свойствах окружности. Алгоритм использует принцип движения точек по касательным для поиска оптимального решения, сочетая фазы глобального исследования и локальной эксплуатации.

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.

В этой части мы рассмотрим реализацию ключевых интерфейсов библиотеки Гауссовских процессов на MQL5 — IKernel, ILikelihood и IInference. Также мы продемонстрируем её работу на синтетических данных и и напишем индикаторы для классификации и регрессии, демонстрирующие её работу в онлайн-режиме — с переобучением модели на каждом новом баре.

Алгоритм Поиска Ворона (CSA) — это элегантная метаэвристика, вдохновленная умением ворон прятать пищу и находить чужие тайники, которая решает задачи оптимизации через баланс между следованием за успешными решениями и случайным исследованием пространства поиска. Выясним, насколько алгоритм производителен.