Статьи по машинному обучению в трейдинге
Создание торговых роботов на основе искусственного интеллекта: нативная интеграция с Python, операции с матрицами и векторами, библиотеки математики и статистики и многое другое.
Узнайте, как использовать машинное обучение в трейдинге. Нейроны, перцептроны, сверточные и рекуррентные сети, модели прогнозирования — начните с основ и продвигайтесь к созданию собственного ИИ. Вы научитесь обучать и применять нейронные сети для алгоритмической торговли на финансовых рынках.
Новая статья
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Нейросети — это просто (Часть 59): Дихотомия контроля (Dichotomy of Control — DoC)
В предыдущей статье мы познакомились с Трансформером решений. Но сложная стохастическая среда валютного рынка не позволила в полной мере раскрыть потенциал представленного метода. Сегодня я хочу представить Вам алгоритм, который направлен на повышение производительности алгоритмов в стохастических средах.
Нейросети — это просто (Часть 71): Прогнозирование будущих состояний с учетом поставленных целей (GCPC)
В предыдущих работах мы познакомились с методом Decision Transformer и несколькими производными от него алгоритмами. Мы экспериментировали с различными методами постановки цели. В процессе экспериментов мы работали с различными способами постановки целей, однако изучение моделью уже пройденной траектории всегда оставалось вне нашего внимания. В данной статье я хочу познакомить Вас с методом, который заполняет этот пробел.
Нейросети — это просто (Часть 66): Проблематика исследования в офлайн обучении
Обучение моделей в офлайн режиме осуществляется на данных ранее подготовленной обучающей выборки. Это дает нам ряд преимуществ, но при этом информация об окружающей среде сильно сжимается до размеров обучающей выборки. Что, в свою очередь, ограничивает возможности исследования. В данной статье хочу предложить познакомиться с методом, позволяющем наполнить обучающую выборку максимально разнообразными данными.
Теория категорий в MQL5 (Часть 1)
Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.
Нейросети в трейдинге: Анализ рыночной ситуации с использованием Трансформера паттернов
В анализе рыночной ситуации нашими моделями ключевым элементом является свеча. Тем не менее давно известно, что свечные паттерны могут помочь в прогнозировании будущих ценовых движений. И в этой статье мы познакомимся с методом, который позволяет интегрировать оба этих подхода.
Нейросети — это просто (Часть 48): Методы снижения переоценки значений Q-функции
В предыдущей статье мы познакомились с методом DDPG, который позволяет обучать модели в непрерывном пространстве действий. Однако, как и другие методы Q-обучения, DDPG склонен к переоценки значений Q-функции. Эта проблема часто приводит к обучению агента с неоптимальной стратегией. В данной статье мы рассмотрим некоторые подходы преодоления упомянутой проблемы.
Алгоритм поиска в окрестности — Across Neighbourhood Search (ANS)
Статья раскрывает потенциал алгоритма ANS, как важного шага в развитии гибких и интеллектуальных методов оптимизации, способных учитывать специфику задачи и динамику окружающей среды в пространстве поиска.
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.
Индикатор прогноза волатильности при помощи Python
Прогнозируем будущую экстремальную волатильность при помощи бинарной классификации. Создаем индикатор прогноза экстремальной волатильности с использованием машинного обучения.
Выявление и классификация фрактальных паттернов посредством машинного обучения
В этой статье мы затронем интригующую тему фрактального анализа и прогнозирования рынков посредством машинного обучения. Это только первые шаги на пути к исследованию многообразных фрактальных структур, которые образуются на графиках финансовых котировок. Мы используем корреляцию для поиска паттернов и алгоритм CatBoost для классификации этих паттернов.
Использование алгоритма машинного обучения PatchTST для прогноза ценовых движений на следующие 24 часа
В этой статье мы применим относительно сложный нейросетевой алгоритм PatchTST, реализованный в 2023 году, для прогнозирования ценовых движений на ближайшие 24 часа. Воспользуемся официальным репозиторием, внесем небольшие изменения, обучим модель для EURUSD и применим ее для формирования будущих прогнозов на языке Python или MQL5.
Нейросети — это просто (Часть 15): Кластеризации данных средствами MQL5
Продолжаем рассмотрение метода кластеризации. В данной статье мы создадим новый класс CKmeans для реализации одного из наиболее распространённых методов кластеризации k-средних. По результатам тестирования модель смогла выделить около 500 паттернов.
Пример ансамбля ONNX-моделей в MQL5
ONNX (Open Neural Network eXchange) — открытый стандарт представления нейронных сетей. В данной статье мы покажем возможность одновременного использования двух ONNX-моделей в одном эксперте.
Нейросети — это просто (Часть 74): Адаптивное прогнозирование траекторий
Предлагаю Вам познакомиться с довольно эффективным методом многоагентного прогнозирования траекторий, который способен адаптироваться к различным состояниям окружающей среды.
Нейросети в трейдинге: Практические результаты метода TEMPO
Продолжаем знакомство с методом TEMPO. И в данной статье мы оценим фактическую эффективность предложенных подходов на реальных исторических данных.
Своп-арбитраж на Форекс: Собираем синтетический портфель и создаем стабильный своп-поток
Хотите узнать, как извлекать выгоду из разницы в процентных ставках? В статье мы посмотрим, как использовать своп-арбитраж на Форексе, чтобы каждую ночь получать стабильный доход, создавая портфель, устойчивый к рыночным колебаниям.
Нейросети — это просто (Часть 83): Алгоритм пространственно-временного преобразователя постоянного внимания (Conformer)
Предлагаемый Вашему вниманию алгоритм Conformer был разработан для целей прогнозирования погоды, которую по изменчивости и капризности можно сравнить с финансовыми рынками. Conformer является комплексным методом. И сочетает в себе преимущества моделей внимания и обычных дифференциальных уравнений.
Нейросети — это просто (Часть 69): Ограничение политики поведения на основе плотности офлайн данных (SPOT)
В оффлайн обучении мы используем фиксированный набор данных, что ограничивает покрытие разнообразия окружающей среды. В процессе обучения наш Агент может генерировать действия вне этого набора. При отсутствии обратной связи от окружающей среды корректность оценок таких действий вызывает вопросы. Поддержание политики Агента в пределах обучающей выборки становится важным аспектом для обеспечения надежности обучения. Об этом мы и поговорим в данной статье.
Машинное обучение и Data Science (Часть 14): Применение карт Кохонена на рынках
Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.
Нейросети — это просто (Часть 42): Прокрастинация модели, причины и методы решения
Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.
Нейросети — это просто (Часть 60): Онлайн Трансформер решений (Online Decision Transformer—ODT)
Последние 2 статьи были посвящены методу Decision Transformer, который моделирует последовательности действий в контексте авторегрессионной модели желаемых вознаграждений. В данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации данного метода.
Нейросети — это просто (Часть 54): Использование случайного энкодера для эффективного исследования (RE3)
Каждый раз, при рассмотрении методов обучения с подкреплением, мы сталкиваемся с вопросом эффективного исследования окружающей среды. Решение данного вопроса часто приводит к усложнению алгоритма и обучению дополнительных моделей. В данной статье мы рассмотрим альтернативный подход к решению данной проблемы.
Машинное обучение и Data Science (Часть 21): Сравниваем алгоритмы оптимизации в нейронных сетях
В этой статье мы заглянем в самую глубь нейронных сетей и поговорим об используемых в них алгоритмах оптимизации. В частности обсудим ключевые методы, которые позволяют раскрыть потенциал нейронных сетей и повысить точность и эффективность моделей.
Исследуем регрессионные модели для причинно-следственного вывода и трейдинга
В данной статье проведено исследование на тему возможности применения регрессионных моделей в алгоритмической торговле. Регрессионные модели, в отличие от бинарной классификации, дают возможность создавать более гибкие торговые стратегии за счет количественной оценки прогнозируемых ценовых изменений.
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 3): Обучение собственной LLM с помощью CPU
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Машинное обучение и Data Science (Часть 24): Прогнозирование временных рядов на форексе с помощью обычных ИИ-моделей
На валютном рынке сложно предсказать будущие тренды, не имея представления о прошлом. Очень немногие модели машинного обучения способны делать прогнозы на будущее, учитывая прошлые значения. В этой статье мы посмотрим, как можно использовать классические (не временные ряды) модели искусственного интеллекта, чтобы понять рынок.
Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений
В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм боидов, или алгоритм стайного поведения (Boids Algorithm, Boids)
В данной статье мы проводим исследование алгоритма Boids, в основе которого лежат уникальные примеры стайного поведения животных. Алгоритм Boids, в свою очередь, послужил основой для создания целого класса алгоритмов, объединенных под названием "Роевый интеллект".
Нейросети — это просто (Часть 77): Кросс-ковариационный Трансформер (XCiT)
В своих моделях мы часто используем различные алгоритмы внимание. И, наверное, чаще всего мы используем Трансформеры. Основным их недостатком является требование к ресурсам. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с алгоритмом, который поможет снизить затраты на вычисления без потери качества.
Нейросети в трейдинге: Анализ облака точек (PointNet)
Прямой анализ облака точек позволяет избежать излишнего увеличения объема данных и повышает эффективность моделей в задачах классификации и сегментации. Подобные подходы демонстрируют высокую производительность и устойчивость к возмущениям в исходных данных.
Квантовые вычисления и трейдинг: Новый взгляд на прогнозы цен
В статье рассматривается инновационный подход к прогнозированию движения цен на финансовых рынках с использованием квантовых вычислений. Основное внимание уделяется применению алгоритма квантовой оценки фазы (QPE) для поиска продобразов ценовых паттернов, что позволяет значительно ускорить процесс анализа рыночных данных.
Нейросети — это просто (Часть 70): Улучшение политики с использованием операторов в закрытой форме (CFPI)
В этой статье мы предлагаем познакомиться с алгоритмом, который использует операторы улучшения политики в закрытой форме для оптимизации действий Агента в офлайн режиме.
Нейросети — это просто (Часть 40): Подходы к использованию Go-Explore на большом объеме данных
В данной статье обсуждается применение алгоритма Go-Explore на протяжении длительного периода обучения, так как стратегия случайного выбора действий может не привести к прибыльному проходу с увеличением времени обучения.
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 3)：Пример использования разметки данных
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
Машинное обучение и Data Science (Часть 27): Сверточные нейросети (CNN) в торговых роботах для MetaTrader 5
Сверточные нейронные сети (CNN) используются для обнаружения закономерностей в изображениях и видео. При этом их применение намного шире. В этой статье мы рассмотрим применимость сверточных нейросетей для выявления ценных закономерностей на финансовых рынках и генерации торговых сигналов для торговых роботов в MetaTrader 5. Поговорим о том, как можно использовать этот метод глубокого машинного обучения для принятия обоснованных торговых решений.
Нейросети — это просто (Часть 61): Проблема оптимизма в офлайн обучении с подкреплением
В процессе офлайн обучения мы оптимизируем политику Агента по данным обучающей выборки. Полученная стратегия придает Агенту уверенность в его действиях. Однако такой оптимизм не всегда оправдан и может привести к увеличению рисков в процессе эксплуатации модели. Сегодня мы рассмотрим один из методов снижения этих рисков.
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 3): Энтропия Шеннона
Современный трейдер почти всегда находится в поиске новых идей. Он постоянно пробует новые стратегии, модифицирует их и отбрасывает те, что не оправдали себя. В этой серии статей я постараюсь доказать, что Мастер MQL5 является настоящей опорой трейдера.
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний
Самообучающийся советник с нейросетью на матрице состояний. Совмещаем марковские цепи с многослойной нейросетью MLP, написанной на библиотеке ALGLIB MQL5. Как могут быть совмещены для прогнозирования Форекс марковские цепи и нейросети?
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 1): Развертывание оборудования и среды
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти мощные модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.
Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов
Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.