Статьи по машинному обучению в трейдинге

В динамичном мире финансовых рынков для успешно торговли важно уметь отделять значимые сигналы от шума. Используя сложную архитектуру нейронных сетей, автоэнкодеры успешно выявляют скрытые закономерности в рыночных данных и преобразуют нечеткие входные данные в полезные идеи. В этой статье мы рассмотрим, как такие нейросети могут помочь принимать торговые решения на современных динамичных рынках.

В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и не должна использоваться при реальной торговле.

Что такое количественный анализ трендов на рынке Форекс. Собираем статистику по трендам, их величине и распределению по валютной паре EURUSD. Как количественный анализ трендов поможет создать прибыльный торговый советник.

Предлагаем вам познакомиться с новым подход обнаружения объектов при помощи гиперсетей. Гиперсети могут генерировать весовые коэффициенты для основной модели, что позволяет учитывать особенности текущего состояния рынка. Такой подход позволяет улучшить точность прогнозирования, адаптируя модель к различным торговым условиям.

Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.

В этой статье мы продолжаем изучать основы программирования на MQL5. Мы рассмотрим массивы, пользовательские функции, препроцессоры и обработку событий. Для наглядности каждый шаг всех объяснений будет сопровождаться кодом. Эта серия статей закладывает основу для изучения MQL5, уделяя особое внимание объяснению каждой строки кода.

Создаем матричную модель прогнозирования на марковской цепи. Что такое марковские цепи, и как можно использовать марковскую цепь для трейдинга на Форекс.

Самоконтролируемое обучение может оказаться эффективным способом анализа больших объемов неразмеченных данных. Основным фактором успеха является адаптация моделей под особенности финансовых рынков, что способствует улучшению результативности традиционных методов. Эта статья познакомит вас с альтернативным механизмом внимания, который позволяет учитывать относительные зависимости и взаимосвязи между исходными данными.

Контрастное обучение (Contrastive learning) - это метод обучения представлению без учителя. Его целью является обучение модели выделять сходства и различия в наборах данных. В данной статье мы поговорим об использовании подходов контрастного обучения для исследования различных навыков Актера.

Усеченное сингулярное разложение (TruncatedSVD) и неотрицательная матричная факторизация (NMF) представляют собой методы уменьшения размерности. Оба метода могут быть весьма полезными при работе с торговыми стратегиями, имеющими в своей основе анализ данных. В этой статье мы рассмотрим их применимость к обработке сложных рыночных данных — их возможности по уменьшению размерности для оптимизации количественного анализа на финансовых рынках.

В настоящей статье речь пойдёт о практическом применении квантования при построении древовидных моделей. Рассмотрены методы отбора квантовых таблиц и предобработки данных. Материал будет подан без сложных математических формул, доступным языком.

Машинное обучение стало популярным методом разработки стратегий. В трейдинге традиционно больше внимания уделяется максимизации прибыльности и точности прогнозов. При этом обработка данных, используемых для построения прогностических моделей, остается на периферии. В этой статье мы рассматриваем использование концепции энтропии для оценки пригодности индикаторов при построении прогностических моделей, как описано в книге Тимоти Мастерса "Тестирование и настройка систем рыночной торговли" (Testing and Tuning Market Trading Systems by Timothy Masters).

В статье представлен продвинутый советник для торговли на рынке Форекс, сочетающий машинное обучение с техническим анализом. Он предназначен для торговли акциями Apple с использованием адаптивной оптимизации, управления рисками и множества стратегий. Тестирование на исторических данных показывает многообещающие результаты, но также и значительные просадки, что указывает на потенциал для дальнейшего совершенствования.

В этой статье мы рассмотрим применение цифровых фильтров к временным рядам, представленным в частотной области, с целью извлечения уникальных признаков, которые могут быть полезными для моделей прогнозирования.

В этой статье мы начнем создавать нечто простое и скромное: нейрон. Мы запрограммируем его с помощью очень небольшого кода на MQL5. Нейрон прекрасно работал в тех тестах, которые я проводил. Вернемся немного назад в этой серии статей о нейронных сетях, чтобы понять, о чем я говорю.

Статья исследует революционную интеграцию больших языковых моделей (LLM) с торговой платформой MetaTrader 5, где AI не просто прогнозирует цены, а принимает автономные торговые решения, анализируя контекст рынка подобно опытному трейдеру. Автор раскрывает фундаментальное отличие LLM от классических моделей машинного обучения вроде CatBoost — способность к метапознанию и саморефлексии, что позволяет системе учиться на собственных ошибках и улучшать стратегию.

Статья описывает процесс файнтьюна языковой модели для трейдинга на основе реальных исторических данных из MetaTrader 5. Базовая модель, знающая лишь теоретический технический анализ, обучается на тысяче примеров реального поведения валютных пар (EURUSD, GBPUSD, USDCHF, USDCAD) за 180 дней. После обучения через Ollama модель начинает понимать специфику каждого инструмента.

Модели искусственного интеллекта CatBoost приобрели огромную популярность в сообществе машинного обучения благодаря их точности прогнозирования, эффективности и устойчивости к разрозненным и сложным наборам данных. В этой статье речь будет идти о том, как использовать эти модели применительно к рынку Форекс.