Статьи по машинному обучению в трейдинге

В статье мы подробно рассмотрели интеграцию модуля SSAM в блок SEW‑ResNeXt, демонстрируя, как фреймворк S3CE‑Net позволяет эффективно объединять спайковое внимание с остаточными блоками. Такая архитектура обеспечивает точную обработку временных и пространственных потоков данных и высокую стабильность обучения. Модульность и гибкость компонентов упрощают расширение модели и повторное использование проверенных методов.

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.

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.

В этой статье мы создаем синтетический символ с использованием генеративно-состязательной сети (GAN), которая включает в себя генерацию реалистичных финансовых данных, имитирующих поведение реальных рыночных инструментов, таких как EURUSD. Модель GAN изучает закономерности и волатильность на основе исторических рыночных данных и создает синтетические ценовые данные с аналогичными характеристиками.

В статье представлена практическая реализация ключевых компонентов фреймворка SEW-ResNet средствами MQL5. Использование динамических массивов и спайковых механизмов позволяет гибко строить архитектуру модели и эффективно обрабатывать финансовые временные ряды. Предложенные решения показывают, как SEW-ResNet может оптимизировать вычисления и улучшить выделение значимых признаков.

Приглашаем к знакомству с фреймворком SEW-ResNet, который позволяет строить глубокие спайковые модели без проблем деградации и с эффективным управлением градиентами. В этой статье мы демонстрируем, как реализовать базовый спайковый нейрон и его алгоритмы средствами MQL5.

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.

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.

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.

Предлагаем вниманию читателя реализацию подходов фреймворка SpikingBrain на основе рекуррентного линейного внимания с гейтами, подробно разобранного в этой статье. Алгоритмы прямого прохода, распределения градиентов и обновления весов обеспечивают эффективную обработку финансовых временных рядов и позволяют воплотить ключевые идеи фреймворка на практике.

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.

Статья описывает интересный подход к алготрейдингу, основанный на символьных математических уравнениях вместо традиционных "черных ящиков" машинного обучения. Автор показывает, как преобразовать непрозрачные нейросети в читаемые математические формулы через библиотеку SymPy и полиномиальную регрессию, что позволяет полностью понимать логику принятия торговых решений. Подход сочетает вычислительную мощь ML с прозрачностью классических методов, давая трейдеру возможность анализировать, корректировать и адаптировать модели в реальном времени.

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.

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.

Представленная в статье авторская модификация алгоритма динго высоко подняла планку для поиска лучшего из лучших алгоритма оптимизации. Возможны ли еще более высокие результаты?

В данной статье мы продолжаем реализацию подходов фреймворка ST-Expert, сосредотачиваясь на практических аспектах его применения средствами MQL5. Ранее мы рассмотрели теоретические основы и ключевые компоненты модели, а теперь переходим к непосредственной работе с алгоритмами графового внимания, локального и глобального распределения внимания. Основная цель текущей работы — показать, как концептуальные идеи ST-Expert превращаются в работоспособные решения для анализа и прогнозирования финансовых рядов.

В статье представлен новый метаэвристический метод, основанный на охотничьих стратегиях австралийских динго: групповой атаке, преследовании и поиске падали. Посмотрим, как алгоритм оптимизации динго (DOA) покажет себя алгоритмически.

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 рамках статьи треугольный арбитраж представляется как задача поиска циклов в ориентированном графе, где вершины — валюты, рёбра — валютные пары с весами-курсами. Прибыльный цикл: произведение весов >1. Созданные нами алгоритмы Floyd-Warshall и DFS находят оптимальные пути обмена валют, возвращающиеся в исходную точку с прибылью.

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 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.

Статья представляет полную реализацию TimeGPT — специализированной архитектуры на основе Transformer для прогнозирования финансовых временных рядов на платформе MetaTrader 5. Рассмотрена адаптация механизма внимания для финансовых данных, селективная токенизация изменений цены, hardware-aware оптимизации и продвинутые техники обучения. Включены результаты практического тестирования, показавшие точность прогнозов 87% при горизонте 24 бара с временем обучения 15 минут на CPU. Представлен готовый торговый советник с автоматическим переобучением.

В статье мы завершаем работу по построению фреймворка SAGDFN средствами MQL5, подводя итоги разработки и демонстрируя результаты его практического тестирования. Объединим реализованные ранее модули в единую систему^ покажем сильные стороны подхода, отметим его уязвимости и обсудим возможные пути доработки.

В этой статье мы подробно рассмотрим практическую реализацию ключевых компонентов фреймворка SAGDFN. Покажем, как организованы разреженное внимание и выбор значимых соседей для прогнозирования временных рядов. Представленные подходы демонстрируют баланс между точностью прогнозов и эффективностью вычислений.

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.

Стратегия Darvas Box Breakout, созданная Николасом Дарвасом, представляет собой подход в технической торговле, который выявляет потенциальные сигналы на покупку, когда цена акций поднимается выше установленного диапазона «коридора», что указывает на сильный восходящий импульс. В этой статье мы применим эту стратегическую концепцию в качестве примера для изучения трех передовых методов машинного обучения. К ним относятся использование модели машинного обучения для генерации сигналов вместо фильтрации сделок, применение непрерывных сигналов вместо дискретных и использование для подтверждения сделок моделей, обученных на разных таймфреймах.

В статье мы раскрываем архитектуру SAGDFN — современного фреймворка, способного преобразовать подход к обработке пространственно-временных данных. Он сохраняет ключевую информацию даже в сложных графах и при этом снижает вычислительные издержки.

Статья представляет революционную архитектуру PatchTST — специально адаптированный трансформер для анализа финансовых временных рядов, который разбивает рыночные данные на патчи из 16 баров для эффективной обработки. Подробно рассматривается полная реализация торгового робота в MQL5 — от математических основ и структур данных до готового Expert Advisor с системами управления рисками и непрерывного обучения.

В этой статье рассмотрим и реализуем методы оценки качества модели, которые используют один и тот же набор данных как для обучения, так и для проверки.

В статье описана практическая реализация фреймворка HimNet на базе MQL5, который готов к интеграции в автоматическую торговлю. Мы показываем, как метапараметры, адаптированные под гетерогенность, превращают модель в универсальный инструмент, способный справляться с изменчивой волатильностью.

В этой статье мы подробно рассматриваем алгоритмы реализации ключевых компонентов фреймворка HimNet. Демонстрируем, как при минимальном числе обучаемых компонентов достигается высокая согласованность и управляемость всей системы. Представленная реализация отличается компактностью и прозрачностью, что облегчает её адаптацию к реальным рыночным задачам.

Статья представляет инновационную гибридную систему для прогнозирования валютных курсов, которая сочетает линейную авторегрессионную модель с архитектурой U-Transformer для анализа остатков. Система автоматически переключается между источниками сигналов в зависимости от их качества и включает полноценную торговую логику с averaging/pyramiding стратегиями. Ключевое преимущество подхода заключается в том, что нейросеть обучается на остатках линейной модели, что упрощает задачу и снижает риск переобучения. Реализация выполнена полностью на MQL5 и готова к использованию в реальной торговле с автоматической адаптацией к изменяющимся рыночным условиям.

Предлагаем познакомиться с фреймворком HimNet, который сочетает гибкость пространственно-временной адаптации с высокой вычислительной эффективностью, позволяя получать точные и стабильные прогнозы на финансовых временных рядах. В статье подробно показано, как его ключевые компоненты взаимодействуют между собой, превращая сложные алгоритмы в управляемую архитектуру.

Революционный подход к машинному обучению в трейдинге через квантовые вычисления. Статья демонстрирует практическую реализацию адаптивной системы QRC с постоянным дообучением для прогнозирования рыночных движений в реальном времени.