Статьи по машинному обучению в трейдинге

icon

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
последние | лучшие
preview

Алгоритм оптимизации центральной силы — Central Force Optimization (CFO)

В этой статье представлен алгоритм оптимизации центральной силы (CFO), вдохновленный законами гравитации. Исследуется, как принципы физического притяжения могут решать оптимизационные задачи, где "более тяжелые" решения притягивают менее успешные аналоги.
preview

Нейросети в трейдинге: Адаптивное обнаружение рыночных аномалий (Окончание)

Продолжаем построение алгоритмов, заложенные в основу фреймворка DADA — передового инструмента для обнаружения аномалий во временных рядах. Этот подход позволяет эффективно отличать случайные флуктуации от значимых отклонений. В отличие от классических методов, DADA динамически адаптируется к разным типам данных, выбирая оптимальный уровень сжатия в каждом конкретном случае.
preview

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 36): Q-обучение с цепями Маркова

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.
preview

Оптимизация нейробоидами — Neuroboids Optimization Algorithm (NOA)

Новая авторская биоинспирированная метаэвристика оптимизации — NOA (Neuroboids Optimization Algorithm), объединяющая принципы коллективного интеллекта и нейронных сетей. В отличие от классических методов, алгоритм использует популяцию самообучающихся "нейробоидов", каждый с собственной нейросетью, адаптирующей стратегию поиска в реальном времени. Статья раскрывает архитектуру алгоритма, механизмы самообучения агентов и перспективы применения этого гибридного подхода в сложных задачах оптимизации.
preview

Нейросети в трейдинге: Адаптивное обнаружение рыночных аномалий (DADA)

Предлагаем познакомиться с фреймворком DADA — инновационным методом выявления аномалий во временных рядах. Он помогает отличить случайные колебания от подозрительных отклонений. В отличие от традиционных методов, DADA гибко подстраивается под разные данные. Вместо фиксированного уровня сжатия он использует несколько вариантов и выбирает наиболее подходящий для каждого случая.
preview

Пример сетевого анализа причинно-следственных связей (CNA) и модели векторной авторегресси для прогнозирования рыночных событий

В настоящей статье представлено подробное руководство по реализации сложной торговой системы с использованием сетевого анализа причинно-следственных связей (CNA) и векторной авторегрессии (VAR) в MQL5. В ней излагаются теоретические основы этих методов, предлагаются подробные объяснения ключевых функций торгового алгоритма, а также приводится пример кода для реализации.
preview

Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (Окончание)

Продолжаем реализацию подходов, предложенных авторами фреймворка DUET, который предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных.
preview

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 35): Регрессия опорных векторов

Регрессия опорных векторов — это идеалистический способ поиска функции или "гиперплоскости" (hyper-plane), который наилучшим образом описывает взаимосвязь между двумя наборами данных. Мы попытаемся использовать его при прогнозировании временных рядов в пользовательских классах Мастера MQL5.
preview

Удаленный профессиональный риск-менеджер Forex на Python

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.
preview

Алгоритм успешного ресторатора — Successful Restaurateur Algorithm (SRA)

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.
preview

Нейросети в трейдинге: Двойная кластеризация временных рядов (DUET)

Фреймворк DUET предлагает инновационный подход к анализу временных рядов, сочетая временную и канальную кластеризацию для выявления скрытых закономерностей в анализируемых данных. Это позволяет адаптировать модели к изменениям во времени и повысить качество прогнозирования за счет устранения шума.
preview

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 34): Эмбеддинг цены с нетрадиционной RBM

Ограниченные машины Больцмана (Restricted Boltzmann Machines, RBM) — форма нейронной сети, разработанная в середине 1980-х годов, когда вычислительные ресурсы были непомерно дорогими. Вначале она опиралась на выборку Гиббса (Gibbs Sampling) и контрастивную дивергенцию (Contrastive Divergence) с целью уменьшения размерности или выявления скрытых вероятностей/свойств во входных обучающих наборах данных. Мы рассмотрим, как обратное распространение ошибки (backpropagation) может работать аналогичным образом, когда RBM "встраивает" (embeds) цены в прогнозирующий многослойный перцептрон.
preview

Cоздание стратегии возврата к среднему на основе машинного обучения

В данной статье предлагается очередной оригинальный подход к созданию торговых систем на основе машинного обучения, с использованием кластеризации и разметки сделок для стратегий возврата к среднему.
preview

Бильярдный алгоритм оптимизации — Billiards Optimization Algorithm (BOA)

Метод BOA, вдохновленный классической игрой в бильярд, моделирует процесс поиска оптимальных решений, как игру с шарами, стремящимися попасть в лузы, олицетворяющие наилучшие результаты. В данной статье мы рассмотрим основы работы BOA, его математическую модель и эффективность в решении различных оптимизационных задач.
preview

Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Окончание)

Продолжаем интеграцию методов, предложенных авторами фреймворка Attraos, в торговые модели. Напомню, что данный фреймворк использует концепции теории хаоса для решения задач прогнозирования временных рядов, интерпретируя их как проекции многомерных хаотических динамических систем.
preview
Переосмысливаем классические стратегии (Часть V): Анализ нескольких инструментов в валютной паре USDZAR

Переосмысливаем классические стратегии (Часть V): Анализ нескольких инструментов в валютной паре USDZAR

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.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 29): Как отбирать лучшие форекс-данные для обучения ИИ

Машинное обучение и Data Science (Часть 29): Как отбирать лучшие форекс-данные для обучения ИИ

В этой статье мы подробно рассмотрим важные аспекты при выборе наиболее релевантных и качественных данных с рынка Forex для повышения производительности моделей искусственного интеллекта.
preview
Как опередить любой рынок (Часть III): Индекс расходов Visa

Как опередить любой рынок (Часть III): Индекс расходов Visa

В мире больших данных существуют миллионы альтернативных наборов данных, которые потенциально могут улучшить наши торговые стратегии. В этой серии статей мы рассматриваем наиболее информативные общедоступные наборы данных.
preview
Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Attraos)

Нейросети в трейдинге: Интеграция теории хаоса в прогнозирование временных рядов (Attraos)

Фреймворк Attraos интегрирует теорию хаоса в долгосрочное прогнозирование временных рядов, рассматривая их как проекции многомерных хаотических динамических систем. Используя инвариантность аттрактора, модель применяет реконструкцию фазового пространства и динамическую память с несколькими разрешениями для сохранения исторических структур.
preview
Переосмысливаем классические стратегии (Часть VI): Анализ нескольких таймфреймов

Переосмысливаем классические стратегии (Часть VI): Анализ нескольких таймфреймов

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.
preview
Анализ всех вариантов движения цены на квантовом компьютере IBM

Анализ всех вариантов движения цены на квантовом компьютере IBM

Используем квантовый компьютер от IBM для открытия всех вариантов движения цены. Звучит как научная фантастика? Добро пожаловать в мир квантовых вычислений для трейдинга!
preview
Оптимизация хаотичной игрой — Chaos Game Optimization (CGO)

Оптимизация хаотичной игрой — Chaos Game Optimization (CGO)

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.
preview
Торговая стратегия SP500 на языке MQL5 для начинающих

Торговая стратегия SP500 на языке MQL5 для начинающих

Узнайте, как использовать язык MQL5 для точного прогнозирования индекса S&P 500, добавляя классический технический анализ для обеспечения стабильности и объединяя алгоритмы с проверенными временем принципы для получения надежной информации о рынке.
preview
Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 2): Машинное обучение и предиктивная аналитика

Интеграция MQL5 с пакетами обработки данных (Часть 2): Машинное обучение и предиктивная аналитика

В нашей серии статей об интеграции MQL5 с пакетами обработки данных мы подробно рассматриваем мощное сочетание машинного обучения и предиктивного анализа. Мы изучим, как беспрепятственно объединить MQL5 с популярными библиотеками машинного обучения, чтобы создавать сложные прогностические модели финансовых рынков.
preview
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (Окончание)

Продолжаем изучение гибридных моделей последовательностей графов (GSM++), которые интегрируют преимущества различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа и эффективное распределение вычислительных ресурсов. Эти модели эффективно выявляют скрытые закономерности, снижая влияние рыночного шума и повышая качество прогнозирования.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 32): Регуляризация

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 32): Регуляризация

Регуляризация — это форма штрафования функции потерь пропорционально дискретному весу, применяемому ко всем слоям нейронной сети. Мы оценим значимость некоторых форм регуляризации, протестировав советник, собранный в Мастере.
preview
Оптимизация наследованием крови — Blood inheritance optimization (BIO)

Оптимизация наследованием крови — Blood inheritance optimization (BIO)

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)

Нейросети в трейдинге: Гибридные модели последовательностей графов (GSM++)

Гибридные модели последовательностей графов (GSM++) объединяют сильные стороны различных архитектур, обеспечивая высокую точность анализа данных и оптимизацию вычислительных затрат. Эти модели эффективно адаптируются к динамическим рыночным данным, улучшая представление и обработку финансовой информации.
preview
Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Окончание)

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.
preview
Фибоначчи на Форекс (Часть I): Проверяем отношения цены и времени

Фибоначчи на Форекс (Часть I): Проверяем отношения цены и времени

Как рынок ходит по отношениям, основанным на числах Фибоначчи? Эта последовательность, где каждое следующее число равно сумме двух предыдущих (1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), не только описывает рост популяции кроликов. Рассмотрим гипотезу Пифагора о том, что все в мире подчиняется определенным соотношениям чисел...
preview
Переосмысливаем классические стратегии (Часть IV): SP500 и казначейские облигации США

Переосмысливаем классические стратегии (Часть IV): SP500 и казначейские облигации США

В этой серии статей мы анализируем классические торговые стратегии с использованием современных алгоритмов, чтобы определить, можно ли улучшить стратегию с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В сегодняшней статье мы рассмотрим классический подход к торговле индексом SP500, используя его взаимосвязь с казначейскими облигациями США (US Treasury Notes).
preview
Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)

Нейросети в трейдинге: Двухмерные модели пространства связей (Chimera)

Откройте для себя инновационный фреймворк Chimera — двухмерную модель пространства состояний, использующую нейросети для анализа многомерных временных рядов. Этот метод предлагает высокую точность с низкими вычислительными затратами, превосходя традиционные подходы и архитектуры Transformer.
preview
Алгоритм поиска по кругу — Circle Search Algorithm (CSA)

Алгоритм поиска по кругу — Circle Search Algorithm (CSA)

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.
preview
Анализируем двоичный код цен на бирже (Часть II): Преобразуем в BIP39 и пишем GPT модель

Анализируем двоичный код цен на бирже (Часть II): Преобразуем в BIP39 и пишем GPT модель

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.
preview
Автооптимизация тейк-профитов и параметров индикатора с помощью SMA и EMA

Автооптимизация тейк-профитов и параметров индикатора с помощью SMA и EMA

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.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 28): Прогнозирование множества будущих значений для EURUSD

Машинное обучение и Data Science (Часть 28): Прогнозирование множества будущих значений для EURUSD

Многие модели искусственного интеллекта заточены на прогнозирование одного единственного будущего значения. В этой статье мы посмотрим, как использовать модели машинного обучения для прогнозирования множества будущих значений. Такой подход, называемый многошаговым прогнозированием, позволяет предсказывать не только цену закрытия на завтра, но и на послезавтра и так далее. Несомненное преимущество многошагового прогнозирования для трейдеров и аналитиков данных — более широкий спектр информации для возможностей стратегического планирования.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 31): Выбор функции потерь

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 31): Выбор функции потерь

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.
preview
Алгоритм оптимизации Ройял Флеш —  Royal Flush Optimization (RFO)

Алгоритм оптимизации Ройял Флеш — Royal Flush Optimization (RFO)

Авторский алгоритм Royal Flush Optimization предлагает новый взгляд на решение задач оптимизации, заменяя классическое бинарное кодирование генетических алгоритмов на секторный подход, вдохновленный принципами покера. RFO демонстрирует, как упрощение базовых принципов может привести к созданию эффективного и практичного метода оптимизации. В статье представлен детальный анализ алгоритма и результаты тестирования.
preview
Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt (Окончание)

Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt (Окончание)

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.
preview
Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt

Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt

Фреймворк многозадачного обучения на основе ResNeXt оптимизирует анализ финансовых данных, учитывая их высокую размерность, нелинейность и временные зависимости. Использование групповой свертки и специализированных голов позволяет модели эффективно извлекать ключевые признаки исходных данных.
Сайт использует cookie-файлы. Узнайте больше о нашей политике по использованию cookie-файлов.