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

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.
preview

Методы Уильяма Ганна (Часть III): Работает ли астрология?

Влияет ли положение планет и звезд на финансовые рынки? Вооружимся статистикой и большими данными и отправимся в увлекательное путешествие в мир, где пересекаются звезды и биржевые графики.
preview

Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (Окончание)

Продолжаем изучение метода Иерархического Векторного Transformer. И в данной статье мы завершим построение модели. А также проведем её обучение и тестирование на реальных исторических данных.
preview

Поиск с запретами — Tabu Search (TS)

В статье рассматривается алгоритм табу-поиска — один из первых и наиболее известных методов метаэвристики. Мы подробно разберем, как работает алгоритм, начиная с выбора начального решения и исследования соседних вариантов, с акцентом на использование табу-листа. Статья охватывает ключевые аспекты алгоритма и его особенности.
preview

Введение в MQL5 (Часть 6): Функции для работы с массивами для начинающих (II)

Продолжим изучение возможностей языка программирования MQL5. В этой статье, предназначенной для начинающих, мы продолжим изучать функции для работы массивами, перейдя к более сложным концепциям, которые обязательно пригодятся при разработке эффективных торговых стратегий. В этот раз познакомимся с функциями ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse и ArraySort. Функции массивы знать обязательно, если вы хотите достичь высокого уровня в области алготрейдинга. Это очередная глава на пути к мастерству.
preview

Факторизация матриц: основы

Поскольку цель здесь дидактическая, мы будем действовать максимально просто. То есть мы будем реализовывать только то, что нам необходимо: умножение матриц. Вы сегодня увидите, что этого достаточно для симуляции умножения матрицы на скаляр. Самая существенная трудность, с которой многие сталкиваются при реализации кода с использованием матричной факторизации, заключается в следующем: в отличие от скалярной факторизации, где почти во всех случаях порядок факторов не меняет результат, при использовании матриц это не так.
preview

Нейросети в трейдинге: Иерархический векторный Transformer (HiVT)

Предлагаем познакомиться с методом Иерархический Векторный Transformer (HiVT), который был разработан для быстрого и точного прогнозирования мультимодальных временных рядов.
preview

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 15): Метод опорных векторов с полиномом Ньютона

Метод опорных векторов (Support Vector Machines) классифицирует данные на основе предопределенных классов, исследуя эффекты увеличения их размерности. Это метод обучения с учителем, который довольно сложен, учитывая его потенциальную возможность работы с многомерными данными. В этой статье мы рассмотрим, как эффективнее реализовать базовую версию двумерных данных с помощью полинома Ньютона при классификации ценовых действий.
preview

Нейронная сеть на практике: Секущая прямая

Как уже объяснялось в теоретической части, при работе с нейронными сетями нам необходимо использовать линейные регрессии и производные. Но почему? Причина заключается в том, что линейная регрессия - одна из самых простых существующих формул. По сути, линейная регрессия - это просто аффинная функция. Однако, когда мы говорим о нейронных сетях, нас не интересуют эффекты прямой линейной регрессии. Нас интересует уравнение, которое порождает данную прямую. Созданная прямая не имеет большого значения. Но знаете ли вы, какое главное уравнение мы должны понять? Если нет, то я вам рекомендую прочесть эту статью, чтобы начать разбираться в этом.
preview

Нейросети в трейдинге: Универсальная модель генерации траекторий (UniTraj)

Понимание поведения агентов важно в разных областях, но большинство методов фокусируются на одной задаче (понимание, удаление шума, прогнозирование), что снижает их эффективность в реальных сценариях. В данной статье я предлагаю познакомиться с моделью, которая способна адаптироваться к решению различных задач.
preview

Алгоритм искусственных водорослей — Artificial Algae Algorithm (AAA)

В данной статье рассматривается алгоритм искусственных водорослей (AAA), разработанный на основе биологических процессов, характерных для микроводорослей. Алгоритм включает спиральное движение, эволюционный процесс и адаптацию, что позволяет ему решать задачи оптимизации. Статья предлагает глубокий анализ принципов работы AAA и его потенциала в математическом моделировании, подчеркивая связь между природой и алгоритмическими решениями.
preview

Метод группового учета аргументов: реализация многослойного итерационного алгоритма на MQL5

В этой статье мы описываем реализацию Многослойного итерационного алгоритма как метода группового учета аргументов на языке MQL5.
preview

Алгоритм анархической социальной оптимизации — Anarchic Society Optimization (ASO)

В очередной статье мы познакомимся с алгоритмом Anarchic Society Optimization (ASO) и обсудим, как алгоритм, основанный на иррациональном и авантюрном поведении участников анархического общества - аномальной системы социального взаимодействия, свободной от централизованной власти и различного рода иерархий способен исследовать пространство решений и избегать ловушек локального оптимума. В статье будет представлена унифицированная структура ASO, применимая как к непрерывным, так и к дискретным задачам.
preview

Нейросети в трейдинге: Комплексный метод прогнозирования траекторий (Traj-LLM)

В данной статье я хочу познакомить вас с одним интересным методом прогнозирования траекторий, разработанным для решения задач в области автономного движения транспортных средств. Авторы метода объединили в нем лучшие элементы различных архитектурных решений.
preview

Алгоритм миграции животных — Animal Migration Optimization (AMO)

Статья посвящена алгоритму AMO, который моделирует процесс сезонной миграции животных в поисках оптимальных условий для жизни и размножения. Основные особенности AMO включают использование топологического соседства и вероятностный механизм обновления, что делает его простым в реализации и гибким для различных оптимизационных задач.
preview
Нейросети в трейдинге: Модели пространства состояний

Нейросети в трейдинге: Модели пространства состояний

В основе большого количества рассмотренных нами ранее моделей лежит архитектура Transformer. Однако они могут быть неэффективны при работе с длинными последовательностями. И в этой статье я предлагаю познакомиться с альтернативным направлением прогнозирования временных рядов на основе моделей пространства состояний.
preview
Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Тестирование и результаты

Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Тестирование и результаты

В этой статье мы продолжим изучение алгоритма искусственного пчелиного улья ABHA, углубляясь в написание кода и рассматривая оставшиеся методы. Напомним, что каждая пчела в модели представлена как индивидуальный агент, чье поведение зависит от внутренней и внешней информации, а также мотивационного состояния. Мы проведем тестирование алгоритма на различных функциях и подведем итоги, представив результаты в рейтинговой таблице.
preview
Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Теория и методы

Алгоритм искусственного пчелиного улья — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Теория и методы

В статье мы познакомимся с алгоритмом искусственного пчелиного улья (ABHA), разработанным в 2009 году. Алгоритм направлен на решение задач непрерывной оптимизации. Мы рассмотрим, как ABHA черпает вдохновение из поведения пчелиной колонии, где каждая пчела выполняет уникальную роль, что способствует более эффективному поиску ресурсов.
preview
Нейросети в трейдинге: Инъекция глобальной информации в независимые каналы (InjectTST)

Нейросети в трейдинге: Инъекция глобальной информации в независимые каналы (InjectTST)

Большинство современных методов прогнозирования мультимодальных временных рядов используют подход независимых каналов. Тем самым игнорируется природная зависимость различных каналов одного временного ряда. Разумное использование 2 подходов (независимых и смешанных каналов) является ключом к повышению эффективности моделей.
preview
Нейросети в трейдинге: Практические результаты метода TEMPO

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.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 14): Многоцелевое прогнозирование таймсерий с помощью STF

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 14): Многоцелевое прогнозирование таймсерий с помощью STF

Пространственно-временное слияние (Spatial Temporal Fusion, STF), которое использует как "пространственные", так и временные метрики при моделировании данных, в первую очередь применяется в дистанционном обследовании и во многих других областях, связанных с визуализацией, для лучшего понимания нашего окружения. Основываясь на опубликованной статье, мы изучим потенциал этого подхода для трейдеров.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 21): Сравниваем алгоритмы оптимизации в нейронных сетях

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.
preview
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 13): DBSCAN для класса сигналов советника

Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 13): DBSCAN для класса сигналов советника

Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (Density Based Spatial Clustering for Applications with Noise, DBSCAN) - это неконтролируемая форма группировки данных, которая практически не требует каких-либо входных параметров, за исключением всего двух, что по сравнению с другими подходами, такими как k-средние, является преимуществом. Разберемся в том, как это может быть полезно в тестировании и торговле с применением советников, собранных в Мастере.
preview
Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов

Нейросети в трейдинге: Использование языковых моделей для прогнозирования временных рядов

Мы продолжаем рассмотрения моделей прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю познакомиться с комплексным алгоритмом, построенным на использовании предварительно обученной языковой модели.
preview
Фильтр сезонности и временные периоды в моделях глубокого обучения с ONNX и Python в советнике

Фильтр сезонности и временные периоды в моделях глубокого обучения с ONNX и Python в советнике

Можем ли мы извлечь выгоду из сезонности при создании моделей для глубокого обучения с помощью Python? Помогает ли фильтрация данных в моделях ONNX получить лучшие результаты? Какой период времени использовать? Обо всем этом расскажем в этой статье.
preview
Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов

Нейросети в трейдинге: "Легкие" модели прогнозирования временных рядов

Легковесные модели прогнозирования временных рядов обеспечивают высокую производительность, используя минимальное количество параметров. Что, в свою очередь, снижает расход вычислительных ресурсов и ускоряет принятие решений. При этом они достигают качества прогнозов, сопоставимого с более сложными моделями.
preview
Введение в MQL5 (Часть 5): Функции для работы с массивами для начинающих

Введение в MQL5 (Часть 5): Функции для работы с массивами для начинающих

В пятой статье из нашей серии мы познакомимся с миром массивов в MQL5. Статья предназначена для начинающих. В статье попытаемся упрощенно рассмотреть сложные концепции программирования, чтобы материал был понятен всем. Давайте вместе будем изучать основные концепции, обсуждать вопросы и делиться знаниями!
preview
Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Двухфазная эволюция

Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Двухфазная эволюция

Эта статья является продолжением темы социального поведения живых организмов и его воздействия на разработку новой математической модели - ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы погрузимся в двухфазную эволюцию, проведем тестирование алгоритма и сделаем выводы. Подобно тому, как в природе группа живых организмов объединяет свои усилия для выживания, ASBO использует принципы коллективного поведения для решения сложных задач оптимизации.
preview
Нейросети в трейдинге: Снижение потребления памяти методом оптимизации Adam (Adam-mini)

Нейросети в трейдинге: Снижение потребления памяти методом оптимизации Adam (Adam-mini)

Одним из направлений повышения эффективности процесса обучения и сходимости моделей является улучшение методов оптимизации. Adam-mini представляет собой адаптивный метод оптимизации, разработанный для улучшения базового алгоритма Adam.
preview
Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Метод Швефеля, Бокса-Мюллера

Алгоритм адаптивного социального поведения — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Метод Швефеля, Бокса-Мюллера

Эта статья представляет увлекательное погружение в мир социального поведения живых организмов и его влияние на создание новой математической модели — ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Мы рассмотрим, как принципы лидерства, соседства и сотрудничества, наблюдаемые в обществах живых существ, вдохновляют разработку инновационных алгоритмов оптимизации.
preview
Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)

Нейросети в трейдинге: Пространственно-временная нейронная сеть (STNN)

В данной статье мы поговорим об использовании пространственно-временных преобразований для эффективного прогнозирования предстоящего ценового движения. Для повышения точности численного прогнозирования в STNN был предложен механизм непрерывного внимания, который позволяет модели лучше учитывать важные аспекты данных.
preview
Проблема разногласий: объяснимость и объяснители в ИИ

Проблема разногласий: объяснимость и объяснители в ИИ

В этой статье мы будем говорить о проблемах, связанных с объяснителями и объяснимостью в ИИ. Модели ИИ часто принимают решения, которые трудно объяснить. Более того, использование нескольких объяснителей часто приводит к так называемой "проблеме разногласий". А ведь ясное понимание того, как работают модели, является ключевым для повышения доверия к ИИ.
preview
Алгоритм искусственного электрического поля — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)

Алгоритм искусственного электрического поля — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)

Статья представляет алгоритм искусственного электрического поля (AEFA), вдохновленный законом Кулона об электростатической силе. Алгоритм моделирует электрические явления для решения сложных задач оптимизации, используя заряженные частицы и их взаимодействие. AEFA демонстрирует уникальные свойства в контексте других алгоритмов, связанных с законами природы.
preview
Модель глубокого обучения GRU на Python с использованием ONNX в советнике, GRU vs LSTM

Модель глубокого обучения GRU на Python с использованием ONNX в советнике, GRU vs LSTM

Статья посвящена разработке модели глубокого обучения GRU ONNX на Python. В практической части мы реализуем эту модель в торговом советнике, а затем сравним работу модели GRU с LSTM (долгой краткосрочной памятью).
preview
Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов

Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов

Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.
preview
Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов

Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов

Эта статья несколько отличается от предыдущих работ данной серии. В ней мы поговорим об альтернативном представлении временных рядов. Кусочно-линейное представление временных рядов — это метод аппроксимации временного ряда с помощью линейных функций на небольших интервалах.
preview
Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer

Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer

При изучении различных архитектур построения моделей мы мало уделяем внимания процессу обучения моделей. В этой статье я попытаюсь восполнить этот пробел.
preview
Машинное обучение и Data Science (Часть 20): Выбор между LDA и PCA в задачах алготрейдинга на MQL5

Машинное обучение и Data Science (Часть 20): Выбор между LDA и PCA в задачах алготрейдинга на MQL5

В этой статье мы рассмотрим методы уменьшения размерности и их применение в торговой среде MQL5. В частности, мы изучим нюансы линейного дискриминантного анализа (LDA) и анализа главных компонентов (PCA), а также посмотрим на их влияние при разработке стратегий и анализе рынка.
preview
Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели

Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели

Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу создания торгового алгоритма на Python.
preview
Алгоритм поиска в окрестности — Across Neighbourhood Search (ANS)

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.