Статьи об анализе данных и статистике в MQL5

Цепи Маркова — это мощный математический инструмент, который можно использовать для моделирования и прогнозирования данных временных рядов в различных областях, включая финансы. При моделировании и прогнозировании финансовых временных рядов цепи Маркова часто используются для моделирования эволюции финансовых активов с течением времени, таких как цены акций или обменные курсы. Одними из основных преимуществ моделей цепей Маркова являются их простота и удобство использования.

В этот раз разберём алгоритм оптимизации Муравьиная Колония. Алгоритм очень интересный и неоднозначный. Попытка создания нового типа ACO.

Представлены основы математически строгой теории движения цены и функционирования рынка. Строгой математической теории движения цены до настоящего момента еще не было создано, а имелся только ряд неподкрепленных ни статистикой, ни теорией предположений типа, что после таких-то паттернов цена движется так-то.

Мы продолжаем изучение алгоритмов обучения без учителя. Возможно, у читателя может возникнуть вопрос об соответствии последних публикаций теме нейронных сетей. В новой статье мы возвращаемся к использованию нейронных сетей.

Гребневая регрессия (ридж-регрессия) — это простой метод для уменьшения сложности модели и борьбы с подгонкой, которая может возникнуть в результате простой линейной регрессии.

Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.

Реализация класса Logger для унификации (структурирования) сообщений, выводимых в журнал эксперта. Подключение к системе сбора и анализа логов Seq. Наблюдение за сообщениями в онлайн режиме.

В этой статье рассмотрим алгоритм оптимизации "Алгоритм обезьян" (MA). Способность этих подвижных животных преодолевать сложные препятствия и добираться до самых труднодоступных вершин деревьев легли в основу идеи алгоритма MA.

LightGBM и XGBoost — продвинутые методы построения деревьев решений с использованием градиентного бустинга, они обеспечивают превосходную производительность и гибкость, что делает их идеальными для финансового моделирования и алгоритмической торговли. В этой статье мы поговорим о том, как использовать эти инструменты для оптимизации торговых стратегий, повышения точности прогнозов и получения выгоды на финансовых рынках.

Рассмотрим метод оптимизации "Поиск с помощью светлячкового алгоритма" (FA). Из аутсайдера путем модификации алгоритм превратился в настоящего лидера рейтинговой таблицы.

В этой статье мы проанализируем данные по валютам, чтобы понять, почему советники могут показывать хорошие результаты на одних интервалах и при этом плохо работают на других.

Следующий алгоритм, который рассмотрим — оптимизация поиском кукушки с использованием полётов Леви. Это один из новейших алгоритмов оптимизации и новый лидер в рейтинговой таблице.

В этот раз мы будем создавать модели с помощью матриц — они дают большую гибкость и позволяют создавать мощные модели, которые могут обрабатывать не только пять независимых переменных, но и множество других, насколько позволяют пределы вычислительных возможностей компьютера. Статья будет очень интересной, это точно.

В продолжение данной серии статей предлагаю познакомиться ещё с одним типом задач из методов обучения без учителя — поиск ассоциативных правил. Данный тип задач впервые был применен в ритейле для анализа корзин покупателей. О возможностях использования подобных алгоритмов в рамках трейдинга мы и поговорим в этой статье.