Обсуждение статьи "Нейросетевой торговый робот на современной архитектуре нейросети Mamba с селективной SSM"
При компилировании файла ModernTimeSeriesNet.mqh відает ошибки:- undeclear 
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Нейросетевой торговый робот на современной архитектуре нейросети Mamba с селективной SSM:
Статья исследует революционную архитектуру нейронной сети Mamba/SSM для прогнозирования финансовых временных рядов. Представлена полная реализация на MQL5 современной альтернативы Transformer с линейной сложностью O(N) вместо квадратичной O(N²). Детально рассмотрены селективные State Space Models, hardware-aware оптимизации, patching техники и продвинутые методы обучения AdamW. Включены практические результаты тестирования, показавшие увеличение точности с 62% до 71% при снижении времени обучения с 45 до 8 минут. Представлен готовый торговый советник с автообучением и адаптивным риск-менеджментом для MetaTrader 5.
Современный алгоритмический трейдинг столкнулся с фундаментальной проблемой. Классические архитектуры нейронных сетей, основанные на механизме внимания (attention), демонстрируют квадратичную вычислительную сложность O(N²). Это означает, что удвоение длины временного ряда приводит к четырехкратному увеличению времени обработки. Для трейдера, анализирующего тысячи свечей исторических данных, такая неэффективность становится критическим ограничением.
Представьте ситуацию: ваша торговая система должна проанализировать последние 2048 ценовых баров для принятия решения о входе в позицию. Transformer-архитектура потребует для этого около 4 миллионов операций внимания, а обработка займет несколько секунд. В высокочастотном трейдинге, где миллисекунды решают исход сделки, такая задержка равносильна провалу стратегии.
Более того, современные рынки характеризуются увеличивающейся сложностью и взаимосвязанностью. Успешное прогнозирование требует анализа все более длинных исторических периодов, учета корреляций между различными активами и временными масштабами. Традиционные архитектуры не справляются с этим вызовом, ограничивая трейдеров контекстными окнами в 512-1024 точки данных.
Автор: Yevgeniy Koshtenko