Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: От трансформеров к спайковым нейронам (Основные компоненты)"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Нейросети в трейдинге: От трансформеров к спайковым нейронам (Основные компоненты):

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.

Здесь стоит подробнее рассмотреть важный элемент архитектуры — механизм кодирования сигналов в спайки. Для финансовых временных рядов эта задача особенно нетривиальна: необходимо не просто зафиксировать значения цен или объёмов, но и преобразовать их в форму, где каждая импульсная вспышка отражает значимое изменение в данных. Авторы предлагают несколько стратегий кодирования. От простого порогового подхода, где спайк возникает при превышении критического значения, до более сложных схем, учитывающих скорость изменения и контекст предыдущих событий. Такое многообразие методов делает модель универсальной. Она может одинаково хорошо работать как с высокочастотными данными, где важна каждая миллисекунда, так и с более спокойными дневными графиками, где решающее значение имеет глобальная тенденция.

Следующий ключевой блок — интеграторы. Они отвечают за накопление и суммирование входящих импульсов, определяя момент, когда нейрон переходит в активное состояние. С точки зрения финансовых рынков, это сродни механизму фильтрации шумов: множество мелких колебаний может быть проигнорировано, но их совокупное воздействие, достигнув определённого порога, вызывает реакцию модели. Такой принцип позволяет модели сохранять баланс между чувствительностью и устойчивостью, что особенно ценно в условиях рыночного шума.

Авторы фреймворка предложили модель, где центральное место занимает гибридная организация слоёв. Одни из них специализируются на выявлении краткосрочных закономерностей, улавливая быстрые колебания рынка. Другие — на интеграции сигналов в более длительном горизонте, что позволяет строить прогнозы устойчивого характера. Такое сочетание даёт системе своеобразное двойное зрение. Она способна одновременно фиксировать мельчайшие детали текущего момента и удерживать стратегическую перспективу. Для финансовых рынков это сродни умению видеть как движение стрелки секундомера, так и общий ритм маятника, определяющего течение времени.

Автор: Dmitriy Gizlyk

 
MetaQuotes :

The article "Neural Networks in Trading: From Transformers to Spiking Neurons (Basic Components)" has been published :

Author: Dmitry Gizlyk

Hello. May I say that when I tried to compile Neuronet.mqh, I encountered the errors about wrong parameters count found in Math mqh file. In one previous article you answered that we needed to change MathPow into ::MathPow; this is where I am confused. As a non-programmer, I don't know if I should change the MathPow functions found in Neuronet.mqh or Math.mqh. If you could please enlighten me. 
Best regards.
Новый комментарий