История развития MQL5.community

Продолжаем работу по реализации алгоритмов мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, предназначенного для анализа мультимодальных данных рыночной динамики и исторических торговых паттернов.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) ценятся за способность использовать прошлую информацию для прогнозирования будущих событий. Такие прогностические возможности с успехом применяются в различных областях. В этой статье мы применим модели RNN для прогнозирования трендов на рынке Форекс. Посмотрим, смогут ли они повысить точность прогнозирования в трейдинге.

Эта статья посвящена ортогональным многочленам. Их применение может стать основой для более точного и эффективного анализа рыночной информации, благодаря чему, трейдер сможет принимать более обоснованные решения.

Предлагаем познакомиться с фреймворком мультимодального агента для финансовой торговли FinAgent, который предназначен для анализа данных разных типов, отражающих рыночную динамику и исторические торговые паттерны.

В статье представлен метод Big Bang - Big Crunch, который имеет две ключевые фазы: циклическое создание случайных точек и их сжатие к оптимальному решению. Этот подход сочетает исследование и уточнение, позволяя постепенно находить лучшие решения и открывая новые возможности в области оптимизации.

Рассмотрим новый подход к анализу рыночных трендов, основанный на трехмерной визуализации и тензорном анализе рыночной микроструктуры.

Угол атаки (Angle of Attack) — популярный показатель, значение крутизны (steepness) которого, как считается, тесно связано с силой преобладающего тренда. Мы рассмотрим, как он обычно трактуется и применяется, и выясним, есть ли изменения, которые можно было бы внести в способ его измерения для улучшения торговой системы.

Продолжаем начатую работу по созданию фреймворка FinMem, который использует подходы многоуровневой памяти, имитирующие когнитивные процессы человека. Это позволяет модели не только эффективно обрабатывать сложные финансовые данные, но и адаптироваться к новым сигналам, значительно повышая точность и результативность инвестиционных решений в условиях динамично изменяющихся рынков.

В этой статье познакомим вас с анализом сентимента и моделями ONNX на языке Python для использования в советнике. Один скрипт запускает обученную модель ONNX из TensorFlow для прогнозов на основе глубокого обучения, а другой извлекает заголовки новостей и дает количественную оценку настроений при помощи ИИ.