Ticarette makine öğrenimi hakkında makaleler

Yapay zeka tabanlı ticaret robotları oluşturma: Python ile yerel entegrasyon, matrisler ve vektörler, matematik ve istatistik kütüphaneleri ve çok daha fazlası.

Ticarette makine öğrenimini nasıl kullanacağınızı öğrenin. Nöronlar, algılayıcılar, evrişimli ve tekrarlayıcı ağlar, öngörücü modeller - temel bilgilerle başlayın ve kendi yapay zekanızı geliştirmeye kadar ilerleyin. Finansal piyasalarda algoritmik ticaret için sinir ağlarını nasıl eğiteceğinizi ve uygulayacağınızı öğreneceksiniz.

Yeni bir makale ekle

en son | en iyi

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: İstilacı yabancı ot optimizasyonu (Invasive Weed Optimization, IWO)

Yabancı otların çok çeşitli koşullarda hayatta kalma konusundaki şaşırtıcı yeteneği, güçlü bir optimizasyon algoritması için bir fikir haline gelmiştir. IWO, daha önce incelenenler arasındaki en iyi algoritmalardan biridir.

ONNX modellerinin regresyon metrikleri kullanılarak değerlendirilmesi

Regresyon, etiketlenmemiş bir örnekten gerçek değeri tahmin etme görevidir. Regresyon metrikleri, regresyon modeli tahminlerinin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır.

ONNX modellerini sınıflara sarma

Nesne yönelimli programlama, okunması ve değiştirilmesi kolay olan daha kompakt bir kod oluşturulmasını sağlar. Burada üç ONNX modeli için örneğe bir göz atacağız.

MQL5'te matrisler ve vektörler: Aktivasyon fonksiyonları

Burada makine öğreniminin sadece bir yönünü - aktivasyon fonksiyonlarını - açıklayacağız. Yapay sinir ağlarında, bir nöron aktivasyon fonksiyonu, bir girdi sinyalinin veya bir dizi girdi sinyalinin değerlerine dayalı olarak bir çıktı sinyali değerini hesaplar. Sürecin iç işleyişini derinlemesine inceleyeceğiz.

MQL5'te ONNX modellerinin nasıl bir araya getirileceğine dair bir örnek

Açık sinir ağı santrali (Open Neural Network eXchange, ONNX), sinir ağlarını temsil etmek için oluşturulmuş açık bir formattır. Bu makalede, bir Uzman Danışmanda aynı anda iki ONNX modelinin nasıl kullanılacağını göstereceğiz.

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yarasa algoritması (Bat Algorithm, BA)

Bu makalede, düzgün fonksiyonlar üzerinde iyi yakınsama gösteren yarasa algoritmasını inceleyeceğiz.

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm, FA)

Bu makalede ateş böceği algoritması (Firefly Algorithm, FA) optimizasyon yöntemini ele alacağız. Yapılan değişiklik sayesinde algoritma, dışarıdan bakan bir oyuncudan gerçek bir derecelendirme tablosu liderine dönüştü.

MQL5'te ONNX modelleri nasıl kullanılır?

Açık sinir ağı santrali (Open Neural Network eXchange, ONNX), makine öğrenimi modellerini temsil etmek için oluşturulmuş açık bir formattır. Bu makalede, finansal zaman serilerini öngörmek için bir CNN-LSTM modelinin nasıl oluşturulacağını ele alacağız. Ayrıca oluşturulan ONNX modelinin bir MQL5 Uzman Danışmanında nasıl kullanılacağını da göstereceğiz.

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS)

Balık sürüsü arama (Fish School Search, FSS) algoritması, %80'e varan çoğunluğu türdeş organize topluluklar halinde yüzen balıkların sürü içerisindeki davranışlarından esinlenen yeni bir optimizasyon algoritmasıdır. Balık kümelerinin, yiyecek arama ve avcılardan korunma verimliliğinde önemli bir rol oynadığı kanıtlanmıştır.

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Guguk kuşu optimizasyon algoritması (Cuckoo Optimization Algorithm, COA)

İnceleyeceğimiz bir sonraki algoritma, Levy uçuşlarını kullanan guguk kuşu arama optimizasyonudur. Bu, en yeni optimizasyon algoritmalarından biridir ve derecelendirme tablosunda yeni bir liderdir.

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Gri kurt optimizasyonu (Grey Wolf Optimizer, GWO)

Bu makalede en yeni modern optimizasyon algoritmalarından biri olan gri kurt optimizasyonunu ele alacağız. Test fonksiyonları üzerindeki orijinal davranışı, bu algoritmayı daha önce incelenenler arasında en dikkat çekici olanlardan biri haline getirmektedir. Bu, sinir ağlarının, çok değişkenli düzgün fonksiyonların eğitiminde kullanılan en iyi algoritmalardan biridir.

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Yapay arı kolonisi (Artificial Bee Colony, ABC)

Bu makalede, yapay arı kolonisi algoritmasını inceleyeceğiz ve bilgi birikimimizi fonksiyon uzaylarıyla çalışmanın yeni ilkeleriyle destekleyeceğiz. Ayrıca algoritmanın klasik versiyonuna yorumumuzu katarak değiştirilmiş bir versiyonunu uygulayacağız.

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Karınca kolonisi optimizasyonu (Ant Colony Optimization, ACO)

Bu sefer karınca kolonisi optimizasyonu algoritmasını analiz edeceğiz. Bu algoritma çok ilginç ve karmaşıktır. Makalede, yeni bir ACO türü oluşturma girişiminde bulunacağız.

Popülasyon optimizasyon algoritmaları: Parçacık sürüsü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO)

Bu makalede, popüler parçacık sürüsü optimizasyonu (Particle Swarm Optimization, PSO) algoritmasını ele alacağız. Bir önceki makalede, optimizasyon algoritmalarının yakınsama, yakınsama oranı, kararlılık, ölçeklenebilirlik gibi önemli özelliklerini tartıştık, ayrıca bir test ortamı geliştirdik ve en basit RNG algoritmasını inceledik.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 06): Gradyan İniş

Gradyan iniş, sinir ağlarının ve çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının eğitiminde önemli bir rol oynamaktadır - hızlı ve akıllı bir algoritmadır. Etkileyici bir şekilde çalışmasına rağmen, birçok veri bilimci tarafından hala yanlış anlaşılmaktadır. Bu makalemizde onu detaylıca inceleyerek daha iyi anlayacağız.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 05): Karar Ağaçları

Karar ağaçları, insanların düşünme şeklini taklit ederek verileri sınıflandırır. Bu makalede, karar ağaçlarını nasıl oluşturacağımızı ve onları verileri sınıflandırmak ve öngörmek için nasıl kullanacağımızı göreceğiz. Karar ağacı algoritmasının temel amacı, heterojen verilerden homojen veya homojene yakın verileri ayırmaktır.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 04): Borsa Çöküşünü Öngörme

Bu makalede, ABD ekonomisinin temel analizine dayalı olarak borsa çöküşünü öngörmek için lojistik modelimizi kullanmaya çalışacağız. Değerlendirmemizi Netflix ve Apple hisse senetleri üzerinde yapacağız ve 2019 ve 2020’deki borsa çöküşlerindeki verileri kullanacağız. Bakalım lojistik modelimiz kasvetli piyasa koşullarında nasıl performans gösterecek.

MQL5'te matrisler ve vektörler

matrix ve vector özel veri türleri, matematiksel gösterime çok yakın kodların oluşturulmasına olanak sağlar. Bu, programcıyı iç içe döngüler oluşturmaktan ve hesaplamaya dahil olan dizilerin sürekli olarak doğru bir şekilde indekslenmesine dikkat etmekten kurtarır. Dolayısıyla, matrix ve vector metotlarının kullanılması, karmaşık programların geliştirilmesinde güvenilirliği ve hızı artırır.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 03): Matris Regresyonları

Bu sefer matrisleri kullanarak modeller oluşturacağız. Matrisler, modellere esneklik sağlar. Yalnızca beş bağımsız değişkeni değil, bilgisayarın hesaplama yeteneklerinin izin verdiği ölçüde çok sayıda değişkeni işleyebilen güçlü modeller oluşturmamıza olanak tanır.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 02): Lojistik Regresyon

Veri sınıflandırması, bir algo yatırımcısı ve bir programcı için çok önemli bir şeydir. Bu makalede, evet veya hayırları, yükseliş ve düşüşleri, alış ve satışları belirlememize yardımcı olabilecek sınıflandırma lojistik algoritmalarından birine odaklanacağız.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi (Bölüm 01): Lineer Regresyon

Yatırımcılar olarak sistemlerimizi ve kendimizi sayıların söylediklerine dayalı şekilde kararlar alma konusunda eğitmemizin zamanı geldi. Tüm dünyanın hareket ettiği şekilde, görsel veya sezgisel olarak değil, biz, bu genel dalganın yönüne dik olarak hareket edeceğiz.

MQL dili kullanarak sıfırdan bir Derin Sinir Ağı programlama

Bu makale okuyucuya MQL4/5 dilini kullanarak sıfırdan bir Derin Sinir Ağı programlamayı öğretmeyi amaçlamaktadır.

Rastgele Ormanlar Öngörü Trendleri

Bu makale, Forex'te döviz çiftlerinin uzun ve kısa pozisyonlarını tahmin ederek formasyonların otomatik araması için Rattle paketi kullanmayı ele almaktadır. Bu makale hem acemi hem de deneyimli yatırımcılar için faydalı olabilir.

Üçüncü Nesil Nöral Ağlar: Derin Ağlar

Bu makale, makine öğreniminde yeni ve perspektif bir yön için ayrılmıştır - derin öğrenme veya daha doğrusu derin nöral ağlar. Bu, ikinci nesil nöral ağlar, bağlantılarının mimarisi ve ana türleri, öğrenme yöntemleri ve kuralları ve ana dezavantajları, ardından üçüncü nesil nöral ağ geliştirme tarihi, ana türleri, özellikleri ve eğitim yöntemleri hakkında kısa bir incelemedir. Gerçek veriler ile yığınlanmış bir otomatik kodlayıcının ağırlıkları tarafından başlatılan derin nöral ağ oluşturma ve eğitimi üzerine pratik deneyler yürütülmektedir. Girdi verilerinin seçilmesinden metrik türetmeye kadar tüm aşamalar ayrıntılı olarak tartışılmıştır. Makalenin son kısmı, MQL4/R'ye dayalı yerleşik göstergeye sahip bir Expert Advisor içinde derin nöral ağın yazılım uygulamasını içermektedir.

Sinir Ağları Ucuz ve Neşeli - NeuroPro'yu MetaTrader 5 ile Bağlayın

Alım satım için belirli sinir ağı programları pahalı ve karmaşık görünüyorsa veya tam tersine çok basitse NeuroPro'yu deneyin. Ücretsizdir ve amatörler için en uygun işlevsellik setini içerir. Bu makale size MetaTrader 5'in nasıl kullanılacağını anlatacaktır.

Makine Öğrenmesi: Destek Vektör Makineleri Ticarette Nasıl Kullanılabilir?

Destek Vektör Makineleri, biyoinformatik ve uygulamalı matematik gibi alanlarda, karmaşık veri kümelerini değerlendirmek ve verileri sınıflandırmak için kullanılabilecek faydalı modellerini çıkarmak için uzun süredir kullanılmaktadır. Bu makale, destek vektör makinelerinin ne olduğunu, bunların nasıl çalıştığını ve karmaşık modelleri çıkarmada neden bu kadar faydalı olabileceklerini inceler. Daha sonra, bunların piyasaya nasıl uygulanabileceğini ve potansiyel olarak alım satım tavsiyelerinde bulunmak için nasıl kullanılabileceğini araştırıyoruz. Makale, okuyucuların Destek Vektörü Makine Öğrenme Aracını kullanarak kendi alım satımlarını denemelerine olanak sağlayan çalışılmış örnekler sunar.

Nöral Ağlar: Teoriden Pratiğe

Günümüzde her yatırımcının, nöral ağlar hakkında bilgisi olması gerekir; bunları kullanmanın ne kadar havalı olduğunu bilirler. Çoğunluk, nöral ağlarla uğraşan kişilerin insanüstü olduklarına inanıyor. Bu makalede, sizlere nöral ağ mimarisini açıklamaya, uygulamalarını anlatmaya ve pratik kullanım örneklerini göstermeye çalışacağım.

NeuroSolutions Yapay Sinir Ağlarını Bağlama

NeuroSolutions yazılım paketi, yapay sinir ağlarının oluşturulmasına ek olarak bunların DLL olarak dışa aktarılmasına da izin verir. Bu makale yapay bir sinir ağı ve bir DLL oluşturma ve bunu MetaTrader 5'te alım satım yapmak için bir Uzman Danışmana bağlama sürecini açıklar.