Статьи по машинному обучению в трейдинге

Предлагаю Вам познакомиться с ещё одним направлением в области обучения с подкреплением. Оно называется обучением с подкреплением, направленное на достижение целей (Goal-conditioned reinforcement learning, GCRL). В этом подходе агент обучается достигать различных целей в определенных сценариях.

Регрессия – это задача предсказания вещественной величины по непомеченному примеру. Для оценки точности предсказаний регрессионных моделей предназначены так называемые метрики регрессии.

В данной статье мы опишем только один из аспектов машинного обучения - функции активации. В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона вычисляет значение выходного сигнала на основе значений входного сигнала или набора входных сигналов. Мы покажем, что находится "под капотом".

Проблема обучения с подкреплением заключается в необходимости определения функции вознаграждения, которая может быть сложной или затруднительной для формализации, и для решения этой проблемы исследуются подходы, основанные на разнообразии действий и исследовании окружения, которые позволяют обучаться навыкам без явной функции вознаграждения.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Прокрастинация модели в контексте обучения с подкреплением может быть вызвана несколькими причинами, и решение этой проблемы требует принятия соответствующих мер. В статье рассмотрены некоторые из возможных причин прокрастинации модели и методы их преодоления.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который лишь недавно начал освещаться в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана рассмотреть некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Статья описывает иерархические модели обучения, которые предлагают эффективный подход к решению сложных задач машинного обучения. Иерархические модели состоят из нескольких уровней, каждый из которых отвечает за различные аспекты задачи.

Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более компактный код, который легко читать и модифицировать. Представляем пример для трёх ONNX-моделей.

Попробуем качественно улучшить анализ финансовых рынков с помощью метода главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). Узнаем, как этот метод может помочь выявлять скрытые закономерности в данных, определять скрытые рыночные тенденции и оптимизировать инвестиционные стратегии. В этой статье мы посмотрим, как метод PCA дает новую перспективу для анализа сложных финансовых данных, помогая увидеть идеи, которые мы упустили при использовании традиционных подходов. Дает ли применение метода PCA на данных финансовых рынков конкурентное преимущество и поможет ли быть на шаг впереди?

Наверняка многим надоели постоянные попытки предсказать фондовый рынок. Хотели бы вы иметь хрустальный шар, который бы помогал принимать более обоснованные инвестиционные решения? Самообучающиеся нейронные сети могут стать таким решением. В этой статье мы посмотрим, могут ли такие мощные алгоритмы помочь «оседлать волну» и перехитрить фондовый рынок. Анализируя огромные объемы данных и выявляя закономерности, самообучающиеся нейронные сети могут делать прогнозы, которые зачастую более точны, чем прогнозы от трейдеров. Давайте посмотрим, можно ли использовать эти передовые технологии, чтобы принимать разумные инвестиционные решения и зарабатывать больше.

В данной статье обсуждается применение алгоритма Go-Explore на протяжении длительного периода обучения, так как стратегия случайного выбора действий может не привести к прибыльному проходу с увеличением времени обучения.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана описать некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Продолжаем тему исследования окружающей среды в моделях обучения с подкреплением. И данной статье мы рассмотрим ещё один алгоритм Go-Explore, который позволяет эффективно исследовать окружающую среду на стадии обучения модели.

Пример использования перцептрона как самодостаточного средства предсказания цены. В статье даются общие понятия, представлен простейший готовый советник и результаты его оптимизации.

Одной из основных проблем обучения с подкреплением является исследование окружающей среды. Ранее мы уже познакомились с методом исследования на базе внутреннего любопытства. Сегодня я предлагаю посмотреть на ещё один алгоритм — исследование через несогласие.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Торговлю по вероятностям можно сравнить с ходьбой по канату — она требует точности, баланса и четкого понимания риска. В мире трейдинга вероятность решает все. Именно от нее зависит результат — успех или неудача, прибыль или убыток. Используя возможности вероятности, трейдеры могут принимать более обоснованные решения, эффективнее управлять рисками и достигать своих финансовых целей. Неважно, опытный вы инвестор или начинающий трейдер, понимание вероятности может стать ключом к раскрытию вашего торгового потенциала. В этой статье мы познакомимся с увлекательным миром вероятностного трейдинга и покажем, как вывести игру в торговлю на новый уровень.

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.

ONNX (Open Neural Network eXchange) — открытый стандарт представления нейронных сетей. В данной статье мы покажем возможность одновременного использования двух ONNX-моделей в одном эксперте.

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

Статья описывает принципы, методы и возможности применения Электромагнитного алгоритма EM в различных задачах оптимизации. EM-алгоритм является эффективным инструментом оптимизации, способным работать с большими объемами данных и многомерными функциями.

ONNX (Open Neural Network Exchange) — открытый стандарт представления моделей нейронных сетей. В данной статье мы рассмотрим процесс создания модели СNN-LSTM для прогнозирования финансовых временных рядов и использование созданной ONNX-модели в MQL5-эксперте.

Матрица служит основой алгоритмов машинного обучения и компьютеров в целом из-за ее способности эффективно обрабатывать большие математические операции. В Стандартной библиотеке есть все, что нужно, но мы можем расширить ее, добавив несколько функций в файл utils.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL5-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up, SSG) вдохновлен одним из самых жизнестойких организмов на планете, который является замечательным образцом выживания в самых различных условиях.

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.

Нейросети наше все. Проверяем на практике, так ли это. MetaTrader 5 как самодостаточное средство для использования нейросетей в трейдинге. Простое объяснение.

В рассмотренных ранее моделях обучения с подкреплением мы использовали различные варианты сверточных сетей, которые способны идентифицировать различные объекты в исходных данных. Основное преимущество сверточных сетей в способности идентифицировать объекты вне зависимости от их расположением. В тоже время, сверточные сети не всегда справляются с различными деформациями объектов и шумом. Но эти проблемы способна решить реляционная модель.

Статья описывает теорию и практику применения алгоритма обратного распространения ошибки на MQL5 с помощью матриц. Прилагаются готовые классы и примеры скрипта, индикатора и эксперта.

GSA — популяционный алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой. Высокая достоверность моделирования взаимодействия физических тел, благодаря закону гравитации Ньютона в алгоритме, позволяет наблюдать феерический танец планетарных систем и галактических скоплений, который завораживает своим представлением на анимации. Сегодня рассмотрим один из самых интересных и оригинальных алгоритмов оптимизации. Симулятор движения космических объектов прилагается.

Теория категорий представляет собой разнообразный и расширяющийся раздел математики, который пока относительно не освещен в MQL-сообществе. Эта серия статей призвана осветить некоторые из ее концепций для создания открытой библиотеки и дальнейшему использованию этого замечательного раздела в создании торговых стратегий.

Основа стратегии поиска пищи бактерией E.coli (кишечная палочка) вдохновила ученых на создание алгоритма оптимизации BFO. Алгоритм содержит оригинальные идеи и перспективные подходы к оптимизации и достоин дальнейшего изучения.

Удивительная способность сорняков выживать в самых разнообразных условиях послужило идеей создания мощного алгоритма оптимизации. IWO — один из лучших среди рассмотренных ранее.