![Нейросети — это просто (Часть 80): Генеративно-состязательная модель Трансформера графов (GTGAN)](https://c.mql5.com/2/72/Neural_networks_are_easy_Part_80_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 80): Генеративно-состязательная модель Трансформера графов (GTGAN)
В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом GTGAN, который был представлен в январе 2024 года для решения сложных задач по созданию архитектурного макета с ограничениями на граф.
![Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_Part_45_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 45): Обучение навыков исследования состояний
Обучение полезных навыков без явной функции вознаграждения является одной из основных задач в иерархическом обучении с подкреплением. Ранее мы уже познакомились с 2 алгоритмами решения данной задачи. Но вопрос полноты исследования окружающей среды остается открытым. В данной статье демонстрируется иной подход к обучению навыком. Использование которых напрямую зависит от текущего состояния системы.
![Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения](https://c.mql5.com/2/57/optimistic-actor-critic_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 52): Исследование с оптимизмом и коррекцией распределения
По мере обучения модели на базе буфера воспроизведения опыта текущая политика Актера все больше отдаляется от сохраненных примеров, что снижает эффективность обучения модели в целом. В данной статье мы рассмотрим алгоритм повышения эффективности использования образцов в алгоритмах обучения с подкреплением.
![Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели](https://c.mql5.com/2/54/NN_Simple_Part_41_Hierarchical_Models_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 41): Иерархические модели
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.
![Нейросети — это просто (Часть 49): Мягкий Актор-Критик (Soft Actor-Critic)](https://c.mql5.com/2/56/Neural_Networks_are_Easy_Part_49_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 49): Мягкий Актор-Критик (Soft Actor-Critic)
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов обучения с подкреплением в решении задач непрерывного пространства действий. И в данной статье предлагаю познакомиться с алгоритмом Soft Аctor-Critic (SAC). Основное преимущество SAC заключается в способности находить оптимальные политики, которые не только максимизируют ожидаемую награду, но и имеют максимальную энтропию (разнообразие) действий.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)](https://c.mql5.com/2/51/aprendendo_construindo_013_600x314.jpg)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 13): Автоматизация (V)
Знаете ли вы, что такое блок-схема? Умеете ли вы ее использовать? Думаете ли вы, что блок-схемы - это дело начинающих программистов? Тогда я вам предлагаю ознакомиться с этой статьей и узнать, как работать с блок-схемами.
![Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_are_Just_a_Part_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 44): Изучение навыков с учетом динамики
В предыдущей статье мы познакомились с методом DIAYN, который предлагает алгоритм изучения разнообразных навыков. Использование полученных навыкает может быть использовано различных задач. Но подобные навыки могут быть довольно непредсказуемы, что может осложнить из использование. В данной статье мы рассмотрим алгоритм обучения предсказуемых навыков.
![Нейросети — это просто (Часть 78): Детектор объектов на основе Трансформера (DFFT)](https://c.mql5.com/2/70/Neural_networks_made_easy_Part_78_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 78): Детектор объектов на основе Трансформера (DFFT)
В данной статье я предлагаю посмотреть на вопрос построения торговой стратегии с другой стороны. Мы не будем прогнозировать будущее ценовое движение, а попробуем построить торговую систему на основе анализа исторических данных.
![Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть II): Базовые типы данных и использование переменных](https://c.mql5.com/2/64/Learning_MQL5_-_from_beginner_to_pro_mPart_II6_600x314.jpg)
Изучение MQL5 — от новичка до профи (Часть II): Базовые типы данных и использование переменных
Продолжение серии для начинающих. Здесь мы рассмотрим, как создавать константы и переменные, записывать дату, цвета и другие полезные данные. Научимся создавать перечисления вроде дней недели или стилей линий (сплошная, пунктирная и т.д.). Переменные и выражения - это база программирования. Они обязательно есть в 99% программ, поэтому понимать их критически важно. И поэтому, если вы - новичок в программировании - прошу. Уровень знания программирования: очень базовый - в пределах моей предыдущей статьи (ссылка - в начале).
![Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье](https://c.mql5.com/2/54/fourier_transform_600x314.jpg)
Возможности Мастера MQL5, которые вам нужно знать (Часть 6): Преобразование Фурье
Преобразование Фурье, введенное Жозефом Фурье, является средством разложения сложных волновых точек данных на простые составляющие волны. Эта особенность может быть полезной для трейдеров, и именно ее мы и рассмотрим в этой статье.
![Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть I): Создание простого хеджирующего советника](https://c.mql5.com/2/62/Modified_Grid-Hedge_EA_in_MQL5_qPart_Il_Making_a_Simple_Hedge_EA_600x314.jpg)
Модифицированный советник Grid-Hedge в MQL5 (Часть I): Создание простого хеджирующего советника
Мы будем создавать простой хеджирующий советник в качестве основы для нашего более продвинутого советника Grid-Hedge, который будет представлять собой смесь классической сетки и классических стратегий хеджирования. К концу этой статьи вы узнаете, как создать простую стратегию хеджирования, а также что говорят люди о прибыльности этой стратегии.
![Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)](https://c.mql5.com/2/61/Neural_Networks_Made_Easy_kPart_659_DWSL_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 65): Дистанционно-взвешенное обучение с учителем (DWSL)
В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с интересным алгоритмом, который построен на стыке методов обучения с учителем и подкреплением.
![Нейросети — это просто (Часть 72): Прогнозирование траекторий в условиях наличия шума](https://c.mql5.com/2/64/Neural_networks_made_easy_ePart_726_Predicting_trajectories_in_the_presence_of_noise_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 72): Прогнозирование траекторий в условиях наличия шума
Качество прогнозирование будущих состояний играет важную роль в метода Goal-Conditioned Predictive Coding, с которым мы познакомились в предыдущей статье. В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, способным значительно повысить качество прогнозирования в стохастических средах, к которым можно отнести и финансовые рынки.
![Нейросети — это просто (Часть 47): Непрерывное пространство действий](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_Part_47_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 47): Непрерывное пространство действий
В данной статье мы расширяем спектр задач нашего агента. В процесс обучения будут включены некоторые аспекты мани- и риск-менеджмента, которые являются неотъемлемой частью любой торговой стратегии.
![Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)](https://c.mql5.com/2/49/Developing_a_trading_Expert_Advisor_from_scratch_011_600x314.jpg)
Разработка торгового советника с нуля (Часть 20): Новая система ордеров (III)
Продолжим внедрение новой системы ордеров. Создание такой системы требует хорошего владения MQL5, а также понимания того, как на самом деле работает платформа MetaTrader 5 и какие ресурсы она нам предоставляет.
![Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер](https://c.mql5.com/2/75/Neural_networks_are_easy_zPart_86u_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 86): U-образный Трансформер
Мы продолжаем рассмотрение алгоритмов прогнозирования временных рядов. И в данной статье я предлагаю Вам познакомиться с методов U-shaped Transformer.
![Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 4): Отложенные виртуальные ордера и сохранение состояния](https://c.mql5.com/2/71/Developing_a_multi-currency_advisor_Part_4_600x314.jpg)
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 4): Отложенные виртуальные ордера и сохранение состояния
Приступив к разработке мультивалютного советника мы уже достигли некоторых результатов и успели провести несколько итераций улучшения кода. Однако наш советник не мог работать с отложенными ордерами и возобновлять работу после перезапуска терминала. Давайте добавим эти возможности.
![Оптимизация и тестирование торговых стратегий (Часть 1): Взгляд на "Red Dragon H4", "BOLT", "YinYang", и "Statistics SAR"](https://c.mql5.com/2/70/Optimizing_and_Testing_Trading_Strategies_Part_1_600x314.jpg)
Оптимизация и тестирование торговых стратегий (Часть 1): Взгляд на "Red Dragon H4", "BOLT", "YinYang", и "Statistics SAR"
Так как я постоянно занимаюсь, разработкой разного рода торговых систем сегодня хочу поделиться с Вами несколькими из них по стратегиям "Red Dragon H4", "BOLT", "YinYang" и "Statistics SAR". Данные стратегии были найдены на просторах интернета.
![Нейросети — это просто (Часть 85): Многомерное прогнозирование временных рядов](https://c.mql5.com/2/75/Neural_networks_are_easy_cPart_85k_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 85): Многомерное прогнозирование временных рядов
В данной статье хочу познакомить Вас с новым комплексным методом прогнозирования временных рядов, который гармонично сочетает в себе преимущества линейных моделей и трансформеров.
![Нейросети — это просто (Часть 68): Офлайн оптимизация политик на основе предпочтений](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13912_49_444_1_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 68): Офлайн оптимизация политик на основе предпочтений
С первых статей, посвященных обучению с подкреплением, мы так или иначе затрагиваем 2 проблемы: исследование окружающей среды и определение функции вознаграждения. Последние статьи были посвящены проблеме исследования в офлайн обучении. В данной статье я хочу Вас познакомить с алгоритмом, авторы которого полностью отказались от функции вознаграждения.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 12): Автоматизация (IV)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_012_600x314.jpg)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 12): Автоматизация (IV)
Если вы думаете, что автоматизированные системы просты, то наверно вы еще не до конца поняли, что нужно для их создания. В данном материале мы поговорим о проблеме, с которой сталкиваются многие советники: неизбирательное исполнение ордеров, и возможное решение этой проблемы.
![Нейросети — это просто (Часть 55): Контрастный внутренний контроль (CIC)](https://c.mql5.com/2/57/cic-055_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 55): Контрастный внутренний контроль (CIC)
Контрастное обучение (Contrastive learning) - это метод обучения представлению без учителя. Его целью является обучение модели выделять сходства и различия в наборах данных. В данной статье мы поговорим об использовании подходов контрастного обучения для исследования различных навыков Актера.
![Нейросети — это просто (Часть 64): Метод Консервативного Весового Поведенческого Клонирования (CWBC)](https://c.mql5.com/2/60/Neural_networks_made_easy_mPart_64s_CWBC_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 64): Метод Консервативного Весового Поведенческого Клонирования (CWBC)
В результате тестов, проведенных в предыдущих статьях, мы пришли к выводу, что оптимальность обученной стратегии во многом зависит от используемой обучаемой выборки. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с довольно простым и эффективном методе выбора траекторий для обучения моделей.
![Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 6): Два индикатора RSI пересекают линии друг друга](https://c.mql5.com/2/64/rj-article-images_600x314.jpg)
Создаем простой мультивалютный советник с использованием MQL5 (Часть 6): Два индикатора RSI пересекают линии друг друга
Под мультивалютным советником в этой статье понимается советник, или торговый робот, который использует два индикатора RSI с пересекающимися линиями - быстрый RSI, который пересекается с медленным.
![Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)](https://c.mql5.com/2/55/Neural_Networks_Part_46_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 46): Обучение с подкреплением, направленное на достижение целей (GCRL)
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.
![Нейросети — это просто (Часть 75): Повышение производительности моделей прогнозирования траекторий](https://c.mql5.com/2/68/Neural_Networks_Made_Easy_5Part_75d_Improving_the_Performance_of_Trajectory_Prediction_Models_600x31.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 75): Повышение производительности моделей прогнозирования траекторий
Создаваемые нами модели становятся все больше и сложнее. Вместе с тем растут затраты не только на их обучение, но и эксплуатацию. При этом довольно часто мы сталкиваемся с ситуацией, когда затраты времени на принятие решения бывают критичны. И в этой связи мы обращаем свое внимание на методы оптимизации производительности моделей без потери качества.
![Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)](https://c.mql5.com/2/76/Neural_networks_are_easy_aPart_88o_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 88): Полносвязный Энкодер временных рядов (TiDE)
Желание получить наиболее точные прогнозы толкает исследователей к усложнению моделей прогнозирование. Что в свою очередь ведет к увеличению затрат на обучение и обслуживание модели. Но всегда ли это оправдано? В данной статье я предлагаю Вам познакомиться с алгоритмом, который использует простоту и скорость линейных моделей и демонстрирует результаты на уровне лучших с более сложной архитектурой.
![Разработка показателя качества советников](https://c.mql5.com/2/55/Desenvolvendo_um_fator_de_qualidade_para_os_EAs_600x314.jpg)
Разработка показателя качества советников
В этой статье мы объясним, как разработать показатель качества, который ваш советник сможет отображать в тестере стратегии. Мы познакомимся с двумя известными методами расчета (Ван Тарп и Санни Харрис).
![Нейросети — это просто (Часть 50): Soft Actor-Critic (оптимизация модели)](https://c.mql5.com/2/57/NN_50_Soft_Actor-Critic_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 50): Soft Actor-Critic (оптимизация модели)
В предыдущей статье мы реализовали алгоритм Soft Actor-Critic, но не смогли обучить прибыльную модель. В данной статье мы проведем оптимизацию ранее созданной модели для получения желаемых результатов её работы.
![Нейросети — это просто (Часть 56): Использование ядерной нормы для стимулирования исследования](https://c.mql5.com/2/57/nuclear_norm_utilization_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 56): Использование ядерной нормы для стимулирования исследования
Исследование окружающей среды в задачах обучения с подкреплением является актуальной проблемой. Ранее мы уже рассматривали некоторые подходы. И сегодня я предлагаю познакомиться с ещё одним методом, основанным на максимизации ядерной нормы. Он позволяет агентам выделять состояния среды с высокой степенью новизны и разнообразия.
![Нейросети — это просто (Часть 51): Актор-критик, управляемый поведением (BAC)](https://c.mql5.com/2/57/behavior_driven_actor_critic_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 51): Актор-критик, управляемый поведением (BAC)
В последних двух статьях рассматривался алгоритм Soft Actor-Critic, который включает энтропийную регуляризацию в функцию вознаграждения. Этот подход позволяет балансировать исследование среды и эксплуатацию модели, но он применим только к стохастическим моделям. В данной статье рассматривается альтернативный подход, который применим как для стохастических, так и для детерминированных моделей.
![Нейросети — это просто (Часть 19): Ассоциативные правила средствами MQL5](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_011_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 19): Ассоциативные правила средствами MQL5
Продолжаем тему поиска ассоциативных правил. В предыдущей статье мы рассмотрели теоретические аспекты данного типа задач. В этой статье я продемонстрирую реализацию метода FP-Growth средствами MQL5. А также мы протестируем нашу реализацию на реальных данных.
![Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)](https://c.mql5.com/2/74/Neural_networks_are_easy_8Part_84k_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 84): Обратимая нормализация (RevIN)
Мы давно уже усвоили, что большую роль в стабильности обучения модели играет предварительная обработка исходных данных. И для online обработки "сырых" исходных данных мы часто используем слой пакетной нормализации. Но порой возникает необходимость обратной процедуры. Об одном из возможных подходов к решению подобных задач мы говорим в данной статье.
![Как сделать любой тип Trailing Stop и подключить к советнику](https://c.mql5.com/2/78/How_to_make_any_type_of_Trailing_Stop__crop_600x314.jpg)
Как сделать любой тип Trailing Stop и подключить к советнику
В статье рассмотрим классы для удобного создания различных трейлингов. Научимся подключать трейлинг-стоп к любому советнику.
![Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 3): Ревизия архитектуры](https://c.mql5.com/2/70/Developing_a_multi-currency_advisor_6Part_3q__Architecture_review_600x314.jpg)
Разрабатываем мультивалютный советник (Часть 3): Ревизия архитектуры
Мы уже несколько продвинулись в разработке мультивалютного советника с несколькими параллельно работающими стратегиями. С учетом накопленного опыта проведем ревизию архитектуры нашего решения и попробуем ее улучшить, пока не ушли слишком далеко вперед.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 09): Автоматизация (I)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_009_600x314.jpg)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 09): Автоматизация (I)
Хотя создание автоматического советника не является очень сложной задачей, однако без необходимых знаний может быть допущено много ошибок. В этой статье мы рассмотрим, как построить первый уровень автоматизации: он заключается в создании триггера для активации безубытка и трейлинг-стопа.
![Нейросети — это просто (Часть 81): Анализ динамики данных с учетом контекста (CCMR)](https://c.mql5.com/2/73/Neural_networks_are_easy_Part_81_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 81): Анализ динамики данных с учетом контекста (CCMR)
В предыдущих работах мы всегда оценивали текущее состояния окружающей среды. При этом динамика изменения показателей, как таковая, всегда оставалась "за кадром". В данной статье я хочу познакомить Вас с алгоритмом, который позволяет оценить непосредственное изменение данных между 2 последовательными состояниями окружающей среды.
![Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)](https://c.mql5.com/2/50/aprendendo_construindo_010_600x314.jpg)
Как построить советник, работающий автоматически (Часть 10): Автоматизация (II)
Автоматизация ничего не значит, если вы не можете контролировать расписание его работы. Ни один работник не может быть эффективным при работе 24 часа в сутки. Несмотря на этот факт, многие считают, что автоматизированная система должна работать 24 часа в сутки. Хорошо всегда иметь возможность задавать временной интервал для эксперта. В этой статье мы обсудим, как правильно установить такой временной интервал.
![Как создать советник, который торгует автоматически (Часть 14): Автоматизация (VI)](https://c.mql5.com/2/51/aprendendo_construindo_014_600x314.jpg)
Как создать советник, который торгует автоматически (Часть 14): Автоматизация (VI)
Здесь мы действительно применим на практике все знания этой серии статей. Наконец мы построим 100% автоматическую и функциональную систему, но для этого нам придется научиться одной последней детали.
![Нейросети — это просто (Часть 79): Агрегирование запросов в контексте состояния (FAQ)](https://c.mql5.com/2/71/Neural_networks_are_easy_Part_79_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 79): Агрегирование запросов в контексте состояния (FAQ)
В предыдущей статье мы познакомились с одним из методом обнаружение объектов на изображении. Однако, обработка статического изображения несколько отличается от работы с динамическими временными рядами, к которым относится и динамика анализируемых нами цен. В данной статье я хочу предложить Вам познакомиться с методом обнаружения объектов на видео, что несколько ближе к решаемой нами задаче.