Статьи по машинному обучению в трейдинге

В этой статье мы переосмыслим кодовые замки, превращая их из механизмов защиты в инструменты для решения сложных задач оптимизации. Откройте для себя мир кодовых замков, не как простых устройств безопасности, но как вдохновения для нового подхода к оптимизации. Мы создадим целую популяцию "замков", где каждый замок представляет собой уникальное решение задачи. Затем мы разработаем алгоритм, который будет "вскрывать" эти замки и находить оптимальные решения в самых разных областях, от машинного обучения до разработки торговых систем.

В данной статье исследуется влияние изменения формы распределений вероятностей на производительность алгоритмов оптимизации. Мы проводим эксперименты на тестовом алгоритме 'Умный головастик' (SC), чтобы оценить эффективность различных распределений вероятностей в контексте оптимизационных задач.

В этой статье мы рассмотрим бинарный генетический алгоритм (BGA), который моделирует естественные процессы, происходящие в генетическом материале у живых существ в природе.

В этой статье будет рассмотрена группа алгоритмов оптимизации, известных как "Эволюционные стратегии" (Evolution Strategies или ES). Они являются одними из самых первых популяционных алгоритмов, использующих принципы эволюции для поиска оптимальных решений. Будут представлены изменения, внесенные в классические варианты ES, а также пересмотрена тестовая функция и методика стенда для алгоритмов.

В данной статье хочу познакомить Вас с новым комплексным методом прогнозирования временных рядов, который гармонично сочетает в себе преимущества линейных моделей и трансформеров.

Хотите найти новый подход в торговле, который поможет ориентироваться на сложных и постоянно меняющихся рынках? Взгляните на карты Кохонена — инновационную форму искусственных нейронных сетей, которая поможет выявить скрытые закономерности и тренды в рыночных данных. В этой статье мы рассмотрим, как работают карты Кохонена и как их использовать для разработки эффективных торговых стратегий. Думаю, этот новый подход будет интересен как опытным трейдерам, так и начинающим.

Статья представляет подробное описание алгоритма прыгающих лягушек (SFL) и его возможности в решении задач оптимизации. SFL-алгоритм вдохновлен поведением лягушек в естественной среде и предлагает новый подход к оптимизации функций. SFL-алгоритм является эффективным и гибким инструментом, способным обрабатывать разнообразные типы данных и достигать оптимальных решений.

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.

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.

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.

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.

Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои стратегии на новый уровень. Раскройте секреты кросс-платформенной совместимости и узнайте, как раскрыть весь потенциал ONNX в своей торговле на MQL5. Улучшите свою торговлю с помощью этого подробного руководства по ONNX.

В этой статье мы разберем, какую роль метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) играет в формировании будущего трейдинга. Статью можно рассматривать как подробное руководством, которое рассказывает, как с помощью SVM улучшить торговые стратегии, оптимизировать процесс принятия решений и открыть новые возможности на финансовых рынках. Вы погрузитесь в мир SVM через реальные приложения, пошаговые инструкции и экспертные оценки. Возможно, этот незаменимый инструмент поможет разобраться в сложностях современной торговли. В любом случае SVM станет очень полезным инструментом в арсенале каждого трейдера.

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.

В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!

В данной статье рассматривается алгоритм семейства MEC, называемый простым алгоритмом эволюции разума (Simple MEC, SMEC). Алгоритм отличается красотой заложенной идеи и простотой реализации.

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.

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.

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.

В этой статье мы рассмотрим методы, связанные с анализом временных рядов в частотной области. Также будет уделено внимание пользе изучения спектральных функций временных рядов при построении прогностических моделей. Кроме того, мы обсудим некоторые многообещающие перспективы анализа временных рядов в частотной области с использованием дискретного преобразования Фурье (ДПФ).

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.

В этой статье мы рассмотрим генератор случайных чисел Mersenne Twister и сравним со стандартным в MQL5. Узнаем влияние качества случайных чисел генераторов на результаты алгоритмов оптимизации.

Форматы данных, используемые для представления моделей машинного обучения, играют ключевую роль в их эффективности. В последние годы появилось несколько новых типов данных, разработанных специально для работы с моделями глубокого обучения. В данной статье мы обратим внимание на два новых формата данных, которые стали широко применяться в современных моделях.

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.

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.

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

Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти мощные модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их локально, а затем применить к алгоритмической торговле. В этой серии статей будет рассмотрен пошаговый подход к достижению этой цели.

В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!