![Алгоритм эволюции панциря черепахи (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)](https://c.mql5.com/2/77/Turtle_Shell_Evolution_Algorithm_600x314.jpg)
Алгоритм эволюции панциря черепахи (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Уникальный алгоритм оптимизации, вдохновленный эволюцией панциря черепахи. Алгоритм TSEA эмулирует постепенное формирование ороговевших участков кожи, которые представляют собой оптимальные решения задачи. Лучшие решения становятся более "твердыми" и располагаются ближе к внешней поверхности, в то время как менее удачные решения остаются "мягкими" и находятся внутри. Алгоритм использует кластеризацию решений по качеству и расстоянию, позволяя сохранять менее успешные варианты и обеспечивая гибкость и адаптивность.
![Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов](https://c.mql5.com/2/76/Neural_networks_are_easy_0Part_873_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов
Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации спиральной динамики (Spiral Dynamics Optimization, SDO)](https://c.mql5.com/2/61/Spiral_Dynamics_Optimization_SDO_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации спиральной динамики (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
В статье представлен алгоритм оптимизации, основанный на закономерностях построения спиральных траекторий в природе, таких как раковины моллюсков - алгоритм оптимизации спиральной динамики, SDO. Алгоритм, предложенный авторами, был мной основательно переосмыслен и модифицирован, в статье будет рассмотрено, почему эти изменения были необходимы.
![Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 1):Создаем набор данных с маркерами тренда с помощью графика советника](https://c.mql5.com/2/57/data-label-for-time-series-mining_600x314.jpg)
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 1):Создаем набор данных с маркерами тренда с помощью графика советника
В этой серии статей представлены несколько методов маркировки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая маркировка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить точность модели и даже помочь модели совершить качественный скачок!
![Теория категорий в MQL5 (Часть 16): Функторы с многослойными перцептронами](https://c.mql5.com/2/57/category-theory-p16_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 16): Функторы с многослойными перцептронами
Мы продолжаем рассматривать функторы и то, как их можно реализовать с помощью искусственных нейронных сетей. Мы временно оставим подход, который включал в себя прогнозирование волатильности, и попытаемся реализовать собственный класс сигналов для установки сигналов входа и выхода из позиции.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть I](https://c.mql5.com/2/65/Population_optimization_algorithms_Binary_Genetic_Algorithm_uBGA0_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Бинарный генетический алгоритм (Binary Genetic Algorithm, BGA). Часть I
В этой статье мы проведем исследование различных методов, применяемых в бинарных генетических алгоритмах и других популяционных алгоритмах. Мы рассмотрим основные компоненты алгоритма, такие как селекция, кроссовер и мутация, а также их влияние на процесс оптимизации. Кроме того, мы изучим способы представления информации и их влияние на результаты оптимизации.
![Нейросети — это просто (Часть 76): Изучение разнообразных режимов взаимодействия (Multi-future Transformer)](https://c.mql5.com/2/69/Neural_networks_made_easy_qPart_767_Exploring_various_modes_of_interaction_Multi-future_Transformer_.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 76): Изучение разнообразных режимов взаимодействия (Multi-future Transformer)
В данной статье мы продолжаем тему прогнозирования предстоящего ценового движения. И предлагаю Вам познакомиться с архитектурой Multi-future Transformer. Основная идея которого заключается в разложении мультимодального распределение будущего на несколько унимодальных распределений, что позволяет эффективно моделировать разнообразные модели взаимодействия между агентами на сцене.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)](https://c.mql5.com/2/59/Charged_System_Search_CSS___white_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм поиска системой зарядов (Charged System Search, CSS)
В этой статье рассмотрим ещё один алгоритм оптимизации, инспирированный неживой природой - алгоритм поиска системой зарядов (CSS). Цель этой статьи - представить новый алгоритм оптимизации, основанный на принципах физики и механики.
![Нейросети — это просто (Часть 82): Модели Обыкновенных Дифференциальных Уравнений (NeuralODE)](https://c.mql5.com/2/73/Neural_networks_are_easy_Part_82_600x314__1.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 82): Модели Обыкновенных Дифференциальных Уравнений (NeuralODE)
В данной статье я предлагаю познакомиться Вас с еще одним типом моделей, которые направлены на изучение динамики состояния окружающей среды.
![Алгорим оптимизации химическими реакциями — Chemical reaction optimisation, CRO (Часть I): Химия процессов в оптимизации](https://c.mql5.com/2/81/Algorithm_for_optimization_by_chemical_reactions__Part_1_600x314__1.jpg)
Алгорим оптимизации химическими реакциями — Chemical reaction optimisation, CRO (Часть I): Химия процессов в оптимизации
В первой части данной статьи мы окунемся в мир химических реакций и откроем новый подход к оптимизации! Метод оптимизации химическими реакциями (CRO) использует для достижения эффективных результатов принципы, определяемые законами термодинамики. Мы раскроем секреты декомпозиции, синтеза и других химических процессов, которые стали основой этого инновационного метода.
![Введение в MQL5 (Часть 2): Предопределенные переменные, общие функции и операторы потока управления](https://c.mql5.com/2/64/Introduction_to_MQL5_3Part_2v_Navigating_Predefined_Variablesn_Common_Functionsc_and_Control_Flow_St.jpg)
Введение в MQL5 (Часть 2): Предопределенные переменные, общие функции и операторы потока управления
В этой статье мы продолжаем знакомиться с языком программирования MQL5. Данная серия статей — не просто учебный материал пособия, это двери в мир программирования. Что делает их особенными? Я постарался в объяснениях сохранять простоту изложения, чтобы сделать сложные концепции доступными для всех. При всей доступности материала, для наилучшего результата вам нужно активно воспроизводить все, о чем мы будем говорить. Только в этом случае вы получите максимальную выгоду от данных статей.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 17): Функторы и моноиды](https://c.mql5.com/2/57/Category-Theory-p17_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 17): Функторы и моноиды
Это последняя статья серии, посвященная функторам. В ней мы вновь рассматриваем моноиды как категорию. Моноиды, которые мы уже представили в этой серии, используются здесь для помощи в определении размера позиции вместе с многослойными перцептронами.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритмы искусственной микро-иммунной системы (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)](https://c.mql5.com/2/64/Population_optimization_algorithms_Micro-AIS_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритмы искусственной микро-иммунной системы (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)
Статья рассказывает о методе оптимизации, основанном на принципах функционирования иммунной системы организма — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — модификацию AIS. Micro-AIS использует более простую модель иммунной системы и простые операции обработки иммунной информации. Статья также обсуждает преимущества и недостатки Micro-AIS по сравнению с обычным AIS.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 12): Порядок](https://c.mql5.com/2/56/Category-Theory-p12_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 12): Порядок
Статья является частью серии о реализации графов средствами теории категорий в MQL5 и посвящена отношению порядка (Order Theory). Мы рассмотрим два основных типа упорядочения и исследуем, как концепции отношения порядка могут поддерживать моноидные множества при принятии торговых решений.
![Нейросети — это просто (Часть 91): Прогнозирование в частотной области (FreDF)](https://c.mql5.com/2/78/Neural_networks_are_easy_Part_91_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 91): Прогнозирование в частотной области (FreDF)
Мы продолжаем рассмотрение темы анализ и прогнозирования временных рядов в частотной области. И в данной статье мы познакомимся с новым методом прогнозирования в частотной области, который может быть добавлен к многим, изученным нами ранее, алгоритмам.
![Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPI в MQL5](https://c.mql5.com/2/59/REST_600x314.jpg)
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 1): Как использовать RestAPI в MQL5
В этой статье мы расскажем о важности интерфейсов программирования API для взаимодействия между различными приложениями и программными системами. В ней подчеркивается роль API в упрощении взаимодействия между приложениями, позволяя им эффективно обмениваться данными и функциональными возможностями.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм интеллектуальных капель воды (Intelligent Water Drops, IWD)](https://c.mql5.com/2/60/Intelligent_Water_Drops_IWD_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм интеллектуальных капель воды (Intelligent Water Drops, IWD)
В статье рассматривается интересный алгоритм - интеллектуальные капли воды, IWD, подсмотренный у неживой природы, симулирующий процесс формирования русла реки. Идеи этого алгоритма позволили значительно улучшить прошлого лидера рейтинга - SDS, а нового лидера (модифицированный SDSm), как обычно, найдёте в архиве к статье.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 13): События календаря со схемами баз данных](https://c.mql5.com/2/56/Category-Theory-p13_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 13): События календаря со схемами баз данных
В статье рассматривается, как схемы баз данных могут быть включены для классификации в MQL5. Мы кратко рассмотрим, как концепции схемы базы данных могут сочетаться с теорией категорий при идентификации текстовой (строковой) информации, имеющей отношение к торговле. В центре внимания будут находиться события календаря.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм боидов, или алгоритм стайного поведения (Boids Algorithm, Boids)](https://c.mql5.com/2/74/Population_optimization_algorithms_Boyd_algorithm_or_flock_algorithm-transformed_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм боидов, или алгоритм стайного поведения (Boids Algorithm, Boids)
В данной статье мы проводим исследование алгоритма Boids, в основе которого лежат уникальные примеры стайного поведения животных. Алгоритм Boids, в свою очередь, послужил основой для создания целого класса алгоритмов, объединенных под названием "Роевый интеллект".
![Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен](https://c.mql5.com/2/58/implementation_regression_model_600x314.jpg)
Интеграция ML-моделей с тестером стратегий (Заключение): Реализация регрессионной модели для прогнозирования цен
В данной статье описывается реализация регрессионной модели на основе дерева решений для прогнозирования цен финансовых активов. Мы уже провели подготовку данных, обучение и оценку модели, а также ее корректировку и оптимизацию. Однако важно отметить, что данная модель является лишь исследованием и не должна использоваться при реальной торговле.
![Нейросети — это просто (Часть 92): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях](https://c.mql5.com/2/79/Neural_networks_are_easy_Part_92_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 92): Адаптивное прогнозирование в частотной и временной областях
Авторы метода FreDF экспериментально подтвердили преимущество комбинированного прогнозирования в частотной и временной областях. Однако применение весового гиперпараметра не является оптимальным для нестационарных временных рядов. В данной статье я предлагаю познакомиться с методом адаптивного сочетания прогнозов в частотной и временной областях.
![Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть II): Многомодальность](https://c.mql5.com/2/75/Brain_Storm_Optimization_7Part_IIa_600x314.jpg)
Алгоритм оптимизации на основе мозгового штурма — Brain Storm Optimization (Часть II): Многомодальность
Во второй части статьи перейдем к практической реализации алгоритма BSO, проведем тесты на тестовых функциях и сравним эффективность BSO с другими методами оптимизации.
![Фильтрация и извлечение признаков в частотной области](https://c.mql5.com/2/62/midjourney_image_13881_47_423_2_600x314.jpg)
Фильтрация и извлечение признаков в частотной области
В этой статье мы рассмотрим применение цифровых фильтров к временным рядам, представленным в частотной области, с целью извлечения уникальных признаков, которые могут быть полезными для моделей прогнозирования.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации китов (Whale Optimization Algorithm, WOA)](https://c.mql5.com/2/73/Whale_Optimization_Algorithm_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм оптимизации китов (Whale Optimization Algorithm, WOA)
Алгоритм оптимизации китов (WOA) - это метаэвристический алгоритм, вдохновленный поведением и охотничьими стратегиями горбатых китов. Основная идея WOA заключается в имитации так называемого "пузырькового сетевого" метода кормления, при котором киты создают пузыри вокруг добычи, чтобы затем нападать на нее в спиральном движении.
![Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5](https://c.mql5.com/2/61/RestAPI_Parte_3_-_Criando_jogadas_automyticas_e_Scripts_de_Teste_em_MQL5_600x314.jpg)
Как разработать агент обучения с подкреплением на MQL5 с интеграцией RestAPI (Часть 3): Создание автоматических ходов и тестовых скриптов на MQL5
В этой статье рассматривается реализация автоматических ходов в игре "Крестики-нолики" на языке Python, интегрированная с функциями MQL5 и модульными тестами. Цель - улучшить интерактивность игры и обеспечить надежность системы с помощью тестирования на MQL5. Изложение охватывает разработку игровой логики, интеграцию и практическое тестирование, а завершается созданием динамической игровой среды и надежной интегрированной системы.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 3)](https://c.mql5.com/2/52/Category-Theory-part-3_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 3)
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.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры](https://c.mql5.com/2/53/Category-Theory-p5_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 5): Эквалайзеры
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.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 15): Функторы с графами](https://c.mql5.com/2/57/Category-Theory-p15_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 15): Функторы с графами
Статья продолжает серию о реализации теории категорий в MQL5, рассматривая функторы как мост между графами и множеством. Мы вновь обратимся к календарным данным и, несмотря на их ограничения в использовании тестера стратегий, обоснуем использование функторов в прогнозировании волатильности с помощью корреляции.
![Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer](https://c.mql5.com/2/82/Neural_networks_are_easy_Part_97_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 97): Обучение модели с использованием MSFformer
При изучении различных архитектур построения моделей мы мало уделяем внимания процессу обучения моделей. В этой статье я попытаюсь восполнить этот пробел.
![Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов](https://c.mql5.com/2/82/Neural_networks_are_simple_Piecewise_linear_representation_of_time_series_600x314.jpg)
Нейросети в трейдинге: Кусочно-линейное представление временных рядов
Эта статья несколько отличается от предыдущих работ данной серии. В ней мы поговорим об альтернативном представлении временных рядов. Кусочно-линейное представление временных рядов — это метод аппроксимации временного ряда с помощью линейных функций на небольших интервалах.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 19): Индукция квадрата естественности](https://c.mql5.com/2/58/Category-Theory-p19_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 19): Индукция квадрата естественности
Мы продолжаем рассмотрение естественных преобразований, рассматривая квадратичную индукцию естественности. Небольшие ограничения на реализацию мультивалютности для экспертов, собранных с помощью мастера MQL5, означают, что мы демонстрируем свои возможности по классификации данных с помощью скрипта. В качестве основных областей применения рассматриваются классификация изменений цен и, соответственно, их прогнозирование.
![Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)](https://c.mql5.com/2/77/Neural_networks_are_easy_0Part_89y_600x314.jpg)
Нейросети — это просто (Часть 89): Трансформер частотного разложения сигнала (FEDformer)
Все рассмотренные нами ранее модели анализируют состояние окружающей среды в виде временной последовательности. Однако, тот же временной ряд можно представить и в виде частотных характеристик. В данной статье я предлагаю вам познакомиться с алгоритмом, который использует частотные характеристики временной последовательности для прогнозирования будущих состояний.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 14): Функторы с линейным порядком](https://c.mql5.com/2/57/Category-Theory-p14_600x314__1.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 14): Функторы с линейным порядком
Эта статья из серии статей о реализации теории категорий в MQL5 посвящена функторам. Мы исследуем, как линейный порядок может быть отображен на множестве благодаря функторам при рассмотрении двух множеств данных, между которыми на первый взгляд отсутствует всякая связь.
![Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели](https://c.mql5.com/2/82/Development_of_a_trading_robot_in_Python_Part_3_600x314.jpg)
Разработка торгового робота на Python (Часть 3): Реализация торгового алгоритма на основе модели
Продолжаем цикл статей по созданию торгового робота на Python и MQL5. Сегодня решим задачу создания торгового алгоритма на Python.
![Интерпретация моделей: Более глубокое понимание моделей машинного обучения](https://c.mql5.com/2/61/Gaining_Deeper_Insight_From_Your_Machine_Learning_Models_600x314.jpg)
Интерпретация моделей: Более глубокое понимание моделей машинного обучения
Машинное обучение — сложная и полезная область для любого человека независимо от опыта. В этой статье мы погрузимся во внутренние механизмы, лежащие в основе создаваемых моделей, исследуем сложный мир функций, прогнозов и эффективных решений и получим четкое понимание интерпретации моделей. Научитесь искусству поиска компромиссов, улучшения прогнозов, ранжирования важности параметров и принятия надежных решений. Статья поможет вам повысить производительность моделей машинного обучения и извлечь больше пользы от применения методологий машинного обучения.
![Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов](https://c.mql5.com/2/83/Neural_networks_made_easy__A_dual_attention_model_for_trend_forecasting_600x314.jpg)
Нейросети в трейдинге: Модель двойного внимания для прогнозирования трендов
Продолжаем разговор об использовании кусочно-линейного представления временных рядов, начатый в предыдущей статье. И сегодня мы поговорим о комбинировании данного метода с другими подходами к анализу временных рядов для повышения качества прогнозирования трендов ценовых движений.
![Популяционные алгоритмы оптимизации: Эволюция социальных групп (Evolution of Social Groups, ESG)](https://c.mql5.com/2/68/Population_optimization_algorithms_Evolution_of_Social_Groups_dESG4_600x314.jpg)
Популяционные алгоритмы оптимизации: Эволюция социальных групп (Evolution of Social Groups, ESG)
В статье рассмотрим принцип построения многопопуляционных алгоритмов и в качестве примера такого вида алгоритмов разберём Эволюцию социальных групп (ESG), новый авторский алгоритм. Мы проанализируем основные концепции, механизмы взаимодействия популяций и преимущества этого алгоритма, а также рассмотрим его производительность в задачах оптимизации.
![Пишем первую модель стеклянного ящика (Glass Box) на Python и MQL5](https://c.mql5.com/2/61/Building_Your_First_Glass_Box_Model_Using_Python_And_MQL5_600x314.jpg)
Пишем первую модель стеклянного ящика (Glass Box) на Python и MQL5
Модели машинного обучения трудно интерпретировать, и понимание того, почему модели не совпадают с нашими ожиданиями, может очень сильно помочь в конечном итоге достичь нужного результата от использования таких современных методов. Без всестороннего понимания внутренней работы модели может быть сложно найти ошибки, которые ухудшают производительность. При этом можно тратить время на создание функций, которые не влияют на качество прогноза. В итоге, какой бы хорошей ни была модель, мы упускаем все ее основные преимущества из-за собственных ошибок. К счастью, существует сложное, но при этом хорошо разработанное решение, которое позволяет ясно увидеть, что происходит под капотом модели.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 4): Интервалы, эксперименты и композиции](https://c.mql5.com/2/52/Category-Theory-p4_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 4): Интервалы, эксперименты и композиции
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.
![Теория категорий в MQL5 (Часть 22): Другой взгляд на скользящие средние](https://c.mql5.com/2/58/Category-Theory-p22_600x314.jpg)
Теория категорий в MQL5 (Часть 22): Другой взгляд на скользящие средние
В этой статье мы попытаемся упростить описание концепций, рассматриваемых в этой серии, остановившись только на одном индикаторе - наиболее распространенном и, вероятно, самом легком для понимания. Речь идет о скользящей средней. Также мы рассмотрим значение и возможные применения вертикальных естественных преобразований.