Группа пользователей MetaTrader 5 Python - краткое содержание - страница 30

Новый комментарий
 

Наука о данных и ML (часть 23): Почему LightGBM и XGBoost превосходят многие модели ИИ?

Наука о данных и ML (часть 23): Почему LightGBM и XGBoost превосходят многие модели ИИ?

Gradient Boosted Decision Trees (GBDT) - это мощная техника машинного обучения, используемая в основном для задач регрессии и классификации. Они объединяют прогнозы нескольких слабых обучаемых, обычно деревьев решений, для создания сильной прогностической модели.

Основная идея заключается в последовательном построении моделей, при этом каждая новая модель пытается исправить ошибки, допущенные предыдущими.

Завоевали большую популярность в сообществе машинного обучения как алгоритмы, выбранные многими командами-победителями в соревнованиях по машинному обучению. В этой статье мы узнаем, как можно использовать эти точные модели в наших торговых приложениях.

Data Science and ML (Part 23): Why LightGBM and XGBoost outperform a lot of AI models?
Data Science and ML (Part 23): Why LightGBM and XGBoost outperform a lot of AI models?
  • www.mql5.com
These advanced gradient-=boosted decision tree techniques offer superior performance and flexibility, making them ideal for financial modeling and algorithmic trading. Learn how to leverage these tools to optimize your trading strategies, improve predictive accuracy, and gain a competitive edge in the financial markets.
 

Наука о данных и машинное обучение (часть 24): Прогнозирование временных рядов на Форекс с помощью регулярных моделей искусственного интеллекта

Наука о данных и машинное обучение (часть 24): Прогнозирование временных рядов Forex с помощью регулярных моделей искусственного интеллекта

Прогнозирование временных рядов - это процесс использования прошлых данных для предсказания будущих значений в последовательности точек данных. Эта последовательность обычно упорядочена по времени, отсюда и название временного ряда.

Data Science and Machine Learning (Part 24): Forex Time series Forecasting Using Regular AI Models
Data Science and Machine Learning (Part 24): Forex Time series Forecasting Using Regular AI Models
  • www.mql5.com
In the forex markets It is very challenging to predict the future trend without having an idea of the past, Very few machine learning models are capable of making the future predictions by considering past values. In this article, we are going to discuss how we can use classical(Non-time series) Artificial Intelligence models to beat the market
 

Форум о трейдинге, автоматизированных торговых системах и тестировании торговых стратегий

Все (пока не все) о Тестере стратегий, оптимизации и облаке

Сергей Голубев, 2024.06.29 16:37

Автоматизированная оптимизация параметров торговых стратегий с помощью Python и MQL5

Читатели поймут важность автооптимизации, различные используемые алгоритмы, увидят практические примеры на Python и скрипты советников (EA). Они научатся настраивать автооптимизацию, сравнивать результаты и правильно настраивать оптимизацию параметров, повышая эффективность своей торговой стратегии.

Алгоритмы самооптимизации торговых стратегий включают оптимизацию параметров, эволюционные алгоритмы, эвристические методы, градиентные методы, машинное обучение и оптимизацию на основе моделирования. Каждый из них обладает уникальными плюсами и минусами, адаптированными к различным торговым потребностям и рыночным условиям.

Автоматизированная оптимизация параметров торговых стратегий с помощью Python и MQL5

Программы на Python - отличный инструмент для опробования идей, быстрого создания графиков и подтверждения теоретических выкладок историческими торговыми данными. Python позволяет быстро разрабатывать и корректировать модели, что облегчает эксперименты с различными стратегиями и параметрами. Его способность генерировать подробные графики и визуализации помогает интерпретировать результаты более интуитивно. Кроме того, возможность интеграции исторических данных позволяет проверить, как стратегии работали бы в прошлых сценариях, обеспечивая практическое подтверждение выдвинутых теорий. Такое сочетание скорости, гибкости и аналитических возможностей делает Python бесценным инструментом для любого трейдера, который стремится оптимизировать свои стратегии и лучше понять финансовые рынки.

 

Наука о данных и машинное обучение (часть 25): Прогнозирование временных рядов на рынке Форекс с помощью рекуррентной нейронной сети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети (РНС) - это искусственные нейронные сети, предназначенные для распознавания закономерностей в последовательностях данных, таких как временные ряды, язык или видео. В отличие от традиционных нейронных сетей, которые предполагают, что входные данные не зависят друг от друга, RNN могут обнаруживать и понимать закономерности в последовательности данных (информации).

Для полного понимания содержания этой статьи необходимо базовое понимание языка Python, ONNX на MQL5 и машинного обучения на Python.
Data Science and Machine Learning (Part 25): Forex Timeseries Forecasting Using a Recurrent Neural Network (RNN)
Data Science and Machine Learning (Part 25): Forex Timeseries Forecasting Using a Recurrent Neural Network (RNN)
  • www.mql5.com
Recurrent neural networks (RNNs) excel at leveraging past information to predict future events. Their remarkable predictive capabilities have been applied across various domains with great success. In this article, we will deploy RNN models to predict trends in the forex market, demonstrating their potential to enhance forecasting accuracy in forex trading.
 

Анализ настроений и глубокое обучение для торговли с помощью советника и бэктестинга с помощью Python

Интеграция глубокого обучения и анализа настроений в торговые стратегии в MetaTrader 5 (MQL5) представляет собой сложное достижение в области алгоритмической торговли. Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, включает в себя нейронные сети с несколькими слоями, которые могут обучаться и делать прогнозы на основе обширных и сложных наборов данных. С другой стороны, анализ настроения - это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для определения настроения или эмоционального тона текста. Используя эти технологии, трейдеры могут улучшить процесс принятия решений и повысить результативность торговли.

Можем ли мы провести тест на Python, чтобы понять результаты сочетания анализа настроений и глубокого обучения? Ответ положительный, и мы перейдем к изучению кода.
Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python
Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python
  • www.mql5.com
In this article, we will introduce Sentiment Analysis and ONNX Models with Python to be used in an EA. One script runs a trained ONNX model from TensorFlow for deep learning predictions, while another fetches news headlines and quantifies sentiment using AI.
 

Переосмысление классических стратегий на Python: Пересечения МА

Переосмысление классических стратегий на Python: MA Crossovers

Многие из современных торговых стратегий были придуманы в условиях совершенно иных рыночных ландшафтов. Оценка их актуальности на современных рынках, где доминируют алгоритмы, имеет решающее значение. В этой статье мы рассмотрим стратегию пересечения скользящих средних, чтобы оценить ее эффективность в сегодняшней финансовой среде.

Reimagining Classic Strategies in Python: MA Crossovers
Reimagining Classic Strategies in Python: MA Crossovers
  • www.mql5.com
In this article, we revisit the classic moving average crossover strategy to assess its current effectiveness. Given the amount of time time since its inception, we explore the potential enhancements that AI can bring to this traditional trading strategy. By incorporating AI techniques, we aim to leverage advanced predictive capabilities to potentially optimize trade entry and exit points, adapt to varying market conditions, and enhance overall performance compared to conventional approaches.
 

Оптимизация портфеля на Python и MQL5

Представляем две инновационные программы оптимизации портфеля, призванные революционизировать торговые стратегии и максимизировать доходность при минимизации рисков. Первое решение на базе Python использует мощь интеграции MetaTrader 5 с передовыми библиотеками, такими как pandas Numpy и cvxpy, для анализа исторических данных, оптимизации распределения активов и визуализации результатов с помощью Matplotlib. Вторая аналогичная реализация, созданная на MQL5, использует собственные возможности платформы MetaTrader 5, предлагая трейдерам бесшовный опыт непосредственно в их предпочтительной торговой среде. Обе программы являются примером передового пересечения количественных финансов и технологий, предоставляя трейдерам сложные инструменты для принятия решений на основе данных в условиях постоянно меняющегося рыночного ландшафта.
Portfolio Optimization in Python and MQL5
Portfolio Optimization in Python and MQL5
  • www.mql5.com
This article explores advanced portfolio optimization techniques using Python and MQL5 with MetaTrader 5. It demonstrates how to develop algorithms for data analysis, asset allocation, and trading signal generation, emphasizing the importance of data-driven decision-making in modern financial management and risk mitigation.
 

Наука о данных и ML (часть 26): Окончательная битва в прогнозировании временных рядов - LSTM против GRU-нейронных сетей

Long Short-Term Memory (LSTM) - это тип рекуррентной нейронной сети, предназначенной для решения последовательных задач, позволяющей улавливать и использовать долгосрочные зависимости в данных. В отличие от ванильных рекуррентных нейронных сетей (простых RNN), о которых шла речь в предыдущей статье этого цикла (обязательно к прочтению). Которые не могут улавливать долгосрочные зависимости в данных.

Data Science and ML (Part 26): The Ultimate Battle in Time Series Forecasting — LSTM vs GRU Neural Networks
Data Science and ML (Part 26): The Ultimate Battle in Time Series Forecasting — LSTM vs GRU Neural Networks
  • www.mql5.com
In the previous article, we discussed a simple RNN which despite its inability to understand long-term dependencies in the data, was able to make a profitable strategy. In this article, we are discussing both the Long-Short Term Memory(LSTM) and the Gated Recurrent Unit(GRU). These two were introduced to overcome the shortcomings of a simple RNN and to outsmart it.
 

Наука о данных и ML (часть 27): Конволюционные нейронные сети (CNN) в торговых ботах MetaTrader 5 - стоит ли их использовать?

Наука о данных и ML (часть 27): Конволюционные нейронные сети (CNN) в торговых ботах MetaTrader 5 - стоит ли?

Конволюционные нейронные сети (CNN) - это класс алгоритмов глубокого обучения, специально разработанных для обработки структурированных данных, похожих на сетку, таких как изображения, аудиоспектрограммы и временные ряды. Они особенно хорошо подходят для задач, связанных с визуальными данными, поскольку могут автоматически и адаптивно обучаться пространственным иерархиям признаков на основе входных данных.

CNN - это расширенная версия искусственных нейронных сетей (ANN). Они преимущественно используются для извлечения признаков из матричных наборов данных, похожих на сетку. Например, визуальные наборы данных, такие как изображения или видео, где шаблоны данных играют важную роль.

Data Science and ML (Part 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — Are They Worth It?
Data Science and ML (Part 27): Convolutional Neural Networks (CNNs) in MetaTrader 5 Trading Bots — Are They Worth It?
  • www.mql5.com
Convolutional Neural Networks (CNNs) are renowned for their prowess in detecting patterns in images and videos, with applications spanning diverse fields. In this article, we explore the potential of CNNs to identify valuable patterns in financial markets and generate effective trading signals for MetaTrader 5 trading bots. Let us discover how this deep machine learning technique can be leveraged for smarter trading decisions.
 

Форум о трейдинге, автоматизированных торговых системах и тестировании торговых стратегий

Самообучающийся эксперт

Сергей Голубев, 2024.07.29 19:27

Построение самооптимизирующихся экспертов с помощью MQL5 и Python

Построение самооптимизирующихся экспертов с помощью MQL5 и Python

В этой статье мы покажем, как можно разумно достичь поставленной цели, используя матрицу переходов для моделирования поведения рынка и определения того, какую стратегию использовать - следование за трендом или среднереверсивную. Мы начнем с общего понимания матриц перехода. Затем мы рассмотрим, как эти математические инструменты могут быть использованы для создания интеллектуальных торговых алгоритмов с улучшенными возможностями принятия решений.

1...2324252627282930
Новый комментарий