В статье даны описание и инструкция по практическому применению нейросетевых модулей на платформе Matlab. Также затронуты основные аспекты построения системы торговли с использованием НСМ. Для ознакомления с комплексом в рамках сжатого изложения для данной статьи мне пришлось его несколько модернизировать таким образом, чтобы в одной программе совместить несколько функций НСМ.
Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self-Organizing Maps) является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость. Представление данных в виде двумерной карты значительно упрощает кластеризацию и корреляционный анализ данных. В этой статье мы разберем несколько простых примеров практического использования карт Кохонена.
Статья познакомит вас с глубокой нейронной сетью, написанной на MQL, и с различными функциями активации этой сети, такими как функция гиперболического тангенса для скрытых слоев и Softmax для выходного слоя. Мы будем изучать нейросеть постепенно, двигаясь от первого шага до последнего, и вместе создадим глубокую нейронную сеть.
Статья посвящена вопросам практического применения концепции нечеткой логики (fuzzy logic) для анализа финансовых рынков. Предложен пример индикатора, выдающего сигналы на основе двух нечетких правил, основанных на индикаторе Envelopes. Разработанный индикатор использует несколько индикаторных буферов: 7 буферов для расчетов, 5 буферов для вывода графиков и 2 буфера цвета.
В статье на примере будет рассмотрена методика разработки торговых алгоритмов при использовании последовательного научного подхода к анализу возможных закономерностей ценообразования и построения на основе этих закономерностей торговых алгоритмов.
При разработке систем автоматической торговли мы почти всегда используем данные технических индикаторов, которые анализируют прошлое, чтобы предсказать будущее поведение цены. Но без учета фундаментальных сил, движущих рынки, мы будем очевидно в менее выгодном положении по сравнению с теми, кто при принятии торговых решений дополнительно учитывает фундаментальные данные. С автоматическим сбором данных о процентных ставках вы сможете улучшить работу своего торгового советника.
Кластерный анализ — один из важнейших элементов искусственного интеллекта. В этой статье я пытаюсь применить кластерный анализ наклона индикатора, чтобы получить пороговые значения для определения флэтового или трендового характера рынка.
В статье рассмотрена теория и практическое применение алгоритма прогнозирования временных рядов на основе метода опорных векторов, предложена его реализация на MQL, предоставлены тестовые индикаторы и эксперты. Данная технология до сих пор не была ещё реализована на MQL. Но сначала нам потребуется познакомиться с некоторым математическим аппаратом.