Мы научились предсказывать и классифицировать рыночные движения. Но как поймать то, чего мы никогда не видели? Как обнаружить аномальное поведение рынка, которое может предвещать как крах, так и возможность всей жизни?
Для этой задачи существует элегантный инструмент — Автоэнкодер (Autoencoder).
Основная идея: Эксперт по скуке
Читать полностью...

До сих пор мы говорили о сетях, которые "читают" данные последовательно (LSTM) или анализируют их контекст (Трансформеры). Сегодня мы рассмотрим Сверточные Нейронные Сети (CNN) — архитектуру, которая доминирует в мире компьютерного зрения, и узнаем, как ее креативно применить в трейдинге.
Основная идея: Иерархия визуальных признаков
Как CNN распознает кошку на фотографии? Читать полностью...

В прошлом посте мы восхищались способностью LSTM "помнить" прошлое. Это мощно, но у LSTM есть фундаментальное ограничение: она похожа на человека, читающего книгу слово за словом. Чтобы понять связь между первым и последним словом в главе, ей нужно последовательно обработать всё, что находится между ними.
А что, если бы можно было прочитать всю главу целиком, за один миг, мгновенно поняв, как каждое слово связано с каждым другим? Именно это и делают Трансформеры (Transformers).
Суперсила: Механизм Внимания (Self-Attention)
Читать полностью...

В прошлый раз мы открыли наш ящик с AI-инструментами. Сегодня мы достаем из него самый важный и проверенный временем инструмент для анализа финансовых рынков — Рекуррентные Нейронные Сети (RNN) и их продвинутую версию LSTM.
Проблема: Амнeзия простых сетей
Представьте простую нейросеть (FFNN). Если показать ей график цены, для нее каждая свеча — это отдельное, не связанное с другими событие. Она не понимает, что текущая цена в $70,000 — это результат долгого роста, а не случайное число. У нее нет понятия контекста и времени. Она страдает от тотальной амнезии.
Читать полностью...

Представьте, что вы строите дом. У вас есть лучшие материалы (чистейший мрамор, прочнейшая сталь), но в ящике для инструментов — один лишь молоток. Вы далеко продвинетесь? Вряд ли.

В мире AI-трейдинга всё точно так же. Ваши "материалы" — это данные. А "инструменты" — это архитектуры нейронных сетей. Использование неправильного инструмента для задачи не просто неэффективно — оно гарантирует провал. Читать полностью...

📌Три пути обучения AI: Учитель, Проводник и Свободный художник.

🧠В прошлый раз мы установили, что нейросеть учится, минимизируя ошибку между своим предсказанием и "идеальным ответом". Сегодня разберемся, откуда берутся эти "идеальные ответы". Это определяет три главных пути обучения.
Читать полностью...

📌Введение в Искусственный Интеллект. Как заставить числа предсказывать будущее.
🧠Приветствуем, визионеры крипто-трейдинга!
Вы пользуетесь ChatGPT, восхищаетесь Midjourney, но задумывались ли вы, что на самом деле происходит "под капотом"? Как набор математических функций превращается в инструмент, способный анализировать рынок? Давайте погрузимся в настоящую механику AI.
Читать полностью...