Discussão do artigo "Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 15): Funtores com grafos"
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Novo artigo Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 15): Funtores com grafos foi publicado:
Este artigo continua a série sobre a implementação da teoria de categorias no MQL5, ele aborda os funtores como uma ponte entre grafos e conjuntos. Nesse escopo, voltaremos a analisar os dados de calendário e, apesar de suas limitações no uso do testador de estratégias, justificaremos o uso de funtores na previsão de volatilidade mediante correlação.
Já falei sobre o Calendário Econômico MQL5 quando abordei a teoria das categorias no contexto dos esquemas de bancos de dados, por isso não vou me repetir. Para representá-lo como um grafo, uma sequência de arestas e nós, primeiro precisamos pré-selecionar um subconjunto de notícias que incluiremos em nossa categoria. Como pode ser visto no site do calendário econômico, temos muito a escolher, no entanto, se decidirmos selecionar, digamos, apenas quatro tipos de dados com base em sua relação aparente, como mostrado abaixo:
Assim, nossa hipótese seria a de que as vendas no varejo são uma função do PMI, que, por sua vez, é um derivado do IPC, que é uma função do leilão de rendimento de 10 anos, cujos resultados também se baseiam nas vendas no varejo. Então, esse é um ciclo simples, cuja validade não é o assunto deste artigo, mas pretende ilustrar a possível composição de um grafo com base nos dados do calendário econômico.
Os grafos simplificam sistemas interconectados complexos por meio da criação de duas tabelas simples, uma representando pares de vértices e a outra como índice de vértices. Um grafo pode ser visto como uma categoria porque os vértices podem ser entendidos como objetos (domínios), o que significa que as arestas agem como morfismos. A diferença em relação à ordem linear discutida no artigo anterior é (como o nome sugere) a linearidade. Os grafos tendem a formar relações mais complexas quando um objeto/domínio pode ser relacionado a mais de um objeto.
Por isso, em vez de combinar objetos individuais dessa categoria com objetos da categoria de volatilidade do S&P, como fizemos no artigo anterior sobre ordens lineares, conectaremos linhas de pares de vértices à categorio S&P. Isso significa que a categoria não pode ser isomórfica porque várias linhas estão vinculadas a um único objeto (ponto de dados) no S&P, uma vez que o S&P é baseado no tempo. Isso também significa que nossos objetos de domínio consistirão em quatro elementos (os últimos valores de cada um dos quatro elementos do laço).
Autor: Stephen Njuki