Tenho 2 estratégias que hoje tenho um indicador em que recebo seu sinal de compra/venda.
Quero integrar a IA em Python para aumentar a probabilidade de assertividade dos setups.
Coletar e Preparar Dados Históricos
Preços (abertura, fechamento, alta, baixa). Indicadores técnicos (médias móveis, RSI, MACD, etc.). Variáveis do setup (por exemplo, valores de indicadores no momento de abertura de uma posição). Eventos de trading passados (compras, vendas, resultados, lucro/perda). Definir o Setup
Analisar e Modelar Dados Históricos
Regressão logística: Ideal para prever probabilidades binárias, como sucesso/falha de um setup com base nos dados históricos. Árvores de decisão e Random Forests: Pode ajudar a identificar quais variáveis são mais importantes para o sucesso de um setup e prever se o setup será bem-sucedido. Redes neurais: Podem capturar padrões mais complexos, embora exijam mais dados e tempo de treinamento. Calcular Probabilidade de Sucesso
Entrada de dados do mercado atual (indicadores, preços, etc.). Avaliação pelo modelo de IA, que compara com padrões históricos. O modelo gera uma probabilidade de sucesso com base na similaridade das condições atuais com as do passado. Automatizar o Processo no MT5
Conectar o MT5 ao seu modelo de IA: Usando a API Python do MT5, você pode importar os dados do mercado em tempo real e alimentar seu modelo de IA. Comparar setups automaticamente: Sempre que um setup ocorre, o script pode calcular a probabilidade de sucesso usando o modelo treinado. Avaliar e Otimizar o Modelo
Depois de implementar o modelo, você precisará testar e avaliar o desempenho dele usando dados em tempo real ou simulados (backtest). Dependendo dos resultados, você pode ajustar o modelo, refinando a seleção de setups, variáveis e técnicas de IA.
Parâmetros da Tendência com a EMA
Identificação de Padrões de Reversão
Condições de Reversão para o Fechamento
Backtesting e Ajustes
Avaliação de Desempenho
Para garantir a eficácia da estratégia, faça backtests extensivos em diferentes condições de mercado e otimize o sistema. As variáveis a observar incluem:
- Taxa de acerto: Quantos trades são bem-sucedidos com base nessas condições.
- Risco/retorno: Qual a média de lucros e perdas (uma proporção de 2:1 ou superior é ideal).
- Taxa de drawdown: Perdas acumuladas ao longo do tempo.
類似した注文
Preciso de um desenvolvedor com experiência comprovada em MQL5 , especificamente em automação de alertas do MetaTrader 5 com envio automático de mensagens e prints para canal do Telegram . O projeto não é do zero . Já possuo: Código do indicador / lógica em MQL5 Biblioteca de integração com Telegram (API já pronta) O trabalho consiste em ajustar / implementar um Expert Advisor para que, quando um alerta específico
Tenho uma foto e video(não deu para anexar) de um robo trabalhando com buy stop e sell stop com indicadores de força e volatilidade. Gostaria de saber se consegue construir um
すべての注文
ルール