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Convidamos você a conhecer o framework SEW-ResNet, que permite construir modelos spiking profundos sem problemas de degradação e com controle eficiente dos gradientes. Neste artigo, demonstramos como implementar um neurônio spiking básico e seus algoritmos com MQL5.

Uma estratégia de trading market-neutral baseada na distribuição empírica dos retornos oferece uma alternativa aos métodos clássicos de análise técnica, substituindo a previsão da direção do preço pelo posicionamento estatístico de ordens em níveis com determinada probabilidade de serem atingidos. O artigo analisa em detalhes o formalismo matemático usado no cálculo de percentis, os algoritmos de ponderação do volume das posições de acordo com a probabilidade de execução e os mecanismos de adaptação às mudanças nas condições de mercado por meio da expiração da grade. Também é apresentada uma implementação completa em MQL5.

As redes neurais já estão transformando a forma como analisamos os mercados, e novas arquiteturas abrem possibilidades ainda maiores. Neste artigo, concluímos nosso desenvolvimento com o framework SpikingBrain, que nos apresenta novas perspectivas.

Apresentamos ao leitor uma implementação das abordagens do framework SpikingBrain com base em atenção linear recorrente com gates, analisada em detalhes neste artigo. Os algoritmos de propagação para frente, propagação dos gradientes e atualização dos pesos proporcionam um processamento eficiente de séries temporais financeiras e permitem colocar em prática as principais ideias do framework.