Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais que podem criar dados compatíveis com a maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação precisa dos dados pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado com os objetivos e tarefas dos usuários, aumentar a precisão do modelo e até ajudar a alcançar uma melhoria significativa na qualidade!

Ao estudarmos o método FEDformer, abrimos uma porta para a área de representação de séries temporais no domínio da frequência. No novo artigo, continuaremos o tema iniciado, e analisaremos um método que permite não apenas conduzir uma análise, mas também prever estados futuros no domínio frequencial.

Os dados do Calendário Econômico não estão disponíveis para testes com Expert Advisors no Strategy Tester, por padrão. Vamos explorar como bancos de dados poderiam ajudar a contornar essa limitação. Portanto, neste artigo, exploramos como os bancos de dados SQLite podem ser usados para arquivar notícias do Calendário Econômico, de modo que os Expert Advisors montados pelo Wizard possam usá-los para gerar sinais de trade.

Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.

Os modelos baseados na arquitetura Transformer demonstram alta eficiência, mas seu uso é dificultado pelos altos custos de recursos, tanto na fase de treinamento quanto durante a utilização prática. Neste artigo, proponho conhecer algoritmos que permitem reduzir o uso de memória por esses modelos.

Propomos conhecer o framework Actor-Director-Critic, que combina aprendizado hierárquico e uma arquitetura com múltiplos componentes para criar estratégias de trading adaptativas. Neste artigo, analisamos em detalhe como o uso do Diretor para classificar as ações do Ator ajuda a otimizar decisões de trading de forma eficiente e a aumentar a robustez dos modelos nas condições dos mercados financeiros.

Damos continuidade à discussão sobre o uso da representação linear por partes de séries temporais, iniciada no artigo anterior. Hoje, falaremos sobre a combinação desse método com outras abordagens de análise de séries temporais para melhorar a qualidade da previsão das tendências dos movimentos de preços.

A análise direta da nuvem de pontos permite evitar um aumento excessivo no volume de dados e aprimorar a eficiência dos modelos em tarefas de classificação e segmentação. Abordagens deste tipo demonstram um bom desempenho e resistência a perturbações nos dados brutos.

Neste artigo, apresentamos a implementação de vários métodos de aprendizagem de conjunto em MQL5 e examinamos sua eficácia em diferentes cenários.

No artigo anterior, abordamos os aspectos teóricos do framework PSformer, que incorpora duas inovações principais na arquitetura clássica do Transformer: o mecanismo de compartilhamento de parâmetros (Parameter Shared — PS) e a atenção a segmentos espaço-temporais (SegAtt). Neste artigo, damos continuidade à implementação dessas abordagens usando os recursos do MQL5.

Neste artigo, continuamos nossa exploração de modelos ensemble discutindo o conceito de gates, especificamente como eles podem ser úteis na combinação das saídas dos modelos para aprimorar a precisão das previsões ou a generalização do modelo.

Aprendizado por Reforço é um dos três pilares principais do aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado. Portanto, ele está relacionado ao controle ótimo, ou seja, aprender a melhor política de longo prazo que melhor se adeque à função objetivo. É nesse contexto que exploramos seu possível papel no processo de aprendizado de uma MLP (rede neural de múltiplas camadas) de um Expert Advisor montado pelo assistente do MQL5 Wizard.

O artigo analisa a implementação de um algoritmo modificado de análise de componentes de seleção direta, inspirado nas pesquisas apresentadas no livro de Luca Puggini e Sean McLoone "Análise de Componentes de Seleção Direta: algoritmos e aplicações".

A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.

Neste artigo, apresentamos o método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) e sua aplicação na área de trading. Ao contrário dos Transformers tradicionais, que exigem mascaramento de dados ao processar sequências, o MAFT otimiza o processo de atenção, eliminando a necessidade de mascaramento, o que melhora significativamente a eficiência computacional.

O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.

Nesta série de artigos, analisamos estratégias clássicas de negociação usando algoritmos modernos para determinar se podemos melhorar a estratégia utilizando IA. No artigo de hoje, revisamos uma abordagem clássica para negociar o SP500 usando a relação que ele tem com as Notas do Tesouro dos EUA.

Neste artigo, vamos conhecer os métodos de otimização da biblioteca ALGLIB para MQL5. O artigo inclui exemplos simples e visuais de aplicação da ALGLIB para resolver tarefas de otimização, o que tornará o processo de aprendizado dos métodos o mais acessível possível. Analisaremos detalhadamente a integração de algoritmos como BLEIC, L-BFGS e NS, e com base neles resolveremos uma tarefa de teste simples.

Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.

Na segunda parte do artigo, continuaremos o desenvolvimento da versão modificada do algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), focando em operadores específicos para aumentar sua eficiência e adaptabilidade. Após analisar as bases e mecânicas do algoritmo, discutiremos ideias para melhorar o desempenho e a capacidade de análise de espaços de soluções complexos, propondo novas abordagens para expandir sua funcionalidade como ferramenta de otimização.

Hoje, vamos explorar as possibilidades de incorporar múltiplas estratégias em um Expert Advisor (EA) usando MQL5. Os Expert Advisors oferecem capacidades mais amplas do que apenas indicadores e scripts, permitindo abordagens de negociação mais sofisticadas que podem se adaptar às mudanças das condições do mercado. Confira mais na discussão deste artigo.

Vamos tentar minerar dados da CFTC, carregar os relatórios COT e TFF via Python, conectar isso às cotações do MetaTrader 5 e a um modelo de IA e obter previsões. O que são os relatórios COT no mercado Forex? Como usar os relatórios COT e TFF para previsão?

A teoria das categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo descrever alguns de seus conceitos a fim de criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa seção notável na criação de estratégias de negociação.

Redes Generativas Adversariais são uma combinação de Redes Neurais que treinam entre si para obter resultados mais precisos. Adotamos o tipo condicional dessas redes ao buscarmos uma possível aplicação na previsão de séries temporais financeiras dentro de uma Classe de Sinais de Expert.

Neste artigo, falaremos sobre os algoritmos que utilizam métodos de atenção para resolver tarefas de detecção de objetos em nuvens de pontos. A detecção de objetos em nuvens de pontos é de grande importância para diversas aplicações práticas.

Apresentamos o método NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing), uma abordagem não paramétrica para criar representações de nós que não requer o treinamento de parâmetros. O NAFS extrai as características de cada nó considerando seus vizinhos e, então, combina essas características de forma adaptativa para formar a representação final.

Conheça o Mantis, um modelo fundamental leve para classificação de séries temporais baseado em Transformer, com pré-treinamento contrastivo e atenção híbrida, que garantem precisão recorde e escalabilidade.

Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.

Neste artigo, analisamos empiricamente estratégias de trading clássicas para verificar se é possível aprimorá-las com inteligência artificial (IA). Utilizaremos o modelo de Análise Discriminante Linear (Linear Discriminant Analysis) para tentar prever máximas mais altas e mínimas mais baixas.

Guia detalhado para criar um indicador de mapa de calor para MetaTrader 5 que visualiza a distribuição temporal do preço na forma de um mapa de calor. O artigo revela a base matemática da análise da densidade temporal, na qual cada nível de preço é colorido do vermelho (tempo mínimo de permanência) ao azul (tempo máximo de permanência).

No aprendizado off-line, utilizamos um conjunto de dados fixo, e isso não abrange toda a variedade do ambiente. Durante o processo de treinamento, nosso Agente pode gerar ações fora desse conjunto. Sem feedback do ambiente, a precisão dessas ações é duvidosa. Manter a política do Agente dentro do conjunto de treinamento se torna importante para confiar nos resultados. Vamos falar mais sobre isso aqui neste artigo.

A otimização proximal de política (Proximal Policy Optimization) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza a política, muitas vezes em forma de rede, em passos muito pequenos para garantir a estabilidade do modelo. Como de costume, vamos analisar como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA construído com a ajuda do Assistente.