Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Este artigo apresenta o algoritmo DA-CG-LSTM, que propõe novas abordagens para análise e previsão de séries temporais. Você verá como mecanismos de atenção inovadores e a flexibilidade da arquitetura contribuem para o aumento da precisão das previsões.

Continuamos nosso experimento que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização de população no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade da população é baixa e alcançar máximos globais. Os resultados da pesquisa são fornecidos.

No último artigo da série, analisamos o framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que utiliza aprendizado contrastivo para identificar padrões-chave em todos os níveis, desde os elementos básicos até estruturas complexas. Neste artigo, continuamos a implementar as abordagens do AMCT com recursos do MQL5.

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.

O artigo é dedicado ao algoritmo AMO, que modela o processo de migração sazonal dos animais em busca de condições ideais para sobrevivência e reprodução. As principais características do AMO incluem o uso da vizinhança topológica e um mecanismo probabilístico de atualização, tornando-o simples de implementar e flexível para diversas tarefas de otimização.

Este artigo fala sobre a experiência de desenvolver um sistema de negociação híbrido que combina análise técnica clássica com redes neurais. O autor destrincha a arquitetura do sistema, desde a análise básica de padrões e estrutura da rede neural até os mecanismos de tomada de decisão, compartilhando código real e observações práticas.

Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.

O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?

A posição dos planetas e estrelas influencia os mercados financeiros? Vamos recorrer à estatística e aos big data para embarcar em uma jornada fascinante pelo mundo onde as estrelas e os gráficos do mercado se cruzam.

Neste artigo, apresentamos uma versão modificada da seleção de características passo a passo, implementada em MQL5. Essa abordagem é baseada nas técnicas descritas em Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C de Timothy Masters.

Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.

No mundo dos big data, existem milhões de conjuntos de dados alternativos que têm o potencial de aprimorar nossas estratégias de negociação. Nesta série de artigos, vamos ajudá-lo a identificar os conjuntos de dados públicos mais informativos.

Este artigo apresenta o Algoritmo de Irrigação Artificial (ASHA), um novo método metaheurístico desenvolvido para resolver problemas gerais de otimização. Baseado na simulação dos processos de fluxo e acúmulo de água, este algoritmo constrói o conceito de um campo ideal, no qual cada unidade de recurso (água) é convocada para buscar a solução ótima. Descubra como o ASHA adapta os princípios de fluxo e acúmulo para distribuir recursos de forma eficiente em um espaço de busca e conheça sua implementação e os resultados dos testes.

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.

O artigo aborda o algoritmo metaheurístico AEO, que modela as interações entre os componentes de um ecossistema, criando uma população inicial de soluções e aplicando estratégias adaptativas de atualização, e descreve detalhadamente as etapas do funcionamento do AEO, incluindo as fases de consumo e decomposição, bem como as diferentes estratégias de comportamento dos agentes. O artigo apresenta as características e vantagens do AEO.

No artigo anterior, exploramos os fundamentos teóricos e começamos a implementar as abordagens do framework Multitask-Stockformer, que combina wavelet transform e o modelo multitarefa Self-Attention. Damos continuidade à implementação dos algoritmos desse framework e avaliamos sua eficácia com dados históricos reais.

Apresentamos o framework do agente multimodal para negociação financeira FinAgent, projetado para analisar dados de diferentes tipos que refletem a dinâmica do mercado e padrões históricos de negociação.

Apresentamos o framework FinCon, que é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). O framework utiliza reforço verbal conceitual para melhorar a tomada de decisões e o gerenciamento de riscos, permitindo realizar diversas tarefas financeiras de forma eficiente.

O artigo analisa a implementação prática do framework HiSSD em tarefas de trading algorítmico. É mostrado como a hierarquia de habilidades e a arquitetura adaptativa podem ser utilizadas para desenvolver estratégias de negociação robustas.

Este artigo apresenta o Algoritmo do Campo Elétrico Artificial (AEFA), inspirado na lei de Coulomb da força eletrostática. Por meio de partículas carregadas e suas interações, o algoritmo simula fenômenos elétricos para resolver tarefas complexas de otimização. O AEFA demonstra propriedades únicas em relação a outros algoritmos baseados em leis da natureza.

Este artigo apresenta um guia abrangente para implementar um sistema de negociação sofisticado utilizando Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Autorregressão Vetorial (VAR) em MQL5. Ele aborda o embasamento teórico desses métodos, fornece explicações detalhadas das funções-chave no algoritmo de negociação e inclui exemplos de código para implementação.

O aprendizado de máquina tradicional ensina os praticantes a serem vigilantes para não superajustar (overfitting) seus modelos. No entanto, essa ideologia está sendo desafiada por novas descobertas publicadas por pesquisadores diligentes de Harvard, que identificaram que o que parece ser overfitting pode, em certas circunstâncias, ser resultado de encerrar prematuramente os procedimentos de treinamento. Demonstramos como podemos usar as ideias publicadas no artigo de pesquisa para melhorar nosso uso de IA na previsão de retornos de mercado.

Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.

As abordagens de memória em camadas, que imitam os processos cognitivos humanos, permitem processar dados financeiros complexos e se adaptar a novos sinais, o que contribui para decisões de investimento mais eficazes em mercados dinâmicos.

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.

Apresentamos o Algoritmo Dialético (DA), um novo método de otimização global inspirado no conceito filosófico de dialética. O algoritmo utiliza uma divisão única da população em pensadores especulativos e práticos. Os testes mostram um desempenho impressionante de até 98% em tarefas de baixa dimensionalidade e uma eficácia geral de 57,95%. Este artigo explica esses números e apresenta uma descrição detalhada do algoritmo e os resultados dos experimentos em diferentes tipos de funções.

Compreender o comportamento de agentes é importante em diversas áreas, mas a maioria dos métodos se concentra em uma única tarefa (compreensão, remoção de ruído ou previsão), o que reduz sua eficácia em cenários reais. Neste artigo, apresento um modelo capaz de se adaptar à solução de diferentes tarefas.

Estamos finalizando a implementação do framework MacroHFT para trading de alta frequência com criptomoedas, que utiliza aprendizado por reforço dependente de contexto e memória para se adaptar às condições dinâmicas do mercado. E para concluir este artigo, será realizado um teste com os métodos implementados utilizando dados históricos reais, a fim de avaliar sua eficácia.

O artigo explora o desenvolvimento de um sistema de trading inspirado na computação quântica, fazendo a transição de um protótipo em Python para uma implementação em MQL5 para trading no mundo real. O sistema utiliza princípios da computação quântica, como superposição e emaranhamento, para analisar estados de mercado, embora rode em computadores clássicos usando simuladores quânticos. Os principais recursos incluem um sistema de três qubits para analisar oito estados de mercado simultaneamente, períodos de análise de 24 horas e sete indicadores técnicos para análise de mercado. Embora as taxas de acurácia possam parecer modestas, elas fornecem uma vantagem significativa quando combinadas com estratégias adequadas de gerenciamento de risco.

Continuamos a implementação das abordagens propostas pelos autores do framework FinCon. O FinCon é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). Hoje vamos implementar os módulos necessários e realizar testes abrangentes do modelo com dados históricos reais.