Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Criação de robôs de negociação baseados em IA: integração nativa com Python, matrizes e vetores, bibliotecas matemáticas e estatísticas e muito mais.

Descubra como usar o aprendizado de máquina no trading. Neurônios, perceptrons, redes convolutivas e recorrentes, modelos preditivos - comece com o básico e aprenda a desenvolver sua própria IA. Você aprenderá como treinar e aplicar redes neurais à negociação algorítmica nos mercados financeiros.

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Redes neurais em trading: Transformador hierárquico de duas torres (Hidformer)

Apresentamos o framework do transformador hierárquico de duas torres (Hidformer), desenvolvido para previsão de séries temporais e análise de dados. Os autores do framework propuseram diversas melhorias na arquitetura Transformer, o que permitiu aumentar a precisão das previsões e reduzir o consumo de recursos computacionais.

Redes neurais em trading: Segmentação de dados com base em expressões de referência

Ao analisarmos a situação de mercado, a dividimos em segmentos individuais, identificando as principais tendências. No entanto, os métodos tradicionais de análise geralmente se concentram em um único aspecto, limitando a percepção. Neste artigo, apresentaremos um método que permite destacar vários objetos, oferecendo uma compreensão mais completa e em camadas da situação.

Redes neurais em trading: Integração da teoria do caos na previsão de séries temporais (Attraos)

O Attraos é um framework que integra a teoria do caos à previsão de séries temporais de longo prazo, tratando-as como projeções de sistemas dinâmicos caóticos multidimensionais. Por meio da invariância do atrator, o modelo aplica a reconstrução do espaço de fases e a memória dinâmica com múltiplas resoluções para preservar estruturas históricas.

Analisando o código binário dos preços no mercado (Parte II): Convertendo para BIP39 e criando um modelo GPT

Seguimos com as tentativas de decifrar os movimentos dos preços... Que tal uma análise linguística do "vocabulário do mercado", que obtemos ao converter o código binário do preço para BIP39? Neste artigo, vamos nos aprofundar em uma abordagem inovadora para a análise de dados de mercado e explorar como os métodos modernos de processamento de linguagem natural podem ser aplicados ao idioma do mercado.

Análise da influência do clima nas moedas de países agrícolas usando Python

Como o clima está relacionado ao mercado cambial? Na teoria econômica clássica, por muito tempo não se reconheceu a influência de fatores como o clima no comportamento do mercado. Porém, tudo mudou. Vamos tentar estabelecer conexões entre o estado do tempo e a situação das moedas agrícolas no mercado.

Modelo matricial de previsão baseado em cadeia de Markov

Criamos um modelo matricial de previsão baseado em uma cadeia de Markov. O que são cadeias de Markov e como uma cadeia de Markov pode ser usada para trading no Forex.

Algoritmo de Otimização de Força Central (Central Force Optimization, CFO)

Este artigo apresenta o algoritmo de otimização de força central (CFO), inspirado nas leis da gravitação. É explorado como os princípios da atração física podem resolver problemas de otimização, onde soluções mais pesadas atraem seus análogos menos bem-sucedidos.

Modelo matricial de previsão baseado em cadeia de Markov

Criamos um modelo matricial de previsão baseado em uma cadeia de Markov. O que são cadeias de Markov e como uma cadeia de Markov pode ser usada para trading no Forex.

Redes neurais em trading: Modelo hiperbólico de difusão latente (Conclusão)

A aplicação de processos de difusão anisotrópicos para codificação dos dados brutos no espaço latente hiperbólico, conforme proposto no framework HypDiff, contribui para a preservação das características topológicas da situação atual do mercado e melhora a qualidade de sua análise. No artigo anterior, iniciamos a implementação das abordagens propostas usando MQL5. Hoje, continuaremos esse trabalho iniciado, levando-o até sua conclusão lógica.

Algoritmo de busca circular — Circle Search Algorithm (CSA)

Este artigo apresenta um novo algoritmo metaheurístico de otimização, o CSA (Circle Search Algorithm), baseado nas propriedades geométricas do círculo. O algoritmo utiliza o princípio de movimentação de pontos ao longo das tangentes para encontrar a solução ideal, combinando fases de diversificação global e intensificação local.

Redes neurais em trading: Treinamento multitarefa baseado no modelo ResNeXt (Conclusão)

Seguimos com a exploração do framework de aprendizado multitarefa baseado na arquitetura ResNeXt, que se destaca pela modularidade, alta eficiência computacional e pela capacidade de identificar padrões estáveis nos dados. O uso de um codificador único e de "cabeças" especializadas reduz o risco de overfitting do modelo e aumenta a qualidade das previsões.

Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 43): Aprendizado por reforço com SARSA

O SARSA (State-Action-Reward-State-Action, estado–ação–recompensa–estado–ação) é outro algoritmo que pode ser utilizado na implementação de aprendizado por reforço. Vamos analisar como esse algoritmo pode ser implementado como um modelo independente (e não apenas como um mecanismo de aprendizado) em Expert Advisors gerados no Wizard, de forma semelhante ao que fizemos nos casos de Q-learning e DQN.

Aplicando Seleção de Recursos Localizada em Python e MQL5

Este artigo explora um algoritmo de seleção de recursos introduzido no artigo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. O algoritmo é implementado em Python para construir modelos de classificação binária que podem ser integrados com aplicativos MetaTrader 5 para inferência.

Redes neurais em trading: Generalização de séries temporais sem vinculação a dados (Módulos básicos do modelo)

Damos continuidade ao conhecimento do framework Mamba4Cast. E hoje vamos nos aprofundar na implementação prática das abordagens propostas. O Mamba4Cast foi criado não para um longo aquecimento em cada nova série temporal, mas para entrar em operação de forma instantânea. Graças à ideia de Zero-Shot Forecasting, o modelo é capaz de fornecer imediatamente previsões de alta qualidade em dados reais sem retreinamento e sem ajuste fino de hiperparâmetros.

Previsão de taxas de câmbio usando métodos clássicos de aprendizado de máquina: Modelos Logit e Probit

Tentou-se criar um EA para prever cotações de taxas de câmbio. Como base para o algoritmo, foram adotados modelos clássicos de classificação, como regressão logística e probit. O critério de razão de verossimilhança é utilizado para filtrar os sinais de negociação.

Otimização com neuroboids — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2)

O novo algoritmo autoral de otimização NOA2 (Neuroboids Optimization Algorithm 2) combina os princípios da inteligência de enxame com controle baseado em redes neurais. O NOA2 funde a mecânica do comportamento coletivo dos neuroboids com um sistema neural adaptativo, que permite aos agentes ajustar seu comportamento de forma autônoma durante o processo de busca pelo ótimo. O algoritmo está em fase ativa de desenvolvimento e demonstra potencial para resolver tarefas complexas de otimização.

Otimização de recifes de coral — Coral Reefs Optimization (CRO)

Neste artigo é apresentada uma análise abrangente do algoritmo de otimização de recifes de coral (CRO), um método meta-heurístico inspirado nos processos biológicos de formação e desenvolvimento de recifes de coral. Ele modela aspectos-chave da evolução dos corais: reprodução externa e interna, fixação de larvas, reprodução assexuada e competição por espaço limitado no recife. É dada atenção especial à versão aprimorada do algoritmo.

Algoritmo de otimização caótica — Chaos optimization algorithm (COA): Continuação

Continuação do estudo do algoritmo de otimização caótica. A segunda parte do artigo é dedicada aos aspectos práticos da implementação do algoritmo, ao seu teste e às conclusões.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 31): Escolha da função de perda

A função de perda (Loss Function) é uma métrica fundamental nos algoritmos de aprendizado de máquina, que fornece feedback para o processo de aprendizado ao quantificar o quão bem um determinado conjunto de parâmetros se comporta em comparação com o valor-alvo esperado. Vamos explorar os diferentes formatos dessa função na classe personalizada do Assistente MQL5.

Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 47): Aprendizado por reforço (algoritmo de diferenças temporais)

Temporal Difference (TD, diferenças temporais) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza os valores Q com base na diferença entre as recompensas previstas e as recompensas reais durante o treinamento do agente. A ênfase está na atualização dos valores Q sem considerar necessariamente seus pares "estado-ação" (state-action). Como de costume, veremos como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA, criado com a ajuda do Assistente.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 32): Regularização

A regularização é uma forma de penalizar a função de perda em proporção ao peso discreto aplicado ao longo das várias camadas de uma rede neural. Vamos observar a importância de algumas formas de regularização e o impacto que isso pode ter em testes realizados com um Expert Advisor montado por um assistente.

Ganhe Vantagem em Qualquer Mercado (Parte V): Dados Alternativos FRED EURUSD

Na discussão de hoje, utilizamos dados alternativos diários do Federal Reserve de St. Louis sobre o Índice Amplo do Dólar dos EUA e um conjunto de outros indicadores macroeconômicos para prever a taxa de câmbio futura do EURUSD. Infelizmente, embora os dados aparentem ter uma correlação quase perfeita, não conseguimos obter ganhos materiais em nossa acurácia de modelo, o que pode nos indicar que os investidores talvez estejam melhores usando apenas as cotações normais do mercado.

Redes neurais em trading: Generalização de séries temporais sem vínculo com dados (Conclusão)

Este artigo permitirá que você veja como o Mamba4Cast transforma a teoria em um algoritmo de trading funcional e prepara o terreno para seus próprios experimentos. Não perca a oportunidade de obter um espectro completo de conhecimento e inspiração para o desenvolvimento da sua própria estratégia.

Estudando a previsão conformal de séries temporais financeiras

Neste artigo, você conhecerá as previsões conformais e a biblioteca MAPIE, que as implementa. Essa abordagem é uma das mais modernas em aprendizado de máquina e permite focar no controle de riscos para os já existentes e variados modelos de aprendizado de máquina. As previsões conformais, por si só, não são uma forma de encontrar padrões nos dados. Elas apenas determinam o grau de confiança dos modelos existentes ao preverem exemplos específicos e permitem filtrar previsões confiáveis.

Otimização baseada em biogeografia — Biogeography-Based Optimization (BBO)

A otimização baseada em biogeografia (BBO) é um método elegante de otimização global inspirado nos processos naturais de migração de espécies entre ilhas de arquipélagos. A ideia por trás do algoritmo é simples, porém poderosa: soluções de alta qualidade compartilham ativamente suas características, enquanto soluções de baixa qualidade adotam novas características, criando um fluxo natural de informação das melhores soluções para as piores. Um operador adaptativo de mutação exclusivo garante um excelente equilíbrio entre diversificação e intensificação, e o BBO demonstra alta eficiência em diversas tarefas.

Análise quantitativa de tendências: coletando estatísticas em Python

O que é a análise quantitativa de tendências no mercado Forex. Coletando estatísticas sobre as tendências, sua magnitude e distribuição no par de moedas EURUSD. Como a análise quantitativa de tendências ajuda a criar um EA lucrativo.

Integre seu próprio LLM ao EA (Parte 5): Desenvolva e Teste Estratégia de Trading com LLMs (III) – Adapter-Tuning

Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial atualmente, os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial, portanto devemos pensar em como integrar LLMs poderosos ao nosso trading algorítmico. Para a maioria das pessoas, é difícil ajustar esses modelos poderosos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e então aplicá-los ao trading algorítmico. Esta série de artigos adotará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.

Redes neurais em trading: Ator–Diretor–Crítico (Conclusão)

O framework Actor–Director–Critic representa uma evolução da arquitetura clássica de aprendizado por agentes. O artigo apresenta uma experiência prática de sua implementação e adaptação às condições dos mercados financeiros.

Redes Generativas Adversariais (GANs) para Dados Sintéticos em Modelagem Financeira (Parte 1): Introdução às GANs e Dados Sintéticos em Modelagem Financeira

Este artigo introduz os traders às Redes Generativas Adversariais (GANs) para geração de dados financeiros sintéticos, abordando limitações de dados no treinamento de modelos. Ele cobre os fundamentos das GANs, implementações em Python e MQL5, e aplicações práticas em finanças, capacitando traders a aumentar a precisão e a robustez dos modelos por meio de dados sintéticos.

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte IX): Análise de Múltiplos Time-Frames (II)

Na discussão de hoje, examinamos a estratégia de análise de múltiplos time-frames para descobrir em qual time-frame nosso modelo de IA apresenta melhor desempenho. Nossa análise nos levou a concluir que os time-frames Mensal e de 1 Hora produzem modelos com taxas de erro relativamente baixas no par EURUSD. Usamos isso a nosso favor e criamos um algoritmo de negociação que faz previsões de IA no time-frame Mensal e executa suas negociações no time-frame de 1 Hora.

Mineração de dados dos balanços dos bancos centrais e obtenção de um panorama da liquidez global

A mineração de dados dos balanços dos bancos centrais permite obter um panorama da liquidez global do mercado Forex e das principais moedas. Nós unificamos dados do Fed, do BCE, do BOJ e do PBoC em um índice composto e aplicamos aprendizado de máquina para identificar padrões ocultos. Essa abordagem transforma um fluxo bruto de dados em sinais reais de trading, conectando a análise fundamentalista e a análise técnica.

Indicador do modelo CAPM no mercado Forex

Adaptação do modelo clássico CAPM para o mercado cambial Forex em MQL5. O indicador calcula a rentabilidade esperada e o prêmio de risco com base na volatilidade histórica. Os indicadores aumentam nos picos e nas depressões, refletindo os princípios fundamentais de precificação. Aplicação prática para estratégias contra a tendência e de seguimento de tendência, levando em conta a dinâmica da relação entre risco e rentabilidade em tempo real. Inclui o aparato matemático e a implementação técnica.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 34): Embedding de Preços com um RBM Não Convencional

Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 35): Regressão por Vetores de Suporte

A Regressão por Vetores de Suporte é uma maneira idealista de encontrar uma função ou 'hiperplano' que melhor descreva a relação entre dois conjuntos de dados. Tentamos explorar isso na previsão de séries temporais dentro das classes personalizadas do MQL5 wizard.

Visão computacional para trading (Parte 2): complexificando a arquitetura até a análise 2D de imagens RGB

Visão computacional para trading, como funciona e como é desenvolvida passo a passo. Criamos um algoritmo de reconhecimento de imagens RGB de gráficos de preços com um mecanismo de atenção e uma camada LSTM bidirecional. Como resultado, obtemos um modelo funcional de previsão do preço do euro-dólar com precisão de até 55% no conjunto de validação.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 51): Aprendizado por Reforço com SAC

Soft Actor Critic é um algoritmo de Aprendizado por Reforço que utiliza 3 redes neurais. Uma rede ator e 2 redes críticas. Esses modelos de aprendizado de máquina são combinados em uma parceria mestre-escravo onde as redes críticas são modeladas para melhorar a precisão de previsão da rede ator. Ao mesmo tempo em que introduzimos ONNX nesta série, exploramos como essas ideias podem ser colocadas à prova como um sinal personalizado de um Expert Advisor montado pelo wizard.

Codificação ordinal de variáveis nominais

Neste artigo, discutiremos e demonstraremos como transformar variáveis nominais em formatos numéricos adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando tanto Python quanto MQL5.

Rede neural na prática: Gradiente Descendente

Neste artigo, tentarei apresentar, de forma o mais simplificada e didática, quanto foi possível fazer, uma das questões mais controvérsias quando o assunto é rede neural. Que é justamente como procurar o melhor ponto possível, ou menor custo de uma função. Mostrarei a diferença que existe entre uma regressão linear e um gradiente descendente. Ambos casos bastante simples e voltados para mostrar que nem sempre o que parece obvio, realmente é o melhor caminho.

Rede neural na prática: O caso da porta XOR

Neste artigo tentarei mostrar a você, meu caro leitor, que nem tudo é como parece. Muitas das vezes somos levados a pensar que as coisas são de uma dada maneira, quando na verdade, podemos estar sendo levados a pensar algo que não necessariamente é verdade. Redes neurais, são de longe um dos assuntos mais interessantes em termos gerais. Tanto pelo ponto de vista matemático, eletrônico ou mesmo de software. Porém, diferente do que muitos acreditam ou pregam. Redes neurais não são nem de longe, a questão e solução definitiva. São apenas um ramo de pesquisa, no qual devemos sempre estar estudando e procurando nos informar sobre o que acontece nos bastidores.

Algoritmo do camelo — Camel Algorithm (CA)

O Algoritmo do camelo, desenvolvido em 2016, modela o comportamento dos camelos no deserto para resolver problemas de otimização, levando em conta fatores de temperatura, reservas e resistência. Neste trabalho é apresentada ainda uma versão modificada dele (CAm), com melhorias-chave, como a aplicação da distribuição gaussiana na geração de soluções e a otimização dos parâmetros do efeito de oásis.

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