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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Machine Learning e Data Science (Parte 42): Previsão dos mercados acionários com N-BEATS em Python
N-BEATS é um modelo revolucionário de aprendizado profundo desenvolvido para a previsão de séries temporais. Ele foi criado com o objetivo de superar o desempenho dos modelos clássicos de previsão de séries temporais, como ARIMA, PROPHET, VAR, entre outros. Vamos conhecer esse modelo e explorar suas possibilidades de aplicação na previsão do mercado de ações.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 76): Uso de padrões do Awesome Oscillator e canais de envelopes com aprendizado supervisionado
Dando continuidade ao nosso artigo anterior sobre a combinação do indicador Awesome Oscillator com os canais de envelopes (Envelope Channels), vamos analisar como o aprendizado supervisionado pode aprimorar essa combinação. O Awesome Oscillator e os canais de envelopes são ferramentas complementares que permitem identificar tendências e estabelecer níveis de suporte e resistência. Nossa abordagem de aprendizado supervisionado utiliza uma rede neural convolucional (CNN), que emprega um kernel de produto escalar (Dot Product Kernel) com mecanismo de atenção temporal cruzada (Cross-Time-Attention) para determinar as dimensões de seus kernels e canais. Como de costume, essa implementação é feita em um arquivo personalizado que contém a classe de sinais (signal class), que se integra ao Assistente MQL5 para criar um EA.