Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Nos últimos artigos, exploramos várias formas de usar o método Decision Transformer. Ele permite analisar não só o estado atual, mas também a trajetória de estados anteriores e as ações realizadas neles. Neste artigo, proponho que você conheça uma forma de usar este método em modelos hierárquicos.

Neste artigo, discutiremos o uso de transformações espaço-temporais para prever com eficácia o movimento futuro dos preços. Para melhorar a precisão das previsões numéricas na STNN, foi proposto um mecanismo de atenção contínua que permite ao modelo considerar melhor os aspectos relevantes dos dados.

Neste artigo, continuamos a explorar indicadores de negociação populares sob uma nova ótica. Vamos processar a composição horizontal de transformações naturais. O melhor indicador para isso é a média móvel exponencial dupla (Double Exponential Moving Average, DEMA).

Hoje quero apresentar-lhes um método de aprendizado um pouco diferente. Pode-se dizer que é emprestado da teoria da evolução de Darwin. É provavelmente menos controlável do que os métodos discutidos anteriormente. Mas, mesmo assim, permite também treinar modelos indiferenciados.

Esse artigo é a continuação da série sobre a implementação da teoria das categorias em MQL5. Nele são discutidas as ações de monoides como um meio de transformar os monoides descritos no artigo anterior para aumentar suas aplicações.

Damos continuidade à exploração do método TEMPO. Neste artigo, avaliaremos a eficácia prática das abordagens propostas com base em dados históricos reais.

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

No artigo anterior, construímos uma classe para agrupamento de dados. Hoje eu gostaria de compartilhar com vocês as formas mediante as quais os resultados podem ser usados para resolver problemas práticos de negociação.

A surpreendente capacidade das plantas daninhas de sobreviver em uma ampla variedade de condições foi a inspiração para o desenvolvimento de um poderoso algoritmo de otimização. O IWO (Invasive Weed Optimization) é considerado um dos melhores entre os analisados até o momento.

A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.

Muita gente, principalmente os não programadores, tem muita dificuldade em conseguir transferir informações entre o MetaTrader 5 e outros programas. Um destes programas é o Excel. Muitos usam o Excel como uma forma de gerenciar e manter o seu controle de risco. Sendo um programa muito bom e fácil de aprender a utilizar. Mesmo para quem não é programador VBA. Aqui vou mostrar uma forma de fazer a comunicação entre o MetaTrader 5 e o Excel (Método super-simples).

Neste artigo, revisitamos a clássica estratégia de cruzamento de médias móveis para avaliar sua eficácia atual. Dado o tempo desde sua criação, exploramos os possíveis aprimoramentos que a IA pode trazer a essa estratégia de negociação tradicional. Ao incorporar técnicas de IA, nosso objetivo é aproveitar as capacidades preditivas avançadas para otimizar pontos de entrada e saída de operações, adaptar-se a condições de mercado variáveis e melhorar o desempenho geral em comparação com abordagens convencionais.

Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.

Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.

Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.

Neste artigo é analisado um algoritmo interessante chamado de gotas de água inteligentes (IWD), inspirado na natureza inanimada, que simula o processo de formação do leito de um rio. As ideias desse algoritmo permitiram melhorar significativamente o líder anterior da classificação, o SDS, e o novo líder (SDSm modificado), como de costume, pode ser encontrado no arquivo do artigo.

Nesta série, continuamos a desvendar os segredos da programação. No novo artigo, vamos estudar as bases das estruturas, classes e funções de tempo e adquirir novas habilidades para programação eficiente. Este guia pode ser útil não apenas para iniciantes, mas também para desenvolvedores experientes, pois simplifica conceitos complexos, fornecendo informações valiosas para dominar o MQL5. Continue aprendendo coisas novas, aperfeiçoe suas habilidades de programação e domine o mundo da negociação algorítmica.

Nos dois últimos artigos, criamos uma ferramenta que permite criar e editar modelos de redes neurais. E agora é hora de avaliar o uso potencial da transferência de aprendizado (transfer learning, em inglês) usando exemplos práticos.

O trader de hoje é um filomata que está quase sempre procurando novas ideias, experimentando-as, escolhendo modificá-las ou descartá-las; um processo exploratório que deve custar uma quantidade razoável de diligência. Esta série de artigos proporá que o assistente MQL5 deve ser um esteio para os traders.

Neste artigo, quero apresentar a você um método interessante de previsão de trajetórias, desenvolvido para resolver problemas relacionados ao movimento autônomo de veículos. Os autores do método combinaram os melhores elementos de diferentes soluções arquitetônicas.

No último artigo, elaboramos uma ferramenta para criar e editar a arquitetura de redes neurais. E hoje quero convidá-lo a continuar trabalhando nela, para torná-la mais amigável. De certa forma, ao fazer isso, estamos nos afastando um pouco do nosso tópico. Mas convenhamos que a organização do espaço de trabalho desempenha um papel importante na obtenção do resultado.

O trader moderno está quase sempre à procura de novas ideias. Para isso, tenta novas estratégias, modifica e descarta aquelas que não funcionam. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é a verdadeira espinha dorsal de um trader moderno.

A base da estratégia de forrageamento de E. coli (E. coli) inspirou cientistas a desenvolverem o algoritmo de otimização BFO. Esse algoritmo apresenta ideias originais e abordagens promissoras para otimização e merece um estudo mais aprofundado.

O artigo descreve os princípios, os métodos e as possibilidades de aplicação do EM a diferentes problemas de otimização. Ele uma ferramenta de otimização eficiente, capaz de lidar com grandes quantidades de dados e funções multidimensionais.

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.

Neste artigo, vamos desvendar os segredos da alquimia algorítmica, explorando a arte e precisão dos mercados financeiros. Você vai ver como as florestas aleatórias transformam dados em previsões e ajudam a navegar nas complexidades do mercado financeiro. Vamos entender o papel das florestas aleatórias com dados financeiros e ver se elas podem ajudar a aumentar os lucros.

Os modelos leves para previsão de séries temporais oferecem alto desempenho utilizando uma quantidade mínima de parâmetros. Isso reduz o consumo de recursos computacionais e acelera a tomada de decisões. Ao mesmo tempo, eles alcançam qualidade de previsão comparável à de modelos mais complexos.

A cada vez que consideramos métodos de aprendizado por reforço, nos deparamos com a questão da exploração eficiente do ambiente. A solução deste problema frequentemente leva à complexificação do algoritmo e ao treinamento de modelos adicionais. Neste artigo, vamos considerar uma abordagem alternativa para resolver esse problema.

O SAMformer propõe uma solução para os principais problemas do Transformer na previsão de séries temporais de longo prazo, incluindo a complexidade do treinamento e a fraca capacidade de generalização em amostras pequenas. Sua arquitetura rasa e a otimização com consideração da nitidez garantem o desvio de mínimos locais ruins. Neste artigo, continuaremos a implementação das abordagens utilizando MQL5 e avaliaremos seu valor prático.

Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. Talvez você como o leitor possa ter dúvidas sobre se as publicações recentes se encaixam no tópico de redes neurais. Neste novo artigo, voltamos ao uso de redes neurais.