Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

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.

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL5. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.

Neste artigo, faremos a confecção de um neurônio básico. Apesar de ele ser algo simples, e muitos acharem que o código é totalmente bobo e sem nenhum propósito. Quero que você, meu caro leitor, e entusiasta pelo tema de redes neurais. Brinque e se divirta estudando este simples esboço de neurônio. Não precisa ficar com receio de mexer no código a fim de entender o mesmo.

O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.

O algoritmo de otimização de baleias (WOA) é um algoritmo metaheurístico inspirado pelo comportamento e pelas estratégias de caça das baleias-jubarte. A ideia principal do WOA é imitar o chamado método de alimentação "rede de bolhas", em que as baleias criam bolhas ao redor de suas presas para depois atacá-las em um movimento espiral.

Neste artigo examinaremos a otimização de dinâmica espiral (SDO), um algoritmo de otimização baseado nos padrões de trajetórias espirais presentes na natureza, como nas conchas de moluscos. O algoritmo proposto pelos autores foi completamente repensado e modificado por mim, e o artigo discutirá por que essas mudanças foram necessárias.

O algoritmo de “mudas, semeadura e crescimento” (Saplings Sowing and Growing up, SSG) é inspirado em um dos organismos mais resistentes do planeta, um exemplo notável de sobrevivência em inúmeras condições.

Neste artigo, aplicamos um algoritmo relativamente complexo de rede neural chamado PatchTST, lançado em 2023, para prever a ação do preço nas próximas 24 horas. Usaremos o repositório oficial, faremos algumas modificações, treinaremos um modelo para EURUSD e o aplicaremos para fazer previsões futuras, tanto em Python quanto em MQL5.

O algoritmo de otimização de baleias (WOA) é um algoritmo metaheurístico inspirado pelo comportamento e pelas estratégias de caça das baleias-jubarte. A ideia principal do WOA é imitar o chamado método de alimentação "rede de bolhas", em que as baleias criam bolhas ao redor de suas presas para depois atacá-las em um movimento espiral.

Pelo resultado dos testes realizados em artigos anteriores, concluímos que a qualidade da estratégia treinada depende muito da amostra de treinamento utilizada. Neste artigo, apresento a vocês um método simples e eficaz para selecionar trajetórias com o objetivo de treinar modelos.

Desta vez, veremos exemplos de passagem de indicadores ao perceptron. Abordaremos conceitos gerais, um Expert Advisor simples pronto, os resultados de sua otimização e testes forward.

Muito provavelmente você não tenha se dado conta, que a modelagem das matrizes estava um tanto quanto estranha. Já que não havia a indicação de linhas e colunas, mas apenas indicações de colunas. O que é muito estranho, quando se está lendo um código, que faz fatorações de matrizes. E se você estava esperando ver linhas e colunas sendo indicadas. Pode acabar ficando bastante confuso, no momento de tentar implementar a fatoração. Além do mais, aquela forma de modelar as matrizes, não é nem de longe a melhor maneira. Isto por que, quando modelamos matrizes daquela maneira, passamos a ter uma certa limitação, que nos obriga a usar outras técnicas, ou funções, que não seriam de fato necessárias. Isto quando a modelagem é feita de uma maneira um pouco mais adequada.

Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!

Neste artigo, convido você a conhecer um algoritmo interessante que se situa na interseção entre os métodos de aprendizado supervisionado e de reforço.

Continuamos com o tema da exploração do ambiente no aprendizado por reforço. Neste artigo, abordaremos mais um algoritmo, o Go-Explore, que permite explorar eficazmente o ambiente durante a fase de treinamento do modelo.

As últimas 2 partes foram dedicadas ao método transformador de decisões (DT), que modela sequências de ações no contexto de um modelo autorregressivo de recompensas desejadas. Neste artigo, vamos considerar outro algoritmo de otimização deste método.

A pesquisa do ambiente em tarefas de aprendizado por reforço é um problema atual. Anteriormente, já examinamos algumas abordagens. E hoje, eu proponho que nos familiarizemos com mais um método, baseado na maximização da norma nuclear. Ele permite que os agentes destaquem estados do ambiente com alto grau de novidade e diversidade.

Neste artigo, exploraremos o papel que o método de máquinas de vetores de suporte (<i>support vector machines</i>, SVM) desempenha na formação do futuro do trading. Este artigo pode ser visto como um guia detalhado que explica como usar o SVM para melhorar estratégias de trading, otimizar a tomada de decisões e descobrir novas oportunidades nos mercados financeiros. Você mergulhará no mundo do SVM através de aplicações reais, instruções passo a passo e avaliações de especialistas. Talvez essa ferramenta indispensável o ajude a entender as complexidades do trading moderno. De qualquer forma, o SVM se tornará uma ferramenta muito útil no arsenal de cada trader.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de negociação em Python e MQL5. Hoje, vamos abordar a tarefa de desenvolver um algoritmo de negociação em Python.

À medida que a política do Ator se afasta cada vez mais dos exemplos armazenados no buffer de reprodução de experiências, a eficácia do treinamento do modelo, baseado nesse buffer, diminui. Neste artigo, examinamos um algoritmo que aumenta a eficácia do uso de amostras em algoritmos de aprendizado por reforço.

Neste artigo, apresentamos a implementação de um algoritmo de seleção de características descrito em um artigo acadêmico intitulado "FREL: Um algoritmo estável de seleção de características", chamado de Ponderação de Características como Aprendizado Baseado em Energia Regularizada.

Os perceptrons, redes com uma única camada oculta, podem ser um bom suporte para aqueles familiarizados com os fundamentos do trading automático e que desejam mergulhar nas redes neurais. Vamos examinar passo a passo como eles podem ser implementados no conjunto de classes de sinais, que faz parte das classes do Assistente MQL5 para EAs.

Este artigo é um pouco diferente dos trabalhos anteriores desta série. Nele, discutiremos uma representação alternativa de séries temporais. A representação linear por partes de séries temporais é um método de aproximação de séries temporais usando funções lineares em pequenos intervalos.

O GSA é um algoritmo populacional inspirado na natureza inanimada. Sua capacidade de modelar com alta precisão a interação entre corpos físicos, através da lei da gravidade de Newton incorporada no algoritmo, permite contemplar um espetáculo fascinante de dança entre sistemas planetários e aglomerados galácticos, representado de forma impressionante em animações. Hoje vamos discutir um dos algoritmos de otimização mais interessantes e originais. Um simulador de movimento de objetos espaciais está incluído.

Estamos abrindo um novo mundo de trading automatizado em barras 3D. Como seria um robô de trading operando em barras multidimensionais de preço, e será que os clusters “amarelos” das barras 3D conseguem prever reversões de tendência? Como é o trading em múltiplas dimensões?

Neste artigo, estudaremos algoritmo Boids, baseado em exemplos únicos de comportamento de enxame de animais. O algoritmo Boids, por sua vez, serviu como base para a criação de uma classe inteira de algoritmos, agrupados sob o nome de "Inteligência de Enxame".