Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Este artigo fala sobre um método de otimização baseado nos princípios de funcionamento do sistema imunológico do organismo — Micro Artificial Immune System (Micro-AIS) — uma modificação do AIS. O Micro-AIS utiliza um modelo mais simples do sistema imunológico e operações mais simples de processamento de informações imunológicas. O artigo também aborda as vantagens e desvantagens do Micro-AIS em comparação com o AIS tradicional.

Explore o mundo dos arrays em MQL5 na Parte 5, projetado para iniciantes absolutos. Simplificando conceitos complexos de codificação, este artigo foca na clareza e inclusão. Junte-se à nossa comunidade de aprendizes, onde perguntas são bem-vindas e conhecimento é compartilhado!

Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.

Neste artigo, vamos passar rapidamente, por alguns métodos para conseguir a função que poderá representar os nossos dados no banco. Não irei me aprofundar em detalhes relacionados ao como usar estatísticas e estudos de probabilidade para interpretar os resultados. Deixo isto como dever de casa, para cada um que realmente deseja se aprofundar, na parte matemática da coisa. De qualquer forma, estudar tais coisas será primordial para que você de fato consiga compreender tudo que envolve estudos de redes neurais. Aqui irei pegar bem leve no tema.

Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.

Neste artigo, apresentamos um método de segmentação de objetos 3D baseado no Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina a necessidade de agregação intermediária de dados. Isso acelera o processo de segmentação e melhora o desempenho do modelo.

Este artigo descreve modelos hierárquicos de aprendizado que propõem uma abordagem eficaz para resolver tarefas complexas de aprendizado de máquina. Os modelos hierárquicos consistem em vários níveis, cada um responsável por aspectos diferentes da tarefa.

Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.

Neste artigo, revisitamos uma estratégia clássica de negociação de petróleo bruto com o objetivo de aprimorá-la, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado. Vamos construir um modelo de mínimos quadrados para prever os preços futuros do petróleo Brent, com base na diferença entre os preços do Brent e do WTI. Nosso objetivo é identificar um indicador líder de futuras mudanças nos preços do Brent.

Apresentamos o sistema de negociação híbrido StockFormer, que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço (RL). O framework utiliza 3 ramos Transformer com mecanismo integrado Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que melhora o módulo de atenção padrão com um bloco Feed-Forward multicabeça, permitindo capturar padrões de séries temporais em diferentes subespaços.

Neste artigo, continuaremos a falar sobre métodos de coleta de dados em uma amostra de treinamento. É claro que o processo de aprendizado requer constante interação com o ambiente. Mas as situações podem variar.

O artigo explora o BSA, um algoritmo baseado no comportamento das aves, inspirado na interação coletiva das aves em bando na natureza. Diferentes estratégias de busca dos indivíduos no BSA, incluindo a alternância entre comportamento de voo, vigilância e procura de alimento, tornam esse algoritmo multifacetado. Ele utiliza os princípios de comportamento de bando, comunicação, adaptabilidade, liderança e acompanhamento das aves para a busca eficaz de soluções ótimas.

Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.

No artigo anterior, discutimos uma RNN simples que, apesar de sua incapacidade de entender dependências de longo prazo nos dados, conseguiu desenvolver uma estratégia lucrativa. Neste artigo, discutiremos tanto a Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) quanto a Unidade Recorrente com Portões (GRU). Essas duas redes foram introduzidas para superar as limitações de uma RNN simples e superá-la.

Apresentamos o método Transformer Vetorial Hierárquico (HiVT), desenvolvido para a previsão rápida e precisa de séries temporais multimodais.

O artigo analisa em detalhes os componentes-chave e as inovações do algoritmo de otimização ATA, que é um método evolutivo com um sistema de comportamento duplo único, que se adapta conforme a situação. Utilizando cruzamento para uma diversificação aprofundada, e migração para busca quando há estagnação em ótimos locais, o ATA combina aprendizado individual e social.

Neste artigo, exploramos o desafio de entender como a IA funciona. Modelos de IA frequentemente tomam decisões de maneiras que são difíceis de explicar, levando ao que é conhecido como o "problema da discordância". Esta questão é fundamental para tornar a IA mais transparente e confiável.

Neste artigo, gostaria de apresentar outro tipo de modelos voltados para o estudo da dinâmica do estado do ambiente.

O artigo aborda o algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que utiliza conceitos do modelo orbital atômico para simular a busca por soluções. O algoritmo se baseia em distribuições probabilísticas e na dinâmica das interações dentro de um átomo. O artigo discute detalhadamente os aspectos matemáticos do AOS, incluindo a atualização das posições dos candidatos a soluções e os mecanismos de absorção e emissão de energia. O AOS abre novos caminhos para a aplicação de princípios quânticos em tarefas computacionais, oferecendo uma abordagem inovadora para a otimização.

No artigo anterior, nos familiarizamos com um dos métodos de detecção de objetos em imagens. No entanto, o processamento de imagens estáticas é um pouco diferente do trabalho com séries temporais dinâmicas, como aquelas relacionadas à dinâmica dos preços que estamos analisando. Neste artigo, quero apresentar a você o método de detecção de objetos em vídeo, que é mais relevante para a nossa tarefa atual.

Neste artigo, exploramos diferentes maneiras pelas quais os eigenvetores e os autovalores podem ser aplicados na análise exploratória de dados para revelar relacionamentos únicos nos dados.

Apresento o framework adaptativo multiagente MASA, que une aprendizado por reforço e estratégias adaptativas, oferecendo um equilíbrio harmonioso entre rentabilidade e controle de riscos em condições de mercado turbulentas.

Este artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.

Os modelos de aprendizado de máquina são difíceis de interpretar, e entender o motivo pelo qual os modelos não atendem às nossas expectativas pode ajudar muito a alcançar o resultado desejado ao usar esses métodos modernos. Sem um entendimento abrangente do funcionamento interno do modelo, pode ser difícil identificar erros que prejudicam o desempenho. Nesse processo, podemos dedicar tempo a criar funções que não impactam na qualidade da previsão. No final, por melhor que seja o modelo, perdemos todos os seus principais benefícios devido a nossos próprios erros. Felizmente, existe uma solução complexa, mas bem desenvolvida, que permite ver claramente o que está acontecendo sob o capô do modelo.

Neste artigo, discutiremos a aplicação do algoritmo Go-Explore ao longo de um período de treinamento prolongado, uma vez que uma estratégia de seleção aleatória de ações pode não levar a uma passagem lucrativa à medida que o tempo de treinamento aumenta.

O agrupamento k-médias é uma abordagem para agrupar pontos de dados em um processo que inicialmente se concentra na representação macro do conjunto de dados, onde são aplicados centroides de cluster criados aleatoriamente. Com o tempo, esses centroides são ajustados e escalonados para representar melhor o conjunto de dados. Este artigo examina essa abordagem de agrupamento e algumas de suas aplicações.

Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.

Continuamos nossa análise, desta vez, explorando a família de transformadores de decisão. Em trabalhos anteriores, já observamos que o treinamento do transformador subjacente à arquitetura desses métodos é bastante desafiador e requer uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados. Neste artigo, consideramos um algoritmo para usar trajetórias não rotuladas com o objetivo de pré-treinar modelos.

A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.

O treinamento de modelos em modo off-line é realizado com dados de uma amostra de treinamento previamente preparada. Isso nos oferece várias vantagens, mas também comprime significativamente as informações sobre o ambiente em relação às dimensões da amostra de treinamento. Isso, por sua vez, limita as possibilidades de pesquisa. Neste artigo, quero apresentar um método que permite enriquecer a amostra de treinamento com dados o mais diversificados possível.

O artigo apresenta um testador rápido de estratégias para modelos de aprendizado de máquina com o uso do Numba. Em termos de velocidade, ele supera o testador de estratégias feito em Python puro em 50 vezes. O autor recomenda o uso dessa biblioteca para acelerar cálculos matemáticos, especialmente em casos que envolvem laços.

Ao estudar diferentes arquiteturas de construção de modelos, temos dado pouca atenção ao processo de treinamento dos modelos. Neste artigo, tentarei preencher essa lacuna.

Desde os primeiros artigos sobre aprendizado por reforço, a gente sempre falou de duas coisas: como explorar o ambiente e definir a função de recompensa. Os artigos mais recentes foram dedicados à exploração durante o aprendizado off-line. Neste aqui, quero apresentar a você um algoritmo em que os autores resolveram deixar de lado a função de recompensa.