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 de maneira fácil (Parte 75): aumentando a produtividade dos modelos de previsão de trajetórias
Os modelos que estamos criando estão se tornando cada vez maiores e mais complexos. Com isso, aumentam os custos não apenas para o treinamento, mas também para a operação. Além disso, muitas vezes nos deparamos com situações em que o tempo de tomada de decisão é crítico. E, por isso, voltamos nossa atenção para métodos de otimização de desempenho dos modelos sem perder qualidade.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 19): Supercharge Seus Modelos de IA com AdaBoost
AdaBoost, um poderoso algoritmo de boosting projetado para elevar o desempenho dos seus modelos de IA. AdaBoost, abreviação de Adaptive Boosting, é uma técnica sofisticada de aprendizado em conjunto que integra perfeitamente aprendizes fracos, aprimorando sua força preditiva coletiva.
Modelo GRU de Deep Learning com Python para ONNX com EA, e comparação entre modelos GRU e LSTM
Vamos guiá-lo por todo o processo de DL com Python para criar um modelo GRU em ONNX, culminando na criação de um Expert Advisor (EA) projetado para negociação, e, posteriormente, comparando o modelo GRU com o modelo LSTM.
Superando Desafios de Integração com ONNX
ONNX é uma ótima ferramenta para integrar códigos complexos de IA entre diferentes plataformas, sendo uma ferramenta excelente, mas que vem com alguns desafios que devem ser superados para aproveitar ao máximo suas capacidades. Neste artigo, discutimos os problemas mais comuns que você pode enfrentar e como mitigá-los.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 16): Uma nova perspectiva sobre árvores de decisão
Na última parte da nossa série sobre aprendizado de máquina e trabalho com big data, voltamos a falar sobre as árvores de decisão. Este artigo é destinado a traders que desejam entender o papel das árvores de decisão na análise de tendências de mercado. Aqui, reunimos todas as informações principais sobre a estrutura, o propósito e o uso dessas árvores. Vamos explorar as raízes e os ramos das árvores algorítmicas e descobrir como elas podem ser aplicadas na tomada de decisões de negociação. Vamos juntos dar um novo olhar às árvores de decisão e ver como elas podem ajudar a superar as dificuldades nos mercados financeiros.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 21): Testando com Dados do Calendário Econômico
Os dados do Calendário Econômico não estão disponíveis para testes com Expert Advisors no Strategy Tester, por padrão. Vamos explorar como bancos de dados poderiam ajudar a contornar essa limitação. Portanto, neste artigo, exploramos como os bancos de dados SQLite podem ser usados para arquivar notícias do Calendário Econômico, de modo que os Expert Advisors montados pelo Wizard possam usá-los para gerar sinais de trade.
Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)
Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.
Hibridização de algoritmos populacionais. Estruturas sequenciais e paralelas
Aqui, vamos mergulhar no mundo da hibridização de algoritmos de otimização, analisando três tipos principais: mistura de estratégias, hibridização sequencial e paralela. Realizaremos uma série de experimentos combinando e testando algoritmos de otimização relevantes.
Algoritmo de Fechadura Codificada (Code Lock Algorithm, CLA)
Neste artigo, vamos repensar as fechaduras codificadas, transformando-as de mecanismos de proteção em ferramentas para resolver tarefas complexas de otimização. Descubra o mundo das fechaduras codificadas, não como simples dispositivos de segurança, mas como inspiração para uma nova abordagem à otimização. Vamos criar uma população inteira de "fechaduras", onde cada uma representa uma solução única para um problema. Em seguida, desenvolveremos um algoritmo que "destrancará" essas fechaduras e encontrará soluções ideais em várias áreas, desde o aprendizado de máquina até o desenvolvimento de sistemas de trading.
Algoritmo de busca através de vizinhança — Across Neighborhood Search (ANS)
O artigo explora o potencial do algoritmo ANS, como um passo relevante no desenvolvimento de métodos de otimização flexíveis e inteligentes, capazes de considerar as especificidades da tarefa e a dinâmica do ambiente no espaço de busca.
Ciência de Dados e ML (Parte 27): Redes Neurais Convolucionais (CNNs) em Bots de Trading no MetaTrader 5 — Vale a Pena?
As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são renomadas por sua capacidade de detectar padrões em imagens e vídeos, com aplicações em diversos campos. Neste artigo, exploramos o potencial das CNNs para identificar padrões valiosos nos mercados financeiros e gerar sinais de trading eficazes para bots de negociação no MetaTrader 5. Vamos descobrir como essa técnica de aprendizado profundo pode ser aproveitada para decisões de trading mais inteligentes.
Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais
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.
Algoritmo de algas artificiais (AAA)
Este artigo aborda o algoritmo de algas artificiais (AAA), desenvolvido com base nos processos biológicos característicos das microalgas. Ele incorpora movimento espiral, processo evolutivo e adaptação, e possibilita a resolução de problemas de otimização. O artigo oferece uma análise detalhada dos princípios de funcionamento do AAA e seu potencial na modelagem matemática, destacando a conexão entre a natureza e as soluções algorítmicas.
Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
Neste artigo, vamos explorar o novo algoritmo de otimização autoral CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira em objetos cósmicos únicos, nomeadamente em cometas e suas impressionantes caudas, formadas quando se aproximam do Sol. Esse algoritmo é baseado no conceito de movimento dos cometas e suas caudas, e foi projetado para encontrar soluções ótimas em problemas de otimização.
Algoritmo de Busca Orbital Atômica — Atomic Orbital Search (AOS)
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.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 81): Análise da dinâmica dos dados considerando o contexto (CCMR)
Em trabalhos anteriores, sempre avaliamos o estado atual do ambiente. No entanto, a dinâmica das mudanças dos indicadores sempre ficou "nos bastidores". Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo que permite avaliar a mudança direta dos dados entre dois estados consecutivos do ambiente.
Algoritmo de otimização baseado em brainstorming — Brain Storm Optimization (Parte II): Multimodalidade
Na segunda parte do artigo, vamos para a implementação prática do algoritmo BSO, realizaremos testes com funções de teste e compararemos a eficiência do BSO com outros métodos de otimização.
Colmeia artificial de abelhas — Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA): Teoria e métodos
Neste artigo, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.
Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)
Este artigo apresenta a versão original do algoritmo de otimização por quimiotaxia bacteriana (Bacterial Chemotaxis Optimization, BCO) e sua variante modificada. Examinaremos detalhadamente todas as diferenças, com foco especial na nova versão BCOm, que simplifica o mecanismo de movimento das bactérias, reduz a dependência do histórico de mudanças de posição e emprega operações matemáticas mais simples em comparação com a versão original, que possui um alto custo computacional. Além disso, serão realizados testes e apresentadas conclusões.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos e composições
A teoria das categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo descrever alguns de seus conceitos a fim de criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa seção notável na criação de estratégias de negociação.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo híbrido de otimização de forrageamento bacteriano com algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)
Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização, combinando as ideias dos algoritmos de otimização de forrageamento bacteriano (BFO) com as técnicas usadas no algoritmo genético (GA), resultando no algoritmo híbrido BFO-GA. Ele utiliza o comportamento de enxameamento das bactérias para a busca global da solução ótima e operadores genéticos para refinar os ótimos locais. Ao contrário do BFO original, as bactérias agora podem mutar e herdar genes.
Filtragem e extração de características no domínio da frequência
Neste artigo, vamos explorar a aplicação de filtros digitais em séries temporais representadas no domínio da frequência, com o objetivo de extrair características únicas que podem ser úteis para modelos de previsão.
Algoritmo de arquearia — Archery Algorithm (AA)
Neste artigo, examinamos detalhadamente o algoritmo de otimização inspirado na arquearia, com foco no uso do método de roleta como mecanismo de seleção de áreas promissoras para a colocação das "flechas". Esse método permite avaliar a qualidade das soluções e selecionar as posições mais promissoras para um estudo mais aprofundado.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)
Em nossos modelos, frequentemente usamos vários algoritmos de atenção. E, provavelmente, usamos Transformadores com mais frequência. A principal desvantagem deles é a exigência de recursos. Neste artigo, quero apresentar um algoritmo que ajuda a reduzir os custos computacionais sem perda de qualidade.
Busca com restrições — Tabu Search (TS)
O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.
Algoritmo de otimização por reações químicas — Chemical Reaction Optimization, CRO (Parte I): A química dos processos na otimização
Na primeira parte deste artigo, mergulharemos no mundo das reações químicas e descobriremos uma nova abordagem para a otimização! O método de otimização por reações químicas (CRO) utiliza os princípios das leis da termodinâmica para alcançar resultados eficazes. Revelaremos os segredos da decomposição, síntese e outros processos químicos que servem de base para este método inovador.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 20): Escolha entre LDA e PCA em tarefas de algotrading no MQL5
Neste artigo, vamos considerar métodos de redução de dimensionalidade e sua aplicação no ambiente de trading MQL5. Especificamente, vamos estudar as nuances da Análise Discriminante Linear (LDA) e da Análise de Componentes Principais (PCA), bem como analisar sua influência no desenvolvimento de estratégias e na análise de mercado.
Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização
Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 18): Comparando a eficácia do TruncatedSVD e NMF no tratamento de dados complexos de mercado
A decomposição em valores singulares truncada (TruncatedSVD) e a fatoração de matriz não negativa (NMF) são métodos de redução de dimensionalidade. Ambos podem ser bastante úteis ao trabalhar com estratégias de negociação baseadas na análise de dados. Neste artigo, analisamos a aplicabilidade desses métodos no processamento de dados complexos de mercado, incluindo suas capacidades de redução de dimensionalidade para otimizar a análise quantitativa nos mercados financeiros.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 90): Interpolação Frequencial de Séries Temporais (FITS)
Ao estudarmos o método FEDformer, abrimos uma porta para a área de representação de séries temporais no domínio da frequência. No novo artigo, continuaremos o tema iniciado, e analisaremos um método que permite não apenas conduzir uma análise, mas também prever estados futuros no domínio frequencial.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 94): Otimização da sequência de dados iniciais
Ao trabalhar com séries temporais, geralmente usamos os dados na sequência histórica. Mas isso é realmente o mais eficiente? Há quem acredite que modificar a sequência dos dados iniciais pode aumentar a eficácia dos modelos de aprendizado. Neste artigo, vou apresentar um desses métodos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 78): Detecção de objetos baseada em Transformador (DFFT)
Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 20): Regressão Simbólica
A Regressão Simbólica é uma forma de regressão que começa com poucas ou nenhuma suposição sobre qual seria o modelo subjacente que mapeia os conjuntos de dados em estudo. Embora possa ser implementada por Métodos Bayesianos ou Redes Neurais, analisamos como uma implementação com Algoritmos Genéticos pode ajudar a personalizar uma classe de sinal especialista utilizável no MQL5 Wizard.
Algoritmo de Busca Cooperativa Artificial (Artificial Cooperative Search, ACS)
Apresentamos o algoritmo Artificial Cooperative Search (ACS). Este método inovador utiliza uma matriz binária e várias populações dinâmicas, baseadas em relações mutualísticas e cooperação, para encontrar rapidamente e com precisão soluções ótimas. A abordagem única do ACS em relação a "predadores" e "presas" permite alcançar excelentes resultados em problemas de otimização numérica.
Redes neurais em trading: Aprendizado hierárquico de características em nuvens de pontos
Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.
Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte V): Análise de Múltiplos Símbolos no USDZAR
Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para verificar se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, examinaremos uma estratégia popular de análise de múltiplos símbolos utilizando uma cesta de ativos correlacionados. Focaremos no par de moedas exótico USDZAR.
Redes neurais em trading: Explorando a estrutura local dos dados
A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 5): Aplicação e teste de um EA usando Socket
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais que podem criar dados compatíveis com a maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação precisa dos dados pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado com os objetivos e tarefas dos usuários, aumentar a precisão do modelo e até ajudar a alcançar uma melhoria significativa na qualidade!
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de estratégia de trading com LLM (I) - Ajuste fino
Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 28): Previsão de múltiplos valores futuros para EURUSD
Muitos modelos de inteligência artificial são projetados para prever um único valor futuro. Neste artigo, veremos como utilizar modelos de aprendizado de máquina para prever múltiplos valores futuros. Essa abordagem, chamada de previsão multietapa, permite não apenas prever o preço de fechamento de amanhã, mas também o de depois de amanhã e assim por diante. A previsão multietapa oferece uma vantagem inegável para traders e analistas de dados, pois amplia o espectro de informações para oportunidades de planejamento estratégico.