Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Como o clima está relacionado ao mercado cambial? Na teoria econômica clássica, por muito tempo não se reconheceu a influência de fatores como o clima no comportamento do mercado. Porém, tudo mudou. Vamos tentar estabelecer conexões entre o estado do tempo e a situação das moedas agrícolas no mercado.

Este artigo introduz os traders às Redes Generativas Adversariais (GANs) para geração de dados financeiros sintéticos, abordando limitações de dados no treinamento de modelos. Ele cobre os fundamentos das GANs, implementações em Python e MQL5, e aplicações práticas em finanças, capacitando traders a aumentar a precisão e a robustez dos modelos por meio de dados sintéticos.

O Algoritmo do camelo, desenvolvido em 2016, modela o comportamento dos camelos no deserto para resolver problemas de otimização, levando em conta fatores de temperatura, reservas e resistência. Neste trabalho é apresentada ainda uma versão modificada dele (CAm), com melhorias-chave, como a aplicação da distribuição gaussiana na geração de soluções e a otimização dos parâmetros do efeito de oásis.

Neste artigo tentarei mostrar a você, meu caro leitor, que nem tudo é como parece. Muitas das vezes somos levados a pensar que as coisas são de uma dada maneira, quando na verdade, podemos estar sendo levados a pensar algo que não necessariamente é verdade. Redes neurais, são de longe um dos assuntos mais interessantes em termos gerais. Tanto pelo ponto de vista matemático, eletrônico ou mesmo de software. Porém, diferente do que muitos acreditam ou pregam. Redes neurais não são nem de longe, a questão e solução definitiva. São apenas um ramo de pesquisa, no qual devemos sempre estar estudando e procurando nos informar sobre o que acontece nos bastidores.

Neste artigo, tentarei apresentar, de forma o mais simplificada e didática, quanto foi possível fazer, uma das questões mais controvérsias quando o assunto é rede neural. Que é justamente como procurar o melhor ponto possível, ou menor custo de uma função. Mostrarei a diferença que existe entre uma regressão linear e um gradiente descendente. Ambos casos bastante simples e voltados para mostrar que nem sempre o que parece obvio, realmente é o melhor caminho.

Construímos, em MQL5 puro, um indicador para plotar no gráfico uma função de ativação e sua derivada, tomando a ReLU como exemplo. Explicamos o impacto das derivadas na escolha da ativação e os cuidados com pontos não diferenciáveis. O leitor visualiza as curvas de forma interativa e obtém uma base prática para decidir quando usar ou não determinadas ativações.

Neste artigo abordaremos o tema intrigante da análise fractal e da previsão de mercados por meio de aprendizado de máquina. Estes são apenas os primeiros passos no caminho para o estudo das diversas estruturas fractais que se formam nos gráficos de cotações financeiras. Utilizaremos a correlação para a busca de padrões e o algoritmo CatBoost para a classificação desses padrões.

E se um algoritmo de otimização pudesse lembrar suas viagens passadas e usar essa memória para buscar soluções melhores? O BSA faz exatamente isso, equilibrando a exploração do novo e o retorno ao que já foi testado. No artigo, revelamos os segredos do algoritmo. Ideia simples, mínimo de parâmetros e resultado estável.

O algoritmo Deterministic Oscillatory Search (DOS) é um método inovador de otimização global que combina as vantagens dos algoritmos de gradiente e dos algoritmos de enxame sem o uso de números aleatórios. O mecanismo de oscilações e de inclinações de fitness permite ao DOS explorar espaços de busca complexos por meio de um método determinístico.

O artigo explica por que e como o gradiente é usado no treinamento de um perceptron, partindo do erro de mínimo quadrado e da regra da cadeia para obter as derivadas parciais. Mostramos a implementação do cálculo do gradiente na classe C_Neuron em MQL5 e validamos com exemplos de 1 e 2 entradas. Você aprenderá a ajustar pesos e viés por gradiente descendente e se preparar para forward e back propagation.

A Regressão por Vetores de Suporte é uma maneira idealista de encontrar uma função ou 'hiperplano' que melhor descreva a relação entre dois conjuntos de dados. Tentamos explorar isso na previsão de séries temporais dentro das classes personalizadas do MQL5 wizard.

O artigo é dedicado a uma análise detalhada do algoritmo Exchange Market Algorithm (EMA), inspirado no comportamento de traders no mercado acionário. O algoritmo modela o processo de negociação de ações, em que participantes do mercado com diferentes níveis de sucesso aplicam estratégias variadas para maximizar o lucro.

Neste artigo, apresentamos a implementação de vários classificadores em ensemble na linguagem MQL5 e analisamos sua eficiência em diferentes situações.

Propomos que você embarque em uma jornada fascinante pelo mundo da análise adaptativa de séries temporais financeiras e descubra como transformar uma complexa análise espectral e uma convolução flexível em sinais reais de trading. Você verá como o LightGTS escuta o ritmo do mercado, ajustando-se às suas mudanças por meio de um passo de janela variável, e como a aceleração com OpenCL permite transformar cálculos no caminho mais curto para decisões lucrativas.