Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.

Os tipos de dados especiais matrix e vector permitem escrever um código que se aproxima da notação matemática. Isto poupa o trabalho de criar laços aninhados e de lembrar de indexar corretamente as matrizes que estão envolvidas no cálculo. Isto aumenta a confiabilidade e a velocidade de desenvolvimento de programas complexos.

Muitas pessoas as amam, mas apenas alguns entendem todas as operações por trás das Redes Neurais. Neste artigo, eu tentarei explicar tudo o que acontece por trás dos bastidores de um perceptron multicamadas feed-forward de maneira simples.

Neste artigo, descrevemos apenas um aspecto do aprendizado de máquina, em particular as funções de ativação. Em redes neurais artificiais, a função de ativação de neurônio calcula o valor de um sinal de saída com base nos valores de um sinal de entrada ou de um conjunto de sinais de entrada. Vamos mergulhar nos detalhes internos do processo.

O ONNX (Open Neural Network Exchange) é um padrão aberto para a representação de modelos de redes neurais. Neste artigo, consideraremos o processo de criação do modelo SNN-LSTM para previsão de séries temporais financeiras e o uso do modelo ONNX criado em um Expert Advisor MQL5.

Nos últimos dois artigos, discutimos o algoritmo Soft Actor-Critic, que incorpora regularização de entropia na função de recompensa. Essa abordagem permite equilibrar a exploração do ambiente e a exploração do modelo, mas é aplicável apenas a modelos estocásticos. Neste artigo, exploraremos uma abordagem alternativa que é aplicável tanto a modelos estocásticos quanto determinísticos.

As árvores de decisão imitam a maneira como os humanos pensam para classificar os dados. Vamos ver como construir árvores e usá-las para classificar e prever alguns dados. O principal objetivo do algoritmo de árvores de decisão é separar os dados impuros em puros ou próximos a nós.

Neste artigo, nós consideraremos os métodos de aprendizado de máquina ativo que se baseiam em dados reais e discutiremos seus prós e contras. Talvez você considere esses métodos úteis e os inclua em seu arsenal de modelos de aprendizado de máquina. A transdução foi introduzida por Vladimir Vapnik, que é o coinventor da Support-Vector Machine (SVM).

A previsão desempenha um papel importante na análise de séries temporais. No novo artigo, falaremos sobre as vantagens da segmentação de séries temporais.

Ao contrário da regressão linear, a regressão polinomial é um modelo flexível destinado a performar melhor em tarefas que o modelo de regressão linear não poderia lidar. Vamos descobrir como fazer modelos polinomiais em MQL5 e tirar algo positivo disso.

O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.

Estamos desenvolvendo um sistema de trading modular que combina Python para análise de dados com MQL5 para execução de ordens. Quatro módulos independentes monitoram paralelamente diferentes aspectos do mercado: volumes, arbitragem, economia e riscos, utilizando RandomForest com 400 árvores para análise. É dado um foco especial no gerenciamento de risco, pois sem uma gestão adequada, até os algoritmos de trading mais avançados tornam-se inúteis.

Essas técnicas avançadas de árvores de decisão com boosting de gradiente oferecem desempenho superior e flexibilidade, tornando-as ideais para modelagem financeira e trading algorítmico. Aprenda como aproveitar essas ferramentas para otimizar suas estratégias de trading, melhorar a precisão preditiva e ganhar uma vantagem competitiva nos mercados financeiros.

A classificação de dados é uma coisa crucial para um algotrader e um programador. Neste artigo, nós vamos nos concentrar em um dos algoritmos de classificação logística que provavelmente podem nos ajudar a identificar os Sims ou Nãos, as Altas e Baixas, Compras e Vendas.

O problema com o aprendizado por reforço é a necessidade de definir uma função de recompensa, que pode ser complexa ou difícil de formular, porém abordagens baseadas no tipo de ação e na exploração do ambiente que permitem que as habilidades sejam aprendidas sem uma função de recompensa explícita estão sendo exploradas para resolver esse problema.

O gradiente descendente desempenha um papel significativo no treinamento das redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ele é um algoritmo rápido e inteligente, apesar do seu trabalho impressionante, ele ainda é mal interpretado por muitos cientistas de dados, vamos ver do que ele se trata.

Vamos considerar o método de otimização de vaga-lumes (Firefly Algorithm, FA). Esse algoritmo evoluiu de um método desconhecido por meio de modificações para se tornar um líder real na tabela de classificação.

Este artigo serve como uma introdução à programação em MQL5 para novatos, abrindo portas para o empolgante mundo da negociação algorítmica. Aqui, você vai descobrir os princípios básicos do MQL5, a linguagem de programação usada para desenvolver estratégias de negociação no MetaTrader 5, que facilita a entrada no universo da negociação automatizada. Abrangendo desde a compreensão dos conceitos iniciais até os primeiros passos na programação, este texto é projetado para desbloquear as possibilidades da negociação algorítmica para todos os leitores, incluindo aqueles sem nenhuma experiência prévia em programação. Espero que aprecie esta incursão pelo mundo do trading com MQL5.

Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.

Neste artigo, eu tentarei usar nosso modelo logístico para prever o crash do mercado de ações com base nos fundamentos da economia dos EUA, nos concentraremos nas ações do NETFLIX e da APPLE, usando os crashes anteriores do mercado de 2019 e 2020, vamos ver como nosso modelo se comportará nas atuais desgraças e tristezas.

A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL. 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.

Este artigo descreve uma estratégia simples para normalizar os dados de mercado usando o intervalo diário e treinar uma rede neural para aprimorar as previsões de mercado. Os modelos desenvolvidos podem ser utilizados em conjunto com estruturas de análise técnica existentes ou de forma independente para auxiliar na previsão da direção geral do mercado. A estrutura delineada neste artigo pode ser ainda mais refinada por qualquer analista técnico para desenvolver modelos adequados para estratégias de negociação manuais e automatizadas.

Este artigo trata da teoria e prática do uso do algoritmo de retropropagação de erros no MQL5 através de matrizes. Oferecemos classes prontas e exemplos de scripts, indicadores e EAs.

As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.

Vamos tentar melhorar qualitativamente nossa análise dos mercados financeiros usando a análise de componentes principais (PCA). Aprenderemos como essa técnica pode ajudar a identificar padrões ocultos nos dados, identificar tendências de mercado ocultas e otimizar estratégias de investimento. Neste artigo, veremos como o PCA oferece uma nova perspectiva para a análise de dados financeiros complexos, ajudando-nos a ver informações que não percebemos usando abordagens tradicionais. Veremos se sua aplicação aos dados do mercado financeiro proporciona uma vantagem sobre a concorrência e nos ajuda a ficar um passo à frente.

O algoritmo Conformer, apresentado aqui, foi desenvolvido para prever o tempo, que, em termos de variabilidade e imprevisibilidade, pode ser comparado aos mercados financeiros. O Conformer é um método complexo que combina as vantagens dos modelos de atenção e das equações diferenciais ordinárias.

Continuamos a estudar o aprendizado Q distribuído e hoje veremos essa abordagem de outro ponto de vista. Falaremos sobre a possibilidade de usar regressão quantílica para resolver o problema de previsão de movimentos de preços.

Certamente muitas pessoas estão cansadas ​​​​de tentar constantemente prever o mercado de ações. Você gostaria de ter uma bola de cristal que o ajudasse a tomar melhores decisões de investimento? As redes neurais autoaprendentes podem ser a solução para isso. Neste artigo, vamos ver se esses algoritmos poderosos podem ajudar a surfar na onda e ser mais espertos que o mercado de ações. Ao analisar grandes volumes de dados e identificar padrões, as redes neurais autoaprendentes podem fazer previsões que geralmente são mais precisas do que as previsões dos traders. Vamos descobrir se essas tecnologias avançadas podem ser utilizadas para tomar decisões de investimento mais inteligentes e obter mais lucros.

Neste artigo, exploraremos o uso de todos os modelos de classificação do pacote Scikit-learn para resolver o problema de classificação dos íris de Fisher, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Também compararemos a precisão dos modelos originais e suas versões ONNX no Iris dataset completo.

A regressão é uma tarefa de prever um valor real a partir de um exemplo não rotulado. Para avaliar a precisão das previsões de modelos de regressão, são utilizadas as chamadas métricas de regressão.

As redes neurais são tudo para nós. Vamos ver se isso é verdade na prática. Para tal, vamos fazer experiências e adotar abordagens não-convencionais. Vamos escrever também um sistema de negociação lucrativo. A explicação vai ser simples.

Continuamos a estudar modelos de inteligência artificial, em particular, algoritmos de aprendizado não supervisionados. Já nos encontramos com um dos algoritmos de agrupamento. E neste artigo quero compartilhar com vocês outra maneira de resolver os problemas de redução de dimensionalidade.