Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina — Redes Neurais (Parte 02): Arquitetura das Redes Neurais Feed Forward
Há detalhes a serem abordadas na rede neural feed-forward antes de finalizarmos este assunto, a arquitetura é uma delas. Vamos ver como nós podemos construir e desenvolver uma rede neural flexível para as nossas entradas, o número de camadas ocultas e os nós para cada rede.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)
No último artigo, analisamos o algoritmo do autocodificador. Como qualquer outro algoritmo, tem suas vantagens e desvantagens. Na implementação original, o autocodificador executa a tarefa de separar os objetos da amostra de treinamento o máximo possível. E falaremos sobre como lidar com algumas de suas deficiências neste artigo.
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 05): cadeias de Markov
As cadeias de Markov são uma poderosa ferramenta matemática que pode ser usada para modelar e prever dados de séries temporais em vários campos, incluindo finanças. Na modelagem e previsão de séries temporais financeiras, as cadeias de Markov são frequentemente usadas para modelar a evolução de ativos financeiros ao longo do tempo, ativo esses como preços de ações ou pares de moedas. Uma das principais vantagens dos modelos das cadeias de Markov é sua simplicidade e facilidade de uso.
Trabalhando com séries temporais na biblioteca DoEasy (Parte 49): indicadores padrão multiperíodos multissímbolos multibuffer
Neste artigo, modificaremos as classes da biblioteca para permitir a criação de indicadores padrão multissímbolos e multiperíodos que requerem vários buffers de indicador para exibir seus dados.
Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado
O artigo apresenta uma descrição detalhada do algoritmo salto de sapo embaralhado (Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFL) e suas capacidades na solução de problemas de otimização. O algoritmo SFL é inspirado no comportamento dos sapos em seu ambiente natural e oferece uma nova abordagem para a otimização de funções. O algoritmo SFL é uma ferramenta eficaz e flexível, capaz de lidar com diversos tipos de dados e alcançar soluções ótimas.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 28): Projeto Expert Advisor — Classe C_Mouse (II)
Quanto de fato os primeiros sistema capazes de fatorar alguma coisa, começaram a ser produzidos. Tudo tinha que ser feito por engenheiros com grande conhecimento, no que estava sendo projetado. Isto nos primórdios da computação, onde se quer existia algum tipo de terminal, para que fosse possível programar algo. Conforme ia se desenvolvendo, e o interesse de que mais pessoas também conseguisse criar algo, começou surgir novas ideias e meios, de programar aquelas máquinas, que antes era feito mudando a posição dos conectores. Assim começamos a ter os primeiros terminais.
Medindo o valor informativo do Indicador
O aprendizado de máquina se tornou uma técnica popular de desenvolvimento de estratégias. Na negociação, tradicionalmente, mais atenção é dada à maximização da lucratividade e à precisão das previsões. Enquanto isso, o processamento de dados usado para construir modelos preditivos permanece na periferia. Neste artigo, discutimos o uso do conceito de entropia para avaliar a adequação de indicadores na construção de modelos preditivos, conforme descrito no livro Testing and Tuning Market Trading Systems escrito por Timothy Masters.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 06): Primeiras melhorias (I)
Neste artigo vamos começar a estabilizar todo o sistema. Pois sem que o sistema esteja de fato estabilizado, podemos correr risco de não conseguir cumprir os próximos passos.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 18): Regras de associação
Como continuação desta série, gostaria de apresentar a vocês outro tipo de tarefa dos métodos de aprendizado não supervisionado, em particular a busca de regras de associação. Este tipo de tarefa foi usado pela primeira vez no varejo para analisar cestas de compras. Neste artigo falaremos sobre as possibilidades de utilização de tais algoritmos no trading.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 24): FOREX (V)
Aqui estamos retirando o bloqueio de simulação baseada na plotagem LAST, e adicionando um ponto de entrada para este tipo de simulação. Agora prestem atenção ao fato de que todo o funcionamento, irá se basear no sistema do forex. Sendo que a única diferença, aqui nesta rotina, é o fato de que estaremos separando uma simulação BID, de uma LAST. Mas a questão de randomização do tempo e a sua correção para ser utilizado pela classe C_Replay, é a mesma em ambos modos de simulação. Isto é uma coisa boa, já que se modificarmos um dos modos, o outro irá se beneficiar, pelo menos no que rege a parte do tempo entre os tickets
Redes neurais de maneira fácil (Parte 15): Agrupamento de dados via MQL5
Continuamos a estudar o método de agrupamento. Neste artigo, criaremos uma nova classe CKmeans para implementar um dos métodos de agrupamento k-médias mais comuns. Com base nos resultados dos testes, podemos concluir que o modelo é capaz de identificar cerca de 500 padrões.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 31): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (V)
Desenvolver uma forma de colocar o cronometro, de modo que durante um replay / simulação, ele consiga nos dizer quanto tempo falta, pode parecer a principio uma tarefa simples e de rápida solução. Muitos iriam simplesmente tentar adaptar e usar o mesmo sistema que é usado quando temos o servidor de negociação ao nosso lado. Mas aqui mora um ponto que muitos talvez não se atentem ao pensar em tal solução. Quando você está fazendo um replay, e isto para não falar do fato da simulação, o relógio não funciona da mesma forma. Este tipo de coisa torna complexo construir tal sistema.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 22): FOREX (III)
Para quem ainda não entendeu a diferença entre o mercado de bolsa e o de forex, apesar de este já ser o terceiro artigo em que estou abordando isto. Devo deixar claro, que a grande diferença, é o fato de que no forex não existe, ou melhor, não nos é informado algumas coisas a respeito do que aconteceu de fato na negociação.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 36): Ajeitando as coisas (II)
Uma das coisas que mais pode complicar a nossa vida como programadores é o fato de supor as coisas. Neste artigo mostrarei o perigo de fazer suposições. Tanto na parte da programação em MQL5, onde você supõem que um tipo terá um dado tamanho. Assim como no uso do MetaTrader 5, onde você supõem que servidores diferentes funcionam da mesma forma.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado ( Parte 21): FOREX (II)
Vamos continuar a montagem do sistema para cobrir o mercado de FOREX. Então para resolver este problema, precisaríamos primeiramente, declarar o carregamento dos tickets, antes de fazer o carregamento das barras previas. Isto resolve o problema, mas ao mesmo tempo força o usuário, a um tipo de modelagem do arquivo de configuração, que ao meu ver não faz muito sentido. O motivo é que, ao desenvolver a programação, responsável por analisar e executar o que esta no arquivo de configuração, podemos permitir ao usuário, declarar as coisas em qualquer ordem.
Força bruta para encontrar padrões (Parte VI): otimização cíclica
Neste artigo, mostrarei a primeira parte das melhorias que me permitiram não apenas fechar todo o ciclo de automação para negociação no MetaTrader 4 e 5, mas também fazer algo muito mais interessante. A partir de agora, esta solução me permite automatizar completamente tanto o processo de criação de EAs quanto o processo de otimização, além de minimizar o esforço necessário para encontrar configurações de negociação eficazes.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 3)
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 sequência de artigos visa elucidar algumas das suas concepções com o intuito de constituir uma biblioteca aberta e potencializar ainda mais o uso deste notável setor na elaboração de estratégias de negociação.
Desenvolvendo um sistema de Replay — Simulação de mercado (Parte 05): Adicionando Previas
Conseguimos desenvolver, uma forma de fazer com que o replay de mercado, fosse executado dentro de um tempo bastante realista e aceitável. Vamos continuar nosso projeto. Agora iremos adicionar dados de forma a ter um comportamento melhor do replay.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 14): aplicando mapas de Kohonen nos mercados
Deseja descobrir uma nova metodologia de negociação que facilite a orientação em mercados complexos e voláteis? Explore os mapas de Kohonen - uma versão inovadora de redes neurais artificiais, capazes de identificar regularidades e tendências ocultas nos dados do mercado. Neste texto, analisaremos a funcionalidade dos mapas de Kohonen e a forma de utilizá-los na elaboração de estratégias de negociação eficazes. Estou convencido de que esta abordagem inédita será do interesse de traders novatos e experientes.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 34): Função quantil totalmente parametrizada
Continuamos a estudar os algoritmos de aprendizado Q distribuído. Em artigos anteriores, já discutimos os algoritmos de aprendizado Q distribuído e de quantil. No primeiro, aprendemos as probabilidades de determinados intervalos de valores. No segundo, aprendemos intervalos com uma probabilidade específica. Em ambos os algoritmos, utilizamos o conhecimento prévio de uma distribuição e ensinamos a outra. Neste artigo, vamos examinar um algoritmo que permite que o modelo aprenda ambas as distribuições.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 38): Exploração auto-supervisionada via desacordo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)
Um dos principais desafios do aprendizado por reforço é a exploração do ambiente. Anteriormente, já nos iniciamos no método de exploração baseado na curiosidade interna. E hoje proponho considerar outro algoritmo, o de exploração por desacordo.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)
Continuamos nosso estudo sobre aprendizado por reforço. E, neste artigo, vamos nos familiarizar com o método de aprendizado Q profundo. Com esse método, a equipe do DeepMind criou um modelo que pode superar um humano ao jogar jogos do Atari. Acho que será útil avaliar as possibilidades de tal tecnologia para resolver problemas de negociação.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 20): FOREX (I)
intenção inicial deste artigo, não será cobrir todas as características do FOREX. Mas sim e apenas, adequar o sistema, de forma que você possa fazer no mínimo, um replay de mercado. Já a simulação, ficará para um outro momento. No entanto, caso você não os tenha os ticks, e tenha apenas as barras. Pode com algum trabalho, simular possíveis transações, que possam ter ocorrido no FOREX. Isto até que eu mostre como adaptar o simulador. O fato de se tentar trabalhar com dados vindos do FOREX, dentro do sistema, sem que ele seja modificado. Faz com que ocorra erros de range.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 6): produtos fibrados monomórficos e coprodutos fibrados epimórficos
A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 35): Ajeitando as coisas (I)
Temos que corrigir algumas coisas antes de realmente poder continuar. Mas não se trata necessariamente de uma correção e sim de um aperfeiçoamento na forma de gerir e utilizar classe. O motivo é que existem falhas ocorrendo por conta de algum tipo de interação dentro do sistema. Apesar das tentativas de tentar compreender o motivo de algumas das falhas, para assim sana-las. Todas foram frustradas, já que não fazia o mínimo sentido de algumas delas estarem ocorrendo. Quando fazemos uso de ponteiros ou recursão em C / C++, e o programa começa a apresentar falhas.
Desenvolvendo um fator de qualidade para os EAs
Nesse artigo vamos explicar como desenvolver um fator de qualidade para ser retornado pelo seu EA no testador de estratégia. Iremos mostrar duas formas de cálculo conhecidas (Van Tharp e Sunny Harris).
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 37): Pavimentando o Terreno (I)
Neste artigo iremos começar a fazer algo, que eu gostaria de ter feito a muito mais tempo. No entanto, por falta de "terreno firme", não me sentia seguro para apresentar de forma publica. Mas agora já tenho as bases para poder fazer o que iremos começar a fazer, a partir de agora. É bom que foque ao máximo em compreender o conteúdo deste artigo. E não estou dizendo isto, apenas para que você o leia apenas por ler. Quero e preciso enfatizar que se você não entender este artigo especifico. Poderá abandonar completamente qualquer esperança em compreender o conteúdo dos próximos.
O modelo de movimento de preços e suas principais disposições (Parte 3): Cálculo dos parâmetros ótimos para negociação em bolsa
Dentro da abordagem de engenharia desenvolvida pelo autor, baseada na teoria da probabilidade, são determinadas as condições para abrir uma posição lucrativa e calculados os valores ótimos - maximizadores do lucro - para o take profit e o stop loss.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)
Cansado de perder tempo procurando aquele arquivo, que é preciso para fazer a sua aplicação funcionar ?!?! Que tal embutir tudo no executável ? Assim você nunca irá perder tempo procurando as coisas. Sei que muitos fazem uso, exatamente daquela forma de distribuir e guardar as coisas. Mas existe uma maneira bem mais adequada. Pelo menos no que diz respeito a distribuição de executáveis e armazenamento dos mesmos. A forma que irei explicar aqui, pode vim a lhe ser de grande ajuda. Já que você pode usar o próprio MetaTrader 5 como sendo um grande ajudante, assim como o MQL5. Não é algo lá tão complexo, ou difícil de ser entendido.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.
Desenvolvendo um sistema de Replay - Simulação de mercado (Parte 19): Ajustes necessários
O que de fato vamos fazer aqui, é preparar o terreno, de forma que quando for preciso adicionar algumas novas coisas ao código, isto aconteça de forma suave e tranquila. O código atual ainda não consegue cobrir ou dar cabo de algumas coisas, que serão necessárias para um avanço significativo. Precisamos que tudo seja construído de maneira que o esforço de implementação de algumas coisas seja o menor possível. Se isto for feito adequadamente teremos a possibilidade de ter um sistema realmente bastante versátil. Sendo capaz de se adaptar muito facilmente a qualquer situação que for preciso ser coberta.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 11): Classificador Naive Bayes e teoria da probabilidade na negociação
A negociação com base em probabilidades pode ser comparada a caminhar sobre uma corda bamba - ela requer precisão, equilíbrio e uma compreensão clara do risco envolvido. No mundo do trading, a probabilidade é fundamental. É ela que determina o resultado: sucesso ou fracasso, lucro ou prejuízo. Ao aproveitar as possibilidades da probabilidade, os traders podem tomar decisões mais fundamentadas, gerenciar os riscos de maneira mais eficiente e alcançar seus objetivos financeiros. Não importa se você é um investidor experiente ou um trader iniciante, entender a probabilidade pode ser a chave para desbloquear seu potencial de negociação. Neste artigo, exploraremos o fascinante mundo do trading baseado em probabilidades e mostraremos como levar seu modo de negociar a um nível superior.
Algoritmo de recompra: modelo matemático para aumentar a eficiência
Neste artigo, usaremos o algoritmo de recompra como um guia para um entendimento mais profundo da eficiência dos sistemas de negociação e começaremos a trabalhar com os princípios gerais de aumentar a eficiência de negociação usando matemática e lógica, bem como aplicar os métodos mais inovadores para aumentar a eficiência no contexto de usar qualquer sistema de negociação.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 30): Projeto Expert Advisor - Classe C_Mouse (IV)
Aqui demonstrarei uma técnica que pode lhe ajudar muito, em vários momentos durante a sua vida como programador. Diferente do que muitos dizem, não é a plataforma que é limitada, mas sim o conhecimento do individuo que diz que tal coisa. O que será explicado aqui, mostrar que com um pouco de bom senso e criatividade, você pode tornar a plataforma MetaTrader 5 muito mais interessante e versátil. E sem precisar de fato criar programas malucos ou coisas do estilo. Você pode criar um código simples, porém seguro e confiável. Usando de perspicácia, domar o código a fim de modificar algo já existente, sem se quer remover ou adicionar uma única linha se quer, no código original.
Transformada Discreta de Hartley
Neste artigo, vamos nos familiarizar com um dos métodos de análise espectral e processamento de sinais - a transformada discreta de Hartley. Com ela, é possível filtrar sinais, analisar seus espectros e muito mais. As capacidades da DHT não são menores do que as da transformada discreta de Fourier. No entanto, ao contrário dela, a DHT utiliza apenas números reais, o que a torna mais conveniente para implementação na prática, e os resultados de sua aplicação mais visíveis.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 19): Regras de associação usando MQL5
Continuamos o tópico de busca de regras de associação. No artigo anterior, consideramos os aspectos teóricos desse tipo de problema. No artigo de hoje, ensinarei a implementação do método FP-Growth usando MQL5. Também vamos testá-la com dados reais.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 12): Ordem
Este artigo faz parte de uma série sobre a implementação de grafos usando a teoria das categorias no MQL5 e é dedicado à teoria da ordem (Order Theory). Consideraremos dois tipos básicos de ordenação e exploraremos como os conceitos de relação de ordem podem auxiliar os conjuntos monoidais na tomada de decisões de negociação.
Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)
O artigo aborda a busca por difusão estocástica, SDS, um algoritmo de otimização muito poderoso e prático, baseado nos princípios de passeio aleatório. O algoritmo permite encontrar soluções ótimas em espaços multidimensionais complexos, possuindo uma alta velocidade de convergência e a capacidade de evitar extremos locais.
Algoritmo de recompra: Simulação de negociação em várias moedas
Neste artigo, criaremos um modelo matemático para simular a precificação em várias moedas e concluiremos o estudo, que comecei no artigo anterior, sobre o princípio de diversificação como parte da busca por mecanismos para aumentar a eficiência da negociação.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 8): Monoides
Esse artigo continua a série sobre a implementação da teoria da categoria em MQL5. Aqui, apresentamos os monoides como um domínio (conjunto) que distingue a teoria da categoria de outros métodos de classificação de dados ao incorporar regras e um elemento de equivalência.