Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

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.

O trader moderno está quase sempre à procura de novas ideias. Para isso, tenta novas estratégias, modifica e descarta aquelas que não funcionam. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é a verdadeira espinha dorsal de um trader moderno.

Este é um algoritmo preguiçoso que não aprende com o conjunto de dados de treinamento, ele armazena o conjunto de dados e age imediatamente quando ele recebe uma nova amostra. Por mais simples que ele seja, ele é usado em uma variedade de aplicações do mundo real

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.

Desta vez, vamos dar uma olhada no algoritmo de otimização de colônia de formigas ("Ant Colony optimization algorithm", em inglês). O algoritmo é muito interessante e ambíguo. Trata-se de uma tentativa de criar um novo tipo de ACO.

Neste artigo vamos analisar o popular algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO). Anteriormente, discutimos características importantes de algoritmos de otimização, como convergência, velocidade de convergência, estabilidade, escalabilidade e desenvolvemos uma bancada de testes. Também analisamos um algoritmo simples baseado em geradores de números aleatórios (GNA).

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.

Nos dois últimos artigos, criamos uma ferramenta que permite criar e editar modelos de redes neurais. E agora é hora de avaliar o uso potencial da transferência de aprendizado (transfer learning, em inglês) usando exemplos práticos.

Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. E agora proponho discutir as particularidades por trás do uso de autocodificadores para treinar modelos recorrentes.

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.

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.

Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. Talvez você como o leitor possa ter dúvidas sobre se as publicações recentes se encaixam no tópico de redes neurais. Neste novo artigo, voltamos ao uso de redes neurais.

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.

O artigo considera a equação da evolução do campo probabilístico do preço e o critério do próximo salto do preço. Ela também revela a essência dos valores dos preços nos gráficos e o mecanismo para a ocorrência de um passeio aleatório desses valores.

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.

O artigo fornece os fundamentos de um movimento de preços matematicamente rigoroso e a teoria do funcionamento do mercado. Até o presente, nós não tivemos nenhuma teoria de movimento de preços matematicamente rigorosa. Em vez disso, nós tivemos que lidar com as suposições baseadas na experiência, afirmando que o preço se move de uma certa maneira após um determinado padrão. É claro que essas suposições não foram apoiadas nem pela estatística e nem pela teoria.

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.

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.

O trader moderno está quase sempre procurando novas ideias, consciente ou inconscientemente. Ele está constantemente tentando novas estratégias, modificando-as e descartando aquelas que não funcionam. Este processo de pesquisa é demorado e propenso a erros. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é um verdadeiro suporte para qualquer operador. Graças ao assistente, o trader economiza tempo ao implementar suas ideias. Também reduz a probabilidade de erros que ocorrem ao duplicar o código. Assim, em vez de perder tempo com codificação, os operadores colocam em prática sua filosofia de negociação.

Trazendo o Chart Trade de volta a ativa ... mas agora ele será um indicador e poderá ou não estar presente no gráfico.

Metamodelos em aprendizado de máquina: Criação automática de sistemas de negociação com quase nenhum envolvimento humano, o próprio modelo decide como operar e quando operar.

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.

No artigo anterior, construímos uma classe para agrupamento de dados. Hoje eu gostaria de compartilhar com vocês as formas mediante as quais os resultados podem ser usados para resolver problemas práticos de negociação.

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.

Desta vez nossos modelos estão sendo feitos por matrizes, o que permite flexibilidade ao mesmo tempo que nos permite fazer modelos poderosos que podem manipular não apenas cinco variáveis independentes, mas também muitas variáveis, desde que permaneçamos dentro dos limites de cálculos de um computador, este artigo será uma leitura interessante, isso é certo.

Devo confessar que já se passou mais de um ano desde que o último artigo foi publicado. Em um período tão longo como esse, é possível reconsiderar muitas coisas, desenvolver novas abordagens. E neste novo artigo, gostaria de me afastar um pouco do método de aprendizado supervisionado usado anteriormente, e sugerir um pouco de mergulho nos algoritmos de aprendizado não supervisionado. E, em particular, desejaria analisar um dos algoritmos de agrupamento, o k-médias (k-means).

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.

É hora de nós, como traders, treinarmos nossos sistemas e a nós mesmos para tomar decisões com base no que o número diz. Não aos nossos olhos, e o que nossas entranhas nos fazem acreditar, é para onde o mundo está indo, então vamos nos mover perpendicularmente à direção da onda.

Implementação da classe Logger para unificar e estruturar as mensagens que são impressas no log da guia Experts na caixa de ferramentas. Conexão com o sistema Seq de coleta e análise de logs. Monitoramento de mensagens de log online.

Neste artigo, analisaremos dados de moedas e tentaremos entender com isso por que os Expert Advisors podem mostrar bons resultados em alguns intervalos e, ao mesmo tempo, ter um desempenho ruim em outros.

Como obter dados da WEB para serem usados em um EA. Então vamos por as mãos na massa, ou melhor começar a codificar um sistema alternativo.