Tudo sobre Inteligência Artificial (IA) - página 2

 
Fabriciobzs:

Boa noite ! 

Para seguir em frente com a criação do EA eu preciso saber o seguinte : existe alguma forma de automatizar uma estratégia que se baseia somente em linhas ?

Caso não tenha essa posibilidade, seria possível desenvolver um indicador ?  


Sou leigo no assunto, espero que tenham entendido. 


Penso em desenvolver um EA scalper dentro dessa estratégia que utilizo tanto no forex como na bmf. 

No CodeBase, voce encontra diversos EAs baseados em scalper, Fibonacci, suportes e resistencias, etc. Tambem eh possível o desenvolvimento personalizado. O mesmo vale para indicadores.

Se você opera manualmente, pode ser automatizado. Basta descrever corretamente, o que você passou longe de faze-lo.

PS: Voce fugiu do topico aqui, IA - Inteligencia Artificial.

[ ]'s

 

Forum on trading, automated trading systems and testing trading strategies

Usefull links/threads/tools

Sergey Golubev, 2009.10.09 08:43

Neural Network

Neural Network: discussion/development threads

  1. Better NN EA development thread with indicators, pdf files and so on.
  2. Better NN EA final thread
  3. Neural Networks thread (good public discussion)
  4. How to build a NN-EA in MT4: usefull thread for developers.
  5. Radial Basis Network (RBN) - As Fit Filter For Price: the thread 

Neural Network: Indicators and systems development

  1. Self-trained MA cross!: development thread for new generation of the indicators
  2. Levenberg-Marquardt algorithm: development thread

Neural Network: EAs

  1. CyberiaTrader EA: discussion thread and EAs' thread.
  2. Self learning expert thread with EAs' files here.
  3. Artificial Intelligence EAs threads: How to "teach" and to use the AI ("neuron") EA thread and Artificial Intelligence thread
  4. Forex_NN_Expert EA and indicator thread.
  5. SpiNNaker - A Neural Network EA thread

Neural Network: The Books

  1. What to read and where to learn about Machine Learning (10 free books) - the post.

The article

CodeBase


 

Boa noite a todos,

Compartilho o tópico abaixo, que me parece uma discussão interessante, pois na prática realmente podemos considerar que um sistema que se auto ajusta, como no caso executando o testador de estratégias de forma automática, não deixa de ser uma espécie de aprendizado de máquina.

Na realidade, essa seria uma espécie de AutoML, ou Automated Machine Learning, se de fato considerarmos que o testador de estratégias está otimizando o robô para um aprendizado baseado em treinamento a partir de uma amostra de dados ou dataset.

Sinceramente, considero essa uma forma básica de inteligência de máquina, que embora esteja alinhada com conceitos mais avançados, é apenas uma solução de contorno para um problema muito mais complexo, que é o de auto aprendizado.

Seja como for, como comentei no início, uma ótima discussão para esse tópico.

Sds.,
Rogério Figurelli


Fórum de negociação, sistemas de negociação automatizados e testes de estratégias de negociação

Teste automatizado - prenúncio de machine learning

potmoney, 2019.04.14 17:44

Boa tarde, gostaria de fazer um robô que chamasse o programa que faz teste automatizado. Teoricamente só passaria o símbolo porque o range de opções já está pronto.  Para isso, preciso saber qual a função que chama o programa de teste. Isso para economizar tempo de ficar mudando de símbolo toda hora. Preciso rodar o programa para 10 símbolos todo dia. Assim, agendaria para rodar de madrugada e às 08:00 estaria  tudo pronto.


 

Fórum de negociação, sistemas de negociação automatizados e testes de estratégias de negociação

Comprometimento do forward testing em razão do cenário de otimização

Rogerio Figurelli, 2019.04.17 06:58

Olá @Conrado Carvalho, antes de mais nada obrigado por compartilhar sua experiência, que considero bastante interessante pois existem vários pontos relevantes que você levantou.

Vou tentar contribuir com minha visão, embora ela seja bastante particular. 

Em primeiro lugar, note que o forward testing também é um backtesting, apenas, como você comentou, com a diferença de ser feito com dados fora da amostra utilizada para treinar sua estratégia. E, na verdade, esse é um sistema muito similar ao de aprendizado de máquina, se você fizer o paralelo de IS/OOS como dataset/testset.

Devo comentar isso não apenas por preciosismo de definições, mas pelo fato de que todo o conjunto da obra, ou seja, todo o backtesting, estará sujeito a enfrentar o mundo real, e o futuro de verdade, que "em tese", em um mercado perfeito, nenhum trader conhece ainda.

Outro detalhe, acredito que quando você comenta que "achei muito estranho por ser IS apenas 1/3 do período total" esteja se referindo na verdade ao período OOS, correto?

Independentemente desses pontos, note que sua performance não depende apenas do ativo e período escolhido, mas também da(s) estratégia(s) codificadas em seu EA. Ou seja, em tese, diferentes EAs podem gerar diferentes resultados IS/OOS para os mesmos dados de mercado.

Na verdade, um dos pontos relevantes do uso do forward test é que justamente ele irá filtrar resultados bastante diferenciados entre IS/OOS, como acontece no mercado real, quando se faz testes reais a partir de um backtesting. A ideia é justamente identificar aqueles setups que de alguma forma estavam fora da realidade, pelas mais variadas causas, que vão desde falhas/erros dos algoritmos até problemas de sobreajuste, apenas para citar algumas.

Portanto, mais do que avaliar os dados dos períodos IS e OOS (a menos que existam falhas de market data na corretora), penso que o mais relevante seja avaliar a qualidade de sua estratégia, pois será justamente ela que irá aumentar o sucesso e alinhamento do backtesting IS/OOS, tendo em mente que a grande maior parte das estratégias irá "sofrer" quando enfrentar o backtesting na região OOS.

O grande problema que vejo no mercado, a partir dessa análise, é que a maior parte dos traders, desconhecendo a realidade do forward testing, e até mesmo muitos cientistas de dados, vivendo no mundo da teoria e desconhecendo a realidade do testset, como são denominados esses dados na região OOS, forçam um volume tão grande de testes que acabam por sobreajustar o setup para todo o conjunto da obra, resultando em um modelo totalmente artificial, quando enfrenta a realidade futura.

Espero ter ajudado.

Sds.,
Rogério Figurelli

 

Fórum de negociação, sistemas de negociação automatizados e testes de estratégias de negociação

Alguém já desenvolveu o Robô Trader do indicador Principe de NY (Rodrigo Cohen) | Metatrader 5 | MT5?

Rogerio Figurelli, 2019.05.08 09:43

Olá @CuringaDouglas,
Obrigado por compartilhar, não conhecia esse indicador, mas ele me parece muito similar a vários outros sinais de mercado já modelados no MT5 através de indicadores, recomendo você pesquisar eles na base de códigos do MQL5.
Na verdade, com o MT5, isso é algo muito fácil de fazer, basta ter uma lógica qualquer de entrada e saída, que forme o sinal, como por exemplo utilizando os módulos de sinais de negociação.
Um dos indicadores mais populares para isso é o Accelerator Oscillator, como o exemplo em https://www.mql5.com/pt/docs/standardlibrary/expertclasses/csignal/signal_ac
Seja como for, o que mais me chamou a atenção foi um outro vídeo recente do mesmo autor, comentando sobre robôs investidores, em que afirma que desconhece robôs de Inteligência Artificial no mercado brasileiro para pessoa física.
É incrível ouvir isso quando se está trabalhando a mais de vinte anos nessa área, fazendo exatamente o que o autor diz não existir!! ;-)
Na verdade, o mercado brasileiro de robôs está cheio de paradigmas absurdos assim, provavelmente por desconhecimento do que seja realmente IA, e de como ela está cada vez mais acessível para qualquer trader ou algotrader.
Sds.,
Rogério Figurelli


 
Usando os recursos computacionais do MATLAB 2018 no MetaTrader 5
Usando os recursos computacionais do MATLAB 2018 no MetaTrader 5
  • www.mql5.com
Este artigo é uma continuação do artigo de Andrey Emelyanov "Interação entre o MetaTrader 5 e MATLAB", fornecendo informações sobre como resolver um problema semelhante para as atuais versões de 64 bits de todas as plataformas usadas pelos usuários. Durante a existência do pacote MATLAB, o método de criação de bibliotecas dll compartilhadas tem...
 

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Reduzindo a incerteza do mercado com a adoção de Inteligência Artificial (IA)

Rogerio Figurelli, 2019.05.23 06:00

Olá Joao Luiz Sa Marchioro, valeu, eu que agradeço, na minha opinião, sua assumida teimosia e busca exaustiva por bons cases de IA é muito positiva e sinaliza, talvez de forma inconsciente ou intuitiva, seu desconforto com as tecnologias e robôs atuais, sem IA, e é justamente essa força que tem movido muitos traders para a competição internacional de tecnologias nessa área, afinal ninguém se move se está na zona de conforto ou satisfeito com seus resultados atuais.

Por exemplo, note que o próprio overfitting é, por fundamento, endereçado cada vez mais com técnicas avançadas pela IA, afinal, sem isso, modelos de deep learning com milhões de parâmetros, não iriam funcionar. Assim como transformar resultados de backtesting em realidade é uma das áreas que mais utilizo IA e vejo grande evolução dentro do MT5. Isso acontece cada vez mais, justamente pela evolução dessa tecnologia, e existem diversas empresas oferecendo as mais variadas tecnologias de IA para isso, como os 17 cases abaixo, que recomendo você analisar alguns:

How AI trading technology is making stock market investors smarter — and richer
https://builtin.com/artificial-intelligence/ai-trading-stock-market-tech

Na verdade a maior parte das tecnologias de ruptura começa assim, com o descrédito, depois o choque de realidade para aceitação, até finalmente virarem paradigmas. O problema é que, na área de trading, pode sair caro não acreditar o quanto antes, o que valoriza nosso debate. Talvez o exemplo mais clássico e impactante de choque de realidade da IA seja o do brilhante campeão mundial de Go, o chinês Lee Sedol, que antes de enfrentar a IA do DeepMind/Google considerava absurdo um dia perder para uma máquina, e foi totalmente surpreendido pela força dos algoritmos inteligentes:

"Não pensei que o AlphaGo pudesse jogar uma partida de maneira tão perfeita", disse Lee Sedol.
https://www.dw.com/pt-br/google-garante-mais-uma-vit%C3%B3ria-para-a-intelig%C3%AAncia-artificial/a-19104663

E antes que você diga que o mercado é mais complexo que uma partida de Go, o que é verdade, lembre-se que até no jogo de Poker as máquinas apresentam capacidade de blefar melhor que os melhores jogadores, o que demonstra, pelo menos para mim, a capacidade da IA entender o comportamento das pessoas, o que considero uma peça chave na área de trading.

"Os jogadores profissionais de Poker Jason Les, Dong Kyu Kim, Daniel McAulay e Jimmy Chou passaram 20 dias jogando mãos de US$120 mil contra a IA, mas, no fim, acabaram perdendo por uma margem de mais de US$ 1,76 milhão."
https://olhardigital.com.br/games-e-consoles/noticia/inteligencia-artificial-ja-consegue-vencer-os-melhores-jogadores-de-poker/81364

Porém, talvez uma forma de você ver diferente os robôs com IA, seja abandonar sua própria experiência, e a visão mais subjetiva, partindo para algo mais objetivo, que é a realidade de milhares de gestores utilizando milhares de ferramentas de IA no mercado atual, como mostram os links abaixo:

JPMorgan's new guide to machine learning in algorithmic trading
https://news.efinancialcareers.com/nl-en/329751/jpmorgans-new-guide-to-machine-learning-in-algorithmic-trading

The Revolutionary Way Of Using Artificial Intelligence In Hedge Funds
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2019/02/15/the-revolutionary-way-of-using-artificial-intelligence-in-hedge-funds-the-case-of-aidyia/#4a442be457ca

The Massive Hedge Fund Betting on AI
https://www.bloomberg.com/news/features/2017-09-27/the-massive-hedge-fund-betting-on-ai

Successful Trading Using Artificial Intelligence
https://c.mql5.com/forextsd/forum/55/successful_trading_using_artificial_intelligence.pdf

AI is better at picking stocks than the stock market
https://nypost.com/2017/12/06/ai-is-better-at-picking-stocks-than-the-stock-market/

UBS’ latest AI push may lead to robots invading trading world
https://financefeeds.com/ubs-latest-ai-push-may-lead-robots-invading-trading-world/

Note que a UBS, que investe pesado em AI (ver último link acima), é justamente a empresa que teve maior participação no mini índice no ano passado:

Mini Ibovespa Futures - Specifications - Participant ranking (number of contracts) - 10/2018
http://www.b3.com.br/en_us/products-and-services/trading/equities/mini-ibovespa-futures.htm

E isso me parece uma evidência do que comentei no post anterior, de que as melhores tecnologias de IA estão reservadas para os grandes players, devido a diversos motivos, principalmente os custos de manter uma equipe especializada na área, mas que penso que hoje já é possível criar robôs em MT5 tão ou mais competitivos.

Mas para mim, o primeiro passo para isso chama-se acreditar!

Sds.,
Rogério Figurelli


 

Bom dia a todos,

Quanto tempo você ainda irá levar para começar a operar usando Inteligência Artificial (IA)?

Antes de começar a pensar em seus próprios resultados, recomendo pensar em até que ponto a IA pode impactar o mercado?

Para quem tem interesse em explorar uma visão mais genérica do impacto dessa tecnologia nos mercados, recomendo o artigo abaixo.

De acordo com o autor, quanto mais a IA capacita os traders que temos nos mercados, mais eficientes os mercados se tornam e, portanto, o grau em que os mercados são eficientes depende da quantidade de traders utilizando inteligência artificial que temos nos mercados.

Impact of Artificial Intelligence on Economic Theory
Tshilidzi Marwala
University of Johannesburg

 
Rogerio Figurelli:

Bom dia a todos,

Quanto tempo você ainda irá levar para começar a operar usando Inteligência Artificial (IA)?

Antes de começar a pensar em seus próprios resultados, recomendo pensar em até que ponto a IA pode impactar o mercado?

Para quem tem interesse em explorar uma visão mais genérica do impacto dessa tecnologia nos mercados, recomendo o artigo abaixo.

De acordo com o autor, quanto mais a IA capacita os traders que temos nos mercados, mais eficientes os mercados se tornam e, portanto, o grau em que os mercados são eficientes depende da quantidade de traders utilizando inteligência artificial que temos nos mercados.

Impact of Artificial Intelligence on Economic Theory
Tshilidzi Marwala
University of Johannesburg

@Rogerio Figurelli,

Permita-me discordar deste teórico. La vem mais um com artigo falacioso de "mercados eficientes", agora com o tempero de inteligencia artificial. Em minha opinião, bullshit, sem delongas. O mundo precisa de menos teóricos frágeis como este.

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Joscelino Celso de Oliveira:

@Rogerio Figurelli,

Permita-me discordar deste teórico. La vem mais um com artigo falacioso de "mercados eficientes", agora com o tempero de inteligencia artificial. Em minha opinião, bullshit, sem delongas. O mundo precisa de menos teóricos frágeis como este.

[ ]'s

Olá Joscelino Celso de Oliveira, seus contrapontos e opiniões são muito bem-vindos nessa thread, obrigado por compartilhar. 

Antes de mais nada, gostaria de deixar claro que não estamos discutindo aqui se os mercados são eficientes ou não, até porque essa é uma polêmica antiga e recorrente [1], e que me parece mais adequada para um fórum de economia do que de tecnologia e plataforma de trading, portanto esse não é o ponto do meu post, e sim o de levantar a questão de que a IA pode impactar — seja da forma que for — na eficiência dos mercados. 

Concordo com você que estamos tratando de questões mais teóricas, até porque geralmente imaginamos a IA apenas como um impacto em trading systems e dentro dos modelos atuais. Mas note que a base de tudo que tem algum fundamento científico começa com teorias e estudos. Por exemplo, sendo agora um pouco mais pragmático, em um estudo da Associação de Mercados Financeiros na Europa (https://www.afme.eu/) você pode encontrar uma série de análises do impacto da IA na eficiência dos mercados [2].

Além disso, não podemos esquecer da realidade das novas tendências tecnológicas e da transformação digital, impactadas fortemente pelo avanço da inteligência artificial, como alguns exemplos em [3][4][5], exploradas pelo crescimento de startups e fintechs, impactando em novos modelos de crédito, comércio, moedas, câmbio, etc., e que, na minha opinião, também podem impactar na eficiência dos mercados.

Sds.,
Rogério Figurelli

____

Referências:

[1] Efficient Markets Hypothesis - Andrew W. Lo - Massachusetts Institute of Technology (MIT) - Sloan School of Management; National Bureau of Economic Research (NBER); Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)
http://web.mit.edu/Alo/www/Papers/EMH_Final.pdf

There is an old joke, widely told among economists, about an economist strolling down the street with a companion. They come upon a $100 bill lying on the ground, and as the companion reaches down to pick it up, the economist says, ‘Don’t bother – if it were a genuine $100 bill, someone would have already picked it up’. This humorous example of economic logic gone awry is a fairly accurate rendition of the efficient markets hypothesis (EMH), one of the most hotly contested propositions in all the social sciences. It is disarmingly simple to state, has far-reaching consequences for academic theories and business practice, and yet is surprisingly resilient to empirical proof or refutation. Even after several decades of research and literally thousands of published studies, economists have not yet reached a consensus about whether markets – particularly financial markets – are, in fact, efficient.

[2] Association for Financial Markets in Europe
https://www.fintech2019.eu/wp-content/uploads/2019/02/afme-tao-ai-adoption-in-capital-markets-18-apr-2018.pdf

AI can bring a range of benefits to the market itself, as well as to market participants, including regulators and end users. In most cases, AI is beneficial in situations where large amounts of data must be consumed and analysed: AI can perform such tasks with far greater speed and efficiency than humans would be capable of.

Market Efficiency

• Reduced investment costs for market entry of new products
• Reduced transaction breaks and exceptions and increasing data quality
• More rapid entry into and development of new markets
• Increased standardisation and commoditisation of existing products and services

[3] Artificial Intelligence Has Rising Impact on Financial Markets
https://www.thestreet.com/story/13744043/1/artificial-intelligence-has-rising-impact-on-financial-markets.html

Continuing Evolution
The final manifestation of this new market ecosystem will yield a number of direct and indirect opportunities. For example, we build a product called "Riskbot" that we describe as a supercomputer designed to watch supercomputers. Riskbot polices trading traffic between trading systems and exchanges -- a sort of immune system for the new market ecosystem. The rise of multi-gigabit networks and super-charged data-delivery products provide the circularity system and new mass storage, and distributed databases provide the analytical capability of the new intelligent market.

[4] The future of trading belong to Artificial Intelligence
https://medium.com/datadriveninvestor/the-future-of-trading-belong-to-artificial-intelligence-a4d5887cb677

Artificial Intelligence can revolutionize cryptocurrency trading
The high emotionalism of the cryptomarket ecosystem has already become a topic of study by developers who are attempting to come up with an Al-based solution to increase profit returns. One of the first steps taken in this area was the creation of models that use a neural network to make cryptocurrency valuation predictions.

Sentiment analysis
Another way crypto trading is being influenced by AI and ML is through the analysis of sentiments. Sentiment analysis is the processing of enormous volumes of information from various sources like articles, blogs, comments, social media posts, even video transcription to work out the market’s “feelings” regarding a topic to determine if it is positive, neutral or negative.

Forecast & Predictions
Neural networks endlessly supply increased accuracy. Neural networks make predictions associated with crypto markets remarkably faster. Their nature is to crunch information of cryptocurrency exchange rates constantly. Which are then used to forecast market movements by minutes, hours and days.

[5] Capital markets: How artificial intelligence will set the price for credit
https://www.euromoney.com/article/b1dwnrt2dzbv8b/capital-markets-how-artificial-intelligence-will-set-the-price-for-credit

Pricing new issues on intuition and market feel is ancient history – artificial intelligence and algorithms are setting the market price for credit, using factors and correlations humans can guess but not follow. Is AI the latest black box risk that will bring illiquid credit markets low or could it make them more efficient?

Jacobs says: “We used to try to predict outcomes based on data in the public domain: cash flows, growth rates, earnings multiples, historic trading ranges. We could only work on what was available to us. But now AI is taking huge amounts of data and analyzing relationships that we cannot otherwise see, teaching itself in the process, and presenting an outcome – a prediction that may lead to actions that are based on factors we may not have considered or can even see today.”

It is a super-powerful tool that analyzes historic data in the context of how the markets are behaving right now. - David Krein, MarketAxess


AFME
AFME
  • www.afme.eu
For 14 years, AFME’s European High Yield Conference has brought together the leading names in European high-yield and loan markets to network and debate. This year the programme will feature in depth analysis of crucial issues and discussions regarding challenges and opportunities facing the European high yield industry.
Razão: