Tudo sobre Inteligência Artificial (IA) - página 3

Para adicionar comentários, por favor Faça o login ou registrar
Joscelino Celso de Oliveira
872
Joscelino Celso de Oliveira  
Rogerio Figurelli:

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


Caro amigo @Rogerio Figurelli,

Você posta tanto material que eh ate difícil acompanhar.

Gostaria aproveitar para enfatizar que sou um entusiasta do tema inteligencia artificial, com foco na parte matemática. Evidentemente tenho meus vieses e crenças, e, apesar de sempre buscar conhecimentos de autores que são antagônicos, certas falacias não tolero e, lamentavelmente, a academia mundo afora esta repleta de "teóricos do silogismo" (inclusive alguns premiados pelo Nobel).

De qualquer maneira, indo para a parte pratica, meus EAs funcionam com inteligencia artificial "fraca" e com bons resultados. Novos projetos serão todos nesta linha, uma vez que sou cético em relação a clássica analise técnica ou a abordagens como Tape Reading, Scalper ou outras.

O mais importante eh que suas iniciativas e conteúdos de qualidade estimulam a reflexão e tem contribuído em muito para minhas abduções ou deduções.

Forte abraco.

Rogerio Figurelli
Moderador
60223
Rogerio Figurelli  
Joscelino Celso de Oliveira:

Caro amigo @Rogerio Figurelli,

Você posta tanto material que eh ate difícil acompanhar.

Gostaria aproveitar para enfatizar que sou um entusiasta do tema inteligencia artificial, com foco na parte matemática. Evidentemente tenho meus vieses e crenças, e, apesar de sempre buscar conhecimentos de autores que são antagônicos, certas falacias não tolero e, lamentavelmente, a academia mundo afora esta repleta de "teóricos do silogismo" (inclusive alguns premiados pelo Nobel).

De qualquer maneira, indo para a parte pratica, meus EAs funcionam com inteligencia artificial "fraca" e com bons resultados. Novos projetos serão todos nesta linha, uma vez que sou cético em relação a clássica analise técnica ou a abordagens como Tape Reading, Scalper ou outras.

O mais importante eh que suas iniciativas e conteúdos de qualidade estimulam a reflexão e tem contribuído em muito para minhas abduções ou deduções.

Forte abraco.

Perfeitamente Joscelino Celso de Oliveira, obrigado pelas palavras generosas, na verdade todas as crenças nessa área são bem-vindas aqui, ainda mais considerando que a IA forte ou mesmo genérica é ainda um sonho recorrente, e você está certamente no caminho correto, com o foco nos resultados.
Forte abraço,
Rogério Figurelli

Rogerio Figurelli
Moderador
60223
Rogerio Figurelli  

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

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

Rogerio Figurelli, 2019.06.01 09:39

Olá Joao Luiz Sa Marchioro, obrigado mais uma vez pelo contraponto, sempre relevante para essa discussão.

Seguem minhas observações, item a item:

Entendi, mas penso que esse é um paradigma, e que, sim, é possível, das mais variadas formas.

Na verdade, esse é um excelente exemplo para o ponto que referi ao genial Alan Turing, pois ele é um exemplo dessa busca de soluções de contorno para quebra de paradigmas. Vou citar apenas três que utilizo atualmente, todas como soluções dedicadas:

1.É possível acionar o MT5 por linha de comando para executar uma otimização de forma automática, como você refere mais adiante, e não me parece algo tão complexo. Em alguns de meus clientes, principalmente Assets, isso é feito até mesmo para simular diariamente milhares de estratégias por backtesting.

2.Não é necessário treinar seu robô de IA (otimizar novamente) apenas através do Testador de Estratégias, esse pode ser apenas um primeiro treinamento para parâmetros mais genéricos ou até descoberta de hiperparâmetros (minha utilidade preferida). Em vários de meus robôs, e até mesmo indicadores, como já comentei, isso é feito em tempo real, em memória, basta que você crie seus próprios algoritmos e modelos para isso.

3.Não existe nenhuma regra no mercado em que você seja obrigado a utilizar em um robô no MT5 apenas modelos treinados pelo próprio MT5. No meu principal robô comercial (que não vou citar o nome aqui por ser a regra, e também por questões éticas), mais de 90% dos modelos são treinados diretamente nos servidores de minha empresa e utilizando várias plataformas de aprendizado de máquina, como por exemplo o Tensorflow do Google, que considero uma das mais abertas e completas para isso. Na verdade, grande parte dos hiperparâmetros podem ser descobertos em um ambiente assim, para ajuste fino no MT5. Evidentemente que um grande player leva vantagem nesse sentido, mas por outro lado, tecnologias abertas como do Google que citei, e outras em camadas mais abstratas, inclusive da própria linguagem Python, como a API Julia, criada no MIT (veja mais em https://courses.csail.mit.edu/18.337/2015/projects/PatrickLowe/6.338FinalProject.pdf), que abrem as portas para pequenos players e Fintechs criarem suas próprias tecnologias.

Minha visão é que VPS é apenas para execução do robô, não para otimização. A solução de otimização em nuvem do MT5, pioneira no mercado, é impressionante, e acompanho sua evolução desde o lançamento do MT5 em 2010. Evidentemente que existem custos para isso, mas no mercado todos sabemos que não existe almoço grátis e para descobrir bons modelos é necessário investir.

Outra alternativa, de menor custo, é manter uma farm própria, com pelo menos uma boa máquina com 8 núcleos de oitava geração.

Outra solução que faço também, permitindo otimização permanente e on the fly, para análise de visão em tempo real, é conectar os robôs a uma rede remota própria, de forma a poder distribuir a inteligência para os robôs clientes.

Se você é fornecedor de tecnologia, recomendo pensar nessa abordagem, pois aí você assume a complexidade de treinamento, principalmente de modelos mais complexos, dentro de uma nuvem própria, acessível aos usuários validados.

Tenho uma frase que diz que é "impossível provar o impossível", eventualmente coloco como citação em meus livros ;-)

Nesse caso, recomendo a opção 1 acima (acionar o MT5 por linha de comando) se isso realmente é relevante para você. Mas me parece mais elegante a ideia de criar sua própria nuvem, como referi antes.

Isso é bem mais simples, você pode usar uma própria instância de MT5 para isso (é o que faço), veja mais detalhes em https://www.mql5.com/en/articles/1467

Obs: qualquer dificuldade é só abrir uma thread e perguntar que ajudo no que estiver ao meu alcance, e certamente aqui na comunidade tem vários usuários já fazendo isso e que poderão ajudar também.

Eu prefiro separar a IA na área financeira e estratégica de IA que gera ROI e que não gera ROI. Ou, de forma mais abstrata, que atinge o objetivo proposto, já que nem sempre ROI é o objetivo direto (felizmente).

Por exemplo, se você tem uma rede rasa com um único Perceptron que ganha um campeonato, como já referi em outros posts, isso é o que interessa para aquele objetivo.

Nesse contexto, começar pelo mais simples, sem dúvida é um bom caminho, e você me parece no caminho certo (talvez falte apenas acreditar mais no potencial de IA e do MT5).

Entretanto, note que a complexidade de modelos de IA normalmente permitem representar informações muito mais complexas de forma muito mais precisa. Dificilmente você vai criar um modelo baseado em rede rasa para diagnóstico de imagem em padrões internacionais, ainda mais de doenças raras. Da mesma forma, no mercado de capitais, quem tiver os melhores modelos, poderá visualizar a próxima grande crise antes da maior parte dos players.

Se alguém consegue fazer isso de forma simples, ótimo, mas me parece um problema que depende de milhares, senão milhões de variáveis, e parâmetros, típico de modelos bem mais complexos. Como o cérebro do próprio gestor competente, que também depende de milhões de neurônios e sinapses, para construir uma boa estratégia ou visão. Isso sem comentar o que passa por sua mente, que nem ele mesmo consegue perceber ou entender, traduzida muitas vezes em decisões puramente intuitivas, não raro corretas.

Na verdade, trabalho a tanto tempo com IA e mercado que não consigo enxergar outro caminho e o cenário mais provável para mim é o de máquinas cada vez mais inteligentes ajustadas minimamente por gestores, cada vez mais qualificados. E isso me faz olhar para a maior parte das tecnologias baseadas apenas em automação, como a grande maior parte dos robôs atuais, principalmente baseados em indicadores conhecidos, como totalmente obsoleta. Mas posso estar errado, e essa é apenas minha visão (respeito todas demais), pois, como já comentei várias vezes, o mercado é infinitamente imprevisível, e cada um busca e compete com as ideias e ferramentas que considerar mais viáveis.

Sds.,
Rogério Figurelli


Rogerio Figurelli
Moderador
60223
Rogerio Figurelli  

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

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

Rogerio Figurelli, 2019.06.02 07:24

Obrigado eu, Joao Luiz Sa Marchioro, excelente discussão!
 
Seja como for, e independentemente de seus estudos e preferências na área, gostaria de deixar claro que minhas críticas sobre os indicadores técnicos não estão relacionadas apenas ao uso de IA, mas em geral, pois penso que o grande problema desses indicadores, e dos robôs que usam eles, mesmo através de aprendizado de máquina profundo, ou outras ferramentas de alta complexidade, é que eles não possuem causalidade, e trabalham apenas sobre os efeitos.
 
Em outras palavras, atuar apenas nos efeitos, e não nas causas, só irá gerar ilusão, e perdas, no médio e longo prazo, mesmo se você aplicar um modelo sofisticado de deep learning para ajuste e seleção de indicadores, ou ainda dispor do melhor gestor de mercado para isso.
 
Por exemplo, se você colocar vários traders usando indicadores, mesmo com uma estratégia simples de cruzamento de médias móveis, alguns irão vencer, assim como se utilizar uma estratégia usando uma moeda para cima para escolher se entra comprado ou vendido no mercado. Esses que vencem, atuando no efeito, ou pelo acaso, podem até aparecer no topo de um ranking e contar para os demais traders que usam técnicas extremamente avançadas, mas sabemos que o que está funcionando aí é apenas a estatística de que em uma amostra grande, ou em um ranking qualquer, teremos vencedores e perdedores, por pior que seja o método usado por alguns.
 

Entretanto, com IA, você pode construir uma nova classe de indicadores, medindo aspectos diferenciados, como por exemplo os aspectos relacionados à limitação da racionalidade (bounded rationality) e o que influencia a tomada de decisão dos traders em geral. No MIT, alguns professores chamam isso de inteligência sobre a estupidez! Eu prefiro chamar de inteligência sobre a falta de inteligência.

Infelizmente, alguns grandes players fazem isso de forma não ética ou até ilegal, desenhando mercados para medir a racionalidade das decisões, e aplicando IA para escolha de decisões (vejo e detecto isso, de forma quantitativa, acontecendo o tempo todo no mercado futuro, de índice e dólar, principalmente). 

Outro exemplo de atuar nas causas, e não nos efeitos como os indicadores, é identificar anomalias de mercado usando IA, o que é muito comum na área de HFT e no uso de robôs que podem atuar na percepção e reação de anomalias em alta velocidade e frequência.
 
Portanto, quando me refiro à obsolescência dos indicadores técnicos, essa não é uma crítica a quem usa indicadores ou aos seus criadores, que sem dúvida trouxeram uma grande contribuição no passado para a análise técnica, mas ao fato de acreditar que o caminho hoje seja buscar atuar nas causas, e que a IA traz uma arsenal de ferramentas para isso.

Por sinal, note que a própria IA, baseada em Perceptron e suas origens, também ficou obsoleta, e hoje a competição é por modelos muito mais complexos e avançados.
 

E, como comentei em vários pontos, acredito que com o MT5 e com o estado da arte da inteligência artificial, seja possível fazer isso, cada vez mais, em níveis similares aos grandes players, mesmo esses dispondo de mais recursos técnicos e humanos. Preferencialmente (minha opinião) sem indicadores de análise técnica, sem nenhuma causalidade além do próprio fato de vários usuários usarem eles, o que é de alto risco, pois todos traders, e robôs, ficam suscetíveis às avançadas tecnologias de IA dos grandes players, e indicadores atuando nas reais causas dos movimentos dos preços e tendências do mercado.

Sds.,
Rogério Figurelli

Rogerio Figurelli
Moderador
60223
Rogerio Figurelli  

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

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

Rogerio Figurelli, 2019.06.02 10:13

Bom dia a todos,

Dentro do que estamos discutindo nessa thread, apresento abaixo um desafio e teste prático para qualquer sistema de robôs com IA.

Chamarei esse de um teste radical de capacidade de generalização da inteligência artificial.

O desafio consiste de três etapas:

1.Otimização inicial: fazer uma otimização com apenas os últimos 30 dias de mercado.

2.Teste de generalização: Com o Setup e aprendizado obtido em 1, fazer um backtesting de 365 dias (1 ano), com 12 meses anteriores totalmente desconhecidos pelo robô.

3.Avaliação de generalização: avaliar a curva de capital para verificar se houve consistência de aprendizado.

Exemplo real, com um setup e robô próprio:

Curva de capital e métricas antes (de 02/05/2019 a 02/06/2019):

Curva de capital antes (de 02/05/2019 a 02/06/2019):



Curva de capital e métricas depois (de 02/05/2018 a 02/06/2019):

Curva de capital depois (de 02/05/2018 a 02/06/2019)


Na prática, esse mesmo processo tem que ser possível de ser repetido para os mais variados setups obtidos pelo robô, para ser considerado válido, sempre partindo de uma amostra de 30 dias sem nenhum conhecimento dos 12 meses anteriores.

Obs: quem desejar mais informações desse setup e detalhes do teste completo pode me contatar diretamente que forneço o link do passo a passo.

Sds.,
Rogério Figurelli


Rogerio Figurelli
Moderador
60223
Rogerio Figurelli  
Auto-otimização do EA: Algoritmos evolutivos e genéticos
Auto-otimização do EA: Algoritmos evolutivos e genéticos
  • www.mql5.com
Introdução 1. Como algoritmos evolutivos apareceram pela primeira vez 2. Algoritmos evolutivos (métodos) 3. Algoritmos genéticos (AG) 3.1. Campo de aplicação. 3.2. Problemas sendo resolvidos 3.3. AG clássico 3.4. Estratégias de busca 3.5. Diferença da pesquisa clássica de otimização 3.6. Terminologia do AG 4. Vantagens do AG 5. Desvantagens do...
Cesar Eduardo
9
Cesar Eduardo  

Boa tarde Rogério,

 Não sei nada sobre robôs e também sobre Inteligência Artificial. Tenho lido bastante sobre IA e acredito que pode ser uma ferramenta muito interessante no trading.

 Para um novato como eu nessa área, o que você sugeriria ?

 Muito obrigado pela atenção

 César Ribeiro

Rogerio Figurelli
Moderador
60223
Rogerio Figurelli  
Cesar Eduardo:

Boa tarde Rogério,

 Não sei nada sobre robôs e também sobre Inteligência Artificial. Tenho lido bastante sobre IA e acredito que pode ser uma ferramenta muito interessante no trading.

 Para um novato como eu nessa área, o que você sugeriria ?

 Muito obrigado pela atenção

 César Ribeiro

Olá Cesar Eduardo, se você não sabe nada sobre robôs, então encontrou a plataforma ideal para aprender sobre eles!

Mas não esqueça que esse é um processo de aprendizado onde o ideal é não queimar etapas, e portanto me parece que o mais lógico é você começar aprendendo sobre expert advisors (EAs), que são os robôs das plataformas MT4/MT5.

Minha sugestão, para isso, é começar escolhendo alguns robôs prontos (veja o Codebase, com vários exemplos).

Se você tiver aprendido um pouco, já saberá no mínimo instalar um robô, criar um setup a partir de backtesting, otimizando os parâmetros de entrada do EA, e, certamente, colocando ele para rodar, obviamente em conta demonstração, i.e., não vá para conta real enquanto não se considerar apto para isso, e quando se considerar, opere com a mínima exposição que conseguir, até validar seu novo expertise.

Superada essa fase, recomendo conhecer a estrutura de um EA, e para isso um bom artigo está em https://www.mql5.com/pt/articles/1495

Se você tiver superado essas duas fases anteriores, pode começar a pensar em robôs com IA, e nesse caso recomendo começar pelo artigo em https://www.mql5.com/pt/articles/1447 utilizando uma rede simples e rasa, baseada em perceptrons.

Mas esse é um caminho sem volta, e quando você perceber, estará pensando em criar robôs realmente inteligentes, autônomos e, principalmente, que gerem o retorno esperado após tanto estudo.

Antes que você me pergunte quanto tempo dura esse processo, e quando irá se considerar um especialista, posso passar minha experiência pessoal, pois estou a quase 40 anos estudando robôs e inteligência artificial, e todo dia aprendo algo novo, ou seja, na minha opinião, é um processo desafiador, e para toda a vida.

Qualquer dúvida durante alguma dessas etapas é só perguntar aqui.

Sds.,
Rogério Figurelli

Como desenvolver uma estratégia de negociação lucrativa
Como desenvolver uma estratégia de negociação lucrativa
  • www.mql5.com
Portanto, caso uma equação de plano e quaisquer coordenadas de pontos sejam de nosso conhecimento, podemos dividir um grupo de pontos no espaço entre dois grupos de pontos separados por este plano. Respectivamente, coeficientes de pesagem em uma inequação de rede neural são constantes que definem uma certa equação de plano no espaço...
ericonunes
16
ericonunes  

Olá pessoal,

Cheguei hoje no fórum e já me encantei com esse tópico.

Comecei no mercado em 2016 e percebi que seria  muito mais vantajoso manter um robô do que fazer as operações pessoalmente.

Por sorte frequentei no mestrado uma disciplina de IA, onde tive a oportunidade de construir um sistema de recomendação de compra e venda baseado em indicadores, o que hoje eu chamaria de algotrading. Posteriormente minha dissertação enveredou no uso de IA para criação de sistemas mais completos, para predição com  redes neurofuzzy adaptativas e modelos fuzzy evolucionários. ''Infelizmente'' eu fiz tudo no Matlab. Digo desta maneira por que seria fantástico ter o poder do Matlab integrado com o metatrader e ainda não procurei (confissão) uma maneira de fazê-lo, pois estava muito mais preocupado em construir um sistema que eu pudesse considerar geral, o que eu consegui. Hoje gostaria de poder trazê-lo para a realidade e encontrei este tópico.

Deixo um capítulo de livro resultado de meus estudos neste link: https://www.researchgate.net/publication/326154177_A_Fuzzy_Based_Recommendation_System_for_Stock_Trading


A Fuzzy Based Recommendation System for Stock Trading
A Fuzzy Based Recommendation System for Stock Trading
  • 2018.07.04
  • www.researchgate.net
Download Citation on ResearchGate | A Fuzzy Based Recommendation System for Stock Trading | Predicting prices, as well as giving buy and sells recommendations in a Stock market, is considered difficult given the very complex behavior of the price itself. It is considered dynamic, non-linear and stochastic. In similarity to other fields, stock trading firms may...
Joscelino Celso de Oliveira
872
Joscelino Celso de Oliveira  
ericonunes:

Olá pessoal,

Cheguei hoje no fórum e já me encantei com esse tópico.

Comecei no mercado em 2016 e percebi que seria  muito mais vantajoso manter um robô do que fazer as operações pessoalmente.

Por sorte frequentei no mestrado uma disciplina de IA, onde tive a oportunidade de construir um sistema de recomendação de compra e venda baseado em indicadores, o que hoje eu chamaria de algotrading. Posteriormente minha dissertação enveredou no uso de IA para criação de sistemas mais completos, para predição com  redes neurofuzzy adaptativas e modelos fuzzy evolucionários. ''Infelizmente'' eu fiz tudo no Matlab. Digo desta maneira por que seria fantástico ter o poder do Matlab integrado com o metatrader e ainda não procurei (confissão) uma maneira de fazê-lo, pois estava muito mais preocupado em construir um sistema que eu pudesse considerar geral, o que eu consegui. Hoje gostaria de poder trazê-lo para a realidade e encontrei este tópico.

Deixo um capítulo de livro resultado de meus estudos neste link: https://www.researchgate.net/publication/326154177_A_Fuzzy_Based_Recommendation_System_for_Stock_Trading


Ola Erico,

Parabéns pela pesquisa. Meus EAs trabalham com base, dentre outras coisas, em logica fuzzy com adaptações desenvolvidas por mim. Os resultados tem sido surpreendentes.

Sim, o MT5 pode interagir com o Matlab. Alguns artigos abaixo:

https://www.mql5.com/pt/articles/44

https://www.mql5.com/pt/articles/5572

Sucesso e grato pela contribuição.

[ ]'s

Para adicionar comentários, por favor Faça o login ou registrar