Como colocar um filtro de noticias em um ea grid?

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vitorlukas14
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vitorlukas14  
eu tenho um robo para forex, mas e bem perigoso usar em dias de muita volatilidade(noticias), então eu queria saber se tem como colocar um filtro de noticias no robo, fazendo ele parar de operar nos momentos de noticia de grande volatilidade.
Joscelino
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Joscelino  
vitorlukas14:
eu tenho um robo para forex, mas e bem perigoso usar em dias de muita volatilidade(noticias), então eu queria saber se tem como colocar um filtro de noticias no robo, fazendo ele parar de operar nos momentos de noticia de grande volatilidade.

Você pode efetuar "raspagem de dados" e, dependendo de seus conhecimentos em big data e matemática, criar uma analise utilizando técnicas como " bag of words" e estatistica de Zipf. Acredito que o ideal seria desenvolver esta parte em Python e efetuar a comunicação com MT5 através de socket.

Por outro lado, voce pode ler esta thread e este artigo.

Seja qual for o caminho escolhido, terá um certo trabalho no desenvolvimento.

Rogerio Figurelli
Moderador
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Rogerio Figurelli  
vitorlukas14:
eu tenho um robo para forex, mas e bem perigoso usar em dias de muita volatilidade(noticias), então eu queria saber se tem como colocar um filtro de noticias no robo, fazendo ele parar de operar nos momentos de noticia de grande volatilidade.

Olá  vitorlukas14, é fácil criar um filtro para eventos do calendário econômico, com data/hora definidos antecipadamente, e se você fizer isso no mercado FX provavelmente já terá um resultado melhor. Mas não esqueça que, na verdade, todos os mercados e instrumentos financeiros são dependentes de notícias intermitentes, verdadeiras e falsas, como boatos, e com os mais variados impactos, nas mais variadas periodicidades, e portanto o que você está querendo fazer é de alta complexidade, quando se trata de reagir em tempo real para eventos incertos.
A resposta do colega  Joscelino Celso de Oliveira é interessante, pois apresenta uma abordagem baseada em NLP (Natural Language Processing), mas é necessário você monitorar notícias em uma escala mundial e os riscos são altos de falsos positivos e negativos, em soluções assim. Além disso, você não vai conseguir fazer um backtesting para ajustar seus modelos, o que é uma vantagem de sistemas inteligentes baseados apenas em dados estruturados locais, como o próprio market data. Além disso, será bastante complexo criar um modelo para proteger você de fake news. O melhor que conheço e já testei, criado por colegas no MIT, tem uma margem de erros significativa, para mercados dessa complexidade.
Dessa forma, considero uma das melhores ferramentas para notícias, verdadeiras ou falsas, a gestão inteligente de seus efeitos a partir do S/L (StopLoss), e é exatamente o que utilizo bastante em meus robôs, principalmente quando se faz isso usando aprendizado de máquina.
Ainda mais que a maior parte do mercado faz gestão de S/L por métodos que considero já obsoletos, com indicadores de volatilidade como ATR ou trailing stop com valores fixos, o que facilita muito um sistema inteligente trabalhar de forma contrária a esses métodos.
Sds.,
Rogério Figurelli

Jonatan Allan Oliveira Souza
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Jonatan Allan Oliveira Souza  
Rogerio Figurelli:

Olá  vitorlukas14, é fácil criar um filtro para eventos do calendário econômico, com data/hora definidos antecipadamente, e se você fizer isso no mercado FX provavelmente já terá um resultado melhor. Mas não esqueça que, na verdade, todos os mercados e instrumentos financeiros são dependentes de notícias intermitentes, verdadeiras e falsas, como boatos, e com os mais variados impactos, nas mais variadas periodicidades, e portanto o que você está querendo fazer é de alta complexidade, quando se trata de reagir em tempo real para eventos incertos.
A resposta do colega  Joscelino Celso de Oliveira é interessante, pois apresenta uma abordagem baseada em NLP (Natural Language Processing), mas é necessário você monitorar notícias em uma escala mundial e os riscos são altos de falsos positivos e negativos, em soluções assim. Além disso, você não vai conseguir fazer um backtesting para ajustar seus modelos, o que é uma vantagem de sistemas inteligentes baseados apenas em dados estruturados locais, como o próprio market data. Além disso, será bastante complexo criar um modelo para proteger você de fake news. O melhor que conheço e já testei, criado por colegas no MIT, tem uma margem de erros significativa, para mercados dessa complexidade.
Dessa forma, considero uma das melhores ferramentas para notícias, verdadeiras ou falsas, a gestão inteligente de seus efeitos a partir do S/L (StopLoss), e é exatamente o que utilizo bastante em meus robôs, principalmente quando se faz isso usando aprendizado de máquina.
Ainda mais que a maior parte do mercado faz gestão de S/L por métodos que considero já obsoletos, com indicadores de volatilidade como ATR ou trailing stop com valores fixos, o que facilita muito um sistema inteligente trabalhar de forma contrária a esses métodos.
Sds.,
Rogério Figurelli

Caro amigo Rogerio Figurelli, poderia me dizer, por favor como usar um método mais inteligente para administração de StopLoos e TrailingStop. Fiquei muito curioso para saber.

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