Discussão do artigo "Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte II): Rompimentos das Bandas de Bollinger"

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Novo artigo Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte II): Rompimentos das Bandas de Bollinger foi publicado:

Este artigo explora uma estratégia de trading que integra a Análise Discriminante Linear (LDA) com Bandas de Bollinger, aproveitando previsões de zonas categóricas para gerar sinais estratégicos de entrada no mercado.

O termo "Inteligência Artificial" (IA) é, sem dúvida, uma das nomenclaturas mais enganosas da história. Depois de ler este artigo, você pode concordar que IA é um nome inadequado. Como autor, minha crítica está na palavra "inteligência". Modelos de IA não são inteligentes no sentido humano. Em vez disso, são aplicações inteligentes de algoritmos de otimização.

Os modelos de IA têm como principal objetivo minimizar erros ou maximizar recompensas dentro de um sistema. No entanto, as soluções derivadas desses modelos nem sempre são práticas. Por exemplo, um sistema de IA projetado para minimizar perdas em uma conta de trading pode concluir que a melhor solução é não realizar nenhuma operação, pois isso garante nenhuma perda. Embora essa solução satisfaça matematicamente o problema em questão, ela é impraticável para o trading.

Como praticantes inteligentes de IA, devemos guiar nossos modelos com restrições cuidadosamente planejadas. Neste artigo, direcionaremos nossos modelos de IA usando as Bandas de Bollinger. Identificaremos quatro possíveis zonas onde o preço pode estar a qualquer momento. Observe que o preço só pode estar em uma dessas quatro zonas em um dado momento:

  • Zona 1: O preço está completamente acima das Bandas de Bollinger.
  • Zona 2: O preço está acima da banda média, mas abaixo da banda superior.
  • Zona 3: O preço está acima da banda inferior, mas abaixo da banda média.
  • Zona 4: O preço está abaixo da banda inferior.

Treinaremos um modelo para entender como o preço transita entre essas quatro zonas e prever para qual zona ele se moverá em seguida. Os sinais de trading são gerados sempre que o preço muda de uma zona para outra. Por exemplo, se nosso modelo prevê que o preço se moverá da Zona 2 para a Zona 1, interpretamos isso como um movimento de alta e iniciamos uma ordem de compra. Nosso modelo e Expert Advisor serão totalmente implementados em MQL5 nativo.

As Bandas de Bollinger podem ser utilizadas em uma variedade de estratégias de trading, desde seguir tendências até identificar pontos de reversão. Tecnicamente, esse indicador consiste em uma média móvel exponencial (EMA), que normalmente suaviza o preço de fechamento de um ativo. Ele é flanqueado por duas bandas adicionais: uma posicionada acima e outra abaixo da EMA, ambas normalmente definidas a 2 desvios-padrão.

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana

 
MetaQuotes:

Confira o novo artigo: Reimaginando estratégias clássicas (Parte II): Quebra das Bandas de Bollinger.

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana

Olá, Ndawana

Antes de mais nada, obrigado pelo artigo e por simplificar o mito da IA :) Estou tentando usar o sinal gerado por ele em meu código com algumas modificações.

Você poderia explicar o(s) motivo(s) pelo qual você usou vetores em vez de simples matrizes no seu código?

 
Anil Varma #:

Oi Ndawana

Antes de mais nada, obrigado pelo artigo e por simplificar o mito da IA :) Estou tentando usar o sinal gerado por ele em meu código com algumas modificações.

Você poderia explicar o(s) motivo(s) pelo(s) qual(is) você usou vetores em vez de simples matrizes em seu código?

Olá, Anil, deixe-me começar dizendo que nada será interrompido se usarmos vetores em vez de matrizes, portanto, sim, poderíamos ter usado matrizes simples.

Minha preferência por vetores se deve às funções especializadas disponíveis somente para vetores e, além dessas funções especiais, os vetores também nos permitem executar cálculos em todos os elementos de uma só vez. Aqui está um exemplo simples.
//+------------------------------------------------------------------+
//|Anil.mq5
//|Gamuchirai Zororo Ndawana |
//| https://www.mql5.com/pt/gamuchiraindawa |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Gamuchirai Zororo Ndawana"
#property link      "https://www.mql5.com/en/gamuchiraindawa"
#property version   "1.00"
//+------------------------------------------------------------------+
//| Função de início do programa de script|
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
//--- Aqui está meu problema com matrizes
double anil_array[3];
ArrayFill(anil_array,0,3,0);
ArrayPrint(anil_array);
//--- Temos que iterar sobre todos os elementos para realizar os cálculos
for(int i = 0; i < 3; i++)
   {
      anil_array[i] += 1;
   }
ArrayPrint(anil_array);
//--- E a mesma operação com o vetor
vector anil_vector = vector::Zeros(3); //Similar a uma matriz cheia de Zeros 
Print(anil_vector);   
//--- Os vetores nos permitem realizar cálculos em todos os elementos de uma só vez
anil_vector = anil_vector + 1;
Print(anil_vector);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

Vetores VS Matrizes.

Portanto, imagine se, no futuro, pensarmos em um cálculo que possa ser útil, será muito mais fácil modificar a base de código, já que estamos usando vetores.

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