Discussão do artigo "Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 29): Como selecionar os melhores dados de Forex para treinar IA"
Obrigado por seu artigo claro e bem escrito. É exatamente o que eu estava tentando entender e estava trabalhando para verificar as correlações por conta própria. Agradeço também pelo arquivo python, pois ele é um modelo fácil de adaptar para mim. Espero que, após algumas análises, eu possa dizer obrigado por abrir meus olhos para o que é possível
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Novo artigo Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 29): Como selecionar os melhores dados de Forex para treinar IA foi publicado:
No trading, há uma enorme quantidade de dados e informações disponíveis: indicadores (o MetaTrader 5 possui mais de 36 indicadores embutidos), símbolos de negociação (mais de 100), que podem ser usados em estratégias de correlação, notícias financeiras e outras informações. Ou seja, os traders têm à disposição um grande volume de dados tanto para o trading manual quanto para a construção de modelos de inteligência artificial que auxiliam na tomada de decisões mais fundamentadas.
No entanto, entre todas as informações disponíveis, inevitavelmente há dados de baixa qualidade ou irrelevantes. Nem todos os indicadores, estratégias ou dados são aplicáveis a um determinado símbolo de negociação, estratégia ou situação de mercado. Como identificar os dados mais valiosos para o trading e para a construção de modelos de aprendizado de máquina, de modo a alcançar a máxima eficiência e lucratividade? É aqui que entra a seleção de características.
Autor: Omega J Msigwa