Discussão do artigo "Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA"

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Novo artigo Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA foi publicado:

Este artigo apresenta um EA avançado para negociação no mercado Forex, que combina aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias. Testes com dados históricos têm apresentado resultados promissores, embora também tenham evidenciado retrações significativas, indicando potencial para melhorias adicionais.

Este artigo apresenta um EA avançado para negociação no mercado Forex, que combina aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias. O artigo apresentou um EA avançado para negociação no mercado Forex, combinando aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias.

A abordagem do EA é multifacetada, utilizando previsão de preços com um modelo de aprendizado de máquina, acompanhamento de tendência e otimização adaptativa de parâmetros. Embora possa ser adaptado para outros ativos, ele foi desenvolvido principalmente para operar ações da #AAPL. Com recursos como definição dinâmica do tamanho do lote, trailing stops e ajuste automático às condições de mercado, este EA representa uma combinação de tecnologias de ponta com princípios consagrados de negociação.

Esses indicadores são combinados de maneira complexa, e seus parâmetros são dinamicamente otimizados conforme as condições atuais do mercado. O EA também inclui funcionalidades como trailing stops e cálculo de expectativa matemática para gerenciar eficazmente as posições abertas.


Indicadores utilizados:

  1. Média Móvel Simples (SMA): O EA usa uma média móvel simples com período otimizado de forma adaptativa. A SMA ajuda a identificar a direção geral da tendência e é usada em conjunto com o preço e outros indicadores para gerar sinais de entrada.
  2. Média Móvel Exponencial (EMA): Também utilizada com período dinamicamente otimizado. A EMA reage mais rapidamente às últimas mudanças de preço do que a SMA, oferecendo uma perspectiva diferente sobre a direção da tendência.
  3. Média de Amplitude de Variação (Average True Range, ATR): Embora o indicador não seja calculado diretamente no código, o EA utiliza cálculos baseados no ATR para definir os níveis de stop-loss e take-profit. Isso permite ajustar o tamanho da posição e gerenciar riscos de acordo com a volatilidade.
  4. Modelo de aprendizado de máquina: O EA utiliza o modelo ONNX (Open Neural Network Exchange) para prever preços. Esse modelo leva em consideração uma série de dados de preços recentes e tenta antecipar o próximo movimento, adicionando um elemento preditivo à estratégia de negociação.

A combinação desses indicadores com o aprendizado de máquina permite que o EA se adapte às condições variáveis do mercado e identifique, potencialmente, oportunidades de negociação em diferentes cenários.


Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

 
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Se houver algum EA baseado em negociação de rede neural que eu gostaria de experimentar, ajustando os parâmetros da alta taxa de ganhos, vou comprar!
 

Como eu moro no Brasil, e gostaria de operar no mimi índice, como faria para 

adaptar os arquivos onnx? para o mini índice da B3? 

Muito obrigado

< editado pelo moderador # >

Ademir J Dias


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