Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Segmentação de dados com base em expressões de referência"

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Novo artigo Redes neurais em trading: Segmentação de dados com base em expressões de referência foi publicado:

Ao analisarmos a situação de mercado, a dividimos em segmentos individuais, identificando as principais tendências. No entanto, os métodos tradicionais de análise geralmente se concentram em um único aspecto, limitando a percepção. Neste artigo, apresentaremos um método que permite destacar vários objetos, oferecendo uma compreensão mais completa e em camadas da situação.

Durante o treinamento dos modelos, utilizamos o algoritmo validado em nossos trabalhos anteriores.

O teste da política do Ator treinado foi realizado no testador de estratégias MetaTrader 5 com dados históricos de janeiro de 2024, mantendo todos os outros parâmetros inalterados. Resultados do teste são apresentados a seguir.

Durante o período de teste, o modelo realizou 22 operações e exatamente metade delas foi encerrada com lucro. É notável que o lucro médio por operação vencedora foi mais de duas vezes superior à perda média por operação perdedora. E, na operação mais lucrativa, observamos um resultado quatro vezes maior. Isso permitiu que o modelo alcançasse um profit factor de 2,63. No entanto, um número tão pequeno de negócios e um curto período de testes não permitem avaliar a eficácia do modelo a longo prazo.. Antes de utilizar o modelo em condições reais, é necessário treiná-lo com um histórico mais amplo de dados e realizar testes mais completos. 

Autor: Dmitriy Gizlyk