Discussão do artigo "Exemplo de Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Modelo de Autorregressão Vetorial para Predição de Eventos de Mercado"
Se esse EA apresentar problemas, você pode tentar com este (é uma versão mais antiga e os gráficos não são iguais, mas acabei de testá-lo e funciona).
Por favor, avise-me quando um EA não funcionar corretamente, pois de vez em quando eu formato o computador e perco todas as outras versões.
Arquivos anexados:
CNA_final_v7.mq5
181 kb
Esse não apresenta erros, e é o que usarei para começar a trabalhar.
Arquivos anexados:
Mi_bot_007.mq5
181 kb
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Novo artigo Exemplo de Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Modelo de Autorregressão Vetorial para Predição de Eventos de Mercado foi publicado:
No mundo do trading algorítmico, uma nova abordagem está ganhando força entre quants e traders: Análise de Rede de Causalidade para Previsão de Eventos de Mercado. Esse método sofisticado combina o poder da inferência causal, da teoria de redes e da análise preditiva para prever eventos significativos de mercado com precisão sem precedentes.
Imagine o mercado financeiro como uma vasta teia interconectada. Cada fio representa um relacionamento entre diferentes variáveis de mercado – preços de ações, indicadores econômicos, eventos geopolíticos e mais. A análise tradicional frequentemente se concentra em correlações, mas, como todo trader experiente sabe, correlação nem sempre implica causalidade.
É aqui que a Análise de Rede de Causalidade entra em cena. Ela tem como objetivo revelar as verdadeiras relações de causa e efeito dentro dessa teia complexa. Ao fazer isso, proporciona aos traders um entendimento mais profundo da dinâmica do mercado, permitindo antecipar eventos que podem ser invisíveis à análise convencional.
Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera