Discussão do artigo "Aplicação de regras associativas para análise de dados no Forex"
Aparentemente, presume-se que o leitor já deve ter algum conhecimento desse método, e se não tiver?
Não entendo as métricas mencionadas, em particular:
O Lift se tornou meu indicador favorito. Após centenas de horas de testes, notei um padrão: regras com lift acima de 1,5 realmente funcionam no mercado real. Essa descoberta influenciou seriamente minha abordagem à filtragem de sinais.
Se entendi o método corretamente, os sinais correlacionados são procurados em segmentos quânticos. Mas eu não entendia a próxima etapa. Qual é o alvo? Presumo que as regras resultantes sejam verificadas em relação ao alvo e avaliadas em relação às métricas.
Se for esse o caso, isso reflete meu método, e é interessante avaliar o desempenho e a eficiência.
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Novo artigo Aplicação de regras associativas para análise de dados no Forex foi publicado:
Trabalho com dados há muito tempo e percebi que muitas ideias bem-sucedidas vêm de áreas correlatas. Hoje, quero compartilhar a experiência de aplicar regras associativas no trading. Este método tem se mostrado altamente eficaz na análise de dados do varejo, ajudando a identificar conexões entre compras, transações, movimentos de preços e a demanda e oferta futuras. E se aplicássemos isso ao mercado de câmbio?
A ideia principal é simples, isto é, procuramos padrões consistentes de comportamento de preços, indicadores e suas combinações. Por exemplo, com que frequência um aumento no EURUSD é seguido por uma queda no USDJPY? Ou que condições geralmente precedem grandes movimentos?
Neste artigo, mostrarei o processo completo de criação de um sistema de trading com base nessa ideia. Nós:
Por que essa pilha de tecnologias? MQL5 é excelente para trabalhar com dados de mercado e automatizar o trading. Python oferece ferramentas poderosas para análise. Pela minha experiência, essa combinação é muito eficaz para o desenvolvimento de sistemas de trading.
O primeiro passo na análise é entender a distribuição das principais métricas das regras encontradas. O gráfico de distribuição do support, confidence, lift e leverage ajuda a avaliar a qualidade das regras encontradas e, se necessário, ajustar os parâmetros do algoritmo.
Autor: Yevgeniy Koshtenko