Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)"

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Novo artigo Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão) foi publicado:

Damos continuidade ao desenvolvimento do framework FinMem, que utiliza abordagens de memória multinível, imitando os processos cognitivos humanos. Isso permite que o modelo não apenas processe dados financeiros complexos de forma eficiente, mas também se adapte a novos sinais, aumentando significativamente a precisão e a efetividade das decisões de investimento em mercados altamente dinâmicos.

As duas últimas partes deste artigo foram dedicadas ao framework FinMem. Nelas, implementamos nossa visão das abordagens propostas pelos autores do framework utilizando MQL5. E agora chegamos à etapa mais empolgante, a verificação da eficácia das soluções implementadas em dados históricos reais.

Vale destacar que, durante a implementação, realizamos modificações significativas nos algoritmos do framework FinMem. Portanto, estamos avaliando exclusivamente a solução implementada, e não o framework original.

O treinamento do modelo foi realizado com dados históricos do par de moedas EURUSD referentes ao ano de 2023, utilizando o timeframe H1. As configurações dos indicadores analisados pelo modelo foram mantidas em seus valores padrão.

Para a etapa inicial de treinamento, foi utilizada uma amostra de dados formada em estudos anteriores. O algoritmo de treinamento implementado, com a formação de ações-alvo “quase ideais” para o Agente, permite o treinamento do modelo sem a necessidade de atualizar a amostra de treinamento. No entanto, para cobrir um espectro mais amplo de estados da conta, eu recomendaria, se possível, adicionar uma atualização regular da amostra de treinamento.

Após alguns ciclos de treinamento, conseguimos obter um modelo que demonstrou rentabilidade consistente tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste. O teste final foi realizado com dados históricos referentes a janeiro de 2024, mantendo todos os demais parâmetros inalterados. Os resultados do teste são apresentados abaixo.


Autor: Dmitriy Gizlyk

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