Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão)"
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Novo artigo Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão) foi publicado:
Realizamos um extenso trabalho de implementação da nossa interpretação dos métodos propostos pelos autores do framework MacroHFT, utilizando MQL5. Agora chegou o momento de avaliar a eficácia dos métodos implementados com base em dados históricos reais.
Deve-se observar que a versão apresentada neste trabalho difere significativamente da original, inclusive no que diz respeito aos indicadores técnicos utilizados. Isso, sem dúvida, terá impacto nos resultados obtidos, e por esse motivo, podemos falar apenas em uma avaliação preliminar da eficácia dos métodos implementados no contexto dessas modificações.
Para o treinamento do modelo, utilizamos dados do par de moedas EURUSD referentes ao ano de 2024 no timeframe de um minuto (M1). Os parâmetros dos indicadores analisados foram mantidos inalterados, o que permitiu focar na avaliação do desempenho dos próprios algoritmos e abordagens, eliminando a influência de alterações nas configurações dos indicadores. O procedimento de coleta do conjunto de dados de treinamento e o treinamento do modelo foram apresentados anteriormente.
O teste do modelo treinado foi realizado com os dados históricos disponíveis de janeiro de 2025. Os resultados dos testes estão apresentados a seguir.
Autor: Dmitriy Gizlyk