Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Transformador hierárquico com duas torres (Conclusão)"

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Novo artigo Redes neurais em trading: Transformador hierárquico com duas torres (Conclusão) foi publicado:

Continuamos a desenvolver o modelo transformador hierárquico com duas torres, o Hidformer, projetado para análise e previsão de séries temporais multivariadas complexas. Neste artigo, levaremos o trabalho iniciado anteriormente até sua conclusão lógica, com testes do modelo em dados históricos reais.

Realizamos juntos um trabalho considerável na implementação da nossa própria visão das abordagens propostas pelos autores do framework Hidformer. E agora nos aproximamos do momento mais crítico, especificamente da verificação da eficácia das soluções implementadas em dados históricos reais. Em nossa implementação, aproveitamos muitos elementos do framework MacroHFT. E, de forma bastante lógica, decidimos comparar o desempenho do novo modelo justamente com esse framework. Para isso, treinamos o novo modelo com o mesmo conjunto de dados de treinamento anteriormente utilizado para treinar o modelo da nossa implementação do framework MacroHFT.

Lembro que o conjunto de dados de treinamento foi coletado com base em dados históricos de todo o ano de 2024 para o par de moedas EURUSD no timeframe M1. Os parâmetros de todos os indicadores analisados foram utilizados em seus valores padrão.

Para o treinamento e teste do modelo, foram utilizados os mesmos EAs (Expert Advisors). O teste foi realizado com dados históricos de janeiro de 2025, mantendo todos os outros parâmetros inalterados. Os resultados do teste estão apresentados abaixo.

Com base nos resultados do teste, o modelo conseguiu gerar lucro com dados históricos fora da amostra de treinamento. No total, durante o mês-calendário, o modelo realizou 29 operações. Isso representa, em média, pouco mais de uma operação por dia útil, o que é naturalmente pouco para trading de alta frequência. Ao mesmo tempo, temos mais de 60% de operações lucrativas. Além disso, a operação média lucrativa superou em 60% a operação média perdedora.

Autor: Dmitriy Gizlyk