Discussão do artigo "Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte IX): Análise de Múltiplos Time-Frames (II)"

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Novo artigo Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte IX): Análise de Múltiplos Time-Frames (II) foi publicado:

Na discussão de hoje, examinamos a estratégia de análise de múltiplos time-frames para descobrir em qual time-frame nosso modelo de IA apresenta melhor desempenho. Nossa análise nos levou a concluir que os time-frames Mensal e de 1 Hora produzem modelos com taxas de erro relativamente baixas no par EURUSD. Usamos isso a nosso favor e criamos um algoritmo de negociação que faz previsões de IA no time-frame Mensal e executa suas negociações no time-frame de 1 Hora.

Para que nosso teste fosse justo, tivemos que buscar a mesma quantidade de dados de cada período. O fator limitante nesta etapa foi o número de barras disponíveis no período Mensal. Apenas 400 barras de dados mensais correspondem a aproximadamente 33 anos. Existem poucos mercados tão antigos, o que pode enviesar nossa compreensão sobre o melhor período em todos os mercados possíveis. No entanto, para o escopo de nossa discussão, o par EURUSD possui conjuntos de dados ricos nos quais podemos confiar.

Buscamos 400 linhas de cotações mensais no terminal MetaTrader 5. Em seguida, buscamos 400 linhas correspondentes do valor futuro do par EURUSD. Esse processo de 2 etapas foi repetido nos 10 períodos restantes. Para esta análise, selecionei:

  1. Semanal
  2. Diário
  3. H12
  4. H8
  5. H4
  6. H1
  7. M30
  8. M15
  9. M5
  10. M1

Devo admitir que esperava observar fortes níveis de correlação, especialmente entre períodos que estão próximos em termos de periodicidade. No entanto, só houve níveis moderados de correlação em toda a amostra. Os únicos pares de correlação interessantes que podem merecer análise adicional foram:

  1. Preço Atual H4 e Preço Futuro H8
  2. Preço Atual M1 e Preço Futuro H4
  3. Preço Atual M1 e Preço Futuro M5


Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana

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