Discussão do artigo "Redes neurais em trading: Detecção adaptativa de anomalias de mercado (Conclusão)"

[MetaQuotes]

Novo artigo Redes neurais em trading: Detecção adaptativa de anomalias de mercado (Conclusão) foi publicado:

Continuamos a construção dos algoritmos que formam a base do DADA, um framework avançado para detecção de anomalias em séries temporais. Essa abordagem permite distinguir, de maneira eficiente, as flutuações aleatórias dos desvios realmente significativos. Ao contrário dos métodos clássicos, o DADA se adapta dinamicamente a diferentes tipos de dados, selecionando o nível ideal de compressão para cada caso específico.

Para o treinamento do modelo, foi formada uma amostra de passagens aleatórias no testador de estratégias do MetaTrader 5, com base em dados históricos do par de moedas EURUSD no timeframe M1 ao longo de todo o ano de 2024 . Os dados históricos foram coletados utilizando os parâmetros padrão dos indicadores, garantindo a pureza do experimento e eliminando a influência de fatores externos.

O teste dos modelos treinados foi realizado em dados históricos de janeiro e fevereiro de 2025. Todos os parâmetros do experimento foram mantidos inalterados, o que permite obter uma avaliação objetiva da política de comportamento do Ator treinado. Avaliar a eficiência do modelo em dados que não foram utilizados durante o treinamento é uma etapa essencial de sua validação. Pois demonstra sua capacidade de operar em condições próximas às reais.

Os resultados dos testes são apresentados a seguir.

Autor: Dmitriy Gizlyk