Discussão do artigo "Aprendizado de máquina em trading direcional de tendência com o exemplo do ouro"

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Novo artigo Aprendizado de máquina em trading direcional de tendência com o exemplo do ouro foi publicado:

Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.

Nos últimos tempos, estudamos a criação de sistemas de trading simétricos sob a ótica da classificação binária. Partimos do pressuposto de que as operações de compra e venda podem ser bem separadas no espaço de características, ou seja, existe uma certa fronteira de separação (hiperplano) que permite ao algoritmo de aprendizado de máquina prever igualmente bem posições longas e curtas. Na prática, isso nem sempre acontece, especialmente para instrumentos de trading com comportamento de tendência, como alguns metais, índices e também criptomoedas. Em situações nas quais o ativo apresenta uma tendência direcional bem definida, sistemas de trading que envolvem tanto compras quanto vendas podem ser excessivamente arriscados, e a distribuição geral dessas operações pode se tornar fortemente assimétrica, levando a classificações incorretas e a um grande número de erros. Nesses casos, um sistema de trading bidirecional pode se mostrar ineficiente, sendo mais apropriado concentrar-se na negociação em uma única direção. Este artigo busca esclarecer as possibilidades do aprendizado de máquina na criação de estratégias unidirecionais desse tipo.

Proponho repensar as abordagens de inferência causal e adaptá-las à tarefa de trading em uma única direção.

Tomaremos como base os materiais dos artigos anteriores:

Recomendo fortemente a leitura desses artigos para uma compreensão mais completa da ideia de inferência causal e dos testes.

Fig. 10. teste apenas no período futuro a partir do início de 2024.


Autor: Maxim Dmitrievsky

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