Discussão do artigo "Treinamento de um U-Transformer não linear nos resíduos de um modelo autorregressivo linear"

[MetaQuotes]

Novo artigo Treinamento de um U-Transformer não linear nos resíduos de um modelo autorregressivo linear foi publicado:

O artigo apresenta um sistema híbrido inovador para previsão de taxas de câmbio, que combina um modelo autorregressivo linear com a arquitetura U-Transformer para análise dos resíduos. O sistema alterna automaticamente entre as fontes de sinais conforme a qualidade de cada uma e inclui uma lógica de negociação completa, com estratégias de averaging/pyramiding. A principal vantagem da abordagem está no fato de a rede neural ser treinada nos resíduos do modelo linear, o que simplifica a tarefa e reduz o risco de sobreajuste. A implementação foi feita integralmente em MQL5 e está pronta para uso em negociação real, com adaptação automática às mudanças nas condições de mercado.

Tomamos como base o EA do artigo sobre modelos de regressão e incorporamos a ele nosso modelo híbrido. 

Vejamos o teste do modelo no símbolo EURUSD, no timeframe M15, no período a partir de 1º de julho de 2025:

O coeficiente de Sharpe ficou bastante bom:

Autor: Yevgeniy Koshtenko

[Stanislav Korotky]

No gráfico do saldo não há nivelamento/piramidação, conforme foi declarado, pois, para que isso ocorresse, seria necessário que o histograma de depósitos apresentasse um padrão em forma de serra.