Discussão do artigo "Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 64): Uso de padrões dos canais DeMarker e Envelopes com kernel de ruído branco"

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Novo artigo Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 64): Uso de padrões dos canais DeMarker e Envelopes com kernel de ruído branco foi publicado:

O oscilador DeMarker (DeMarker Oscillator) e o Envelopes são ferramentas que identificam o momentum e os níveis de suporte/resistência e podem ser combinadas no desenvolvimento de um EA. No artigo anterior, apresentamos esses dois indicadores. Agora, acrescentaremos machine learning a essa combinação. Utilizamos uma rede neural recorrente que aplica um kernel de ruído branco (white-noise kernel) para processar os sinais vetorizados desses dois indicadores. Essa lógica é implementada em um arquivo personalizado da classe de sinais (signal class), que interage com o Assistente MQL5 para criar o EA.

O Python dispõe de diversas bibliotecas de análise técnica que podem ser facilmente importadas e utilizadas para implementar diferentes indicadores. O problema está na diversidade de padrões adotados e na ausência de determinados indicadores em algumas dessas bibliotecas. Por exemplo, a biblioteca pandas-ta não inclui o oscilador DeMarker, embora ele esteja disponível no módulo "ta", voltado para análise técnica. Por outro lado, o Envelopes está disponível no pandas-ta, mas não existe em sua forma original na biblioteca ta. Em seu lugar, a ta oferece indicadores relacionados, como as Bandas de Bollinger e o Canal de Donchian.

Curiosamente, desenvolver um indicador próprio "do zero" atualmente exige aproximadamente o mesmo esforço, se não menos, do que instalar uma dessas bibliotecas apenas para utilizar suas funções prontas. Por isso, implementamos nossas próprias funções para o oscilador DeMarker e o Envelopes. Em teoria, isso também deve permitir que o código Python seja executado um pouco mais rapidamente, graças ao menor número de referências a módulos.

Autor: Stephen Njuki