Discussão do artigo "Repensando Estratégias Clássicas (Parte 14): Configurações de Alta Probabilidade"
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Novo artigo Repensando Estratégias Clássicas (Parte 14): Configurações de Alta Probabilidade foi publicado:
É amplamente aceito pela maioria dos membros da nossa comunidade que os traders devem buscar ativamente operar setups de alta probabilidade. No entanto, existem poucas definições formais sobre o que exatamente caracteriza uma oportunidade de alta probabilidade. Como podemos medir, de forma empírica, a probabilidade associada a uma determinada configuração de trading? Dependendo de quem você consultar, encontrará diferentes definições sobre como identificar essas oportunidades e aproveitá-las de maneira responsável.
Este artigo busca abordar essas questões propondo uma estrutura algorítmica que nos permita nos afastar das definições tradicionais e avançar para definições numéricas baseadas em evidências. Dessa forma, nossas estratégias de trading poderão identificar essas oportunidades e operá-las de maneira consistente e lucrativa por conta própria.
Nosso objetivo é modelar a relação entre uma determinada estratégia de trading e qualquer ativo que tenhamos escolhido operar. Para isso, primeiro obteremos, diretamente do terminal MetaTrader 5, dados que descrevam adequadamente o mercado, juntamente com todos os parâmetros que compõem nossa estratégia de trading.
Em seguida, ajustaremos um modelo estatístico para classificar se a estratégia deverá produzir sinais lucrativos ou se o sinal gerado provavelmente resultará em prejuízo.
A probabilidade estimada pelo nosso modelo passa, então, a representar a probabilidade associada àquele sinal específico. Dessa forma, podemos começar a tratar as "configurações de alta probabilidade" de maneira mais científica e empírica, com base em evidências e dados de mercado relevantes.
Essa estrutura nos permite, essencialmente, desenvolver estratégias de trading "conscientes de seus objetivos", instruídas explicitamente a realizar apenas ações para as quais se espera um resultado favorável. Estamos começando a formalizar os componentes necessários para desenvolver estratégias de trading algorítmico capazes de estimar as consequências mais prováveis de suas próprias ações. Esse conceito pode ser entendido como uma aplicação dos princípios de aprendizado por reforço por meio de uma abordagem supervisionada.
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana