Discussão do artigo "Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 72): Uso de padrões MACD e OBV com aprendizado supervisionado"

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Novo artigo Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 72): Uso de padrões MACD e OBV com aprendizado supervisionado foi publicado:

Dando continuidade ao artigo anterior sobre a combinação dos indicadores MACD e OBV, veremos como aprimorá-la com o uso de machine learning. O MACD e o OBV são indicadores complementares que refletem, respectivamente, a tendência e o volume. Nossa abordagem de machine learning utiliza uma rede neural convolucional (convolution neural network, CNN) que emprega um kernel exponencial (Exponential kernel) para definir as dimensões de seus kernels e o número de canais ao configurar as previsões geradas por essa combinação de indicadores. Como de costume, essa implementação é feita em um arquivo personalizado da classe de sinais (signal class), que interage com o Assistente MQL5 para criar um EA.

No artigo anterior, em que apresentamos a combinação dos indicadores MACD e OBV, analisamos 10 possíveis sinais que podem ser gerados a partir do uso complementar desses indicadores. Como de costume, testamos os 10 padrões de sinal obtidos dessa combinação por meio de um teste forward de um ano, após realizar o treinamento ou a otimização com dados do ano anterior. No artigo anterior, apenas um padrão de sinal (padrão 7) conseguiu gerar lucro no teste forward. Analisamos alguns dos motivos pelos quais essa combinação apresentou resultados insatisfatórios em comparação com outros indicadores. No entanto, esses resultados também abriram espaço para investigar como o machine learning poderia melhorar alguns desses padrões de sinal.

Neste artigo, veremos como uma rede neural convolucional (CNN) que utiliza um kernel racional quadrático pode ajudar a interpretar e aplicar os sinais dos indicadores de maneira mais eficaz, possivelmente melhorando os resultados. O kernel racional quadrático (Rational Quadratic, RQ) é definido pela seguinte fórmula:

Autor: Stephen Njuki