Neural Forecast
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Agus Santoso
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O NEURAL FORECAST [tambangEA] é um indicador de previsão baseado em redes neuronais para múltiplos ativos, concebido para o Ouro e os principais pares de Forex no gráfico diário (D1).
O indicador combina um mecanismo de previsão neural com um painel de decisão estruturado para estimar a Máxima, Mínima e o Fechamento potenciais do candle diário atual, fornecendo também a tendência direcional, a força do modelo, a relação risco/retorno da previsão, estatísticas de validação e uma camada de decisão clara: COMPRA / VENDA / AGUARDAR.
Em vez de apresentar apenas uma seta ou um sinal de oscilador, o NEURAL FORECAST foi concebido como uma estrutura completa de apoio à decisão no mercado.
Mecanismo de Previsão por Rede Neural
O motor de previsão utiliza uma arquitetura *Multi-Layer Perceptron* (Perceptron Multicamadas) de 6 → 6 → 6 → 6 → 3.
O modelo processa seis características de mercado normalizadas:
Momentum de 5 dias
Posição na Amplitude (Range Position)
RSI-50
% da Amplitude de 5 dias
% do Corpo de 5 dias
Aceleração
A rede gera três previsões principais:
Pred HIGH (Previsão de Máxima) — extremo superior de preço esperado para o dia
Pred LOW (Previsão Mínima) — extremo inferior de preço esperado para o dia
Pred CLOSE (Previsão de Fecho) — referência do preço de fecho esperado para o dia
A previsão é calculada com base em barras históricas concluídas e permanece fixa para a configuração diária ativa.
Arquitetura do Modelo para Ouro e Forex
O NEURAL FORECAST deteta automaticamente o mercado selecionado.
Modelo para Ouro
Para o XAUUSD / Ouro, o indicador utiliza um modelo de rede neural fixo e dedicado, com:
147 parâmetros da rede neural
e a arquitetura completa:
6 → 6 → 6 → 6 → 3
O modelo para o Ouro opera como um mecanismo de inferência determinística, sem necessidade de retreino.
Modelo para Forex
Para os pares de Forex suportados, o indicador utiliza uma rede neural separada com a mesma arquitetura de 147 parâmetros. O modelo Forex pode ser treinado com base nos dados diários históricos do par selecionado, utilizando:
dados de treino dedicados
dados de validação
dados reservados fora da amostra (out-of-sample)
função de perda de Huber
regularização L2
recorte de gradiente (gradient clipping)
paragem antecipada (early stopping)
reposição da melhor época de validação
Assim, o modelo de Forex adapta os seus pesos neurais ao par de moedas selecionado, em vez de utilizar pesos do Ouro nos mercados de Forex.
Mapa da Rede Neural
O lado direito do gráfico pode exibir uma representação visual interativa da rede neural:
6 Entradas
→ Camada Oculta 1
→ Camada Oculta 2
→ Camada Oculta 3
→ 3 Saídas
O mapa da rede visualiza:
nós de características (features)
ativação de neurónios ocultos
ligações da rede
nós de saída
previsão de Máxima (High)
previsão de Mínima (Low)
previsão de Fecho (Close)
A visualização ajusta-se automaticamente à área disponível do gráfico.
O mapa neural também pode ser desativado caso se prefira um gráfico com um aspeto mais limpo.
