Este artigo mostra como usar facilmente Redes Neurais em seu código MQL4, aproveitando a disponibilidade gratuita da melhor biblioteca artificial de rede neural (FANN) e empregando múltiplas redes neurais em seu código.
É essencial detectar se um mercado é lateral ou se o mesmo não está para muitas estratégias. Usando o conhecido ADX, demonstraremos como podemos usar o Testador de Estratégia, tanto para otimizar esse indicador quanto ao nosso objetivo específico, como também podemos decidir se este indicador irá satisfazer as nossas necessidades quanto a variação média dos mercados lateral e de tendência, que são muito importantes para determinar os stops e os alvos dos mercados.
O segundo artigo da série sobre redes neurais profundas considerará a transformação e seleção dos preditores durante o processo de preparação de dados para treinar um modelo.
As máquinas de vetores de suporte foram por muito tempo usadas em campos como de bioinformática e aplicava matemática para avaliar conjuntos de dados e extrair padrões úteis que podem ser usados para classificar dados. Este artigo visa em como é uma máquina de vetor de suporte, como trabalha e por que pode ser tão útil na extração de padrões complexos. Podemos investigar como elas podem ser aplicadas ao mercado e potencialmente usadas para aconselhar sobre negócios. Usando a Ferramenta de aprendizado da máquina de vetor de suporte, o artigo fornece exemplos trabalhados que permitem que os leitores experimentem com seus próprios negócios.
Este artigo foi publicado para mostrar-lhe como usar redes neurais através da FANN2MQL, usando um exemplo simples, vai ensinar um padrão para uma rede neural e testá-la para ver se ela reconhecerá padrões que nunca viu.