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O artigo apresenta um estudo extenso das características sazonais: autocorrelação, mapas de calor e gráficos de dispersão. O objetivo do artigo é mostrar que a "memória de mercado" é de natureza sazonal, na qual ela é expressa através da correlação maximizada de incrementos de ordem arbitrária.
Instruções passo a passo de como organizar transferência de dados do Matlab para o MetaTrader 4 usando DDE.
O artigo contém considerações sobre a criação da biblioteca DLL - empacotador que permitirá a interação do pacote matemático da área de trabalho MetaTrader 4 e do MATLAB. Ele descreve as "armadilhas" e formas de superá-las. O artigo destina-se a programadores de C/C++ preparados que usem o compilador Borland C++ Builder 6.
O artigo descreve os métodos para se entender melhor os resultados da otimização do provador. Ele também fornece algumas dicas que ajudam a evitar a "otimização prejudicial".
O artigo trata sobre a noção de “intuição de mercado” e as formas de desenvolvê-la. O método descrito no artigo baseia-se na modelagem de apostas financeira na forma de um simples jogo.
Este artigo analisa a negociação através da medição de ângulos no terminal MetaTrader 4. Além disso, é apresentado o plano geral para o uso de ângulos a fim de analisar a tendência, bem como abordagens inovadoras que permitem a aplicação prática de análise de ângulos na negociação. As conclusões descritas são úteis para negociação.
Este artigo foca sobre as especificidades de escolha, o pré-condicionamento e avaliação das variáveis de entrada (preditoras) para uso em modelos de aprendizagem da máquina. Novas abordagens e oportunidades de análises preditoras profundas e suas influências no possível sobre-ajuste (overfitting) dos modelos serão consideradas. O resultado global do uso de modelos, em grande parte, depende do resultado desta etapa. Vamos analisar dois pacotes, oferecendo abordagens novas e originais para a seleção dos preditores.
A automação com estratégias de negociação que envolvem padrões gráficos, requer a capacidade de procurar pontos extremos nos gráficos para processamento e interpretação. As ferramentas existentes nem sempre fornecem essa capacidade. Os algoritmos descritos no artigo permitem encontrar todos os pontos extremos nos gráficos. As ferramentas discutidas aqui são igualmente eficientes durante os movimentos de tendência e de lateralidade. Os resultados obtidos não são fortemente afetados por um período de tempo selecionado e são apenas definidos por uma escala especifica.
Nesse artigo, continuaremos falando sobre reversão; tentaremos reduzir o rebaixamento máximo para um nível aceitável em instrumentos já discutidos; verificaremos, enquanto isso, quão afectado fica o lucro obtido. Adicionalmente, checaremos como funciona a reversão em outros mercados, como o de ações, commodities, índices e ETF, agrário. Atenção, esse artigo tem muitas imagens.
O artigo considera três métodos que podem ser usados para aumentar a qualidade de classificação do bagging de ensembles, e a estimação de sua eficiência. Os efeitos da otimização dos hiperparâmetros da rede neural ELM e dos parâmetros de pós-processamento são avaliados.
Existem diferentes abordagens para estudar e analisar o mercado, mas, há dois principais, nomeadamente a técnica e a fundamental. No primeiro caso, acontece a coleta, o processamento e o estudo de quaisquer dados numéricos e de características relacionadas ao mercado: preços, volumes e assim por diante. No segundo caso, acorre a análise de eventos e de notícias que, por sua vez, afetam direta ou indiretamente os mercados. O artigo discute métodos para medir a velocidade do movimento de preços e o estudo de estratégias de negociação com base neles.