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Memória de Curto e Longo Prazo (LSTM) é um tipo de rede neural recorrente (RNN) projetada para modelar dados sequenciais, capturando de forma eficaz dependências de longo prazo e resolvendo o problema do gradiente desvanecente. Neste artigo, exploraremos como utilizar LSTM para prever tendências futuras, aprimorando o desempenho de estratégias de seguimento de tendência. O artigo abordará a introdução de conceitos-chave e a motivação por trás do desenvolvimento, a obtenção de dados do MetaTrader 5, o uso desses dados para treinar o modelo em Python, a integração do modelo de aprendizado de máquina no MQL5 e a reflexão sobre os resultados e aspirações futuras com base em backtesting estatístico.

O Índice de Facilitação de Mercado é outro indicador de Bill Williams que tem como objetivo medir a eficiência do movimento de preços em conjunto com o volume. Como sempre, analisamos os vários padrões desse indicador dentro dos limites de uma classe de sinal de montagem do assistente e apresentamos uma variedade de relatórios de teste e análises para os diversos padrões.

EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados. Combinamos cadeias de Markov com uma rede neural multicamadas MLP, escrita com a biblioteca ALGLIB MQL5. Como cadeias de Markov e redes neurais podem ser combinadas para a previsão no Forex?

Este artigo permitirá que você veja como o Mamba4Cast transforma a teoria em um algoritmo de trading funcional e prepara o terreno para seus próprios experimentos. Não perca a oportunidade de obter um espectro completo de conhecimento e inspiração para o desenvolvimento da sua própria estratégia.

Damos continuidade ao conhecimento do framework Mamba4Cast. E hoje vamos nos aprofundar na implementação prática das abordagens propostas. O Mamba4Cast foi criado não para um longo aquecimento em cada nova série temporal, mas para entrar em operação de forma instantânea. Graças à ideia de Zero-Shot Forecasting, o modelo é capaz de fornecer imediatamente previsões de alta qualidade em dados reais sem retreinamento e sem ajuste fino de hiperparâmetros.

A previsão dos movimentos dos pares de moedas é um fator importante de sucesso no trading. Este artigo é dedicado ao estudo de diferentes modelos de movimento do preço, à análise de suas vantagens e desvantagens, bem como à aplicação prática em estratégias de negociação. Serão considerados enfoques que permitem identificar padrões ocultos e aumentar a precisão das previsões.

Neste artigo, conhecemos o framework Mamba4Cast e analisamos em detalhe um de seus componentes-chave, a codificação posicional baseada em marcas temporais. É mostrado como é formada a incorporação temporal levando em conta a estrutura de calendário dos dados.

Neste artigo tentarei mostrar a você, meu caro leitor, que nem tudo é como parece. Muitas das vezes somos levados a pensar que as coisas são de uma dada maneira, quando na verdade, podemos estar sendo levados a pensar algo que não necessariamente é verdade. Redes neurais, são de longe um dos assuntos mais interessantes em termos gerais. Tanto pelo ponto de vista matemático, eletrônico ou mesmo de software. Porém, diferente do que muitos acreditam ou pregam. Redes neurais não são nem de longe, a questão e solução definitiva. São apenas um ramo de pesquisa, no qual devemos sempre estar estudando e procurando nos informar sobre o que acontece nos bastidores.

Aqui iremos implementar a exclusão via sobrecarga de operador. E este com toda a certeza será um artigo, no qual muitos precisaram estudar por um longo período. Isto a fim de conseguir assimilar tudo o que será mostrado aqui. Mas quero lembrar a você, que o que veremos aqui, será apenas uma pequena e insignificante parte de tudo aquilo que é chamado programação.

Criamos um modelo matricial de previsão baseado em uma cadeia de Markov. O que são cadeias de Markov e como uma cadeia de Markov pode ser usada para trading no Forex.

Visão computacional para trading, como funciona e como é desenvolvida passo a passo. Criamos um algoritmo de reconhecimento de imagens RGB de gráficos de preços com um mecanismo de atenção e uma camada LSTM bidirecional. Como resultado, obtemos um modelo funcional de previsão do preço do euro-dólar com precisão de até 55% no conjunto de validação.