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Rede neural na prática: Reta Secante
Rede neural na prática: Reta Secante
Como foi explicado na parte teórica. Precisamos usar regressões lineares e derivadas, quando o assunto é rede neural. Mas por que ?!?! O motivo disto, é que a regressão linear é uma das fórmulas mais simples que existe. Basicamente uma regressão linear, é apenas uma função afim. Porém quando falamos em rede neural, não estamos interessados na reta, que a regressão linear cria. Estamos interessados é na equação que gera tal reta. A reta gerada pouco importa. Mas você sabe qual é a equação principal a ser compreendida ?!?! Se não veja este artigo para começar a entender.
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)
Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos em detalhes como aplicar o princípio do desenvolvimento orientado por testes para implementar a troca de pacotes CONNECT/CONNACK. Ao final desta etapa, nosso cliente DEVE ser capaz de agir apropriadamente ao trabalhar com todos os possíveis resultados do servidor ao tentar se conectar.
Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado
Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado
O artigo apresenta uma descrição detalhada do algoritmo salto de sapo embaralhado (Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFL) e suas capacidades na solução de problemas de otimização. O algoritmo SFL é inspirado no comportamento dos sapos em seu ambiente natural e oferece uma nova abordagem para a otimização de funções. O algoritmo SFL é uma ferramenta eficaz e flexível, capaz de lidar com diversos tipos de dados e alcançar soluções ótimas.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 20): autoatenção e transformador
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 20): autoatenção e transformador
Vamos nos afastar um pouco de nossos tópicos mais comuns e analisar uma parte do algoritmo do ChatGPT. Ele possui algumas semelhanças ou conceitos emprestados das transformações naturais? Vamos tentar responder a essas e outras perguntas usando nosso código no formato de classe de sinal.
Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL
Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL
DRAKON é uma linguagem de programação visual especialmente desenvolvida para facilitar a interação entre especialistas de diferentes áreas (biólogos, físicos, engenheiros...) com programadores em projetos espaciais russos (por exemplo, na criação do complexo "Buran"). Neste artigo, vou falar sobre como o DRAKON torna a criação de algoritmos acessível e intuitivamente compreensível, mesmo para quem nunca teve contato com código, e também como é mais fácil quer seja para o cliente explicar suas ideias ao encomendar robôs de negociação quer seja para o programador cometer menos erros em funções complexas.
Pairs Trade
Pairs Trade
Neste artigo, examinaremos o pairs trade, ou negociação de pares, principalmente seus princípios e perspectivas quanto à sua aplicação prática. Além disso, tentaremos criar uma estratégia baseada nele.
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)
Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos como está organizando nosso código, os primeiros arquivos de cabeçalho e classes, e como escrever testes. Este artigo também inclui notas breves sobre o desenvolvimento orientado por testes (Test-Driven Development) e sua aplicação neste projeto.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 2): Criação de conjuntos de dados com rótulos de tendência usando Python
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 2): Criação de conjuntos de dados com rótulos de tendência usando Python
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 1): Criação de um conjunto de dados com rótulos de tendência usando um gráfico EA
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 1): Criação de um conjunto de dados com rótulos de tendência usando um gráfico EA
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade
Continuamos a análise das transformações naturais, examinando a indução do quadrado de naturalidade. Por causa das limitações na implementação de várias moedas para os Expert Advisors desenvolvidos com o assistente MQL5, temos de buscar soluções criativas e eficientes para a classificação de dados usando scripts. As principais áreas de aplicação consideradas são a classificação de variações de preço e, consequentemente, sua previsão.
Modelos prontos para integrar indicadores nos Expert Advisors (Parte 1): Osciladores
Modelos prontos para integrar indicadores nos Expert Advisors (Parte 1): Osciladores
Neste artigo, examinaremos os indicadores padrão da categoria Osciladores. Criaremos modelos prontos a serem usados em Expert Advisors, modelos esses que incluirão: declaração e configuração de parâmetros, inicialização/desinicialização de indicadores e recuperação de dados/sinais a partir de buffers de indicador em EAs.
Colocação de ordens no MQL5
Colocação de ordens no MQL5
Ao criar um sistema de negociação, há sempre uma tarefa que deve ser resolvida com eficiência. Essa tarefa é a colocação de ordens ou seu processamento automático pelo sistema de negociação. Neste artigo, apresentamos a criação de um sistema de negociação do ponto de vista da colocação eficiente de ordens.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade
Este artigo dá continuidade à série sobre a teoria das categorias, abordando as transformações naturais, que são um elemento fundamental da teoria. Vamos examinar a definição que parece complexa à primeira vista, depois mergulhar em exemplos e formas de aplicar as transformações na previsão de volatilidade.
Como criar um painel de informações para exibir dados em indicadores e Expert Advisors
Como criar um painel de informações para exibir dados em indicadores e Expert Advisors
Neste artigo, veremos como criar uma classe de painel de informações para usá-la em indicadores e Expert Advisors. Este é um artigo introdutório a uma pequena série de artigos com modelos para integrar e usar indicadores padrão em Expert Advisors. Começaremos com a criação de um painel, que é um análogo da janela de dados do MetaTrader 5.
Força bruta para encontrar padrões (Parte VI): otimização cíclica
Força bruta para encontrar padrões (Parte VI): otimização cíclica
Neste artigo, mostrarei a primeira parte das melhorias que me permitiram não apenas fechar todo o ciclo de automação para negociação no MetaTrader 4 e 5, mas também fazer algo muito mais interessante. A partir de agora, esta solução me permite automatizar completamente tanto o processo de criação de EAs quanto o processo de otimização, além de minimizar o esforço necessário para encontrar configurações de negociação eficazes.
GIT: Mas que coisa é esta ?
GIT: Mas que coisa é esta ?
Neste artigo apresentarei uma ferramenta de suma importância para quem desenvolve programas. Se você não conhece GIT, veja este artigo para ter uma noção do que se trata, tal ferramenta. E como usá-la junto ao MQL5.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 17): funtores e monoides
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 17): funtores e monoides
Este é o último artigo da série dedicada a funtores. Nele, reconsideramos monoides como uma categoria. Os monoides, que já apresentamos nesta série, são usados aqui para ajudar na definição do tamanho da posição juntamente com perceptrons multicamadas.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.