Criar artigo
Gestão de risco e capital utilizando Expert Advisors
Gestão de risco e capital utilizando Expert Advisors
Este artigo é sobre o que você não pode ver em um relatório de backtest, o que você deve esperar usando um software de negociação automatizado, como gerenciar seu dinheiro se estiver usando expert advisors e como cobrir uma perda significativa para permanecer na atividade de negociação quando você está usando procedimentos automatizados.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 30): Algoritmos genéticos
Redes neurais de maneira fácil (Parte 30): Algoritmos genéticos
Hoje quero apresentar-lhes um método de aprendizado um pouco diferente. Pode-se dizer que é emprestado da teoria da evolução de Darwin. É provavelmente menos controlável do que os métodos discutidos anteriormente. Mas, mesmo assim, permite também treinar modelos indiferenciados.
Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 10): Automação (II)
Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 10): Automação (II)
Automação não é nada sem que você consiga controlar o horário. Nenhum trabalhador consegue ser eficiente trabalhando 24 horas. No entanto, muitos acreditam que um sistema automático deva trabalhar 24 horas. Mas é sempre bom que você tenha meios de configurar um range de horário para o Expert Advisor. Neste artigo iremos tratar disto. Como adicionar adequadamente uma faixa de horário.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 29): Algoritmo ator-crítico de vantagem (Advantage actor-critic)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 29): Algoritmo ator-crítico de vantagem (Advantage actor-critic)
Nos artigos anteriores desta série, conhecemos 2 algoritmos de aprendizado por reforço. Cada um deles tem suas próprias vantagens e desvantagens. Como costuma acontecer quando nos deparamos com esses casos, surge a ideia de combinar os dois métodos em um algoritmo que incorpore o melhor dos dois. E assim compensar as deficiências de cada um deles. Falaremos sobre tal combinação de métodos neste artigo.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 28): algoritmo de gradiente de política
Redes neurais de maneira fácil (Parte 28): algoritmo de gradiente de política
Continuamos a estudar métodos de aprendizado por reforço. No artigo anterior, nos iniciamos no método de aprendizado Q profundo. Com ele, treinamos um modelo para prever a recompensa imediata dependendo da ação tomada por nós em uma determinada situação. E, em seguida, realizamos uma ação de acordo com nossa política e a recompensa esperada. Mas nem sempre é possível aproximar a função Q ou nem sempre sua aproximação dá o resultado desejado. Nesses casos, os métodos de aproximação são usados não para funções de utilidade, mas, sim, para uma política (estratégia) direta de ações. E é precisamente a esses métodos que o gradiente de política pertence.
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador VIDYA
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador VIDYA
Bem-vindo a um novo artigo da nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares, neste artigo aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo Variable Index Dynamic Average (VIDYA).
Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)
Continuamos nosso estudo sobre aprendizado por reforço. E, neste artigo, vamos nos familiarizar com o método de aprendizado Q profundo. Com esse método, a equipe do DeepMind criou um modelo que pode superar um humano ao jogar jogos do Atari. Acho que será útil avaliar as possibilidades de tal tecnologia para resolver problemas de negociação.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 06): Gradiente Descendente
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 06): Gradiente Descendente
O gradiente descendente desempenha um papel significativo no treinamento das redes neurais e muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Ele é um algoritmo rápido e inteligente, apesar do seu trabalho impressionante, ele ainda é mal interpretado por muitos cientistas de dados, vamos ver do que ele se trata.
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 02): Mapas de Kohonen
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 02): Mapas de Kohonen
Esta série de artigos propõe que o Assistente MQL5 deve ser um pilar para os traders. Por quê? Porque o trader não economiza apenas o tempo desenvolvendo suas novas ideias com o Assistente MQL5, mas reduz bastante os erros de desenvolvimento de código duplicado; ele está finalmente preparado para canalizar sua energia nas poucas áreas críticas de sua filosofia de negociação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 21): Autocodificadores variacionais (VAE)
No último artigo, analisamos o algoritmo do autocodificador. Como qualquer outro algoritmo, tem suas vantagens e desvantagens. Na implementação original, o autocodificador executa a tarefa de separar os objetos da amostra de treinamento o máximo possível. E falaremos sobre como lidar com algumas de suas deficiências neste artigo.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 20): autocodificadores
Redes neurais de maneira fácil (Parte 20): autocodificadores
Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. Talvez você como o leitor possa ter dúvidas sobre se as publicações recentes se encaixam no tópico de redes neurais. Neste novo artigo, voltamos ao uso de redes neurais.