No último artigo, iniciamos a análise dos métodos de otimização sem gradiente, e nos familiarizamos com o algoritmo genético. Hoje, continuaremos a discutir o mesmo assunto e também examinaremos outra classe de algoritmos evolutivos.
Um novo artigo da nossa série sobre como criar sistemas de negociação simples pelos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos sobre o indicador Oscilador Acelerador e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação usando-o.
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.
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.
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.
Criar um Expert Advisor automático não é uma tarefa muito complicada. Mas sem o devido conhecimento você pode acabar fazendo muita bobagem. Neste artigo iremos ver como se dá a construção do primeiro nível de automação. Então a questão aqui é aprender a criar o gatilho para promover o Breakeven e o Trailing Stop.
Neste artigo, mostrei como você pode usar o sistema de tratamento de eventos, a fim de conseguir lidar com mais agilidade, e de uma forma melhor com questões envolvendo o sistema de ordens, a fim de deixar o EA mais rápido. Assim ele não precisará, ficar procurando informações a todo o momento.
Neste novo artigo da nossa série, nós aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica que pode ser útil em nossas negociações e ele é o indicador Awesome Oscillator (AO). Nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação por este indicador.
Um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos como fazer isso pelo indicador Índice de Vigor Relativo.
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.
Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares. Neste artigo, nós apresentaremos como criar um sistema de negociação pelo indicador DeMarker.
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).
Há detalhes a serem abordadas na rede neural feed-forward antes de finalizarmos este assunto, a arquitetura é uma delas. Vamos ver como nós podemos construir e desenvolver uma rede neural flexível para as nossas entradas, o número de camadas ocultas e os nós para cada rede.
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. É preciso sempre ficar atento, ao que um EA automatizado, esta fazendo, e se ele sair da linha, removê-lo o mais rápido possível do gráfico, encerrando o que ele estava fazendo, a fim de evitar que as coisas fugam do controle.
Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bull's Power.
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.
Nos dois últimos artigos, criamos uma ferramenta que permite criar e editar modelos de redes neurais. E agora é hora de avaliar o uso potencial da transferência de aprendizado (transfer learning, em inglês) usando exemplos práticos.
No último artigo, elaboramos uma ferramenta para criar e editar a arquitetura de redes neurais. E hoje quero convidá-lo a continuar trabalhando nela, para torná-la mais amigável. De certa forma, ao fazer isso, estamos nos afastando um pouco do nosso tópico. Mas convenhamos que a organização do espaço de trabalho desempenha um papel importante na obtenção do resultado.
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. Nosso EA, até o momento consegue trabalhar, em qualquer tipo de situação, mas para torná-lo automatizado, ele não está adequado, precisamos fazer algumas coisas.
Bem-vindo a um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares, aqui está um novo artigo sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação pelo indicador técnico Bear's Power.
Nesta série de artigos, já mencionamos a transferência de aprendizado mais de uma vez. Mas até agora o assunto não foi além das menções. Sugiro preencher essa lacuna e dar uma olhada mais de perto na transferência de aprendizado.
Continuamos a estudar algoritmos de aprendizado não supervisionado. E agora proponho discutir as particularidades por trás do uso de autocodificadores para treinar modelos recorrentes.
As redes neurais são tudo para nós. E vamos verificar na prática se é assim, indagando se MetaTrader 5 é uma ferramenta autossuficiente para implementar redes neurais na negociação. A explicação vai ser simples.
Muitas pessoas as amam, mas apenas alguns entendem todas as operações por trás das Redes Neurais. Neste artigo, eu tentarei explicar tudo o que acontece por trás dos bastidores de um perceptron multicamadas feed-forward de maneira simples.
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No final daquele artigo, pensei que seria adequado permitir o uso do EA, de uma maneira manual, pelo menos por um tempo.
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.
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.
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.
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.
Seja bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base no indicador técnico mais popular. Neste artigo, nós aprenderemos sobre um novo indicador técnico e como criar um sistema de negociação usando o indicador Índice de Força.
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No artigo anterior começamos o desenvolvimento do sistema de ordens, para ser utilizado no EA automático, no entanto, ali montamos apenas e somente uma das funções.
Continuamos o tópico de busca de regras de associação. No artigo anterior, consideramos os aspectos teóricos desse tipo de problema. No artigo de hoje, ensinarei a implementação do método FP-Growth usando MQL5. Também vamos testá-la com dados reais.
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No artigo anterior apresentei as primeiras etapas das quais você precisa compreender, antes mesmo de iniciar a construção de um EA, que opere de forma automática, ali mostrei.
Bem-vindo ao nosso novo artigo da série sobre como desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnico mais populares. Através deste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Oscilador de Chaikin.
Aqui está um novo artigo em nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares na plataforma de negociação MetaTrader 5. Neste novo artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador Desvio Padrão.
Bem-vindo a este novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares da MQL5. Neste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo indicador %R de Williams.
As árvores de decisão imitam a maneira como os humanos pensam para classificar os dados. Vamos ver como construir árvores e usá-las para classificar e prever alguns dados. O principal objetivo do algoritmo de árvores de decisão é separar os dados impuros em puros ou próximos a nós.
Aqui está um novo artigo da nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. O artigo atual será dedicado ao indicador de Volumes. O volume como conceito é um dos fatores mais importantes na negociação nos mercados financeiros e nós temos que prestar atenção quanto a isso. Através deste artigo, nós aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação simples pelo indicador Volumes.
