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Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 12): Dropout
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 12): Dropout
Como a próxima etapa no estudo das redes neurais, eu sugiro considerar os métodos de aumentar a convergência durante o treinamento da rede neural. Existem vários desses métodos. Neste artigo, nós consideraremos um deles intitulado Dropout.
Swaps (Parte I): bloqueio e posições sintéticas
Swaps (Parte I): bloqueio e posições sintéticas
Neste artigo, tentarei expandir o conceito clássico de métodos de negociação de swap, e também explicarei porque cheguei à conclusão de que ele, em minha opinião, merece atenção especial e vale absolutamente a pena ser estudado.
Técnicas úteis e exóticas para a negociação automatizada
Técnicas úteis e exóticas para a negociação automatizada
Neste artigo, eu demonstrarei algumas técnicas muito interessantes e úteis para a negociação automatizada. Algumas delas podem ser familiares para você. Eu tentarei cobrir os métodos mais interessantes e explicarei por que vale a pena usá-los. Além disso, eu mostrarei o que essas técnicas podem fazer na prática. Nós criaremos Expert Advisors e testaremos todas as técnicas descritas usando as cotações históricas.
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 11): Uma visão sobre a GPT
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 11): Uma visão sobre a GPT
Talvez um dos modelos mais avançados entre as redes neurais de linguagem atualmente existentes seja a GPT-3, cuja variante máxima contém 175 bilhões de parâmetros. Claro, nós não vamos criar tal monstro em nossos PCs domésticos. No entanto, nós podemos ver quais soluções arquitetônicas podem ser usadas em nosso trabalho e como nós podemos nos beneficiar delas.
Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais
Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais
Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.
Força bruta para encontrar padrões (Parte III): novos horizontes
Força bruta para encontrar padrões (Parte III): novos horizontes
Este artigo dá continuidade ao tópico sobre força bruta, trazendo novos recursos de análise de mercado para o algoritmo do meu programa e acelerando, assim, a velocidade da análise e a qualidade dos resultados finais, o que fornece a visão da mais alta qualidade de padrões globais dentro da estrutura desta abordagem.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça
Redes neurais de maneira fácil (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça
Nós já consideramos anteriormente o mecanismo de self-attention (autoatenção) em redes neurais. Na prática, as arquiteturas de rede neural modernas usam várias threads de self-attention paralelas para encontrar várias dependências entre os elementos de uma sequência. Vamos considerar a implementação de tal abordagem e avaliar seu impacto no desempenho geral da rede.
Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização
Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização
É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência
Neste artigo, continuarei meu tópico, mas começarei tornando o algoritmo desenvolvido anteriormente mais flexível. Ele se tornou mais estável com o aumento no número de candles na janela de análise ou com o aumento no valor limite da porcentagem a nível de preponderância de candles decrescentes ou crescentes. Tivemos que fazer concessões e definir um tamanho de amostra maior para análise ou uma porcentagem maior de preponderância de candles prevalecentes.
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico
Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 8): Mecanismos de Atenção
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 8): Mecanismos de Atenção
Nos artigos anteriores, nós já testamos várias opções para organizar as redes neurais. Nós também estudamos as redes convolucionais emprestadas dos algoritmos de processamento de imagem. Neste artigo, eu sugiro estudarmos os Mecanismos de Atenção, cujo surgimento deu impulso ao desenvolvimento dos modelos de linguagem.
Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R
Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R
O artigo fornece o código e a descrição das principais etapas do processo de aprendizado de máquina usando um exemplo específico. Para obter o modelo, você não precisa de conhecimento prévio em Python ou R. Além disso, um conhecimento básico de MQL5 já é suficiente — este é exatamente o meu nível. Portanto, eu espero que o artigo sirva como um bom tutorial para um público amplo, auxiliando os interessados em avaliar os recursos de aprendizado de máquina e implementá-lo em seus programas.
Força bruta para encontrar padrões (Parte II): Imersão
Força bruta para encontrar padrões (Parte II): Imersão
Neste artigo, continuarei o tópico sobre força bruta. Tentarei apresentar melhor os padrões com ajuda de uma nova versão melhorada do meu programa e me esforçarei para encontrar a diferença a nível de estabilidade usando diferentes períodos gráficos.
Como Encomendar um Robô de Negociação em MQL5 e MQL4
Como Encomendar um Robô de Negociação em MQL5 e MQL4
A "Freelance" é o maior serviço freelance para a encomenda de robôs de negociação em MQL4 e indicadores técnicos. Centenas de desenvolvedores profissionais estão prontos para desenvolver aplicativos de negociação personalizados para a plataforma MetaTrader 4/5.
Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos
Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos
Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.
Redes neurais de Maneira Fácil (Parte 6): Experimentos com a taxa de aprendizado da rede neural
Redes neurais de Maneira Fácil (Parte 6): Experimentos com a taxa de aprendizado da rede neural
Anteriormente, nós consideramos vários tipos de redes neurais junto com suas implementações. Em todos os casos, as redes neurais foram treinadas usando o método gradiente descendente, para o qual nós precisamos escolher uma taxa de aprendizado. Neste artigo, eu quero mostrar a importância de uma taxa corretamente selecionada e o seu impacto no treinamento da rede neural, usando exemplos.
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 5): Cálculos em Paralelo com o OpenCL
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 5): Cálculos em Paralelo com o OpenCL
Discutimos anteriormente alguns tipos de implementações da rede neural. Nas redes consideradas, as mesmas operações são repetidas para cada neurônio. Uma etapa lógica adicional é utilizar os recursos da computação multithread (paralelismo em nível de threads) fornecidos pela tecnologia moderna em um esforço para acelerar o processo de aprendizagem da rede neural. Uma das possíveis implementações é descrita neste artigo.
Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 4): Redes Recorrentes
Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 4): Redes Recorrentes
Nós continuamos estudando o mundo das redes neurais. Neste artigo, nós analisaremos outro tipo de rede neural, as redes recorrentes. Este tipo de rede foi proposto para uso com as séries temporais, que são representadas na plataforma de negociação MetaTrader 5 por meio do gráfico de preços.
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 3): Redes Convolucionais
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 3): Redes Convolucionais
Como uma continuação do tópico das redes neurais, eu proponho ao leitor a análise das redes neurais convolucionais. Esse tipo de rede neural geralmente é aplicado para analisar imagens visuais. Neste artigo, nós consideraremos a aplicação dessas redes no mercado financeiro.
Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação
Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação
O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.
Símbolos personalizados: Fundamentos práticos
Símbolos personalizados: Fundamentos práticos
O artigo é dedicado à geração programática de símbolos personalizados que são usados para demonstrar alguns métodos populares de exibição de cotações. Ele descreve uma variante sugerida da adaptação minimamente invasiva de Expert Advisors para negociar um símbolo real a partir de um gráfico de símbolo personalizado e derivado. Os códigos-fonte em MQL estão anexados a este artigo.
Cálculo de expressões matemáticas (Parte 2). Analisadores Pratt e estação de triagem
Cálculo de expressões matemáticas (Parte 2). Analisadores Pratt e estação de triagem
O artigo aborda os princípios de análise e cálculo de expressões matemáticas com ajuda de analisadores baseados na precedência de operadores. Implementa analisadores Pratt e estação de triagem, geração de bytecode cálculos com base nele. Mostra o uso de indicadores como funções em expressões e como aplicá-los ao configurar sinais de negociação em EAs.
Conjunto de ferramentas para negociação manual rápida: funcionalidade básica
Conjunto de ferramentas para negociação manual rápida: funcionalidade básica
Atualmente mais e mais traders estão mudando para sistemas de negociação automáticos que ou requerem configuração inicial ou estão totalmente automatizados. No entanto, ainda existe uma parte considerável de traders que negociam manualmente à moda antiga, Neste artigo, criaremos um conjunto de ferramentas para negociação manual rápida usando teclas de atalho e realizando ações de negociação típicas com um clique.
Criando um EA gradador multiplataforma: testando um EA multimoeda
Criando um EA gradador multiplataforma: testando um EA multimoeda
No mês, os mercados caíram mais de 30%. Estamos no momento oportuno para testar Expert Advisors gradadores e martingale. Este artigo é uma continuação da série de artigos "Criando um EA gradador multiplataforma", cuja publicação não tinha sido planejada. Mas, uma vez que o próprio mercado nós dá uma oportunidade para fazer um teste de estresse do EA gradador, é bom aproveitá-la. Então, vamos direto ao assunto.
Como reduzir os riscos trader
Como reduzir os riscos trader
A negociação nos mercados financeiros está associada a um conjunto de riscos que deve ser considerado nos algoritmos dos sistemas de negociação. A redução desses riscos é uma tarefa importante, quando se quer tirar lucro da negociação.
Explorar as classes de estratégia de negociação da biblioteca padrão - Personalização de estratégias
Explorar as classes de estratégia de negociação da biblioteca padrão - Personalização de estratégias
Neste artigo, mostraremos como explorar a biblioteca padrão de classes de estratégia de negociação e como adicionar estratégias personalizadas e filtros/sinais utilizando a lógica de padrões e modelos do Assistente MQL5. No final, você será capaz de adicionar facilmente as suas próprias estratégias utilizando os indicadores padrão do MetaTrader 5 e o Assistente do MQL5 criará um código limpo e poderoso bem como um Expert Advisor totalmente funcional.