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Redes neurais em trading: Modelos de espaço de estados
Redes neurais em trading: Modelos de espaço de estados
A base de muitos dos modelos que examinamos anteriormente é a arquitetura Transformer. No entanto, eles podem ser ineficientes ao lidar com sequências longas. Neste artigo, proponho uma abordagem alternativa de previsão de séries temporais com base em modelos de espaço de estados.
Redes neurais em trading: Rede neural espaço-temporal (STNN)
Redes neurais em trading: Rede neural espaço-temporal (STNN)
Neste artigo, discutiremos o uso de transformações espaço-temporais para prever com eficácia o movimento futuro dos preços. Para melhorar a precisão das previsões numéricas na STNN, foi proposto um mecanismo de atenção contínua que permite ao modelo considerar melhor os aspectos relevantes dos dados.
Integre Seu Próprio LLM no EA (Parte 4): Treinando Seu Próprio LLM com GPU
Integre Seu Próprio LLM no EA (Parte 4): Treinando Seu Próprio LLM com GPU
Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial hoje em dia, os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da IA, então devemos pensar em como integrar LLMs poderosos ao nosso trading algorítmico. Para a maioria das pessoas, é difícil ajustar esses modelos poderosos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e depois aplicá-los ao trading algorítmico. Esta série de artigos adotará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Criando um Limitador de Drawdown Diário EA em MQL5
Criando um Limitador de Drawdown Diário EA em MQL5
O artigo discute, de forma detalhada, como implementar a criação de um Expert Advisor (EA) baseado no algoritmo de negociação. Isso ajuda a automatizar o sistema em MQL5 e a controlar o Drawdown Diário.
Usando a API de Dados JSON em seus projetos MQL
Usando a API de Dados JSON em seus projetos MQL
Imagine que você pode usar dados que não estão disponíveis no MetaTrader, você só obtém dados de indicadores por análise de preços e análise técnica. Agora imagine que você pode acessar dados que levarão seu poder de negociação a um novo nível. Você pode multiplicar o poder do software MetaTrader se misturar a saída de outros softwares, métodos de análise macroeconômica e ferramentas ultra-avançadas por meio da API de dados. Neste artigo, vamos ensinar como usar APIs e apresentar serviços de dados API úteis e valiosos.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 26): Médias Móveis e o Exponente de Hurst
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 26): Médias Móveis e o Exponente de Hurst
O Exponente de Hurst é uma medida de quanto uma série temporal se autocorrela ao longo do tempo. Entende-se que ele captura as propriedades de longo prazo de uma série temporal e, portanto, tem um peso significativo na análise de séries temporais, mesmo fora do contexto econômico/financeiro. No entanto, focamos em seu potencial benefício para os traders ao analisar como essa métrica poderia ser combinada com médias móveis para construir um sinal potencialmente robusto.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte III)
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte III)
Esta parte da série de artigos é dedicada à integração do WhatsApp com o MetaTrader 5 para notificações. Incluímos um fluxograma para simplificar o entendimento e discutiremos a importância das medidas de segurança na integração. O principal objetivo dos indicadores é simplificar a análise por meio da automação, e eles devem incluir métodos de notificação para alertar os usuários quando condições específicas forem atendidas. Descubra mais neste artigo.
Data Science e Machine Learning (Parte 25): Previsão de Séries Temporais de Forex Usando uma Rede Neural Recorrente (RNN)
Data Science e Machine Learning (Parte 25): Previsão de Séries Temporais de Forex Usando uma Rede Neural Recorrente (RNN)
Redes neurais recorrentes (RNNs) se destacam em utilizar informações passadas para prever eventos futuros. Suas notáveis capacidades preditivas foram aplicadas em diversos domínios com grande sucesso. Neste artigo, implementaremos modelos de RNN para prever tendências no mercado de forex, demonstrando seu potencial para aumentar a precisão das previsões no trading de forex.
Gerenciador de riscos para trading algorítmico
Gerenciador de riscos para trading algorítmico
Os objetivos deste artigo são: demonstrar a necessidade obrigatória de um gerenciador de riscos, adaptar os princípios de controle de risco para trading algorítmico em uma classe específica, permitindo que todos possam comprovar, de forma independente, a eficácia da abordagem de normalização de risco no day trading e em investimentos nos mercados financeiros. Neste artigo, exploraremos em detalhes a criação de uma classe de gerenciador de riscos para trading algorítmico, continuando o tópico abordado no artigo anterior sobre o gerenciador de riscos para trading manual.
Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos
Desenvolvendo um EA Multimoeda (Parte 13): Automação da segunda etapa — Seleção de grupos
A primeira etapa do processo automatizado de otimização já foi implementada. Para diferentes símbolos e timeframes, realizamos a otimização com base em vários critérios e armazenamos as informações dos resultados de cada execução em um banco de dados. Agora, vamos nos dedicar à seleção dos melhores grupos de conjuntos de parâmetros encontrados na primeira etapa.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlesticks (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte I)
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlesticks (Parte 5): Sistema de Notificação (Parte I)
Dividiremos o código principal do MQL5 em trechos específicos para ilustrar a integração do Telegram e WhatsApp para receber notificações de sinais do indicador de Restrição de Tendência que estamos criando nesta série de artigos. Isso ajudará traders, tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes, a compreender o conceito com mais facilidade. Primeiro, abordaremos a configuração do MetaTrader 5 para notificações e sua importância para o usuário. Isso ajudará os desenvolvedores a tomarem nota antecipadamente para aplicar posteriormente em seus sistemas.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 23): CNNs
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 23): CNNs
As Redes Neurais Convolucionais são outro algoritmo de aprendizado de máquina que tende a se especializar em decompor conjuntos de dados multidimensionais em partes constituintes principais. Vamos ver como isso é normalmente alcançado e explorar uma possível aplicação para traders em outra classe de sinais do MQL5 Wizard.
MQL5 Trading Toolkit (Parte 1): Desenvolvendo uma Biblioteca EX5 para Gerenciamento de Posições
MQL5 Trading Toolkit (Parte 1): Desenvolvendo uma Biblioteca EX5 para Gerenciamento de Posições
Aprenda a criar um kit de ferramentas para desenvolvedores para gerenciar várias operações de posição com MQL5. Neste artigo, vou demonstrar como criar uma biblioteca de funções (ex5) que realizará operações de gerenciamento de posições, de simples a avançadas, incluindo o tratamento automático e a geração de relatórios dos diferentes erros que surgem ao lidar com tarefas de gerenciamento de posições com MQL5.
Um Guia Passo a Passo sobre a Estratégia de Quebra de Estrutura (BoS)
Um Guia Passo a Passo sobre a Estratégia de Quebra de Estrutura (BoS)
Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Quebra de Estrutura (BoS). Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um consultor em MQL5 e testando-o no MetaTrader 5 — desde a análise de suporte e resistência de preços até a gestão de riscos.