Algorithmic Trading Articles for Aprendizado de máquina

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.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 21): Transformações naturais com LDA

Este artigo, o 21º de nossa série, continua nossa análise das transformações naturais e de como elas podem ser implementadas usando a análise discriminante linear. Assim como no artigo anterior, a implementação é apresentada no formato de uma classe de sinal.

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

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.

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

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!

Redes neurais de maneira fácil (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

Apresentamos um algoritmo relativamente novo, o Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite a construção de políticas de variáveis latentes no contexto da maximização da entropia.

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.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 56): Utilização da norma nuclear para estimular a pesquisa

A pesquisa do ambiente em tarefas de aprendizado por reforço é um problema atual. Anteriormente, já examinamos algumas abordagens. E hoje, eu proponho que nos familiarizemos com mais um método, baseado na maximização da norma nuclear. Ele permite que os agentes destaquem estados do ambiente com alto grau de novidade e diversidade.

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.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 55): Controle interno contrastivo (CIC)

O aprendizado contrastivo é um método de aprendizado de representação sem supervisão. Seu objetivo é ensinar o modelo a identificar semelhanças e diferenças nos conjuntos de dados. Neste artigo, discutiremos o uso de abordagens de aprendizado contrastivo para explorar diferentes habilidades do Ator.

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 54): usando o codificador aleatório para exploração eficiente (RE3)

A cada vez que consideramos métodos de aprendizado por reforço, nos deparamos com a questão da exploração eficiente do ambiente. A solução deste problema frequentemente leva à complexificação do algoritmo e ao treinamento de modelos adicionais. Neste artigo, vamos considerar uma abordagem alternativa para resolver esse problema.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 16): funtores com perceptrons multicamadas

Continuamos a examinar funtores e como eles podem ser implementados usando redes neurais artificiais. Vamos temporariamente deixar de lado a abordagem que incluía a previsão de volatilidade, e tentar implementar nossa própria classe de sinais para estabelecer sinais para entrar e sair de uma posição.

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.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 52): exploração com otimização e correção de distribuição

À medida que a política do Ator se afasta cada vez mais dos exemplos armazenados no buffer de reprodução de experiências, a eficácia do treinamento do modelo, baseado nesse buffer, diminui. Neste artigo, examinamos um algoritmo que aumenta a eficácia do uso de amostras em algoritmos de aprendizado por reforço.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 15): Funtores com grafos

Este artigo continua a série sobre a implementação da teoria de categorias no MQL5, ele aborda os funtores como uma ponte entre grafos e conjuntos. Nesse escopo, voltaremos a analisar os dados de calendário e, apesar de suas limitações no uso do testador de estratégias, justificaremos o uso de funtores na previsão de volatilidade mediante correlação.

Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 3): Criando jogadas automáticas e Scripts de Teste em MQL5

Este artigo explora a implementação de jogadas automáticas no jogo da velha Python, integrado com funções MQL5 e testes unitários. O objetivo é aprimorar a interatividade do jogo e garantir a robustez do sistema através de testes MQL5. Ele aborda desde o desenvolvimento da lógica de jogo até a integração e testes práticos, culminando na criação de um ambiente de jogo dinâmico e um sistema integrado confiável.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 51): ator-crítico comportamental (BAC)

Nos últimos dois artigos, discutimos o algoritmo Soft Actor-Critic, que incorpora regularização de entropia na função de recompensa. Essa abordagem permite equilibrar a exploração do ambiente e a exploração do modelo, mas é aplicável apenas a modelos estocásticos. Neste artigo, exploraremos uma abordagem alternativa que é aplicável tanto a modelos estocásticos quanto determinísticos.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear

Este artigo, parte de uma série de artigos sobre a implementação da teoria das categorias no MQL5, é dedicado aos funtores. Vamos explorar como a ordem linear pode ser mapeada em um conjunto de dados através dos funtores ao analisar dois conjuntos de dados que, à primeira vista, parecem não ter nenhuma conexão entre si.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 50): Soft Actor-Critic (otimização do modelo)

No artigo anterior, implementamos o algoritmo Soft Actor-Critic, mas não conseguimos treinar um modelo lucrativo. Neste artigo, vamos realizar a otimização do modelo previamente criado para obter os resultados desejados a nível de seu funcionamento.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 13): Eventos de calendário com esquemas de banco de dados

Neste artigo, discutimos como os esquemas de banco de dados podem ser incorporados para categorização em MQL5. Analisaremos brevemente como os conceitos de esquema de banco de dados podem ser combinados com a teoria da categoria na identificação de informações de texto (string) relevantes para a negociação. O foco será em eventos de calendário.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 49): Soft Actor-Critic (SAC)

Continuamos nossa exploração dos algoritmos de aprendizado por reforço na resolução de problemas em espaços de ação contínua. Neste artigo, apresento o algoritmo Soft Actor-Critic (SAC). A principal vantagem do SAC está em sua capacidade de encontrar políticas ótimas que não apenas maximizam a recompensa esperada, mas também têm a máxima entropia (diversidade) de ações.

Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI(Parte 1): Usando RestAPIs em MQL5

Este artigo aborda a importância das APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) na comunicação entre diferentes aplicativos e sistemas de software. Ele destaca o papel das APIs na simplificação da interação entre aplicativos, permitindo que eles compartilhem dados e funcionalidades de maneira eficiente.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 48): métodos para reduzir a superestimação dos valores da função Q

No artigo anterior, nós exploramos o método DDPG, projetado para treinar modelos em espaços de ação contínua. No entanto, como outros métodos de aprendizado Q, ele está sujeito ao problema da sobreavaliação dos valores da função Q. Esse problema geralmente leva eventualmente ao treinamento de um agente com uma estratégia não otimizada. Neste artigo, examinaremos algumas abordagens para superar o problema mencionado.

Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 12): Ordem

Este artigo faz parte de uma série sobre a implementação de grafos usando a teoria das categorias no MQL5 e é dedicado à teoria da ordem (Order Theory). Consideraremos dois tipos básicos de ordenação e exploraremos como os conceitos de relação de ordem podem auxiliar os conjuntos monoidais na tomada de decisões de negociação.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 47): Espaço contínuo de ações

Neste artigo, estamos ampliando o escopo das tarefas do nosso agente. No processo de treinamento, incluiremos alguns aspectos de gerenciamento de dinheiro e risco, que são partes integrantes de qualquer estratégia de negociação.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 39): Go-Explore - uma abordagem diferente para exploração

Continuamos com o tema da exploração do ambiente no aprendizado por reforço. Neste artigo, abordaremos mais um algoritmo, o Go-Explore, que permite explorar eficazmente o ambiente durante a fase de treinamento do modelo.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 45): Ensinando habilidades para investigar estados

Aprender habilidades úteis sem uma função de recompensa explícita é um dos principais desafios do aprendizado por reforço hierárquico. Anteriormente, já nos familiarizamos com dois algoritmos para resolver esse problema. Mas a questão da completa exploração do ambiente ainda está em aberto. Neste artigo, é apresentada uma abordagem diferente para o treinamento de habilidades, cujo uso depende diretamente do estado atual do sistema.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 44): Explorando habilidades de forma dinâmica

No artigo anterior, apresentamos o método DIAYN, que oferece um algoritmo para aprender uma variedade de habilidades. O uso das habilidades adquiridas pode ser usado para diversas tarefas. Mas essas habilidades podem ser bastante imprevisíveis, o que pode dificultar seu uso. Neste artigo, veremos um algoritmo para ensinar habilidades previsíveis.

Avaliando modelos ONNX usando métricas de regressão

A regressão é uma tarefa de prever um valor real a partir de um exemplo não rotulado. Para avaliar a precisão das previsões de modelos de regressão, são utilizadas as chamadas métricas de regressão.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 46): Aprendizado por reforço condicionado a metas (GCRL)

Convido você a conhecer mais uma abordagem no campo do aprendizado por reforço. É chamada de aprendizado por reforço condicionado a metas, conhecida pela sigla GCRL (Goal-conditioned reinforcement learning). Nessa abordagem, o agente é treinado para alcançar diferentes metas em cenários específicos.

Integrando modelos de ML ao Testador de Estratégias (Conclusão): Implementação de um Modelo de Regressão para Previsão de Preço

Este artigo descreve a implementação de um modelo de regressão de árvores de decisão para prever preços de ativos financeiros. Foram realizadas etapas de preparação dos dados, treinamento e avaliação do modelo, com ajustes e otimizações. No entanto, é importante destacar que o modelo é apenas um estudo e não deve ser usado em negociações reais.

Teoria das Categorias (Parte 9): Ações dos monoides

Esse artigo é a continuação da série sobre a implementação da teoria das categorias em MQL5. Nele são discutidas as ações de monoides como um meio de transformar os monoides descritos no artigo anterior para aumentar suas aplicações.

Representações no domínio da frequência de séries temporais: O espectro de potência

Neste artigo, analisaremos os métodos relacionados à análise de séries temporais no domínio da frequência. Ele também se concentrará na utilidade do estudo de funções espectrais de séries temporais na criação de modelos preditivos. Além disso, discutimos algumas perspectivas promissoras para a análise de séries temporais no domínio da frequência usando a transformada discreta de Fourier (DFT).

Redes neurais de maneira fácil (Parte 38): Exploração auto-supervisionada via desacordo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)

Um dos principais desafios do aprendizado por reforço é a exploração do ambiente. Anteriormente, já nos iniciamos no método de exploração baseado na curiosidade interna. E hoje proponho considerar outro algoritmo, o de exploração por desacordo.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 41): Modelos Hierárquicos

Este artigo descreve modelos hierárquicos de aprendizado que propõem uma abordagem eficaz para resolver tarefas complexas de aprendizado de máquina. Os modelos hierárquicos consistem em vários níveis, cada um responsável por aspectos diferentes da tarefa.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 40): Abordagens para usar Go-Explore em uma grande quantidade de dados

Neste artigo, discutiremos a aplicação do algoritmo Go-Explore ao longo de um período de treinamento prolongado, uma vez que uma estratégia de seleção aleatória de ações pode não levar a uma passagem lucrativa à medida que o tempo de treinamento aumenta.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 43): Dominando habilidades sem função de recompensa

O problema com o aprendizado por reforço é a necessidade de definir uma função de recompensa, que pode ser complexa ou difícil de formular, porém abordagens baseadas no tipo de ação e na exploração do ambiente que permitem que as habilidades sejam aprendidas sem uma função de recompensa explícita estão sendo exploradas para resolver esse problema.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 42): Procrastinação do modelo, causas e métodos de resolução

A procrastinação de modelos no contexto do aprendizado por reforço pode ser causada por vários motivos, e a solução desse problema requer medidas apropriadas. Este artigo discute algumas das possíveis causas da procrastinação do modelo e métodos para superá-las.