O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?
Determinamos as zonas de sobrecompra e sobrevenda do mercado a partir da teoria do caos: uma integração dos princípios da teoria do caos, da geometria fractal e das redes neurais para prever os mercados financeiros. O estudo demonstra o uso do expoente de Lyapunov como medida da natureza caótica do mercado e a adaptação dinâmica dos sinais de trade. A metodologia inclui um algoritmo de geração de ruído fractal, ativação tangencial hiperbólica e otimização com momento.
O artigo analisa a implementação prática do framework HiSSD em tarefas de trading algorítmico. É mostrado como a hierarquia de habilidades e a arquitetura adaptativa podem ser utilizadas para desenvolver estratégias de negociação robustas.
Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.
Apresentamos o framework HiSSD, que combina aprendizado hierárquico e abordagens multiagente para a criação de sistemas adaptativos. Neste trabalho, exploramos em detalhe como essa abordagem inovadora ajuda a identificar padrões ocultos nos mercados financeiros e a otimizar estratégias de trading em condições de descentralização.
Neste artigo é proposto um método original para o desenvolvimento de estratégias de tendência. Você aprenderá como é possível fazer a anotação dos exemplos de treinamento e treinar classificadores com base neles. O resultado final são sistemas de trading prontos para uso, operando sob o controle do terminal MetaTrader 5.
Continuamos a construção dos algoritmos que formam a base do DADA, um framework avançado para detecção de anomalias em séries temporais. Essa abordagem permite distinguir, de maneira eficiente, as flutuações aleatórias dos desvios realmente significativos. Ao contrário dos métodos clássicos, o DADA se adapta dinamicamente a diferentes tipos de dados, selecionando o nível ideal de compressão para cada caso específico.
Estamos construindo um sistema de neurônios biologicamente fiel para prever séries temporais. A introdução de um meio semelhante ao plasma na arquitetura da rede neural criou uma espécie de "inteligência coletiva", onde cada neurônio influencia o funcionamento do sistema não apenas por meio de conexões diretas, mas também por meio de interações eletromagnéticas de longo alcance. Como esse sistema neural modelando o cérebro irá se comportar no mercado?
Vamos prever a volatilidade extrema futura com ajuda da classificação binária. Criamos um indicador de previsão de volatilidade extrema com uso de aprendizado de máquina.
Apresentamos o DADA, um framework inovador para identificação de anomalias em séries temporais. Ele ajuda a distinguir oscilações aleatórias de desvios suspeitos. Ao contrário dos métodos tradicionais, o DADA se ajusta de maneira flexível a diferentes conjuntos de dados. Em vez de usar um nível fixo de compressão, ele testa vários níveis e escolhe o mais adequado para cada situação.
Criamos um Expert Advisor adaptativo e autodidata, baseado em aprendizado de máquina DQN com inferência causal multidimensional. Ele negociará com sucesso simultaneamente em sete pares de moedas, enquanto os agentes de diferentes pares trocarão informações entre si.
A Técnica Aprimorada de Confirmação de Tendência combina ação de preço, análise de volume e aprendizado de máquina para identificar movimentos genuínos do mercado. Ela requer tanto rompimentos de preço quanto aumentos de volume (50% acima da média) para validação da negociação, enquanto utiliza uma rede neural LSTM para confirmação adicional. O sistema emprega dimensionamento de posição baseado em ATR e gerenciamento dinâmico de risco, tornando-o adaptável a várias condições de mercado, ao mesmo tempo em que filtra sinais falsos.
Quer saber como lucrar com a diferença entre taxas de juros? Neste artigo, veremos como usar a arbitragem de swap no Forex para obter uma renda estável todas as noites, criando uma carteira resistente às oscilações do mercado.
Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.
Damos continuidade à implementação dos métodos propostos pelos autores do framework DUET, que apresenta uma abordagem inovadora para a análise de séries temporais, combinando clusterização temporal e de canais para revelar padrões ocultos nos dados analisados.
Apresentamos um algoritmo de trading inovador que combina algoritmos evolutivos com aprendizado profundo por reforço para operar no mercado Forex. O algoritmo utiliza um mecanismo de extinção das estratégias ineficientes, com o objetivo de otimizar a estratégia de negociação.
O framework DUET propõe uma abordagem inovadora para a análise de séries temporais, combinando clusterização temporal e de canais para identificar padrões ocultos nos dados analisados. Isso permite adaptar os modelos às mudanças ao longo do tempo e aumentar a precisão das previsões por meio da eliminação de ruídos.
Criamos um gerente de risco profissional remoto para Forex em Python e o implantamos em um servidor, passo a passo. Ao longo do artigo, veremos como gerenciar riscos no Forex de maneira programada e como evitar a perda total do depósito.
Vamos explorar métodos de discretização de preços com Python + MQL5. Neste artigo, compartilho minha experiência prática no desenvolvimento de uma biblioteca em Python que implementa uma variedade de abordagens para formar barras, desde as clássicas Volume e Range bars até métodos mais exóticos como Renko e Kagi. Barras, candles de três linhas rompidas, range bars — qual é a sua estatística? De que outras formas podemos representar os preços de maneira discreta?
CatBoost é um poderoso modelo de machine learning baseado em árvores que se especializa em tomada de decisão com base em features estacionárias. Outros modelos baseados em árvores como XGBoost e Random Forest compartilham características semelhantes em termos de robustez, capacidade de lidar com padrões complexos e interpretabilidade. Esses modelos têm uma ampla gama de usos, desde análise de features até gestão de risco. Neste artigo, vamos percorrer o procedimento de utilização de um modelo CatBoost treinado como filtro para uma estratégia clássica de seguimento de tendência com cruzamento de médias móveis.
Neste artigo, vamos analisar um novo algoritmo populacional de otimização, o CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado na estratégia reprodutiva única dos pulgões. O algoritmo combina dois mecanismos de reprodução — partenogênese e sexual — e utiliza uma estrutura de colônia populacional com possibilidade de migração entre colônias. As principais características do algoritmo são a alternância adaptativa entre diferentes estratégias reprodutivas e o sistema de troca de informação entre colônias por meio do mecanismo de voo.
A otimização proximal de política (Proximal Policy Optimization) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza a política, muitas vezes em forma de rede, em passos muito pequenos para garantir a estabilidade do modelo. Como de costume, vamos analisar como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA construído com a ajuda do Assistente.
Um sistema de trading algorítmico que combina análise de volume com métodos de machine learning, em especial com redes neurais LSTM. Diferente das abordagens tradicionais de trading, que se concentram principalmente no movimento dos preços, este sistema enfatiza os padrões de volume e suas derivadas para prever os movimentos do mercado. A metodologia inclui três componentes principais: análise das derivadas do volume (primeira e segunda derivada), previsões LSTM para padrões de volume e indicadores técnicos tradicionais.
O artigo explora o desenvolvimento de um sistema de trading inspirado na computação quântica, fazendo a transição de um protótipo em Python para uma implementação em MQL5 para trading no mundo real. O sistema utiliza princípios da computação quântica, como superposição e emaranhamento, para analisar estados de mercado, embora rode em computadores clássicos usando simuladores quânticos. Os principais recursos incluem um sistema de três qubits para analisar oito estados de mercado simultaneamente, períodos de análise de 24 horas e sete indicadores técnicos para análise de mercado. Embora as taxas de acurácia possam parecer modestas, elas fornecem uma vantagem significativa quando combinadas com estratégias adequadas de gerenciamento de risco.
Este artigo fala sobre a experiência de desenvolver um sistema de negociação híbrido que combina análise técnica clássica com redes neurais. O autor destrincha a arquitetura do sistema, desde a análise básica de padrões e estrutura da rede neural até os mecanismos de tomada de decisão, compartilhando código real e observações práticas.
Este trabalho apresenta uma análise da interação entre diferentes funções de ativação e algoritmos de otimização no contexto do treinamento de redes neurais. A atenção principal está voltada para a comparação entre o ADAM clássico e sua versão populacional ao lidar com uma ampla gama de funções de ativação, incluindo as funções oscilatórias ACON e Snake. Mediante uma arquitetura MLP minimalista (1-1-1) e um único exemplo de treino, isola-se a influência das funções de ativação no processo de otimização, eliminando interferências de outros fatores. Propomos um método de controle dos pesos da rede por meio dos limites das funções de ativação e um mecanismo de reflexão de pesos, permitindo evitar problemas de saturação e estagnação no aprendizado.
Este artigo introduz os traders às Redes Generativas Adversariais (GANs) para geração de dados financeiros sintéticos, abordando limitações de dados no treinamento de modelos. Ele cobre os fundamentos das GANs, implementações em Python e MQL5, e aplicações práticas em finanças, capacitando traders a aumentar a precisão e a robustez dos modelos por meio de dados sintéticos.
Neste artigo apresentamos a implementação da seleção progressiva de características em MQL5, baseada na informação mútua entre o conjunto ótimo de preditores e a variável alvo.
Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.
No mundo em constante transformação do trading, adaptar-se às mudanças do mercado é simplesmente uma necessidade. Todos os dias surgem novos padrões e tendências, o que torna difícil até mesmo para os modelos mais avançados de aprendizado de máquina manterem sua eficácia diante de condições em mutação. Neste artigo, vamos falar sobre como manter os modelos relevantes e capazes de reagir a novos dados de mercado por meio de reeducação automática.
Temporal Difference (TD, diferenças temporais) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza os valores Q com base na diferença entre as recompensas previstas e as recompensas reais durante o treinamento do agente. A ênfase está na atualização dos valores Q sem considerar necessariamente seus pares "estado-ação" (state-action). Como de costume, veremos como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA, criado com a ajuda do Assistente.
Neste artigo, apresentamos uma versão modificada da seleção de características passo a passo, implementada em MQL5. Essa abordagem é baseada nas técnicas descritas em Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C de Timothy Masters.
As médias móveis e o oscilador estocástico podem ser usados para gerar sinais de negociação de tendência. No entanto, esses sinais só serão observados após a ação do preço ter ocorrido. Podemos superar efetivamente essa defasagem inerente dos indicadores técnicos usando IA. Este artigo ensinará como criar um Expert Advisor totalmente autônomo com IA, de forma a melhorar qualquer uma de suas estratégias de negociação existentes. Até mesmo a estratégia de negociação mais antiga possível pode ser aprimorada.
Existem muitas postagens no Fórum MQL5 pedindo ajuda para calcular a inclinação das mudanças de preço. Este artigo demonstrará uma forma possível de calcular o ângulo formado pelas variações de preço em qualquer mercado que você deseje negociar. Além disso, responderemos se desenvolver esse novo recurso vale o esforço e o tempo adicionais investidos. Vamos explorar se a inclinação do preço pode melhorar a precisão de algum dos nossos modelos de IA ao prever o par USDZAR no M1.
O aprendizado de máquina tradicional ensina os praticantes a serem vigilantes para não superajustar (overfitting) seus modelos. No entanto, essa ideologia está sendo desafiada por novas descobertas publicadas por pesquisadores diligentes de Harvard, que identificaram que o que parece ser overfitting pode, em certas circunstâncias, ser resultado de encerrar prematuramente os procedimentos de treinamento. Demonstramos como podemos usar as ideias publicadas no artigo de pesquisa para melhorar nosso uso de IA na previsão de retornos de mercado.
Este artigo apresenta o método Big Bang - Big Crunch, que possui duas fases principais: a criação cíclica de pontos aleatórios e sua compressão em direção à solução ótima. Essa abordagem combina diversificação e intensificação, permitindo encontrar gradualmente soluções melhores e abrindo novas possibilidades na área de otimização.
Vamos considerar uma nova abordagem para analisar tendências de mercado, baseada em visualização tridimensional e análise tensora da microestrutura do mercado.
As médias móveis são, de longe, os melhores indicadores para nossos modelos de IA preverem. No entanto, podemos melhorar ainda mais nossa precisão transformando cuidadosamente nossos dados. Este artigo demonstrará como você pode construir Modelos de IA capazes de prever mais longe no futuro do que você talvez pratique atualmente, sem quedas significativas nos níveis de precisão. É realmente notável como as médias móveis são úteis.
O Attraos é um framework que integra a teoria do caos à previsão de séries temporais de longo prazo, tratando-as como projeções de sistemas dinâmicos caóticos multidimensionais. Por meio da invariância do atrator, o modelo aplica a reconstrução do espaço de fases e a memória dinâmica com múltiplas resoluções para preservar estruturas históricas.
