Aprendizado de máquina | Artigos sobre Algotrading

Optimização por nuvens atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Prática

Neste artigo, continuaremos a explorar a implementação do algoritmo ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). Em particular, discutiremos dois aspectos-chave: o movimento das nuvens para regiões de baixa pressão e a modelagem do processo de chuva, incluindo a inicialização das gotas e sua distribuição entre as nuvens. Analisaremos também outros métodos importantes para a gestão do estado das nuvens e para garantir sua interação com o ambiente.

Otimização com búfalos-africanos — African Buffalo Optimization (ABO)

O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.

Previsão de taxas de câmbio usando métodos clássicos de aprendizado de máquina: Modelos Logit e Probit

Tentou-se criar um EA para prever cotações de taxas de câmbio. Como base para o algoritmo, foram adotados modelos clássicos de classificação, como regressão logística e probit. O critério de razão de verossimilhança é utilizado para filtrar os sinais de negociação.

Construção de previsões econômicas: potencialidades do Python

Como utilizar os dados econômicos do Banco Mundial para fazer previsões? O que acontece se combinarmos modelos de IA com economia?

Redes neurais e m trading: Aumento da eficiência do Transformer por meio da redução da nitidez (Conclusão)

O SAMformer propõe uma solução para os principais problemas do Transformer na previsão de séries temporais de longo prazo, incluindo a complexidade do treinamento e a fraca capacidade de generalização em amostras pequenas. Sua arquitetura rasa e a otimização com consideração da nitidez garantem o desvio de mínimos locais ruins. Neste artigo, continuaremos a implementação das abordagens utilizando MQL5 e avaliaremos seu valor prático.

Sistema de negociação de arbitragem de alta frequência em Python usando MetaTrader 5

Criamos um sistema de arbitragem legal aos olhos das corretoras, que gera milhares de preços sintéticos no mercado Forex, os analisa e negocia com sucesso e de forma lucrativa.

Algoritmo de Irrigação Artificial — Artificial Showering Algorithm (ASHA)

Este artigo apresenta o Algoritmo de Irrigação Artificial (ASHA), um novo método metaheurístico desenvolvido para resolver problemas gerais de otimização. Baseado na simulação dos processos de fluxo e acúmulo de água, este algoritmo constrói o conceito de um campo ideal, no qual cada unidade de recurso (água) é convocada para buscar a solução ótima. Descubra como o ASHA adapta os princípios de fluxo e acúmulo para distribuir recursos de forma eficiente em um espaço de busca e conheça sua implementação e os resultados dos testes.

Técnicas do MQL5 Wizard que você precisa conhecer (Parte 36): Q-Learning com Cadeias de Markov

Aprendizado por Reforço é um dos três pilares principais do aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado. Portanto, ele está relacionado ao controle ótimo, ou seja, aprender a melhor política de longo prazo que melhor se adeque à função objetivo. É nesse contexto que exploramos seu possível papel no processo de aprendizado de uma MLP (rede neural de múltiplas camadas) de um Expert Advisor montado pelo assistente do MQL5 Wizard.

Redes neurais em trading: Aumentando a eficiência do Transformer por meio da redução da nitidez (SAMformer)

O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.

Exemplo de Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Modelo de Autorregressão Vetorial para Predição de Eventos de Mercado

Este artigo apresenta um guia abrangente para implementar um sistema de negociação sofisticado utilizando Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Autorregressão Vetorial (VAR) em MQL5. Ele aborda o embasamento teórico desses métodos, fornece explicações detalhadas das funções-chave no algoritmo de negociação e inclui exemplos de código para implementação.

Redes neurais em trading: Otimizando Transformer para previsão de séries temporais (LSEAttention)

O framework LSEAttention propõe caminhos para aprimorar a arquitetura Transformer, tendo sido desenvolvido especificamente para a previsão de séries temporais multivariadas de longo prazo. As abordagens sugeridas pelos autores do método permitem resolver problemas comuns no Transformer tradicional, como o colapso entrópico e a instabilidade no treinamento.

Redes neurais em trading: Modelo hiperbólico de difusão latente (Conclusão)

A aplicação de processos de difusão anisotrópicos para codificação dos dados brutos no espaço latente hiperbólico, conforme proposto no framework HypDiff, contribui para a preservação das características topológicas da situação atual do mercado e melhora a qualidade de sua análise. No artigo anterior, iniciamos a implementação das abordagens propostas usando MQL5. Hoje, continuaremos esse trabalho iniciado, levando-o até sua conclusão lógica.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 35): Regressão por Vetores de Suporte

A Regressão por Vetores de Suporte é uma maneira idealista de encontrar uma função ou 'hiperplano' que melhor descreva a relação entre dois conjuntos de dados. Tentamos explorar isso na previsão de séries temporais dentro das classes personalizadas do MQL5 wizard.

Redes neurais em trading: Modelo hiperbólico de difusão latente (HypDiff)

Esse artigo analisa formas de codificar dados brutos no espaço latente hiperbólico por meio de processos de difusão anisotrópicos. Isso ajuda a preservar com mais precisão as características topológicas da situação atual do mercado e melhora a qualidade de sua análise.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 34): Embedding de Preços com um RBM Não Convencional

Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.

Redes neurais em trading: Representação adaptativa de grafos (NAFS)

Apresentamos o método NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing), uma abordagem não paramétrica para criar representações de nós que não requer o treinamento de parâmetros. O NAFS extrai as características de cada nó considerando seus vizinhos e, então, combina essas características de forma adaptativa para formar a representação final.

Redes neurais em trading: Transformer contrativo de padrões (Conclusão)

No último artigo da série, analisamos o framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que utiliza aprendizado contrastivo para identificar padrões-chave em todos os níveis, desde os elementos básicos até estruturas complexas. Neste artigo, continuamos a implementar as abordagens do AMCT com recursos do MQL5.

Ganhe uma Vantagem Sobre Qualquer Mercado (Parte III): Índice de Gastos com Cartões Visa

No mundo dos big data, existem milhões de conjuntos de dados alternativos que têm o potencial de aprimorar nossas estratégias de negociação. Nesta série de artigos, vamos ajudá-lo a identificar os conjuntos de dados públicos mais informativos.

Construindo Expert Advisors Auto-otimizantes Com MQL5 E Python (Parte II): Ajustando Redes Neurais Profundas

Modelos de aprendizado de máquina vêm com vários parâmetros ajustáveis. Nesta série de artigos, exploraremos como personalizar seus modelos de IA para se ajustar ao seu mercado específico utilizando a biblioteca SciPy.

Otimização de nuvens atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Teoria

Este artigo é dedicado ao algoritmo meta-heurístico Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), que modela o comportamento das nuvens para resolver problemas de otimização. O algoritmo utiliza os princípios de geração, movimento e dispersão de nuvens, adaptando-se às "condições climáticas" no espaço de soluções. O artigo explora como a simulação meteorológica do algoritmo encontra soluções ótimas em um espaço complexo de possibilidades e descreve detalhadamente as etapas do ACMO, incluindo a preparação do "céu", o nascimento das nuvens, seu deslocamento e a concentração de chuva.

Redes neurais em trading: Transformer com codificação relativa

O aprendizado autossupervisionado pode ser uma forma eficaz de analisar grandes volumes de dados brutos não rotulados. O principal fator de sucesso é a adaptação dos modelos às particularidades dos mercados financeiros, o que melhora o desempenho dos métodos tradicionais. Este artigo apresentará um mecanismo alternativo de atenção, que permite levar em conta dependências relativas e inter-relações entre os dados brutos.

Redes neurais em trading: Análise da situação do mercado usando o transformador de padrões

Ao analisarmos a situação do mercado com nossos modelos, o elemento-chave é a vela. No entanto, sabe-se há muito tempo que os padrões de velas podem ajudar a prever movimentos futuros de preço. Neste artigo, apresentaremos um método que permite integrar essas duas abordagens.

Redes neurais em trading: Transformer contrastivo de padrões

O Transformer contrastivo de padrões realiza a análise de situações de mercado, tanto no nível de velas individuais quanto no de padrões completos. Isso contribui para aprimorar a modelagem das tendências de mercado. Além disso, o uso do aprendizado contrastivo para alinhar as representações das velas e dos padrões leva à autorregulação e ao aumento da precisão das previsões.

Redes neurais em trading: Segmentação guiada (Conclusão)

Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.

Redes neurais em trading: Segmentação guiada

Vamos conhecer um método de análise multimodal integrada para interagir e compreender características.

Algoritmo de arquearia — Archery Algorithm (AA)

Neste artigo, examinamos detalhadamente o algoritmo de otimização inspirado na arquearia, com foco no uso do método de roleta como mecanismo de seleção de áreas promissoras para a colocação das "flechas". Esse método permite avaliar a qualidade das soluções e selecionar as posições mais promissoras para um estudo mais aprofundado.

Redes neurais em trading: Segmentação de dados com base em expressões de referência

Ao analisarmos a situação de mercado, a dividimos em segmentos individuais, identificando as principais tendências. No entanto, os métodos tradicionais de análise geralmente se concentram em um único aspecto, limitando a percepção. Neste artigo, apresentaremos um método que permite destacar vários objetos, oferecendo uma compreensão mais completa e em camadas da situação.

Redes neurais em trading: Modelo de dupla atenção para previsão de tendências

Damos continuidade à discussão sobre o uso da representação linear por partes de séries temporais, iniciada no artigo anterior. Hoje, falaremos sobre a combinação desse método com outras abordagens de análise de séries temporais para melhorar a qualidade da previsão das tendências dos movimentos de preços.

Algoritmo do Campo Elétrico Artificial — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)

Este artigo apresenta o Algoritmo do Campo Elétrico Artificial (AEFA), inspirado na lei de Coulomb da força eletrostática. Por meio de partículas carregadas e suas interações, o algoritmo simula fenômenos elétricos para resolver tarefas complexas de otimização. O AEFA demonstra propriedades únicas em relação a outros algoritmos baseados em leis da natureza.

Integrando o MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 2): Aprendizado de Máquina e Análise Preditiva

Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.

Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)

Este artigo apresenta a versão original do algoritmo de otimização por quimiotaxia bacteriana (Bacterial Chemotaxis Optimization, BCO) e sua variante modificada. Examinaremos detalhadamente todas as diferenças, com foco especial na nova versão BCOm, que simplifica o mecanismo de movimento das bactérias, reduz a dependência do histórico de mudanças de posição e emprega operações matemáticas mais simples em comparação com a versão original, que possui um alto custo computacional. Além disso, serão realizados testes e apresentadas conclusões.

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte VI): Análise de Múltiplos Tempos Gráficos

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para ver se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, vamos examinar a popular estratégia de análise de múltiplos tempos gráficos para avaliar se a estratégia seria aprimorada com IA.

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte V): Análise de Múltiplos Símbolos no USDZAR

Nesta série de artigos, revisitamos estratégias clássicas para verificar se podemos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, examinaremos uma estratégia popular de análise de múltiplos símbolos utilizando uma cesta de ativos correlacionados. Focaremos no par de moedas exótico USDZAR.

Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA

Este artigo apresenta um EA avançado para negociação no mercado Forex, que combina aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias. Testes com dados históricos têm apresentado resultados promissores, embora também tenham evidenciado retrações significativas, indicando potencial para melhorias adicionais.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 31): Escolha da função de perda

A função de perda (Loss Function) é uma métrica fundamental nos algoritmos de aprendizado de máquina, que fornece feedback para o processo de aprendizado ao quantificar o quão bem um determinado conjunto de parâmetros se comporta em comparação com o valor-alvo esperado. Vamos explorar os diferentes formatos dessa função na classe personalizada do Assistente MQL5.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 32): Regularização

A regularização é uma forma de penalizar a função de perda em proporção ao peso discreto aplicado ao longo das várias camadas de uma rede neural. Vamos observar a importância de algumas formas de regularização e o impacto que isso pode ter em testes realizados com um Expert Advisor montado por um assistente.

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 29): Como selecionar os melhores dados de Forex para treinar IA

Neste artigo, analisamos em detalhes os aspectos importantes para a escolha dos dados mais relevantes e de qualidade do mercado Forex e para melhorar o desempenho dos modelos de inteligência artificial.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 30): Normalização em Lote no Aprendizado de Máquina

A normalização em lote é um pré-processamento dos dados antes de sua entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina, como uma rede neural. Ao aplicá-la, é essencial levar em conta o tipo de ativação que será usado pelo algoritmo. Exploraremos diferentes abordagens para extrair vantagens com um EA construído no Assistente.

O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.

Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de estratégia de trading com LLM (I) - Ajuste fino

Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.