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Algoritmo de Fechadura Codificada (Code Lock Algorithm, CLA)
Algoritmo de Fechadura Codificada (Code Lock Algorithm, CLA)
Neste artigo, vamos repensar as fechaduras codificadas, transformando-as de mecanismos de proteção em ferramentas para resolver tarefas complexas de otimização. Descubra o mundo das fechaduras codificadas, não como simples dispositivos de segurança, mas como inspiração para uma nova abordagem à otimização. Vamos criar uma população inteira de "fechaduras", onde cada uma representa uma solução única para um problema. Em seguida, desenvolveremos um algoritmo que "destrancará" essas fechaduras e encontrará soluções ideais em várias áreas, desde o aprendizado de máquina até o desenvolvimento de sistemas de trading.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 21): Testando com Dados do Calendário Econômico
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 21): Testando com Dados do Calendário Econômico
Os dados do Calendário Econômico não estão disponíveis para testes com Expert Advisors no Strategy Tester, por padrão. Vamos explorar como bancos de dados poderiam ajudar a contornar essa limitação. Portanto, neste artigo, exploramos como os bancos de dados SQLite podem ser usados para arquivar notícias do Calendário Econômico, de modo que os Expert Advisors montados pelo Wizard possam usá-los para gerar sinais de trade.
Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
Algoritmo da Cauda de Cometa (Comet Tail Algorithm, CTA)
Neste artigo, vamos explorar o novo algoritmo de otimização autoral CTA (Comet Tail Algorithm), que se inspira em objetos cósmicos únicos, nomeadamente em cometas e suas impressionantes caudas, formadas quando se aproximam do Sol. Esse algoritmo é baseado no conceito de movimento dos cometas e suas caudas, e foi projetado para encontrar soluções ótimas em problemas de otimização.
Integre seu próprio LLM no EA (Parte 3): Treinando seu próprio LLM com CPU
Integre seu próprio LLM no EA (Parte 3): Treinando seu próprio LLM com CPU
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.
Reimaginando Estratégias Clássicas: Petróleo Bruto
Reimaginando Estratégias Clássicas: Petróleo Bruto
Neste artigo, revisitamos uma estratégia clássica de negociação de petróleo bruto com o objetivo de aprimorá-la, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado. Vamos construir um modelo de mínimos quadrados para prever os preços futuros do petróleo Brent, com base na diferença entre os preços do Brent e do WTI. Nosso objetivo é identificar um indicador líder de futuras mudanças nos preços do Brent.
Algoritmo de Evolução do Casco da Tartaruga (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Algoritmo de Evolução do Casco da Tartaruga (Turtle Shell Evolution Algorithm, TSEA)
Um algoritmo de otimização único, inspirado na evolução do casco da tartaruga. O algoritmo TSEA emula a formação gradual de áreas queratinizadas da pele, que representam as soluções ótimas para o problema. As melhores soluções tornam-se mais "duras" e se aproximam da superfície externa, enquanto as soluções menos bem-sucedidas permanecem "macias" e ficam na parte interna. O algoritmo utiliza a clusterização das soluções com base na qualidade e na distância, permitindo preservar as opções menos bem-sucedidas, garantindo flexibilidade e adaptabilidade.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 20): Regressão Simbólica
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 20): Regressão Simbólica
A Regressão Simbólica é uma forma de regressão que começa com poucas ou nenhuma suposição sobre qual seria o modelo subjacente que mapeia os conjuntos de dados em estudo. Embora possa ser implementada por Métodos Bayesianos ou Redes Neurais, analisamos como uma implementação com Algoritmos Genéticos pode ajudar a personalizar uma classe de sinal especialista utilizável no MQL5 Wizard.
Arbitragem triangular com previsões
Arbitragem triangular com previsões
Este artigo simplifica a arbitragem triangular, mostrando como usar previsões e softwares especializados para negociar moedas de forma mais inteligente, mesmo se você for novo no mercado. Pronto para negociar com expertise?
Arbitragem Estatística com previsões
Arbitragem Estatística com previsões
Vamos explorar a arbitragem estatística, pesquisar com Python símbolos correlacionados e cointegrados, criar um indicador para o coeficiente de Pearson e desenvolver um EA para negociar arbitragem estatística com previsões feitas com Python e modelos ONNX.
Regressões Espúrias em Python
Regressões Espúrias em Python
Regressões espúrias ocorrem quando duas séries temporais exibem um alto grau de correlação puramente por acaso, levando a resultados enganosos na análise de regressão. Em tais casos, embora as variáveis possam parecer relacionadas, a correlação é coincidencial e o modelo pode ser pouco confiável.
Introdução ao MQL5 (Parte 7): Guia para Iniciantes na Criação de Expert Advisors e Utilização de Código Gerado por IA no MQL5
Introdução ao MQL5 (Parte 7): Guia para Iniciantes na Criação de Expert Advisors e Utilização de Código Gerado por IA no MQL5
Descubra o guia definitivo para iniciantes na criação de Expert Advisors (EAs) com MQL5 em nosso artigo abrangente. Aprenda passo a passo como construir EAs utilizando pseudocódigo e aproveite o poder do código gerado por IA. Seja você novo no trading algorítmico ou esteja buscando aprimorar suas habilidades, este guia oferece um caminho claro para criar EAs eficazes.
Data Science e Machine Learning (Parte 22): Aproveitando Redes Neurais Autoencoders para Operações Mais Inteligentes, Movendo-se do Ruído para o Sinal
Data Science e Machine Learning (Parte 22): Aproveitando Redes Neurais Autoencoders para Operações Mais Inteligentes, Movendo-se do Ruído para o Sinal
No mundo acelerado dos mercados financeiros, separar sinais significativos do ruído é crucial para o sucesso nas operações de trading. Ao empregar arquiteturas sofisticadas de redes neurais, os autoencoders se destacam ao descobrir padrões ocultos dentro dos dados de mercado, transformando entradas ruidosas em insights acionáveis. Neste artigo, exploramos como os autoencoders estão revolucionando as práticas de trading, oferecendo aos traders uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e ganhar uma vantagem competitiva nos mercados dinâmicos de hoje.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 88): Codificador denso de séries temporais (TiDE)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 88): Codificador denso de séries temporais (TiDE)
O desejo de obter previsões mais precisas leva os pesquisadores a complicar os modelos de previsão. Isso, por sua vez, aumenta os custos de treinamento e manutenção do modelo. Mas será que isso sempre é justificado? Neste artigo, proponho que você conheça um algoritmo que utiliza a simplicidade e a velocidade dos modelos lineares, e demonstra resultados no nível dos melhores com uma arquitetura mais complexa.
Superando Desafios de Integração com ONNX
Superando Desafios de Integração com ONNX
ONNX é uma ótima ferramenta para integrar códigos complexos de IA entre diferentes plataformas, sendo uma ferramenta excelente, mas que vem com alguns desafios que devem ser superados para aproveitar ao máximo suas capacidades. Neste artigo, discutimos os problemas mais comuns que você pode enfrentar e como mitigá-los.
Algoritmo de otimização baseado em brainstorming — Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterização
Algoritmo de otimização baseado em brainstorming — Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterização
Neste artigo, discutimos um método inovador de otimização chamado BSO (Brain Storm Optimization), inspirado na tempestade de ideias (brainstorming). Também abordamos um novo enfoque para resolver problemas de otimização multimodal que utiliza o BSO, permitindo encontrar várias soluções ótimas sem a necessidade de definir previamente o número de subpopulações. Além disso, analisamos os métodos de clusterização K-Means e K-Means++.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 84): normalização reversível (RevIN)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 84): normalização reversível (RevIN)
Há muito já aprendemos que o pré-processamento dos dados brutos desempenha um grande papel na estabilidade do treinamento do modelo. E, para o processamento online de dados "brutos", frequentemente usamos a camada de normalização em lote. No entanto, às vezes surge a necessidade de um procedimento inverso. Um dos possíveis métodos para resolver tais tarefas é discutido neste artigo.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 15): Máquinas de Vetores de Suporte com o Polinômio de Newton
Máquinas de Vetores de Suporte classificam dados com base em classes predefinidas, explorando os efeitos de aumentar sua dimensionalidade. É um método de aprendizado supervisionado que é bastante complexo, dado seu potencial para lidar com dados multidimensionais. Neste artigo, consideramos como uma implementação muito básica de dados bidimensionais pode ser feita de maneira mais eficiente com o Polinômio de Newton ao classificar a ação do preço.
Rede neural na prática: O primeiro neurônio
Rede neural na prática: O primeiro neurônio
Neste artigo começamos a de fato criar algo que muitos ficam admirados em ver funcionando. Um simples e singelo neurônio que conseguiremos programar com muito pouco código em MQL5.O neurônio funcionou perfeitamente nos testes que fiz. Bem, vamos voltar um pouco, nesta mesma série sobre redes neurais, para que você possa entender do que estou falando.
Agrupamento de séries temporais na inferência causal
Agrupamento de séries temporais na inferência causal
Os algoritmos de agrupamento em aprendizado de máquina são ferramentas importantes de aprendizado não supervisionado que permitem dividir os dados brutos em grupos com características semelhantes. Com esses grupos, é possível, por exemplo, realizar análise de mercado para um cluster específico, identificar os clusters mais resilientes em novos conjuntos de dados e também realizar inferências causais. Este artigo apresenta um método original para o agrupamento de séries temporais, utilizando a linguagem Python.
Introdução ao MQL5 (Parte 6): Um Guia para Iniciantes sobre Funções de Array em MQL5
Introdução ao MQL5 (Parte 6): Um Guia para Iniciantes sobre Funções de Array em MQL5
Embarque na próxima fase da nossa jornada com MQL5. Neste artigo esclarecedor e amigável para iniciantes, exploraremos as funções restantes de arrays, desmistificando conceitos complexos para capacitá-lo a criar estratégias de negociação eficientes. Discutiremos as funções ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrayRemove, ArraySwap, ArrayReverse e ArraySort. Eleve sua expertise em negociação algorítmica com essas funções essenciais de arrays. Junte-se a nós no caminho para a maestria em MQL5!
Algoritmos de otimização populacionais: enxame de pássaros (Bird Swarm Algorithm, BSA)
Algoritmos de otimização populacionais: enxame de pássaros (Bird Swarm Algorithm, BSA)
O artigo explora o BSA, um algoritmo baseado no comportamento das aves, inspirado na interação coletiva das aves em bando na natureza. Diferentes estratégias de busca dos indivíduos no BSA, incluindo a alternância entre comportamento de voo, vigilância e procura de alimento, tornam esse algoritmo multifacetado. Ele utiliza os princípios de comportamento de bando, comunicação, adaptabilidade, liderança e acompanhamento das aves para a busca eficaz de soluções ótimas.