Algorithmic Trading Articles for Aprendizado de máquina

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.

Um algoritmo de seleção de características usando aprendizado baseado em energia em MQL5 puro

Neste artigo, apresentamos a implementação de um algoritmo de seleção de características descrito em um artigo acadêmico intitulado "FREL: Um algoritmo estável de seleção de características", chamado de Ponderação de Características como Aprendizado Baseado em Energia Regularizada.

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

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.

O Método de Agrupamento de Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Combinatório em MQL5

Neste artigo, continuamos nossa exploração da família de algoritmos do Método de Agrupamento de Manipulação de Dados, com a implementação do Algoritmo Combinatório, juntamente com sua versão refinada, o Algoritmo Combinatório Seletivo em MQL5.

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

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.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 87): Segmentação de séries temporais

A previsão desempenha um papel importante na análise de séries temporais. No novo artigo, falaremos sobre as vantagens da segmentação de séries temporais.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 86): Transformador em forma de U

Continuamos a analisar algoritmos de previsão de séries temporais. E neste artigo, proponho que você conheça o método U-shaped Transformer.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 85): previsão multidimensional de séries temporais

Neste artigo, quero apresentar a vocês um novo método abrangente de previsão de séries temporais, que combina harmoniosamente as vantagens dos modelos lineares e dos transformers.

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)

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.

Algoritmos de otimização populacional: Algoritmo Boids, ou algoritmo de comportamento de enxame (Boids Algorithm, Boids)

Neste artigo, estudaremos algoritmo Boids, baseado em exemplos únicos de comportamento de enxame de animais. O algoritmo Boids, por sua vez, serviu como base para a criação de uma classe inteira de algoritmos, agrupados sob o nome de "Inteligência de Enxame".

Redes neurais de maneira fácil (Parte 83): Transformador espaciotemporal de atenção contínua (Conformer)

O algoritmo Conformer, apresentado aqui, foi desenvolvido para prever o tempo, que, em termos de variabilidade e imprevisibilidade, pode ser comparado aos mercados financeiros. O Conformer é um método complexo que combina as vantagens dos modelos de atenção e das equações diferenciais ordinárias.

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

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.

Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados

Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.

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

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!

O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Iterativo Multicamadas em MQL5

Neste artigo, descrevemos a implementação do Algoritmo Iterativo Multicamadas do Método de Agrupamento para Manipulação de Dados em MQL5.

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.

Data Science e Machine Learning (Parte 21): Desvendando Redes Neurais, Algoritmos de Otimização Desmistificados

Mergulhe no coração das redes neurais enquanto desmistificamos os algoritmos de otimização usados dentro das redes neurais. Neste artigo, descubra as principais técnicas que desbloqueiam todo o potencial das redes neurais, impulsionando seus modelos a novos patamares de precisão e eficiência.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (14): Previsão de Séries Temporais Multiobjetivo com STF

A Fusão Espaço-Temporal, que utiliza métricas de 'espaço' e tempo na modelagem de dados, é principalmente útil em sensoriamento remoto e uma série de outras atividades baseadas em imagens, permitindo uma melhor compreensão do nosso ambiente. Graças a um artigo publicado, adotamos uma abordagem inovadora ao usá-la, examinando seu potencial para traders.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 13): DBSCAN para a Classe de Sinais de Expert

Clustering Espacial Baseado em Densidade para Aplicações com Ruído é uma forma não supervisionada de agrupar dados que dificilmente requer parâmetros de entrada, exceto por apenas 2, o que, quando comparado a outras abordagens como k-means, é uma vantagem. Vamos explorar como isso pode ser construtivo para testar e, eventualmente, negociar com Expert Advisers montados no Wizard.

Filtragem de Sazonalidade e Período de Tempo para Modelos de Deep Learning ONNX com Python para EA

Podemos nos beneficiar da sazonalidade ao criar modelos de Deep Learning com Python? A filtragem de dados para os modelos ONNX ajuda a obter melhores resultados? Qual período de tempo devemos usar? Cobriremos tudo isso neste artigo.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 82): modelos de equações diferenciais ordinárias (NeuralODE)

Neste artigo, gostaria de apresentar outro tipo de modelos voltados para o estudo da dinâmica do estado do ambiente.

Hibridização de algoritmos populacionais. Estruturas sequenciais e paralelas

Aqui, vamos mergulhar no mundo da hibridização de algoritmos de otimização, analisando três tipos principais: mistura de estratégias, hibridização sequencial e paralela. Realizaremos uma série de experimentos combinando e testando algoritmos de otimização relevantes.

Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização

Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 81): Análise da dinâmica dos dados considerando o contexto (CCMR)

Em trabalhos anteriores, sempre avaliamos o estado atual do ambiente. No entanto, a dinâmica das mudanças dos indicadores sempre ficou "nos bastidores". Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo que permite avaliar a mudança direta dos dados entre dois estados consecutivos do ambiente.

Rede neural na prática: Esboçando um neurônio

Neste artigo, faremos a confecção de um neurônio básico. Apesar de ele ser algo simples, e muitos acharem que o código é totalmente bobo e sem nenhum propósito. Quero que você, meu caro leitor, e entusiasta pelo tema de redes neurais. Brinque e se divirta estudando este simples esboço de neurônio. Não precisa ficar com receio de mexer no código a fim de entender o mesmo.

O escore de propensão na inferência causalidade

O artigo examina o tema de pareamento na inferência causal. O pareamento é utilizado para comparar observações semelhantes em um conjunto de dados. Isso é necessário para determinar corretamente os efeitos causais e eliminar o viés. O autor explica como isso ajuda na construção de sistemas de negociação baseados em aprendizado de máquina, que se tornam mais estáveis em novos dados nos quais não foram treinados. O escore de propensão desempenha um papel central e é amplamente utilizado na inferência causal.

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de baleias (Whale Optimization Algorithm, WOA)

O algoritmo de otimização de baleias (WOA) é um algoritmo metaheurístico inspirado pelo comportamento e pelas estratégias de caça das baleias-jubarte. A ideia principal do WOA é imitar o chamado método de alimentação "rede de bolhas", em que as baleias criam bolhas ao redor de suas presas para depois atacá-las em um movimento espiral.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 80): modelo generativo adversarial do transformador de grafos (GTGAN)

Neste artigo, apresento o algoritmo GTGAN, que foi introduzido em janeiro de 2024 para resolver tarefas complexas de criação de layout arquitetônico com restrições de grafos.

Algoritmos de otimização de população: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte II)

Continuamos nosso experimento que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização de população no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade da população é baixa e alcançar máximos globais. Os resultados da pesquisa são fornecidos.

Modelo GRU de Deep Learning com Python para ONNX com EA, e comparação entre modelos GRU e LSTM

Vamos guiá-lo por todo o processo de DL com Python para criar um modelo GRU em ONNX, culminando na criação de um Expert Advisor (EA) projetado para negociação, e, posteriormente, comparando o modelo GRU com o modelo LSTM.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 79): consultas agregadas de características (FAQ)

No artigo anterior, nos familiarizamos com um dos métodos de detecção de objetos em imagens. No entanto, o processamento de imagens estáticas é um pouco diferente do trabalho com séries temporais dinâmicas, como aquelas relacionadas à dinâmica dos preços que estamos analisando. Neste artigo, quero apresentar a você o método de detecção de objetos em vídeo, que é mais relevante para a nossa tarefa atual.

O Problema da Discordância: Mergulhando Mais Fundo na Complexidade da Explicabilidade em IA

Neste artigo, exploramos o desafio de entender como a IA funciona. Modelos de IA frequentemente tomam decisões de maneiras que são difíceis de explicar, levando ao que é conhecido como o "problema da discordância". Esta questão é fundamental para tornar a IA mais transparente e confiável.

Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente

Uma tentativa única de pesquisa para combinar uma série de algoritmos populacionais em uma única classe com o objetivo de simplificar a aplicação dos métodos de otimização. Essa abordagem não apenas abre possibilidades para o desenvolvimento de novos algoritmos, incluindo variantes híbridas, mas também estabelece um banco de testes básico universal. Este banco se torna uma ferramenta chave para a escolha do algoritmo ideal, dependendo da tarefa específica em questão.

Trabalho com modelos ONNX nos formatos float16 e float8

Os formatos de dados utilizados para representar modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental em sua eficiência. Nos últimos anos, surgiram vários novos tipos de dados desenvolvidos especificamente para trabalhar com modelos de aprendizado profundo. Neste artigo, vamos focar em dois novos formatos de dados que se tornaram amplamente utilizados nos modelos modernos.

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 20): Escolha entre LDA e PCA em tarefas de algotrading no MQL5

Neste artigo, vamos considerar métodos de redução de dimensionalidade e sua aplicação no ambiente de trading MQL5. Especificamente, vamos estudar as nuances da Análise Discriminante Linear (LDA) e da Análise de Componentes Principais (PCA), bem como analisar sua influência no desenvolvimento de estratégias e na análise de mercado.