Página 8, Artigos sobre algotrading, Estatística e análise

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.

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.

Processos não estacionários e regressão espúria

O objetivo do artigo é demonstrar a ocorrência de falsa regressão quando se aplica a análise de regressão a processos não estacionários, utilizando simulação pelo método de Monte Carlo.

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.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 62): Dando play no serviço (III)

Neste artigo começaremos a resolver, o detalhe sobre o excesso de ticks, que pode acometer a aplicação, quando usamos dados reais. Tal excesso faz com que o serviço muitas das vezes dificulta a correta temporização a fim de conseguir construir a barra de um minuto dentro da janela adequada.

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.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 61): Dando play no serviço (II)

Acompanhe neste artigo, as modificações que foram necessárias serem feitas, para que o serviço de replay / simulação, pudesse trabalhar de forma mais eficiente e segura. Aqui também, irei mostrar algo que pode ser de grande interesse para quem deseja fazer um uso mais eficiente das classes. Além de falar e explicar como contornar um problema que existe no MQL5, que reduz a performance do código quando usamos classes.

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.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 60): Dando play no serviço (I)

Já faz um bom tempo que estamos mexendo apenas no indicadores. Mas agora chegou a hora de fazer o serviço voltar a executar o seu trabalho, a fim de que possamos ver o gráfico sendo construído com os dados informados. Mas como nem tudo é tão simples, será preciso ver para entender o que nos espera.

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.

Algoritmos de otimização populacional: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte I)

Este artigo apresenta um experimento único que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização populacional no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade populacional é baixa e alcançar máximos globais. Trabalhar nessa direção fornecerá uma visão mais aprofundada sobre quais algoritmos específicos podem continuar sua busca com sucesso usando coordenadas definidas pelo usuário como ponto de partida e quais fatores influenciam seu sucesso.

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.

EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte III): Otimização de uma estratégia de cobertura simples (I)

Na terceira parte, retornamos aos EAs Simple Hedge e Simple Grid, desenvolvidos anteriormente. Agora, vamos melhorar o Simple Hedge EA por meio de análise matemática e abordagem de força bruta (brute force) com o objetivo de otimizar o uso da estratégia. Este artigo se aprofunda na otimização matemática da estratégia, estabelecendo a base para a futura pesquisa de otimização baseada em código nas partes seguintes.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 59): Um novo futuro

O correto entendimento das coisas, nos permite fazer mais e com menos esforço. Neste artigo irei explicar por que temos que temporizar a colocação do template, antes do serviço realmente começar a mexer no gráfico. Além disto, que tal melhorar o indicador de mouse, para podermos fazer mais coisas com ele.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 42): Projeto do Chart Trade (I)

Vamos agora criar algo um pouco mais interessante. No entanto, iremos fazer de forma que o código que mostrei no passado, estará completamente obsoleto. Mas não vou estragar a surpresa. Acompanhe o artigo para entender. Desde o inicio desta sequencia sobre como desenvolver um sistema de replay / simulação, venho dizendo que a ideia aqui, é usar a plataforma MetaTrader 5, de forma idêntica, tanto no sistema que estamos desenvolvendo, quanto no mercado real. É importante que isto se dê de maneira adequada. Você não vai querer treinar e aprender a lutar usando determinadas ferramentas, e na hora da briga ter que usar outras.

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.

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.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 58): Voltando a trabalhar no serviço

Depois de ter dado um tempo no desenvolvimento e aperfeiçoamento do serviço usado no replay / simulação. Iremos voltar a trabalhar nele. Mas como já não iremos mais usar alguns recursos, como as variáveis globais de terminal, se torna necessário uma completa reestruturação de algumas partes do mesmo. Mas não fiquem aflitos, tal processo será adequadamente explicado, para que todos consigam de fato acompanhar o desenrolar do desenvolvimento do serviço.

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 19): Supercharge Seus Modelos de IA com AdaBoost

AdaBoost, um poderoso algoritmo de boosting projetado para elevar o desempenho dos seus modelos de IA. AdaBoost, abreviação de Adaptive Boosting, é uma técnica sofisticada de aprendizado em conjunto que integra perfeitamente aprendizes fracos, aprimorando sua força preditiva coletiva.

Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais

Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 11): Paredes numéricas

As paredes numéricas (Number Walls) são uma variante do registrador de deslocamento com realimentação linear (Linear Shift Back Registers), que avalia previamente sequências para previsibilidade verificando a convergência. Vamos ver como essas ideias podem ser usadas no MQL5.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 57): Dissecando o serviço de testagem

Neste artigo iremos dissecar o serviço de teste que foi visto no artigo anterior. Mas por conta que lá já havia muita informação, e não queria complicar a coisa toda com mais informações. Vamos fazer isto neste artigo daqui. Então se você não tem ideia de como o serviço que foi visto no artigo anterior, permitia que as coisas funcionassem daquela forma. Venha comigo neste artigo para compreender o que será base para os próximos artigos.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 56): Adequando os Módulos

Apesar dos módulos estarem se comunicando de maneira adequada, existe uma falha quando é tentado usar o indicador de mouse no serviço de replay. Precisamos corrigir isto agora, antes de dar o próximo passo. Além disto, havia uma falha que finalmente foi devidamente corrigida no código do indicador de mouse. Então esta versão finalmente se tornou estável, e devidamente finalizada.

Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX

Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 55): Módulo de controle

Neste artigo iremos implementar o indicador de controle de forma que ele possa o sistema de mensagens que está sendo implementado. Apesar de não ser algo muito complexo de ser feito, você precisa entender alguns detalhes referentes a como fazer a inicialização deste módulo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 41): Iniciando a segunda fase (II)

Se tudo até aqui parecia adequado para você, significa que você de fato não está pensando no longo prazo. Onde você começa a desenvolver as aplicações e com o tempo, não precisará mais programar novas aplicações. Apenas terá que fazer com que elas trabalhem em conjunto. Vamos então ver como terminar de montar o indicador de mouse.

Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)

Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 39): Pavimentando o Terreno (III)

Antes de começarmos a segunda fase de desenvolvimento, é preciso reforçar algumas ideias. Então você sabe como forçar o MQL5 a fazer o que é preciso ser feito ?!?! Já tentou ir além do que a documentação informar ?!?! Se não. Se prepare. Pois irei começar a fazer coisas muito além do que grande parte faz normalmente.

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II

Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I

Neste artigo, vamos realizar um estudo sobre vários métodos aplicados em algoritmos genéticos binários e outros algoritmos populacionais. Vamos examinar os componentes principais do algoritmo, como seleção, crossover e mutação, bem como seu impacto no processo de otimização. Além disso, vamos explorar as formas de representação de informações e seu impacto nos resultados de otimização.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 54): O nascimento do primeiro módulo

Neste artigo, iremos ver como construir o primeiro dos módulos, realmente funcional a fim de ser utilizado no sistema de replay / simulador. Além de ter como proposito geral servir para outras coisas também. O módulo que será construído aqui será o do indicador de mouse.

EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte II): Criando um EA de grade simples

O artigo aborda a estratégia clássica de grade, descrevendo detalhadamente sua automação com um EA em MQL5 e analisando os resultados iniciais dos testes históricos. Também enfatiza a necessidade de manter posições por um longo período e considera a possibilidade de otimização de parâmetros-chave (como distância, take-profit e tamanhos de lotes) em futuras partes. O objetivo desta série de artigos é aumentar a eficiência da estratégia de negociação e sua adaptabilidade a diferentes condições de mercado.

Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX

Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais, que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação de dados direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, aumentar a precisão do modelo e até ajudar o modelo a alcançar um salto qualitativo!

Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 10): RBM não convencional

As máquinas de Boltzmann restritas (Restrictive Boltzmann Machines, RBM) são, em um nível básico, uma rede neural de duas camadas capaz de realizar classificação não supervisionada através da redução de dimensionalidade. Vamos usar seus princípios básicos e ver o que acontece se a desenharmos e a treinarmos de forma não convencional. Será que conseguiremos obter um filtro de sinais útil?

Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes

Neste artigo, vamos combinar análise financeira com negociação algorítmica, além de ver como integrar R e MetaTrader 5. Este artigo é um guia para unir a flexibilidade analítica do R com as enormes possibilidades de negociação do MetaTrader 5.

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 18): Comparando a eficácia do TruncatedSVD e NMF no tratamento de dados complexos de mercado

A decomposição em valores singulares truncada (TruncatedSVD) e a fatoração de matriz não negativa (NMF) são métodos de redução de dimensionalidade. Ambos podem ser bastante úteis ao trabalhar com estratégias de negociação baseadas na análise de dados. Neste artigo, analisamos a aplicabilidade desses métodos no processamento de dados complexos de mercado, incluindo suas capacidades de redução de dimensionalidade para otimizar a análise quantitativa nos mercados financeiros.

Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 5): Aplicação e teste de um EA usando Socket

Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais que podem criar dados compatíveis com a maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação precisa dos dados pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado com os objetivos e tarefas dos usuários, aumentar a precisão do modelo e até ajudar a alcançar uma melhoria significativa na qualidade!

Implementação do teste aumentado de Dickey-Fuller no MQL5

Neste artigo, vamos mostrar como implementar o teste aumentado de Dickey-Fuller e sua aplicação para realizar testes de cointegração usando o método de Engle-Granger.