Redes neurais de maneira fácil (Parte 32): Aprendizado Q distribuído
Redes neurais de maneira fácil (Parte 32): Aprendizado Q distribuído
Em um dos artigos desta série, já nos iniciamos no método aprendizado Q, que calcula a média da recompensa para cada ação. Em 2017, foram apresentados 2 trabalhos simultâneos, que tiveram sucesso quanto ao estudo da função de distribuição de recompensas. Vamos considerar a possibilidade de usar essa tecnologia para resolver nossos problemas.
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Fractais
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador Fractais
Aqui está um novo artigo da nossa série sobre como projetar um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos um novo indicador que é o indicador Fractais e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação baseado nele para ser executado na plataforma MetaTrader 5.
Como trabalhar com linhas usando MQL5
Como trabalhar com linhas usando MQL5
Neste artigo, falaremos sobre como trabalhar com os gráficos de linhas mais importantes, como linhas de tendência, suporte e resistência, usando as ferramentas da linguagem MQL5.
Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte 3): Integrando ao Testador de estratégias - Visão Geral (I)
Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte 3): Integrando ao Testador de estratégias - Visão Geral (I)
O perceptron multicamadas é uma evolução do perceptron simples, capaz de resolver problemas não linearmente separáveis. Juntamente com o algoritmo backpropagation, é possível treinar essa rede neural de forma eficiente. Na terceira parte da série sobre perceptron multicamadas e backpropagation, vamos mostrar como integrar essa técnica ao testador de estratégias. Essa integração permitirá a utilização de análise de dados complexos e melhores decisões para otimizar as estratégias de negociação. Nesta visão geral, discutiremos as vantagens e os desafios da implementação desta técnica.
Gestão de risco e capital utilizando Expert Advisors
Gestão de risco e capital utilizando Expert Advisors
Este artigo é sobre o que você não pode ver em um relatório de backtest, o que você deve esperar usando um software de negociação automatizado, como gerenciar seu dinheiro se estiver usando expert advisors e como cobrir uma perda significativa para permanecer na atividade de negociação quando você está usando procedimentos automatizados.
Explorando a magia dos períodos de negociação com o auxílio do Frames Analyzer
Explorando a magia dos períodos de negociação com o auxílio do Frames Analyzer
Bem, o Frames Analyzer é uma ferramenta para analisar quadros de otimização durante o processo de otimização de parâmetros quer seja no testador de estratégia ou fora do mesmo. Ele permite ler arquivos MQD ou bancos de dados criados após a otimização de parâmetros e compartilhar esses resultados com outros usuários da ferramenta. Ele é projetado para auxiliar a melhorar estratégias de negociação conjuntamente. Adicionalmente, é bom mencionar que quadro de otimização é um conjunto de dados que contém informações sobre as condições de mercado em um determinado momento, como preços, volumes, indicadores técnicos, entre outros, que são usados para avaliar e comparar a eficácia de diferentes estratégias de negociação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 30): Algoritmos genéticos
Redes neurais de maneira fácil (Parte 30): Algoritmos genéticos
Hoje quero apresentar-lhes um método de aprendizado um pouco diferente. Pode-se dizer que é emprestado da teoria da evolução de Darwin. É provavelmente menos controlável do que os métodos discutidos anteriormente. Mas, mesmo assim, permite também treinar modelos indiferenciados.
Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 10): Automação (II)
Aprendendo a construindo um Expert Advisor que opera de forma automática (Parte 10): Automação (II)
Automação não é nada sem que você consiga controlar o horário. Nenhum trabalhador consegue ser eficiente trabalhando 24 horas. No entanto, muitos acreditam que um sistema automático deva trabalhar 24 horas. Mas é sempre bom que você tenha meios de configurar um range de horário para o Expert Advisor. Neste artigo iremos tratar disto. Como adicionar adequadamente uma faixa de horário.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 29): Algoritmo ator-crítico de vantagem (Advantage actor-critic)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 29): Algoritmo ator-crítico de vantagem (Advantage actor-critic)
Nos artigos anteriores desta série, conhecemos 2 algoritmos de aprendizado por reforço. Cada um deles tem suas próprias vantagens e desvantagens. Como costuma acontecer quando nos deparamos com esses casos, surge a ideia de combinar os dois métodos em um algoritmo que incorpore o melhor dos dois. E assim compensar as deficiências de cada um deles. Falaremos sobre tal combinação de métodos neste artigo.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 28): algoritmo de gradiente de política
Redes neurais de maneira fácil (Parte 28): algoritmo de gradiente de política
Continuamos a estudar métodos de aprendizado por reforço. No artigo anterior, nos iniciamos no método de aprendizado Q profundo. Com ele, treinamos um modelo para prever a recompensa imediata dependendo da ação tomada por nós em uma determinada situação. E, em seguida, realizamos uma ação de acordo com nossa política e a recompensa esperada. Mas nem sempre é possível aproximar a função Q ou nem sempre sua aproximação dá o resultado desejado. Nesses casos, os métodos de aproximação são usados não para funções de utilidade, mas, sim, para uma política (estratégia) direta de ações. E é precisamente a esses métodos que o gradiente de política pertence.
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador VIDYA
Como desenvolver um sistema de negociação baseado no indicador VIDYA
Bem-vindo a um novo artigo da nossa série sobre como desenvolver um sistema de negociação pelos indicadores técnicos mais populares, neste artigo aprenderemos sobre uma nova ferramenta técnica e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação pelo Variable Index Dynamic Average (VIDYA).
A matemática do mercado: lucro, prejuízo e custos
A matemática do mercado: lucro, prejuízo e custos
Neste artigo, eu mostrarei como calcular o lucro ou prejuízo total de qualquer negociação, incluindo comissão e swap. Eu fornecerei o modelo matemático mais preciso e o usarei para escrever o código e compará-lo com o padrão. Além disso, eu também tentarei entrar na função principal da MQL5 para calcular o lucro e chegar ao fundo de todos os valores necessários da especificação.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 27): Aprendizado Q profundo (DQN)
Continuamos nosso estudo sobre aprendizado por reforço. E, neste artigo, vamos nos familiarizar com o método de aprendizado Q profundo. Com esse método, a equipe do DeepMind criou um modelo que pode superar um humano ao jogar jogos do Atari. Acho que será útil avaliar as possibilidades de tal tecnologia para resolver problemas de negociação.