명시

Tenho 2 estratégias que hoje tenho um indicador em que recebo seu sinal de compra/venda.

Quero integrar a IA em Python para aumentar a probabilidade de assertividade dos setups.

Coletar e Preparar Dados Históricos

  • Preços (abertura, fechamento, alta, baixa).
  • Indicadores técnicos (médias móveis, RSI, MACD, etc.).
  • Variáveis do setup (por exemplo, valores de indicadores no momento de abertura de uma posição).
  • Eventos de trading passados (compras, vendas, resultados, lucro/perda).
  • Definir o Setup

    Analisar e Modelar Dados Históricos

  • Regressão logística: Ideal para prever probabilidades binárias, como sucesso/falha de um setup com base nos dados históricos.
  • Árvores de decisão e Random Forests: Pode ajudar a identificar quais variáveis são mais importantes para o sucesso de um setup e prever se o setup será bem-sucedido.
  • Redes neurais: Podem capturar padrões mais complexos, embora exijam mais dados e tempo de treinamento.
  • Calcular Probabilidade de Sucesso

  • Entrada de dados do mercado atual (indicadores, preços, etc.).
  • Avaliação pelo modelo de IA, que compara com padrões históricos.
  • O modelo gera uma probabilidade de sucesso com base na similaridade das condições atuais com as do passado.
  • Automatizar o Processo no MT5

  • Conectar o MT5 ao seu modelo de IA: Usando a API Python do MT5, você pode importar os dados do mercado em tempo real e alimentar seu modelo de IA.
  • Comparar setups automaticamente: Sempre que um setup ocorre, o script pode calcular a probabilidade de sucesso usando o modelo treinado.
  • Avaliar e Otimizar o Modelo

    Depois de implementar o modelo, você precisará testar e avaliar o desempenho dele usando dados em tempo real ou simulados (backtest). Dependendo dos resultados, você pode ajustar o modelo, refinando a seleção de setups, variáveis e técnicas de IA.

    Parâmetros da Tendência com a EMA

    Identificação de Padrões de Reversão

    Condições de Reversão para o Fechamento

    Backtesting e Ajustes

    Avaliação de Desempenho

    Para garantir a eficácia da estratégia, faça backtests extensivos em diferentes condições de mercado e otimize o sistema. As variáveis a observar incluem:

    • Taxa de acerto: Quantos trades são bem-sucedidos com base nessas condições.
    • Risco/retorno: Qual a média de lucros e perdas (uma proporção de 2:1 ou superior é ideal).
    • Taxa de drawdown: Perdas acumuladas ao longo do tempo.


    응답함

    1
    개발자 1
    등급
    (2)
    프로젝트
    5
    0%
    중재
    3
    0% / 100%
    기한 초과
    3
    60%
    무료
    2
    개발자 2
    등급
    (261)
    프로젝트
    428
    38%
    중재
    87
    44% / 18%
    기한 초과
    71
    17%
    바쁜
    3
    개발자 3
    등급
    프로젝트
    0
    0%
    중재
    0
    기한 초과
    0
    무료
    4
    개발자 4
    등급
    (4)
    프로젝트
    6
    0%
    중재
    4
    25% / 75%
    기한 초과
    0
    무료
    비슷한 주문
    Objetivo do Robô: O robô “2024” tem como objetivo identificar pontos de entrada no mercado com base no cruzamento do indicador Williams %R (14 períodos) com a média móvel exponencial (EMA) de 4 períodos com deslocamento de 4. Quando esse cruzamento ocorre, o robô traça os níveis de Fibonacci no candle que causou o cruzamento e coloca ordens de compra ou venda nos níveis de 61% ou 100%, conforme a configuração
    Indicador de Confluência de indicadores de posição de opõções (futuros / CME) + volume, confluindo com sazonalidade mensal de cada ativo, com dados do relatório COT, com a força dos ativos no mensal e no diário ... tudo isso confluindo com as principais regiões de smart money concept , dando sinais de entrada. Além disso, caso possível aliar IA, com panorâma do dia de forma automática, já analisando as notícias

    프로젝트 정보

    예산
    50 - 200 USD

    고객

    넣은 주문3
    중재 수0