Artigos sobre aprendizado de máquina na negociação

Criação de robôs de negociação baseados em IA: integração nativa com Python, matrizes e vetores, bibliotecas matemáticas e estatísticas e muito mais.

Descubra como usar o aprendizado de máquina no trading. Neurônios, perceptrons, redes convolutivas e recorrentes, modelos preditivos - comece com o básico e aprenda a desenvolver sua própria IA. Você aprenderá como treinar e aplicar redes neurais à negociação algorítmica nos mercados financeiros.

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Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)

Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.

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.

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.

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.

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.

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.

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?

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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