Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5
Muitos traders apreciam artigos sobre modelos matemáticos e teoria das probabilidades. Afinal de contas, a matemática é a base dos indicadores técnicos, e o conhecimento em estatística é necessário para analisar os resultados das operações e desenvolver estratégias.
Leia sobre lógica fuzzy, filtros digitais, perfil do mercado, mapas de Kohonen, redes neurais e muitas outras ferramentas que podem ser usadas para negociação.
Novo artigo
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
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.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 18): Pesquisa de Arquitetura Neural com Vetores Próprios
Pesquisa de Arquitetura Neural, uma abordagem automatizada para determinar as configurações ideais de uma rede neural, pode ser um diferencial ao enfrentar muitas opções e grandes conjuntos de dados de teste. Examinamos como, quando emparelhado com Vetores Próprios, esse processo pode se tornar ainda mais eficiente.
Modificação do Grid-Hedge EA em MQL5 (Parte IV): Otimizando a Estratégia de Grid Simples (I)
Nesta quarta parte, revisitamos os Expert Advisors (EAs) Simple Hedge e Simple Grid desenvolvidos anteriormente. Nosso foco agora é refinar o Simple Grid EA por meio de análise matemática e uma abordagem de força bruta, visando o uso ideal da estratégia. Este artigo mergulha profundamente na otimização matemática da estratégia, preparando o terreno para futuras explorações de otimização baseada em código em artigos posteriores.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 19): Inferência Bayesiana
A inferência bayesiana é a adoção do Teorema de Bayes para atualizar hipóteses de probabilidade à medida que novas informações são disponibilizadas. Isso intuitivamente leva à adaptação na análise de séries temporais, então veremos como podemos usar isso na construção de classes personalizadas, não apenas para o sinal, mas também para gerenciamento de dinheiro e trailing-stops.