Discussão do artigo "Filtragem de Sazonalidade e Período de Tempo para Modelos de Deep Learning ONNX com Python para EA"
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Novo artigo Filtragem de Sazonalidade e Período de Tempo para Modelos de Deep Learning ONNX com Python para EA foi publicado:
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.
Depois de ler o artigo: Benefícios da Sazonalidade no Mercado Forex, decidi criar outro artigo para comparar um EA com e sem sazonalidade para ver se ele pode se beneficiar.
Eu já sabia que os mercados eram influenciados por fatores sazonais. Isso ficou claro quando descobri que Mark Zuckerberg financiou o Facebook com dinheiro de um investidor. Esse investidor havia investido anteriormente o dinheiro do seu Bar Mitzvah em ações de petróleo, prevendo um aumento devido aos furacões esperados no Caribe. Ele havia analisado previsões meteorológicas que indicavam mau tempo durante aquele período.
Estou muito orgulhoso e interessado em escrever este artigo, que tem como objetivo explorar a ideia de que mercado e sazonalidade são bons companheiros. Uma boa abordagem para concretizar isso seria fundir ambos os EAs em um só, mas já temos um artigo sobre isso, aqui está o link: Um exemplo de como fazer ensemble de modelos ONNX no mql5.
Primeiro, vamos comparar modelos com e sem filtragem utilizando um EA, para ver como a filtragem de dados afeta ou não, e, depois disso, discutiremos a sazonalidade com um gráfico, para terminar com um estudo de caso real, para fevereiro de 2024, com e sem sazonalidade. Na última parte do artigo (que considero muito interessante), discutiremos outras abordagens para o EA que já temos no artigo: Como usar modelos ONNX no MQL5, e veremos se podemos nos beneficiar do ajuste fino desses EAs e modelos ONNX. Vou te adiantar que a resposta é sim, podemos.
Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera