Discussão do artigo "Reimaginando Estratégias Clássicas: Petróleo Bruto"

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Novo artigo Reimaginando Estratégias Clássicas: Petróleo Bruto foi publicado:

Neste artigo, revisitamos uma estratégia clássica de negociação de petróleo bruto com o objetivo de aprimorá-la, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado. Vamos construir um modelo de mínimos quadrados para prever os preços futuros do petróleo Brent, com base na diferença entre os preços do Brent e do WTI. Nosso objetivo é identificar um indicador líder de futuras mudanças nos preços do Brent.

O comércio global de petróleo bruto é dominado por dois referenciais: o West Texas Intermediate (WTI), que é o referencial da América do Norte, e o Brent, usado para cotar a maior parte do petróleo no mundo. 

Nesta discussão, revisitaremos uma estratégia clássica de negociação de spread de petróleo, na esperança de encontrar uma estratégia otimizada de aprendizado de máquina para tornar essa estratégia clássica mais adequada a um mercado moderno de petróleo, dominado por algoritmos.

Começaremos nossa discussão destacando as diferenças entre os dois referenciais de petróleo mencionados acima. A partir daí, começaremos a visualizar o spread Brent-WTI no MQL5 e discutiremos a estratégia clássica de negociação de spread. Isso nos preparará para demonstrar como utilizar o aprendizado de máquina supervisionado no spread entre os preços do petróleo West Texas Intermediate e Brent, para possivelmente descobrir indicadores de mudanças no preço. Após ler este artigo, você terá um entendimento claro dos seguintes pontos: 

• A diferença entre os referenciais Brent e WTI, e por que eles são importantes.
  
• Como usar as funções de matriz e vetor do MQL5 para construir modelos de aprendizado de máquina compactos, fáceis de manter e implementar do zero.
• Como empregar a técnica do pseudo inverso para encontrar uma solução de mínimos quadrados para prever o preço futuro do Brent, usando o spread WTI-Brent.

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana