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Desenvolver um indicador para mercado de futuros

Python Indicadores Otimização de estratégias Estatística e matemática Módulo de estratégias Painéis de controle e diálogos Python Futuros Compilação de dados da internet

Termos de Referência

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.


    Respondido

    1
    Desenvolvedor 1
    Classificação
    (2)
    Projetos
    5
    0%
    Arbitragem
    3
    0% / 100%
    Expirado
    3
    60%
    Livre
    2
    Desenvolvedor 2
    Classificação
    (261)
    Projetos
    428
    38%
    Arbitragem
    87
    44% / 18%
    Expirado
    71
    17%
    Ocupado
    3
    Desenvolvedor 3
    Classificação
    Projetos
    0
    0%
    Arbitragem
    0
    Expirado
    0
    Livre
    4
    Desenvolvedor 4
    Classificação
    (4)
    Projetos
    6
    0%
    Arbitragem
    4
    25% / 75%
    Expirado
    0
    Livre
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    Informações sobre o projeto

    Orçamento
    50 - 200 USD

    Cliente

    Pedidos postados3
    Número de arbitragens0