NeuroRobo: inteligência de setup mesmo com deep learning

Um dos problemas do deep learning (ML/DL) no mercado de capitais, e evidentemente da aplicação de inteligência artificial no estado da arte, é criar uma solução de ajuste de milhares de estratégias de forma simples, com poucos parâmetros.

Na prática, devemos pensar em uma solução onde a complexidade de ajustes e treinamento das redes, criando um setup operacional, seja administrada pelo robô, e não pelo usuário ou trader.

Esse é um dos desafios endereçados de forma inovadora pelo NeuroRobo, através de 5 parâmetros que ajustam as mais variadas soluções de machine learning (AI/ML) os modelos operacional, de gestão, de mercado, de tempo e de risco, como mostra a tela abaixo:

trajecta-neurorobo-211914

Na prática, cada valor ajustado varia de uma faixa de 100.000 a 999.000, compondo um grande número de vetores de ajustes dos modelos, com uma estrutura modular, que permite agregar cada vez mais algoritmos, táticas, estratégias, etc., para os trading systems, nos mais variados instrumentos financeiros e mercados.

Evidentemente que o treinamento dessas redes deve ser feito com alguns cuidados adicionais, evitando sobreajustes e erros típicos de backtesting, o que é toda uma área de aprendizado e expertise.

Saiba mais em http://www.neurorobo.com.br