Rede Neural em Excel para o Ibov - Finanças Quantitativas - Outspoken Market

[@OutspokenMarket]

Meus queridos, eu me empolguei na aula e não percebi que peguei os dados dos pesos da 1ª linha. Tem que ser o da última linha do treinamento, para então passar para a do Teste e Validação. Download do arquivo: www.outspokenmarket.com/blog/rede-neural-em-excel-para-o-ibov-financas-quantitativas

[@zenphone-ri9sz]

Na parte 21:40 do video vc fala para pegar depois de treinado os valores da primeira linha na verdade deve ser pego a ultina linha de treino que nessa planilha seria a linha 743. Pegar esse valor se for realmente um bom grafico e colocar na 1a linha da Validação. Seria isto certo?.

[@rodrigovergara1288]

Lindo, Lindo….. Lindo de mais porra !!!!! Cara vc merece com toda certeza aonde esta, torna facil, usando ferramentas acessíveis um conhecimento primordial para estar preparado para o futuro !!!! Parabens mais uma vez, 👏👏👏👏👏

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado mesmo. Abraços!

[@-pauloricardo-8291]

Incrível e de graça... A didática é o diferencial. Está de parabéns!

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado!

[@NilHunter]

Excelente vídeo! Porém, uma sugestão: seria interessante também explicar como calcular os w_update (η * Δw) para os casos em que a função de ativação não é uma regressão logística ou quando a função custo δ for utilizado em previsões binárias, pois nem sempre o o valor de Δw será igual ao que foi mostrado no exemplo da aula. Por exemplo, a fómula Δw = (Y-y)*y*(1-y)*x só é válido para y = 1/(1+e^(-z)) e δ = (Y-y)²/2. Sendo mais geral, Δw é calculado como sendo Δw = -∂δ/∂w, isto é, o negativo da derivada parcial da função custo em relação ao peso da conexão. Com o Δw calculado, o novo peso é calculado como sendo w ← w + η * Δw, onde η é a taxa de aprendizagem do modelo.

[@danilokitaoka9554]

Boa tarde meus amigos. Professor, parabéns pelo dom da oratório e muito obrigado por compartilhar tanto conhecimento. Eu transferi toda essa aula para o python como forma de aprendizado e ficou muito legal!

[@OutspokenMarket]

Ah, excelente isso que você fez, parabéns mesmo pela iniciativa. E muito obrigado pelo comentário.

[@JhonatanMello85]

Ai que vontade de extrair dados do intraday e ficar viajando nestas redes...kkkkkk. vcé um Fenômeno. Top

[@OutspokenMarket]

Viaja nas redes, mas não no intraday e seja feliz :) Abraços e obrigado!

[@Blackicesolar]

A soma do produto dos pesos pelas entradas pode ser considerada como PRODUTO ESCALAR das entradas pelos pesos.

[@mauriciodias6601]

Eu assisti uma aula sua sobre regressão linear aplicado ao dólar. Assisti uma duas vezes e depois fui para prática. É uma aula que falta palavras para descrever o quão boa é. E agora, não por menos, essa aula. Incrível! Farei o mesmo processo que a outra aula, pois a aula sobre regressão testei em ações, e com outras variáveis, e perfomou muito interessante também, principalmente no Itau, que ainda não descobri o porquê. Inclusive na época de Covid ela tentar mensurar o que fazer. A única coisa de diferente que fiz, e nem tanto diferente para ser franco, foi aplicar uma regra de trade. Vida longa ao canal e sucesso sempre!

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado, Maurício. Depois tente combinar as coisas coisas. Acho que fica bem interessante. Abraços e bons estudos!

[@cicinhoalvessp]

Simplesmente extraordinário. Eu ja era fã do seu canal e depois dessa eu vou assina o OMNP

[@OutspokenMarket]

Seja muito bem-vindo. Abraços!

[@gustavosmedeee]

Conteúdo Top 👏

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado.

[@DavidSantos-xy5yq]

Que aula, senhores!

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado. Espere que terá a parte 2!

[@ktquez]

😐lho, fantástico man Obrigado por isso.

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado. E espere pela parte 2!

[@gustavodp6236]

Grande Leandro, tudo bem? Obrigado por esse conteúdo top cara! Abraço!

[@HENRIQUECANDINHO]

Video muito bem explicado, e conteúdo excelente. Parabéns! E tem alguém pistola kkk.

[@OutspokenMarket]

Hahahah, era a vizinha que veio pegar uma encomenda que minha esposa tinha recebido para ela…italianos.

[@OutspokenMarket]

E muito obrigado mesmo!

[@Roberto-cc4ey]

Que aula! Parabéns!!!!

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado!

[@mercadorlxmercador7300]

Sensacional. Obrigado Leandro. 👋👋👋

[@OutspokenMarket]

Eu quem agradeço, e sempre ao dispor!

[@lucasperezdelima]

QUE AULA!

[@OutspokenMarket]

muito obrigado!

[@jneto3103]

Olá. Muito bom! Eu fiquei na dúvida de como seria a estratégia de trade?

[@OutspokenMarket]

Compra ou vende no fechamento, de acordo com a indicação do modelo. E permanece na posição pelos dias estabelecidos. Abraços!

[@juliocesar-jv5gm]

Muito obrigado por essa maravilhosa aula.

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado mesmo. Abraços!

[@AnamariaAugustoFreeFire]

Genial mestre.

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado!

[@gerson.liberdadefinanceira]

Ótimo Leandro, obrigado ❤

[@OutspokenMarket]

Eu quem agradeço. Abraços

[@diogogonzaga8273]

Parabéns pelo video, conteúdo sensacional.

[@OutspokenMarket]

Obrigado pelo elogio. Abraços

[@isaelsp7866]

Otima explicacao!!!

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado mesmo. Abraços!

[@robertomagalhaes6335]

sensacional !

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado!

[@MrFelipemelor]

seria interessante usar o solver para definir as variaveis w1 / w2 / w3 / w4 / w5?

[@OutspokenMarket]

Absolutamente. Substitui parte das etapas. Abraços

[@eduardojorge9199]

eu montei uma planilha com a dll fann usando vba, dá para montar os arquivos de treinamento com dados da planilha, e definir testes de configuração "no aleatorio" que são salvos os erros e a configuração em arquivos csv e pode importar para a planilha e escolhe a configuração para prever por algumas epocas enquanto treina e treinar direto e salvar a rede , e usar a rede salva para prever, montei , mas nao tenho ideia para o que vou usar, o ruim que fann e vba são multcore

[@OutspokenMarket]

Cara, impressionante isso, parabéns pelo trabalho. Mas nesse caso ir para o Python é mais fácil, mesmo que você tenha pouco conhecimento. Abraços

[@eduardolemos867]

Salve Leandro! Poderia fazer algum conteudo utilizando teorema de Bayes? Vi seu video de Markov Chains e foi o melhor video que encontrei sobre o assunto, acredito que a sua didatica tbm faria entender sobre teorema de Bayes

[@OutspokenMarket]

Boa sugestão. Já fiz um aqui: kzbin.info/www/bejne/bJS2aaedhpyIeLs abraços!

[@danielmendonca2373]

Conteudo muito Fera. Mais eu fiquei em duvida em 1 ponto. Eu tentei aplicar a mesma locia em outro ativo(Vale3), porem minhas entradas as colunas amarelas, eu troxe 3 indicadores, que eu queria trabalhar com parametros. Porem o F(x), ficava sem no valor de 1,0. Para esses caso eu precisaria aplicar um escalonamento para trabalhar com os valores, entre 0 e 1 quando eu quero aplicar outras variaveis no modelo?

[@OutspokenMarket]

Isso Daniel, corretíssimo. Abraços!

[@zenphone-ri9sz]

Amigo desculpe perturbar vc. no 4:30 vc falou que calculou os desvios padrão de 5/20/50 e 100 dias que seria a volatilidade só que na planilha que baixei esta somente a media. Da uma olhada parece que não foi o desvio padrão e sim Media.

[@OutspokenMarket]

Opa, deixa eu ver isso daí. De qualquer forma vou fazer a aula 2 para ensinar outras coisas. Abraço

[@almiralves5192]

Excelente! Em relação ás redes neurais e aos conceitos aprendi demais. Mas peço perdão pela ignorância, na prática do exemplo quando seria o momento de compra efetivamente? Não ficou claro pra mim. Peço mais uma vez desculpas ...

[@OutspokenMarket]

Imagina, não precisa pedir desculpas. A entrada em compra ou venda acontece no fechamento do pregão, ficando posicionado por 2 dias. Não tenha medo de gap. Abraços e obrigado pelo comentário

[@zenphone-ri9sz]

Amigo desculpe eu também não entendi qual coluna da planilha olhar no final do dia para saber se entra comprado/vendido no final do dia? @@OutspokenMarket

[@zenphone-ri9sz]

Vc conseguiu entender como Sr da e entrada do Trade?

[@financeiramente7943]

Fiquei com duvida em como detectar a entrada no dia.

[@OutspokenMarket]

Ela é a saída da rede. Você roda o modelo um pouco antes do fechamento ou para o after market e se posiciona ou não para o dia seguinte. Abraços!

[@grandesnegocios529]

Boa tarde, estou precisando fazer um trabalho de rede neural, você não faz trabalho acadêmico não ?

[@OutspokenMarket]

Oi, tenho a consultoria de 100 euros a hora. Posso resolver o que você precisar. Abraços e qualquer coisa me escreva.

[@hadleysiqueira2734]

Essa rede do video no caso teria apenas os neurônios de entrada e o de saída? Não consegui ver as camadas escondidas nessa rede.

[@OutspokenMarket]

Isso, correto. Você até pode adicionar as intermediárias...teria mais nós da parte de multiplicação e dos pesos. Abraços!

[@hadleysiqueira2734]

@@OutspokenMarket Se me permite, gostaria de tirar outra dúvida, por favor. Não consegui entender direito a parte da tabela dinâmica e da regra de compra e venda. Primeiro, os pesos começam de forma aleatória. Em seguida, a gente monta a tabela dinâmica e então olha ela para determinar quais valores de F(x) servem para compor a regra de compra e venda. Monta a regra e volta a treinar a rede esperando um gráfico que agrade. É a partir desse momento que fiquei na dúvida: a regra de compra e venda não foi construída em cima de um certo grupo de pesos aleatórios? De tal forma que a cada vez que treino a rede, a tabela dinâmica levaria a uma outra configuração o que por consequência levaria a uma provável outra regra de compra e venda? Em outras palavras, é como se fosse o problema do ovo e da galinha: eu monto uma regra de compra e venda em cima de uma tabela dinâmica que provavelmente será alterada no próximo treinamento levando a uma possível nova configuração de distribuição de somas dos targets. É isso mesmo ou eu não entendi direito? O que é que estou deixando passar?

[@paulolima3792]

Como faço para baixar essa planilha? procurei no site e não encontrei;;

[@OutspokenMarket]

Esta no blog do site. Abraços!

[@andrehenchenski2310]

Fiz a minha aqui e tenho uma dúvida: estou treinando em uma base de dados maiores. O meu valor de f(x) não está estabilizando, ou seja, eventualmente o valor sai da faixa de operação e o modelo para de dar os sinais do long e short. Como resolver isso?

[@OutspokenMarket]

Este é um problema de não convergência e geralmente se resolve com o uso de mais variáveis ou de melhorar as que existem. Pense que você está tentando explicar matematicamente uma realidade. Se essa realidade está mudando, significa que os fatores que a explicam não estão ainda consistente o suficiente. Abraços

[@zenphone-ri9sz]

Parabéns, sensacional.

[@OutspokenMarket]

Muito obrigado!

[@VitorCardosoItu]

qual a taxa de assertividade, quanto tempo vc já testou e o resultado foi acima de 70% desculpa minha ignorância, pois comecei a pesquisar sobre o assunto devido a minha necessidade de encontrar estatisticamente taxas de assertividade de 70%.

[@OutspokenMarket]

Oi Vitor. Está no vídeo, pouco mais de 50%. Mas taxa de acerto não é tudo. Tem que ver o payoff e a EM, que fazem valer a pena. Abraço e obrigado pelo comentário