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Trajecta :: Robôs Investidores TRAJECTA – NEURO ROBÔ – GERAÇÃO 4 Manual do Usuário v10 24/02/2015 Autor: Rogério Figurelli – CEO Trajecta
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Trajecta :: Robôs Investidores
TRAJECTA – NEURO ROBÔ – GERAÇÃO 4
Manual do Usuário v10
24/02/2015
Autor: Rogério Figurelli – CEO Trajecta
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As máquinas podem pensar?
Alan Turing, 1950
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Sumário
Disclaimer .............................................................................................................................................. 5
Sobre a Trajecta .................................................................................................................................... 6
Os Robôs Investidores ........................................................................................................................... 7
A plataforma MetaTrader 5 .................................................................................................................. 9
Capítulo 1: O Trajecta Neuro Robô ..................................................................................................... 10
Entendendo o novo conceito de operação do Neuro Robô............................................................ 10
Trajecta Neuro Robô – Versão Scalper ........................................................................................... 11
Trajecta Neuro Robô – Versão Master ............................................................................................ 11
Os algoritmos de aprendizagem do Neuro Robô ............................................................................ 12
Descobrindo e criando novas estratégias automaticamente ......................................................... 12
Um robô sem limites de análise de informações ............................................................................ 13
Um robô realmente 24/7/365, que não pára nunca....................................................................... 14
Um robô com ajuste totalmente automático que ‘aprende’ a cada novo tick ............................... 14
Trajecta BigVision ............................................................................................................................ 15
Trajecta Cloud ................................................................................................................................. 15
Entendendo o processo de aprendizado do robô ........................................................................... 16
Um robô com aprendizado de latência e limitações de performance ............................................ 21
Compatibilidade total com a estrutura de laboratórios e Escola da Visão ..................................... 22
Capítulo 2: Instalação .......................................................................................................................... 23
Cópia dos arquivos .......................................................................................................................... 23
Atualização do MetaTrader 5 .......................................................................................................... 23
Instalação do Neuro Robô no Gráfico ............................................................................................. 23
Ajuste do fundo de tela do Gráfico ................................................................................................. 25
Conexão remota com Trajecta Cloud .............................................................................................. 26
Capítulo 3: Operação piloto em conta demonstração ........................................................................ 27
O DNA do Neuro Robô .................................................................................................................... 28
Escolha do Perfil de Aprendizado do Robô ..................................................................................... 30
Arquivo da base de conhecimento (aprendizado) .......................................................................... 33
O Neuro Rating (NR) ........................................................................................................................ 33
Capítulo 4: Operação em conta real ................................................................................................... 35
Atualização de versão para operação em conta real ...................................................................... 35
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Capítulo 5: Buscando os limites .......................................................................................................... 36
Estabilidade do Ambiente de Operação.......................................................................................... 38
Preferência por latências menores ................................................................................................. 38
Mínima mudança de ambiente na mudança para conta real ......................................................... 38
O tempo conta no aprendizado ...................................................................................................... 38
Evite os atalhos ............................................................................................................................... 38
Aprendendo a lidar entre o Caos e a Ordem .................................................................................. 39
Capítulo 6: Escolha de Geração ........................................................................................................... 40
O Trajecta Competitive Evolution ................................................................................................... 40
A Geração Atual............................................................................................................................... 41
As Gerações Passadas ..................................................................................................................... 41
As Gerações Futuras ........................................................................................................................ 41
Qual a melhor Geração para operar?.............................................................................................. 41
Capítulo 7: Atualizações e Novos Recursos ......................................................................................... 42
Visibilidade do Grau de alinhamento do Ecossistema .................................................................... 43
Definição do Perfil de Frequência de operação e limitador de corretagem ................................... 45
Limitador de volume e saldo de operação ...................................................................................... 47
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Disclaimer
O conteúdo apresentado nesse manual não se trata de recomendação, indicação e/ou
aconselhamento de investimento, sendo única e exclusiva responsabilidade do investidor a tomada
de decisão. Não recomendamos ou subentendemos nada sobre o futuro desempenho de qualquer
sistema ou tecnologia na área de robôs ou investimentos. Os robôs e sistemas aqui relacionados
não são geridos ou administrados pela Trajecta. A Trajecta é especializada exclusivamente no
desenvolvimento de software e tecnologias quantitativas, e não atua como prestadora de
informações e/ou como receptora/ transmissora de ordens de negociação para o sistema de
distribuição de valores mobiliários. A Trajecta se exime de qualquer responsabilidade, direta ou
indireta, por falhas, erros e todos e quaisquer prejuízos decorrentes de operações realizadas com
base nas informações de seus softwares e/ou robôs, notadamente relacionadas à decisão de
investimento e ajustes de estratégias feitas pelo cliente. O investidor deve consultar seu próprio
assessor ou advisor jurídico, tributário, regulatório, técnico, de negócios, de investimentos,
financeiro e contábil, na medida em que julgar necessário, para assessoria na escolha e definição de
softwares, plataformas, robôs, algoritmos, estratégias e setups.
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Sobre a Trajecta
Pioneira no Brasil no segmento de tecnologia para finanças quantitativas e no
desenvolvimento e construção de Robôs Investidores, Robôs Traders e Automated Trading
Systems, comercializa desde o ano de 2003 diversos sistemas inovadores de investimento
quantitativo automatizado para os mais variados mercados internacionais e oferece as
mais variadas soluções na área. Foi a primeira empresa nacional a atuar com fornecimento
de trading signals para social trading e no mercado global de robôs traders. Está presente
com destaque nos principais mercados na área, exportando tecnologia totalmente
brasileira para investidores nos mais variados países.
A Trajecta também participa ativamente de campeonatos de traders e marketplaces
internacionais desde 2007, como estratégia de prova de conceito e melhoria contínua de
seus algoritmos e tecnologias. Sua plataforma Trajecta Labs é líder no mercado de venda
de sinais de trading da plataforma MetaTrader 5. Atualmente está entre as 10 empresas
com maior volume de venda de robôs nessa plataforma, sendo também a empresa
brasileira melhor posicionada no ranking da plataforma MQL5.com, principal sistema de
social trading no segmento.
Em agosto de 2013 a Trajecta lançou o primeiro robô para o mercado BM&Fbovespa
baseado na plataforma MetaTrader 5, denominado Trajecta – Magnum Robô, sendo esse o
primeiro robô personalizado gerado totalmente a partir da plataforma do Trajecta – Super
Robô e dos laboratórios do Trajecta Labs.
O Trajecta – Super Robô é uma plataforma inovadora, composta de dezenas de Expert
Advisors (EAs), e com capacidade de testar e operar as mais variadas estratégias, dentro de
um conceito inovador de constante evolução de algoritmos e estratégias de trading com
robôs, inclusive com estratégias dos próprios cliente, na versão Trajecta - Super Robô
Custom.
Esse conceito foi desenvolvido a partir da nacionalização da tecnologia presente nos
laboratórios internacionais da Trajecta, denominados de Trajecta Labs, e que são um case
de sucesso, com diversas posições de liderança nos principais mercados de robôs e social
trading internacionais, onde competem as mais avançadas tecnologias do segmento
quantitativo, além dos mais competentes traders do mundo.
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Os Robos Investidores
Você começa a conhecer o mercado de capitais e o investimento em ações, iniciando seus
estudos e trades.
Estudando gráficos de preços e volume dos ativos, ou ainda os fundamentos das empresas
que deseja investir, mais cedo ou mais tarde irá escolher suas estratégias operacionais
favoritas.
Com o tempo passando, e seu conhecimento avançando, principalmente com a dor das
perdas, você vai cada vez mais deixando o fator emocional e os chutes de lado e passa a
planejar as operações e seguir cada vez mais as regras estabelecidas.
Aos poucos vai aprendendo que sem uma boa gestão financeira e de risco, e sem muita
disciplina, todo aquele ganho conquistado e que estava parecendo que você tinha
dominado o mercado irá se perder.
Também aprende que tanto as informações de análise técnica como fundamentalistas, e
mesmo as análises de novas escolas, como a da visão, são passíveis de serem utilizadas em
suas estratégias.
Aos poucos, talvez sem perceber, você está cada vez mais disciplinado, criando algoritmos
próprios de gestão de trades e formas de investir cada vez mais sistemáticas, coletando e
analisando dados das mais variadas fontes e períodos. A sua confiança aumenta e você
começa a pensar em automatizar as tarefas, até para ter mais tempo para outras coisas
mais importantes na vida e poderá ganhar muito em qualidade de execução de suas
estratégias.
Então você visualiza um trading system a partir de sua metodologia operacional, e coloca
ele para funcionar na sua plataforma preferida, iniciando a fazer um backtesting, ou seja,
um teste da sua estratégia utilizando dados de preços do passado, e também, aos poucos,
forward testing para avaliar no tempo real sua performance.
Parabéns, nesse momento você passou pela mais complexa das tarefas, que é ter um plano
tão bem documentado que se transformou num trading system, e que é passível de ser
automatizado no futuro, ou seja, ser transformado em um robô trader ou um automated
trading system (ATS).
E o benefício imediato está em poder testar cada vez mais sua metodologia operacional.
Porém algoritmos e robôs traders precisam ser permanentemente atualizados e
melhorados, assim como suas estratégias, pois o mercado é altamente dinâmico e
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arriscado. Então seus backtestings provavelmente não se repetirão como esperado, pois
virão bolhas e crises, tsunamis, e novas notícias que irão movimentar os preços como
nunca você imaginou. Além disso, muitas das condições utilizadas nos seus testes estão
longe das reais, algo que somente com a experiência na utilização das ferramentas e
codificação dos algoritmos você poderá corrigir.
E você descobre que não há fórmula mágica na renda variável, nem para o homem, nem
para o robô.
E então surge um novo desafio: criar um Robô Investidor.
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A plataforma MetaTrader 5
Lançado em 2010, o MetaTrader 5 ou simplesmente MT5, criado pela empresa russa
MetaQuotes Software Corp, é uma plataforma de negociação desenvolvida para negociar
nos mais variados mercados internacionais.
A MetaQuotes é uma desenvolvedora de plataformas de negociação para mercados
financeiros. Desde sua fundação em 2000, a empresa já desenvolveu 5 plataformas de
negociação que cobrem todos os componentes de front-end e back-office. Atualmente, a
empresa ocupa uma posição de liderança no mercado de software de negociação, com
mais de 600 empresas de corretagem e bancos de todo o mundo entre seus clientes.
O MT5 é uma evolução da plataforma MetaTrader 4 (MT4), de alta utilização e
reconhecimento no mercado Forex (FX ou Foreign Exchange) ou Mercado Internacional
Divisas, que está associado ao câmbio de moedas. A experiência operando no mercado de
divisas, considerado o maior mercado do mundo em termos de volume de dinheiro
movimentado, com corretoras nos mais variados países, permitiu que fosse criada uma
ferramenta ainda mais completa para atuar em qualquer mercado, já que esse mercado
movimenta mais de 3 trilhões de dólares diariamente, o que representa 32 vezes mais do
que a soma de todas as bolsas dos Estados Unidos e quase 1.400 vezes o volume negociado
na Bovespa e inclui trocas entre grandes bancos, bancos centrais, corporações
multinacionais, governos, e outras instituições financeiras.
A principal novidade dessa plataforma foi evoluir para ser operacional em qualquer
mercado, e não apenas no mercado Forex, sendo certificada por várias bolsas de valores
em todo mundo. Esse novo recurso permitiu o lançamento da ferramenta no Brasil, que foi
homologada para operação na Bovespa no final de 2012 e entrou em operação comercial
no país em agosto de 2013, através de iniciativa pioneira da corretora XP Investimentos.
Note-se que a vantagem de uma plataforma desse nível no Brasil não é unicamente o fato
de que ela cobre todos os componentes de front-end e back-office necessários para a
prestação de serviços de corretagem nos padrões da BM&F/Bovespa, mas em uma série de
características novas e herdadas das versões anteriores e experiência no mercado
internacional, como design moderno, arquitetura segura tolerante a falhas, alto
desempenho, flexibilidade de controle e recursos avançados de programação e testes de
robôs.
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Capıtulo 1: O Trajecta Neuro Robo
O Trajecta – Neuro Robô é um robô inovador, sem precedentes no mercado brasileiro, que
aprende sozinho e que tem capacidade de analisar grandes volumes de informações em
tempo real e a cada tick, além de executar até 100 ordens por minuto.
Entendendo o novo conceito de operação do Neuro Robô
Mais que um novo robô, trabalhamos em um novo conceito de robôs investidores no
mercado brasileiro, pois acreditamos que o mercado mundial de robôs será dominado por
sistemas como o Neuro Robô, autônomos, rápidos, sem emoções, com inteligência para
análise e crítica de todo e qualquer tipo de informações de mercado em tempo real. De
boatos em redes sociais, gaps inesperados até grandes mudanças no livro de ofertas ou
calendário econômico internacional, esses robôs estão atentos a todas mudanças de uma
forma e competição sem precedentes. Além disso, com as quedas de preços de
corretagem, cada vez mais a disputa de oportunidades e de rentabilidade estará na alta
frequência e mais distante do operador discricionário ou manual.
O robô apresenta características de Scalper, fazendo vários trades de curta duração no
Intraday, e utiliza as mais avançadas técnicas de inteligência de máquina para aprender e
se ajustar automaticamente às mudanças de mercado.
O Neuro Robô também opera de forma integrada, através do conceito de laboratórios e
testes do Trajecta Labs, buscando um aprendizado coletivo opcional, sem necessitar
otimização ou backtesting para isso, e é fornecido em duas versões, descritas a seguir.
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Trajecta Neuro Robô – Versão Scalper
Descrição: Robô Scalper com inteligência de máquina, descobrindo e criando novas
estratégias automaticamente. Utiliza tecnologia inovadora 100% inteligente e auto-
ajustável, não necessita de otimização ou backtesting, representando o estado da arte de
pesquisa de robôs da Trajecta. Com capacidade de analisar grande volumes de informações
em tempo real a cada tick e executar até 6 ordens por minuto. Os algoritmos desse robô
aprendem com os erros e acertos de suas operações, se modelando e auto-ajustando
automaticamente em poucos minutos. Além disso, os algoritmos analisam as mais variadas
informações, como o livro de ofertas e fluxo de ordens pendentes e executadas, ação dos
preços do próprio ativo ou de outros ativos, análise técnica, notícias, eventos e calendários
econômicos, em busca de padrões e de mudanças rápidas. A Versão Scalper roda em
qualquer servidor, mesmo com latência alta de acesso ao servidor MetaTrader 5 da
corretora (até 200ms).
Limites Operacionais: de 1 a 16 contratos de Mini-Índice e até o máximo de 6 ordens por
minuto
Opção de Testes em Operação Piloto: operação inicialmente em conta demonstração,
controlada automaticamente através de seu servidor VPS, Hosting ou até mesmo em
nossos laboratórios (Trajecta Labs). Para operação em conta real é necessário no mínimo
30 dias de piloto e fazer um orçamento e contrato específico.
Trajecta Neuro Robô – Versão Master
Descrição: Versão Master do Trajecta Neuro Robô, com capacidade de executar até 100
ordens por minuto e acesso ao Trajecta BigVision e possibilidade de compartilhamento de
aprendizado pelo Trajecta Cloud, permitindo estratégias e algoritmos de aprendizado bem
mais complexos e com uma base de inteligência segmentada com capacidade bem maior
que a versão Scalper. A Versão Master roda exclusivamente em servidores de baixa
latência de acesso ao servidor MetaTrader 5 da corretora (até 2ms). Recomenda-se
começar o uso do Trajecta Neuro Robô pela Versão Scalper, para melhor entendimento do
produto antes de iniciar a utilização dos recursos avançados da Versão Master.
Limites Operacionais: de 1 a 16 contratos de Mini-Índice de até o máximo de 100 ordens
por minuto
Opção de Testes em Operação Piloto: operação inicialmente em conta demonstração
controlada automaticamente através de seu servidor VPS, Hosting ou até mesmo em
nossos laboratórios (Trajecta Labs). Para operação em conta real é necessário no mínimo
30 dias de piloto e fazer um orçamento e contrato específico. A Versão Master do piloto
inclui o acesso ao Trajecta BigVision para análise de ativos e calendário econômico do
mercado internacional no aprendizado e tomada de decisões do robô.
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Os algoritmos de aprendizagem do Neuro Robô
Os algoritmos desse robô aprendem com os erros e acertos de suas operações, se
modelando e auto-ajustando automaticamente em poucos minutos. Além disso, os
algoritmos analisam as mais variadas informações, como o livro de ofertas e fluxo de
ordens pendentes e executadas, ação dos preços do próprio ativo ou de outros ativos,
análises técnicas diversas e com indicadores, análise de gaps, textmining de notícias e
redes sociais, análise de eventos e calendários econômicos, etc., em busca rápida de
padrões, de suas mudanças e evolução.
A análise desse conjunto de informações em tempo real torna inviável a utilização de
backtesting, e o conceito desse robô é a análise e ajuste permanente em tempo real, de
forma totalmente transparente para o trader.
Descobrindo e criando novas estratégias automaticamente
Além de contar com centenas de estratégias das demais linhas de robôs da Trajecta, além
de milhares de modos de operação de seus algoritmos, o Neuro Robô é especializado
em descobrir e criar novas estratégias automaticamente, fazendo isso permanentemente,
através de seu algoritmo de inferência de estratégias. Análises e descobertas de padrões
que são feitas manualmente por Scalpers discricionários podem ser feitas em frações de
segundos pelos algoritmos automáticos do Neuro Robô, com rápida percepção de sua
eficácia e mudança de resultados.
Quanto maior o tempo de operação com o robô em conta demonstração ou real, maior o
número de novas estratégias descobertas e testadas em tempo real, utilizando as mais
variadas combinações de dados e informações, em uma velocidade que nenhum gestor
humano teria capacidade de fazer. A tecnologia de inferência automática de estratégias
garante uma diversidade de descoberta de padrões sem precedentes nos laboratórios da
Trajecta.
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Um robô sem limites de análise de informações
Além de explorar ao máximo os dados internos do MetaTrader 5, analisando milhares de
estratégias tick a tick, o robô possui um módulo opcional de coleta de informações de
market data e big data, que permite a consulta de informações coletadas, processadas e
compiladas remotamente em servidores remotos compatíveis com a tecnologia Trajecta
BigVision. Com o Trajecta BigVision e o aprendizado automático sem otimização, vários
limites da plataforma MetaTrader 5 são superados, como as limitações de dados de
profundidade de mercado, dados fundamentalistas de ativos e/ou feeds de notícias,
presentes apenas nas análises de robôs de sistemas avançados de HFT.
Um exemplo prático de utilização do Trajecta BigVision é a consulta de preços para análise
de ativos presentes em mercados diferentes da BM&FBovespa, como por exemplo o
instrumento EUR/USD presente em brokers internacionais no MetaTrader 5.
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Um robô realmente 24/7/365, que não pára nunca
Outra característica absolutamente inovadora, e relacionada à análise de dados e
inferência automática de novas estratégias desse robô, é que ele fica em constante
processamento, mesmo quando o mercado está fechado, ou seja, o Trajecta – Neuro Robô
processa continuamente 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano.
No caso de utilização de um Host em Datacenter para operação desse robô, o
processamento será utilizado ao máximo, sendo que é possível manter várias instâncias de
MetaTrader 5 em constante processamento e análise de dados de mercado, mesmo
quando o pregão está fechado.
Com isso, várias análises referentes aos dados mais recentes do pregão anterior são
processadas visando descobrir novas lógicas, estratégias e setups para serem utilizados no
próximo pregão.
Outra característica do sistema de análise contínua e de seus algoritmos é o estudo
estatístico de performance e qualidade dos trades executados, que podem influenciar nas
mudanças de setup para o próximo dia de mercado.
Um robô com ajuste totalmente automático que ‘aprende’ a cada novo tick
Esse é um robô totalmente inovador, com ajuste inteligente e totalmente automático, que
se adapta automaticamente ao mercado e não necessita de otimização e backtesting.
O aprendizado do robô se dá a cada tick e em tempo real, sem utilizar dados passados. Ou
seja, como mostra a tela abaixo de setup do robô, não existem parâmetros de otimização.
Basta o trader informar o ativo alvo e valor de simulação de corretagem por
ordem/contrato. A corretagem é importante para a simulação e aprendizado dos custos de
negociação que irão impactar nos ganhos, principalmente em uma frequência maior de
operação.
As demais configurações são ajustadas de fábrica, conforme o contrato de licenciamento,
como lote de operação, limite máximo de posição, frequência de operação, ativos e índices
de referência de preços e opções de utilização de conteúdo do Trajecta BigVision. O
restante dos ajustes são feitos automaticamente pelo robô, a partir da configuração de
fábrica, escolha do ativo por parte do cliente e do aprendizado tick a tick dos algoritmos de
inteligência de máquina do Neuro Robô.
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O principal diferencial da Versão Master em relação à Versão Scalper, como mostram as
telas acima, estão não definição do perfil do robô, principalmente referente aos recursos
opcionais a seguir:
Trajecta BigVision
Opção que inclui o mapeamento remoto de visão no Neuro Robô, como por
exemplo a análise de calendário econômico nos principais países, análise técnica de
instrumentos internacionais, como EUR/USD e análise de notícias por text mining da
mais diversas fontes abertas. O mapeamento é feito de forma automática, e o
próprio robô descobre o que é mais ou menos relevante, detectando o
que apresenta de fato causalidade nos resultados do aprendizado, principalmente
em relação as demais análises feitas internamente do próprio mercado.
Trajecta Cloud
Opção que permite o compartilhamento de aprendizado com outros robôs de
mesmo DNA. O compartilhamento é feito em clusters, que podem ser
exclusivamente de plataformas e laboratórios de um mesmo trader. Dessa forma o
aprendizado, além de mais rápido, torna-se mais abrangente, utilizando a
capacidade de processamento de diversos servidores em paralelo, construindo uma
grande base de conhecimento compartilhada apenas entre os robôs do mesmo
usuário.
A funcionalidade de compartilhamento de aprendizado do Trajecta Cloud, presente apenas
na Versão Master, permite escolher o melhor DNA de um grupo de contas demonstração
sob teste na Versão Scalper para operação conjunta, formando um cluster de inteligência.
Com isso, o robô pode optar entre operações com maior ou menor frequência
dinamicamente, otimizando os custos de operação. No caso específico da corretora XP
Investimentos, com 5 contas demonstração, é possível deixar todas essas contas operando
com o mesmo DNA e a conta real compartilhando o aprendizado do cluster.
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Entendendo o processo de aprendizado do robô
O aprendizado do Neuro Robô é feito totalmente em conta demonstração, sendo que o
robô comunica ao cliente quando atinge um nível de treinamento suficiente para iniciar a
operar em conta real, tanto através de um escore próprio de aprendizado (Neuro Rating)
como através da evolução de níveis, conforme a tabela e tela de exemplo abaixo.
Níveis de aprendizado automático do robô, informados ao trader:
1. Nível Iniciante
2. Nível Intermediário
3. Nível Avançado
4. Nível Especialista
5. Nível Gestor (Operação)
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O Nível de Operação (5) é o nível de aprendizado que recomendamos aguardar ser atingido
pelo menos uma vez antes de começar a operar em conta real, podendo levar de
alguns dias até algumas semanas, desde o início da coleta e análise de dados. Não é
necessário aguardar atingir 100% desse nível, cabendo ao trader estabelecer um critério
próprio de percentual mínimo de início de operação em conta real, já que todos os demais
níveis podem na prática ser utilizados em conta real, já que a gestão de risco e financeira
do robô leva em conta o perfil de cada nível.
Com isso, o aprendizado continua permanentemente mesmo em conta real, podendo até
mesmo iniciar nesse tipo de conta, caso o trader assim deseje.
Cada robô do Trajecta Neuro Robô possui um DNA próprio, escolhido de forma aleatório
no seu ‘nascimento’, e que caracteriza diversos aspectos do seu aprendizado, numa
tentativa de emular características de decisão de um trader humano. A descoberta do
melhor DNA é um processo relevante do aprendizado e escolha de cluster da Versão
Master, já que nessa versão é possível agrupar robôs com o mesmo DNA e compartilhar
seu aprendizado, formando um cluster inteligente de aprendizado.
O tempo de treinamento dos algoritmos do robô entre o nível Iniciante (1) e Operação (5)
depende da frequência de operação e volume de ticks analisados em tempo real, podendo
ser tão curto quanto alguns dias ou chegar a algumas semanas, conforme as condições de
mercado e exigências de análise do trader da curva de capital.
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Na tela abaixo é exibido um exemplo de robô operando no Nível Gestor (Operação) (5),
com o relatório em tempo real hora a hora dos custos e ganhos das operações, que são
considerados no processo de aprendizado. O cálculo do tamanho do lote (número de
contratos) também é feito de forma automática de acordo com cada nível de aprendizado
do robô, buscando limitar a exposição durante momentos de adaptação às mudanças de
mercado. Na tela seguinte é exibido um exemplo de ajuste automático do lote para o valor
de outro nível, no momento que o aprendizado é impactado e passa a reagir buscando um
ajuste melhor.
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Na figura abaixo é mostrado um exemplo real de aprendizado comparativo entre
otimização até o Nível Gestor (Operação) (5) e aprendizado em conta real até o nível
Intermediário (2), onde o robô já desenvolveu modelos de sobrevivência no mercado em
tempo real e sem necessitar de otimização ou backtesting, podendo evoluir para novos
níveis mais avançados.
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A calibragem por backtesting pode ser utilizada em qualquer período passado para prova
de conceito dos algoritmos de análise, mesmo que apenas baseados em histórico de preços
e volumes de ticks ou reais, que são as informações padrões para isso no provador de
estratégias do MT5.
Ou seja, o robô deve se adaptar em qualquer momento passado, necessitando apenas uma
fase inicial de aprendizado, independentemente do período escolhido.
Entretanto, recomenda-se que a calibragem para operação seja feita em conta
demonstração e depois validada em conta real, pois é nesse ambiente que o fluxo de
ordens, profundidade de mercado e latência real estará disponível, além claro do
processamento tick a tick que é fundamental para o aprendizado e modelagem de cenários
futuros.
O princípio básico de evolução do robô é baseado no conceito de um processo autônomo
de sobrevivência aos mais diversos cenário futuros modelados e analisados em tempo real.
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Um robô com aprendizado de latência e limitações de performance
Da mesma forma que aprende novas estratégias e descobre setups que se adaptam às
mudanças de mercado em tempo real e de forma automática, outra novidade desse robô é
a capacidade de aprendizado com a latência de operação de sua plataforma MetaTrader 5.
Atenção: busque sempre a menor latência Apesar de os algoritmos do Neuro Robô buscarem a sobrevivência nos mais variados ambientes, é sempre recomendado a menor latência possível para instalação do robô, permitindo os testes em maior frequência.
Por exemplo, caso você utilize um hosting ou VPS fora do país, com uma latência superior a
100 ms, ainda assim o robô pode ser competitivo e aprender com o atraso criando e
selecionando estratégias e setups específicos para esse ambiente. Dessa forma é possível
agredir o mercado com ordens de diferentes níveis de latência e inteligência de máquina
para cada ambiente. Evidentemente, para operações com grande volume de ordens por
minuto, é recomendada a utilização da menor latência possível, para poder atender os
tempos mínimos e a performance necessária de execução das ordens. Em testes de
laboratório, foi possível atingir performance similar em até 10 ordens por minuto, com
ambientes diversificados e latências variando de 1ms a 200ms.
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Compatibilidade total com a estrutura de laboratórios e Escola da Visão
Outra característica relevante desse robô é que ele é capaz de construir modelos de visão
de forma extremamente rápida, gerando cenários em tempo real para o futuro, através de
milhares de algoritmos de visão já presentes na linha Super Robô da Trajecta, mas que
foram otimizados para operar com decisões tick a tick.
Pelo sistema de laboratórios é possível também fazer análise de inteligência de todos robôs
da linha Trajecta Neuro, como exemplo na tela abaixo, buscando a evolução de estratégias
e algoritmos adaptada às mudanças de cenário de mercado.
Além disso, o Neuro Robô pode ser treinado em múltiplas contas demonstração em
laboratório próprio do cliente, no mesmo padrão operacional proposto no Método
Figurelli.
Toda a inteligência e aprendizado do robô é concentrada em um único arquivo de dados,
que pode ser trocado entre plataformas ou até mesmo compartilhado entre usuários do
Neuro Robô. Além disso é possível construir um ranking de aprendizados, totalmente sem
otimização ou backtesting.
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Capıtulo 2: Instalaçao
Cópia dos arquivos
Os arquivos devem ser copiados para a pasta MQL5\Experts\Advisors que deve ser
acessada através da opção "Arquivo -> Abrir Pasta de Dados" no menu do MT5.
Atualização do MetaTrader 5
Após copiar fechar e abrir novamente o MT5.
Instalação do Neuro Robô no Gráfico
Faça o procedimento padrão de instalação de qualquer robô no MT5 e arraste o Expert
Advisor para o gráfico do contrato de mini-índice ativo no momento (por exemplo
WING15).
Conforme a tela abaixo, leia o Disclaimer e se concordar clique em ‘Permitir Negociação
Automática’ (Allow Auto Trading).
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Se o Neuro Robô foi corretamente instalado deverá aparecer a versão correta na primeira
linha da tela de parâmetros de entrada e os dados de sua licença e qual DNA associado.
Ajuste o valor de corretagem conforme sua preferência e o ativo que está instalando o
robô para operação, conforme a tela a seguir.
Atenção: escolha do gráfico e periodicidade É fundamental que o Neuro Robô seja instalado no mesmo gráfico do contrato atual (por exemplo WING15). Entretanto a periodicidade escolhida pode ser qualquer uma, já que isso é ajustado internamente pelo próprio robô.
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Ajuste do fundo de tela do Gráfico
Recomendamos que o fundo da tela do gráfico onde o Neuro Robô será instalado seja
modificado para ser totalmente branco ou preto, como no exemplo (para fundo branco)
das telas abaixo de configuração, facilitando a visualização das informações do robô e
melhor acompanhamento do seu status e processo de aprendizagem.
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Conexão remota com Trajecta Cloud
Para compartilhamento de aprendizado dentro de um mesmo DNA é necessário incluir o
endereço http://www.trajecta.com.br na lista de WebRequest das opções dos Expert
Advisors do MT5, como exemplo na tela abaixo.
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Capıtulo 3: Operaçao piloto em conta
demonstraçao
O principal objetivo da operação piloto em conta demonstração é aguardar um primeiro
aprendizado do Neuro Robô de forma independente ou através de um DNA em cluster
(Trajecta Cloud), assim como o crescimento da curva de capital de acordo com o Neuro
Rating do robô, como exemplo na tela abaixo.
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O DNA do Neuro Robô
O DNA do Neuro Robô consiste de características herdadas no ‘nascimento’ do aprendizado do
robô, sendo que ele pode se comunicar com outros robôs dentro do mesmo DNA para
compartilhamento desse aprendizado, acelerando seu processo de descoberta de novas estratégias
e reação às mudanças de cenário de mercado.
Aprendizado por Clusters de mesmo DNA
O aprendizado é feito através de comunicação entre diversos Neuro Robôs dentro de um mesmo
DNA, com o objetivo de socializar e compartilhar o aprendizado.
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Clusters Proprietários no Trajecta Cloud
Qualquer empresa ou algotrader pode contratar um DNA proprietário, sendo que escritórios
podem oferecer para seus clientes um DNA próprio.
Da mesma forma, os algotraders podem criar DNAs ligados a grupos familiares ou de interesses
comuns, facilitando e acelerando o aprendizado de seus Neuro Robôs.
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Escolha do Perfil de Aprendizado do Robô
A escolha do Perfil de Aprendizado do Robô irá influenciar em um tempo menor ou maior de
aprendizado, assim como em um risco maior ou menor para explorar o mercado em busca de
estratégias competitivas.
Como mostra a tela abaixo, são 5 Perfis de Aprendizado: Conservador, Cauteloso, Moderado,
Arrojado e Agressivo.
• Conservador (busca aprendizado muito lento)
• Cauteloso (busca aprendizado lento)
• Moderado (busca aprendizado padrão)
• Arrojado (busca aprendizado rápido)
• Agressivo (busca aprendizado muito rápido)
Atenção: sobre o Perfil Arrojado e Agressivo Não utilize Perfil Arrojado ou Agressivo se não for utilizar ele depois em conta real, já que apesar de acelerar o aprendizado, ele torna-se de maior risco.
Conforme a escolha de perfil, ela será exibida na tela de execução, com um indicativo de Risco,
como mostra a tela de exemplo abaixo, para o Perfil Agressivo, que busca aprendizado em poucas
horas, mas é considerado de risco muito alto.
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Atenção: busque testar vários Perfis de Aprendizado Recomenda-se que o algotrader faça vários testes de perfis, sempre em conta demonstração, para avaliação de qual atende suas expectativas de tempo e qualidade de aprendizado.
A escolha de perfil deve levar em conta também que muitas vezes o aprendizado pode ser
acelerado conforme o DNA e Cluster que o Neuro Robô pertence, portanto optar por um perfil mais
conservador, embora mais demorado, pode ser a melhor alternativa quando se aprende em grupo.
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Arquivo da base de conhecimento (aprendizado)
O Arquivo da base de conhecimento do Neuro Robô fica armazenado na própria estrutura da
plataforma.
Caso deseje salvar ou ter acesso aos arquivos da base de conhecimento, acesse a opção "Arquivo ->
Abrir Pasta de Dados" no menu do MT5, o arquivo fica na pasta MQL5\Files, juntamente com dois
arquivos de backup.
O Neuro Rating (NR)
O Neuro Rating, ou simplesmente NR, é a principal métrica de inteligência de máquina do
robô, funcionando como uma espécie de QI ou Quociente de Inteligência do Neuro Robô
em relação ao mercado.
Essa métrica permite acompanhar a evolução do aprendizado do robô de uma forma
padronizada, como mostra um exemplo na tela a seguir.
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Capıtulo 4: Operaçao em conta real
Quando o algotrader considerar o aprendizado suficiente para operação em conta real,
dentro do mínimo de 1 mês de aprendizado, esse poderá alterar sua versão para uma
licença de operação em conta real.
O Trajecta Neuro Robô – Versão Scalper é fornecido durante a operação piloto apenas
para aprendizado em conta demonstração, com um perfil próprio para enfrentar o desafios
de aprendizado, como por exemplo a frequência e latência.
Atualização de versão para operação em conta real
Para mudar de Perfil ou solicitar a atualização para a versão que permite a operação em
conta real é necessário contratar a licença específica para esse objetivo, devendo ser
solicitado diretamente à Trajecta por e-mail ([email protected]).
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Capıtulo 5: Buscando os limites
Muitas das lógicas e algoritmos do Neuro Robô são baseadas em meu método (Método
Figurelli) e princípios da Escola da Visão, que buscam identificar e alinhar as estratégias
com a evolução natural dos mercados.
Por esses princípios, acredita-se que um bom robô deve ter um modelo eficaz de visão de
mercado, o que envolve principalmente a construção de cenários futuros eficientes, e não
apenas a análise de dados e eventos passados.
Como mostra a figura abaixo, para permitir a modelagem do método e de visão no Neuro
Robô, foi criada uma métrica interna de grau de alinhamento (valor ECO% exibido na linha
do algoritmo de aprendizado), que busca identificar qual a eficácia dos algoritmos e
estratégias em relação ao real cenário de mercado para o instrumento em operação.
A métrica de alinhamento dos Ecossistemas Virtual e Real é uma tecnologia criada na
Trajecta a um bom tempo, imitando mais as leis do universo do que propriamente as leis
do cérebro, que é onde acreditamos se prendem a maioria de algoritmos inteligentes, e
talvez por isso não sejam tão eficientes no mercado. Dessa forma, essa mesma métrica
existe internamente nos sinais de investimento da Trajecta, que também utilizam
algoritmos evolucionários testados em laboratório.
Um Neuro Robô com pouco alinhamento entre o seu modelo de Ecossistema Virtual e o
cenário real de mercado, ou seja, o Ecossistema Real de mercado, está a toda hora
mudando de estratégias para tentar sobreviver.
Na prática, um baixo alinhamento, mesmo com um valor alto de Neuro Rating, é sempre
uma métrica indicativa de alto risco.
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Por outro lado, um valor de alinhamento alto indica que o robô está muito alinhado com a
evolução do mercado e descobriu padrões mais robustos e estáveis ao longo do tempo.
Esses princípios estão alinhados com as teorias mais modernas de economia e finanças,
que apontam para a evolução dos mercados, e são modelados no processo de aprendizado
interno do Neuro Robô.
Quando o robô atinge Neuro Rating de 100.000 pontos e grau de alinhamento ECO de
100% pode-se dizer que atingiu seu limite máximo de aprendizado e alinhamento, e
portanto das metas principais de seus algoritmos.
Essa é uma realidade que acontece em backtesting, após vários meses em determinadas
configurações, mas o desafio do trader é buscar os limites em conta demonstração e
principalmente em conta real.
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Para ajudar no processo de busca dos limites pelo robô, criamos uma lista de fatores que
podem colaborar no processo de busca de máximo aprendizado e alinhamento de
ecossistemas.
Estabilidade do Ambiente de Operação
A estabilidade do ambiente de operação da plataforma MetaTrader 5 do Neuro Robô é
fundamental na busca de aprendizado e alinhamento. Isso inclui manter as mesmas
características de sistema operacional, hardware (máquina), rede (network) e link de
comunicação, energia, disponibilidade, etc. Toda vez que o ambiente for alterado poderá
ocorrer um atraso ou perda de aprendizado e estabilidade do robô.
Preferência por latências menores
Com a melhoria de performance do Neuro Robô a partir da Geração 3, com um trabalho
forte nesse sentido para permitir sua hospedagem em estruturas VPS mais compactas,
como por exemplo de 2 Cores e 2 Giga bytes de memória, quanto menor a latência entre o
ambiente de operação e o servidor remoto na corretora, maiores as facilidades de
aprendizado e estabilidade. Da mesma forma, deve-se evitar ambientes com latências
muito grandes, como acima de 300ms e procurar manter os limites especificados utilizados
nos testes de laboratório, entre 1ms e 200ms de latência.
Mínima mudança de ambiente na mudança para conta real
Em tese, quanto menor a mudança de ambiente operacional na mudança de operação de
conta demonstração para conta real maior a probabilidade de se manter o mesmo nível de
aprendizado e estabilidade.
O tempo conta no aprendizado
Como a variável tempo é fundamental no aprendizado, tanto do Neuro Robô como em
qualquer processo cognitivo, e o robô foi projetado para estar continuamente analisando
algoritmos, estratégias e mercado, em tese quanto mais tempo ele ficar ativo melhor.
Eventualmente você poderá perceber uma queda do Neuro Rating após determinado
tempo ativo fora de mercado, que em casos extremos pode até chegar ao ponto de reset
da base de conhecimento. Esse é na verdade o reflexo do processamento de análise dos
dados e performance interferindo nas definições de estratégias que irão ser utilizadas
quando o mercado estiver novamente disponível.
Evite os atalhos
Como a base de aprendizado fica disponível no terminal, teoricamente é possível utilizar
bases de outras plataformas e até mesmo robôs para buscar um aprendizado mais rápido
ou atalhos para isso. Entretanto o processo de aprendizado ideal para o robô é o natural,
seguindo seus próprios caminhos independentes ou através do compartilhamento
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controlado de inteligência pelo Trajecta Cloud. Na prática o que constatamos após vários
testes em laboratório é que raramente a troca de base de fato acelera o aprendizado e
estabilidade, sendo que na maioria das vezes ela realmente atrasa o processo, aumentando
sua entropia.
Aprendendo a lidar entre o Caos e a Ordem
O aprendizado do Neuro Robô pode ser considerado caórdico, ou seja, oscila entre
momentos de Caos e Ordem. Quanto maior o período de Ordem, teoricamente melhores
os resultados, mas os períodos de Caos são justamente quando o robô busca assimilar as
mudanças de mercado e se adaptar a elas. Entretanto, muitas vezes a opção do cliente final
é a de zerar a base, o que só pode ser feito apagando completamente os arquivos de
aprendizado, o que só recomendamos em casos extremos de mudanças de versões ou
gerações indicadas pelo fabricante.
Dúvida: relevância do aprendizado inicial O aprendizado inicial, quando o Neuro Rating parte do zero, é o mais crítico e demorado, pois leva em conta não apenas as características de mercado, mas todo o ambiente operacional do cliente. A inteligência mais relevante desse processo poderá ser herdada de outros robôs pelo compartilhamento em Cloud, e portanto será mantida permanentemente no DNA utilizado, mesmo que o rating mude de forma caótica no princípio. Mesmo que o Neuro Rating retorne por algum motivo a zero, o robô estará ainda aprendendo com os modelos que deve evitar no cenário atual, portanto o tempo investido na fase inicial é sempre útil para todos participantes do mesmo DNA.
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Capıtulo 6: Escolha de Geraçao
Um dos principais recursos da Geração 4 do Neuro Robô é a possibilidade de escolher a
Geração de algoritmos de aprendizado, de forma que o cliente pode atualizar seu robô
para uma nova geração mantendo os algoritmos antigos, ou ainda fazer testes de futuras
gerações em desenvolvimento Alfa ou Beta.
Como mostra a figura anterior, a escolha da Geração é feita através de um parâmetro de
seleção, onde são exibidas as gerações antigas, atual e futuras.
A partir dessa seleção, o Neuro Robô irá utilizar algoritmos mais novos ou mais antigos em
sua tomada de decisões de inteligência de máquina, utilizando a tecnologia Competitive
Evolution, criada pela Trajecta para permitir uma competição, comparação e avaliação de
vários robôs em várias gerações.
O Trajecta Competitive Evolution
O sistema de análise seletiva de gerações faz parte da tecnologia Trajecta Competitive
Evolution, com uma série de algoritmos de herança, seleção natural e competição de várias
gerações de aprendizado, mesmo entre robôs mais antigos e com tecnologias estáveis em
versões anteriores, buscando a comparação de resultados evolutivos.
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A Geração Atual
A Geração Atual, como no caso a Geração 4, compreende a tecnologia estado da arte do
Neuro Robô que passou pelo processo de homologação final junto ao cliente. Pode-se dizer
que as gerações passadas possuem uma tecnologia menos evoluída, mas não
garantidamente menos eficazes.
As Gerações Passadas
Considera-se essencial preservar os avanços das tecnologias passadas de forma seletiva,
para que possam ser comparados com as tecnologias mais atuais, portanto todo o histórico
desde a primeira geração pode ser selecionada e utilizada pelo usuário, com estatísticas
totalmente independentes das demais gerações, uma vez que a assinatura da geração
utilizada é registrada pela Trajecta Cloud e base centralizada do Neuro Robô.
As Gerações Futuras
As gerações futuras são criadas para superarem a atual e as passadas, e o prazo para isso
faz parte da meta de lançamento das próximas gerações, divulgada e definida no próprio
robô. Existem no sistema de inteligência de máquina do robô duas gerações futuras em
teste, comparando sua eficácia com as demais gerações: a versão alfa e a versão beta. A
versão beta é a próxima geração a ser lançada e a versão alfa é o limite da tecnologia
prevista para o futuro em testes.
Teste as novas gerações: Programa Trajecta Beta O Programa Trajecta Beta permite a liberação de licença de testes das gerações futuras para assinantes do serviço, e deve ser contratada em separado de forma independente da licença de operação do Neuro Robô.
Qual a melhor Geração para operar?
Recomendamos sempre iniciar pela geração atual, mas as gerações passadas devem ser
mantidas no caso de o Neuro Rating e performance do robô ainda estar competitiva. Da
mesma forma as gerações futuras podem ser utilizadas, mesmo em conta real, porém
semre com maior risco que a atual por ainda não estar finalizada e homologada
totalmente.
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Capıtulo 7: Atualizaçoes e Novos
Recursos
A Trajecta está continuamente atualizando o Neuro Robô para buscar a melhoria de
eficiência de seus algoritmos de aprendizagem, assim como maior eficácia de resultados.
Dessa forma, nesse capítulo do manual você pode acompanhar um histórico das principais
evoluções do robô a medida que novas gerações e versões são lançadas.
No caso de dúvidas mais avanças sobre as atualizações e novos recursos por favor entre em
contato por e-mail.
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Visibilidade do Grau de alinhamento do Ecossistema
>> A partir da versão 3.35 da Geração 3 do Neuro Robô é possível visualizar no algoritmo
de aprendizado interno o Grau de alinhamento do Ecossistema ao Cenário de Mercado
(ECO) para a espécie atual (ESP) dos algoritmos evolucionários, que é definida a partir do
perfil de aprendizado e frequência escolhido.
O Neuro Rating identifica a qualidade de aprendizado do robô mas não a qualidade de sua
visão estratégica e de futuro.
Um bom aprendizado pode ser suficiente para o presente, mas a realidade é que o
mercado possui uma natureza de incerteza e constante mudança, o que torna necessário
uma métrica de alinhamento do robô em relação ao mercado para acelerar sua reação às
mudanças, evitando a perda de aprendizado em cenários pouco favoráveis ou de grandes
mudanças.
O valor do grau de alinhamento do Ecossistema ao Cenário de Mercado do Neuro Robô
identifica a qualidade do tipo de espécies emuladas pelo algoritmos evolucionários e que
devem encontrar formas de sobreviver no mercado, variando de 1% (mínimo alinhamento
entre o Ecossistema emulado pelo robô e o Cenário real de mercado) a 100% (máximo
alinhamento entre o Ecossistema emulado pelo robô e o Cenário real de mercado).
Na prática, a métrica de alinhamento busca medir a capacidade preditiva e de visão do
robô em relação ao mercado.
Quanto maior o alinhamento, maior a qualidade dos modelos, estratégias e padrões
descobertos e também a probabilidade de o Neuro Robô manter seu Neuro Rating diante
das inevitáveis mudanças de mercado.
Em um ambiente com muitos robôs e algoritmos, por exemplo, ou ainda de alta
complexidade e fatores predominantemente aleatórios, a tendência é o valor de
alinhamento entre o ecossistema e o cenário de mercado diminuir, indicando uma
competição maior e maior agressividade de táticas e estratégias de média e alta
frequência.
Para isso, o robô ajusta os modelos de suas espécies de acordo com as mudanças da
métrica de grau de alinhamento.
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No exemplo da tela, o Neuro Robô apresenta um alinhamento de Ecossistema (ECO) com o
mercado de 28% utilizando a Espécie (ESP) 330 para formação dos algoritmos e estratégias
evolucionárias.
Internamente, o Neuro Robô busca sempre atingir o máximo valor de Neuro Rating (que é
de 100.000 pontos) e o máximo valor de alinhamento do Ecossistema ao cenário de
mercado (que é de 100%).
Para isso é necessário vencer etapas de aprendizado e também de capacidade de reação às
mudanças de mercado, ou seja, criar modelos resilientes ao processo evolucionário do
próprio mercado.
Para isso, o Neuro Robô busca construir melhores modelos de visão estratégica e de futuro,
baseados na Escola da Visão, adotada pela Trajecta em seus robôs.
Quanto melhores os modelos de visão do robô em relação à evolução do mercado, maior a
probabilidade de o alinhamento se manter em crescimento.
Entretanto se os modelos de visão estratégica e de futuro não forem inteligentes o
suficiente para suportar às mudanças de mercado, mesmo um Neuro Rating de 100.000
pontos poderá ter baixo grau de alinhamento do Ecossistema com o cenário de mercado, o
que faz que o robô continue em busca de melhores modelos para serem substituídos pelo
atual.
Dúvida: que grau de alinhamento entre Ecossistema e cenário de mercado no Neuro Robô é o ideal para começar a operar em conta real? É sempre melhor aguardar para investir com conta real um grau de alinhamento maior que 25%, embora na prática esse valor não seja um limitador no Neuro Robô para liberação de operações em conta real.
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Definição do Perfil de Frequência de operação e limitador de corretagem
>> A partir da versão 3.30 da Geração 3 do Neuro Robô é possível definir os limites de
frequência de operação, optando por um número maior ou menor de ordens por dia,
com impactos na velocidade e qualidade de aprendizagem além de corretagem total
diária.
O paradoxo da escolha da frequência é que, quando você opta por valores abaixo da média
o custo com corretagem diminui mas o robô fica mais lento para aprender e teoricamente
as oportunidades de retorno diminuem.
Da mesma forma, quando você opta por valores acima da média o custo de corretagem
aumenta mas o robô fica mais rápido para aprender e teoricamente as oportunidades de
retorno aumentam.
Note que combinando o Perfil de Aprendizado, com 5 opções, e o Perfil de Frequência,
também com 5 opções, o Neuro Robô passa a ter 25 possibilidades de configuração de
perfil de operação e aprendizado, aumentando o controle do usuário sobre os resultados e
comportamento do robô.
Dúvida: que valores de Perfis devo começar a utilizar se disponho de 5 contas demonstração? Recomendamos diversificar combinando ajustes extremos, com números iguais ou opostos, como por exemplo a sequência de Perfil de Aprendizado/Frequência de 1/1,2/2,3/3,4/4 e 5/5, onde 3/3 significa 3-Moderado/3-Média. Nesse sentido, outra combinação possível seria 1/5,2/4,3/3,4/2,5/1, onde 2/4 siginifica 2-Cauteloso e 4-Alta.
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Limitador de volume e saldo de operação
>> A partir da versão 2.330 da Geração 2 do Neuro Robô é possível definir o valor
máximo de volume de operação (de 1 a 16 contratos) e o saldo mínimo de operação
(limitador de perda máxima no dia), como mostra a tela abaixo.
Com isso é possível começar a operar em conta real com o robô com valores abaixo de R$
1.000,00 (mil reais) em conta, necessários para a operação com 1 contrato, e que devem
ser adicionados ao plano de corretagem do cliente.
Aviso: aprendizado com lote mínimo As novas versões mais rápidas e eficientes do Neuro Robô já permitem o aprendizado com apenas 1 contrato, mesmo no Perfil Agressivo. Entretanto recomenda-se a utilização de limites maiores para um maior aproveitamento da qualidade dos algoritmos de gestão de risco e financeira do robô.
