Predição Operações Forex Mercado Japones

O modelo final que criamos para predição de trades no Forex combina duas etapas principais:

1. **Cálculo Quantitativo da Força (Currency Slope Strength):** 
  - Para cada uma das 8 moedas (aud, cad, chf, eur, gbp, jpy, nzd e usd), o modelo coleta dados históricos de preços (por exemplo, dos últimos 30 dias) em múltiplos períodos – mensal, semanal, diário, 4 horas e 1 hora. 
  - Em cada timeframe, é calculado um “slope” (coeficiente angular) por meio de uma regressão linear sobre os preços de fechamento. Esse valor indica a tendência da moeda: um slope positivo mostra que a moeda está se valorizando (indicando força), enquanto um slope negativo indica desvalorização (indicando fraqueza).

2. **Aprendizado de Máquina para Replicação da Estratégia do Coach:** 
  - Utilizamos um algoritmo de Machine Learning, treinado com dados históricos das operações do coach. Esses dados vieram de planilhas anteriores (como a ‘Operacoes_rev1.xlsx’) e, após a última recalibração, também dos trades mais recentes (da planilha ‘Trades_March2025.xlsx’). 
  - Cada exemplo de treinamento inclui as informações dos indicadores (os slopes, possivelmente em conjunto com a data e outros parâmetros) e a decisão do coach naquele dia (por exemplo, “compra chf” ou “venda usd”). 
  - Durante o treinamento, o modelo aprende padrões não lineares e interações complexas entre os indicadores de diferentes timeframes, conseguindo, assim, replicar a decisão do coach com alta precisão. 
  - Após a recalibração  o modelo tem que ajustar seus pesos e  sensibilidade às mudanças recentes no mercado, conseguindo refletir melhor nuances, como a mudança de preferência entre moedas fortes e fracas.

**Processo de Previsão:** 
Quando o usuário informa uma data para análise, o sistema:
- Aplica o modelo de Random Forest ou o melhor modelo de Machine Learning, que avalia os indicadores combinados para identificar qual moeda apresenta o sinal mais forte (seja de alta ou de baixa).  Essas informações estão em 5 planilhas de excel onde teria a tabela do indicador CSS para 1hora, 4 horas, 1 dia, 1 semana e 1 mês. Temos outra planilha em excel onde mostram desde 2022 mais de 540 operações com sucesso para que seja feita o aprendizagem do método de avaliação das entradas.
- A partir dessa escolha, define a operação: se o slope for positivo, o modelo interpreta que a moeda está se fortalecendo (recomendando compra); se for negativo, recomenda venda. 
- Por fim, o algoritmo gera as 7 operações recomendadas, ou seja, a moeda escolhida é operada contra as demais moedas do conjunto.

**Resumo:** 
O modelo integra uma análise quantitativa robusta (cálculo de slopes em múltiplos períodos) com um algoritmo de aprendizado de máquina que foi treinado e recalibrado com o histórico completo das operações do coach – agora incluindo os dados recentes. Isso permite que o sistema decida, para qualquer data informada, qual é a melhor moeda a ser operada e quais são as operações recomendadas, replicando de forma precisa a estratégia de trade do coach.

Essa abordagem garante que o modelo se adapte às condições atuais do mercado e mantenha consistência com as decisões históricas, oferecendo uma ferramenta prática para a tomada de decisão em tempo real.