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Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 13): Ferramenta RSI Sentinel
Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 13): Ferramenta RSI Sentinel
A análise de price action pode ser realizada de forma eficaz por meio da identificação de divergências, utilizando indicadores técnicos como o RSI para fornecer sinais cruciais de confirmação. Neste conteúdo, é explicado como a análise automatizada de divergência do RSI pode identificar continuações de tendência e reversões, oferecendo percepções valiosas sobre o sentimento do mercado.
Criando um Painel Administrador de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (II): Modularização
Criando um Painel Administrador de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (II): Modularização
Nesta discussão, damos um passo adiante ao dividir nosso programa MQL5 em módulos menores e mais gerenciáveis. Esses componentes modulares serão então integrados ao programa principal, melhorando sua organização e capacidade de manutenção. Essa abordagem simplifica a estrutura do programa principal e torna os componentes individuais reutilizáveis em outros Expert Advisors (EAs) e no desenvolvimento de indicadores. Ao adotar esse design modular, criamos uma base sólida para melhorias futuras, beneficiando tanto nosso projeto quanto a comunidade mais ampla de desenvolvedores.
Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Vamos explorar um dos algoritmos mais interessantes de otimização sem gradiente, que aprende a compreender a geometria da função objetivo. Consideraremos a implementação clássica do CMA-ES com uma pequena modificação, substituindo a distribuição normal por uma distribuição de potência. Uma análise detalhada da matemática do algoritmo, a implementação prática e uma avaliação honesta, onde o CMA-ES é imbatível e onde é melhor não aplicá-lo.
Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Time-MoE)
Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Time-MoE)
Propomos conhecer o framework moderno Time-MoE, adaptado para tarefas de previsão de séries temporais. No artigo, implementaremos passo a passo os principais componentes da arquitetura, acompanhando-os com explicações e exemplos práticos. Essa abordagem permitirá não apenas compreender os princípios de funcionamento do modelo, mas também aplicá-los em tarefas reais de trading.
Dominando JSON: Crie Seu Próprio Leitor JSON do Zero em MQL5
Dominando JSON: Crie Seu Próprio Leitor JSON do Zero em MQL5
Experimente um guia passo a passo sobre como criar um parser JSON personalizado em MQL5, completo com manipulação de objetos e arrays, verificação de erros e serialização. Obtenha insights práticos para conectar sua lógica de trading e dados estruturados com esta solução flexível para lidar com JSON no MetaTrader 5.
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Ação de Preço (Parte 12): Fluxo Externo (III) Mapa de Tendências
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Ação de Preço (Parte 12): Fluxo Externo (III) Mapa de Tendências
O fluxo do mercado é determinado pelas forças entre compradores e vendedores. Existem níveis específicos que o mercado respeita devido às forças que atuam sobre eles. Os níveis de Fibonacci e VWAP são especialmente poderosos na influência do comportamento do mercado. Junte-se a mim neste artigo enquanto exploramos uma estratégia baseada em níveis de VWAP e Fibonacci para geração de sinais.
Testes de Robustez em Expert Advisors
Testes de Robustez em Expert Advisors
No desenvolvimento de estratégias, há muitos detalhes complexos a serem considerados, muitos dos quais não são destacados para traders iniciantes. Como resultado, muitos traders, eu incluído, tiveram de aprender essas lições da maneira mais difícil. Este artigo é baseado em minhas observações sobre armadilhas comuns que a maioria dos traders iniciantes encontra ao desenvolver estratégias em MQL5. Ele oferecerá uma variedade de dicas, truques e exemplos para ajudar a identificar a desqualificação de um EA e testar a robustez dos nossos próprios EAs de uma forma fácil de implementar. O objetivo é educar os leitores, ajudando-os a evitar futuros golpes ao comprar EAs, bem como a prevenir erros no desenvolvimento de suas próprias estratégias.
Do básico ao intermediário: Sub Janelas (II)
Do básico ao intermediário: Sub Janelas (II)
O artigo aprofunda o uso de sub janelas no MetaTrader 5, mostrando como a direção do cálculo em OnCalculate afeta buffers e a plotagem de médias. Explica na prática o encadeamento de indicadores com FIRST INDICATOR’S DATA e PREVIOUS INDICATOR’S DATA, o impacto na remoção em cadeia e o comportamento de indicatorseparatewindow. O leitor aprende a diagnosticar falhas de exibição e a estruturar indicadores que funcionam corretamente em sub janelas.
Determinação de taxas de câmbio justas com base na PPC usando dados do FMI
Determinação de taxas de câmbio justas com base na PPC usando dados do FMI
Criação, em Python, de um sistema de análise de taxas de câmbio baseado na paridade do poder de compra (PPC). O autor desenvolveu um algoritmo com 5 métodos de cálculo de taxas justas, utilizando dados do FMI. Trata-se de um guia prático de análise fundamentalista de moedas, processamento de dados econômicos e integração com sistemas de trading. Código completo de fonte aberta.
Otimização baseada em biogeografia — Biogeography-Based Optimization (BBO)
Otimização baseada em biogeografia — Biogeography-Based Optimization (BBO)
A otimização baseada em biogeografia (BBO) é um método elegante de otimização global inspirado nos processos naturais de migração de espécies entre ilhas de arquipélagos. A ideia por trás do algoritmo é simples, porém poderosa: soluções de alta qualidade compartilham ativamente suas características, enquanto soluções de baixa qualidade adotam novas características, criando um fluxo natural de informação das melhores soluções para as piores. Um operador adaptativo de mutação exclusivo garante um excelente equilíbrio entre diversificação e intensificação, e o BBO demonstra alta eficiência em diversas tarefas.
Estudando a previsão conformal de séries temporais financeiras
Estudando a previsão conformal de séries temporais financeiras
Neste artigo, você conhecerá as previsões conformais e a biblioteca MAPIE, que as implementa. Essa abordagem é uma das mais modernas em aprendizado de máquina e permite focar no controle de riscos para os já existentes e variados modelos de aprendizado de máquina. As previsões conformais, por si só, não são uma forma de encontrar padrões nos dados. Elas apenas determinam o grau de confiança dos modelos existentes ao preverem exemplos específicos e permitem filtrar previsões confiáveis.
Mineração de dados dos balanços dos bancos centrais e obtenção de um panorama da liquidez global
Mineração de dados dos balanços dos bancos centrais e obtenção de um panorama da liquidez global
A mineração de dados dos balanços dos bancos centrais permite obter um panorama da liquidez global do mercado Forex e das principais moedas. Nós unificamos dados do Fed, do BCE, do BOJ e do PBoC em um índice composto e aplicamos aprendizado de máquina para identificar padrões ocultos. Essa abordagem transforma um fluxo bruto de dados em sinais reais de trading, conectando a análise fundamentalista e a análise técnica.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 27): Componente para exibição de texto multilinha
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 27): Componente para exibição de texto multilinha
Quando surge a necessidade de exibir informações textuais no gráfico, podemos utilizar a função Comment(). Porém, suas possibilidades são bastante limitadas. Por isso, no âmbito deste artigo, criaremos nosso próprio componente, uma janela de diálogo em tela cheia, capaz de exibir texto multilinha com configurações flexíveis de fonte e suporte a rolagem.
Indicador do modelo CAPM no mercado Forex
Indicador do modelo CAPM no mercado Forex
Adaptação do modelo clássico CAPM para o mercado cambial Forex em MQL5. O indicador calcula a rentabilidade esperada e o prêmio de risco com base na volatilidade histórica. Os indicadores aumentam nos picos e nas depressões, refletindo os princípios fundamentais de precificação. Aplicação prática para estratégias contra a tendência e de seguimento de tendência, levando em conta a dinâmica da relação entre risco e rentabilidade em tempo real. Inclui o aparato matemático e a implementação técnica.
Indicador de previsão ARIMA em MQL5
Indicador de previsão ARIMA em MQL5
Neste artigo, criamos um indicador de previsão ARIMA em MQL5. É analisado como o modelo ARIMA forma previsões, sua aplicabilidade ao mercado Forex e ao mercado de ações em geral. Também é explicado o que é a autorregressão AR, de que forma os modelos autorregressivos são usados para previsão e como funciona o mecanismo de autorregressão.
Dominando Registros de Log (Parte 5): Otimizando o Handler com Cache e Rotação
Dominando Registros de Log (Parte 5): Otimizando o Handler com Cache e Rotação
Este artigo aprimora a biblioteca de logging adicionando formatadores nos handlers, a classe CIntervalWatcher para gerenciar ciclos de execução, otimização com cache e rotação de arquivos, testes de desempenho e exemplos práticos. Com essas melhorias, garantimos um sistema de logging eficiente, escalável e adaptável a diferentes cenários de desenvolvimento.
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (I)
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (I)
Esta discussão aprofunda-se nos desafios encontrados ao trabalhar com grandes bases de código. Vamos explorar as melhores práticas para organização de código em MQL5 e implementar uma abordagem prática para aprimorar a legibilidade e a escalabilidade do código-fonte do nosso Painel de Administração de Trading. Além disso, buscamos desenvolver componentes de código reutilizáveis que possam potencialmente beneficiar outros desenvolvedores no desenvolvimento de seus algoritmos. Continue lendo e participe da discussão.
Busca oscilatória determinística — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
Busca oscilatória determinística — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
O algoritmo Deterministic Oscillatory Search (DOS) é um método inovador de otimização global que combina as vantagens dos algoritmos de gradiente e dos algoritmos de enxame sem o uso de números aleatórios. O mecanismo de oscilações e de inclinações de fitness permite ao DOS explorar espaços de busca complexos por meio de um método determinístico.
Engenharia de Recursos com Python e MQL5 (Parte III): Ângulo do Preço (2) Coordenadas Polares
Engenharia de Recursos com Python e MQL5 (Parte III): Ângulo do Preço (2) Coordenadas Polares
Neste artigo, fazemos nossa segunda tentativa de converter as variações nos níveis de preço em qualquer mercado em uma variação correspondente de ângulo. Desta vez, selecionamos uma abordagem matematicamente mais sofisticada do que a escolhida em nossa primeira tentativa, e os resultados que obtivemos sugerem que a mudança de abordagem pode ter sido a decisão correta Junte-se a nós hoje, enquanto discutimos como podemos usar coordenadas polares para calcular o ângulo formado pelas variações nos níveis de preço, de forma significativa, independentemente de qual mercado você esteja analisando.
Previsão de Tendência com LSTM para Estratégias de Seguimento de Tendência
Previsão de Tendência com LSTM para Estratégias de Seguimento de Tendência
Memória de Curto e Longo Prazo (LSTM) é um tipo de rede neural recorrente (RNN) projetada para modelar dados sequenciais, capturando de forma eficaz dependências de longo prazo e resolvendo o problema do gradiente desvanecente. Neste artigo, exploraremos como utilizar LSTM para prever tendências futuras, aprimorando o desempenho de estratégias de seguimento de tendência. O artigo abordará a introdução de conceitos-chave e a motivação por trás do desenvolvimento, a obtenção de dados do MetaTrader 5, o uso desses dados para treinar o modelo em Python, a integração do modelo de aprendizado de máquina no MQL5 e a reflexão sobre os resultados e aspirações futuras com base em backtesting estatístico.
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados. Combinamos cadeias de Markov com uma rede neural multicamadas MLP, escrita com a biblioteca ALGLIB MQL5. Como cadeias de Markov e redes neurais podem ser combinadas para a previsão no Forex?