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Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras
Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras
O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.
Do básico ao intermediário: Objetos (III)
Do básico ao intermediário: Objetos (III)
Neste artigo iremos ver como podemos implementar um sistema de interação muito bacana e bastante interessante. Ainda mais para quem esteja começando a praticar programação MQL5. Não se trata de algo realmente novo. Porém a forma como irei abordar o assunto, de fato, tornará tudo muito mais simples de entender. Já que iremos ver na prática uma programação estrutural sendo feita com um objetivo bastante divertido.
Do básico ao intermediário: Objetos (I)
Do básico ao intermediário: Objetos (I)
Neste artigo, começarmos a ver como poderemos trabalhar com objetos diretamente no gráfico. Isto utilizando um código construído especialmente para apresentar algo a nós. Trabalhar com objetos é algo muito interessante e bastante divertido. Como este será o primeiro contato. Iremos começar com algo bem simples.
Do básico ao intermediário: Objetos (II)
Do básico ao intermediário: Objetos (II)
Neste artigo veremos como controlar de forma simples via código algumas propriedades de objetos. Vermos como podemos colocar mais de um objeto em um mesmo gráfico, usando para isto uma aplicação. E além disto, começaremos a ver a importância de definir um nome curto, para todo e qualquer indicador que venhamos a implementar.
Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba
Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba
O artigo apresenta um testador rápido de estratégias para modelos de aprendizado de máquina com o uso do Numba. Em termos de velocidade, ele supera o testador de estratégias feito em Python puro em 50 vezes. O autor recomenda o uso dessa biblioteca para acelerar cálculos matemáticos, especialmente em casos que envolvem laços.
Do básico ao intermediário: Eventos de mouse
Do básico ao intermediário: Eventos de mouse
Este artigo, é uns dos que definitivamente, é necessário não apenas ver o código e o estudar para compreender o que estará acontecendo. É de fato, necessário, criar uma aplicação executável e a utilizar em um gráfico qualquer. Isto maneira a conseguir entender pequenos detalhes, que de outra forma são muito complicados de serem compreendidos. Como por exemplo, a combinação de teclado com o mouse, a fim de construir certos tipos de coisas.
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (II)
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (II)
Apesar de muitos imaginarem que podemos usar tranquilamente códigos em SQL dentro de outros códigos. Isto normalmente não se aplica. Devido ao fato, de que um código SQL, será sempre colocado dentro de um executável, como sendo uma string. E este fato de colocar o código SQL como sendo uma string, apesar de não ser problemático, para pequenos trechos de código. Podem sim ser algo que nos causará muitos transtornos e uma baita de uma dor de cabeça.
Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)
Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)
Damos continuidade ao desenvolvimento do framework FinMem, que utiliza abordagens de memória multinível, imitando os processos cognitivos humanos. Isso permite que o modelo não apenas processe dados financeiros complexos de forma eficiente, mas também se adapte a novos sinais, aumentando significativamente a precisão e a efetividade das decisões de investimento em mercados altamente dinâmicos.
Algoritmo de Busca Orbital Atômica — Atomic Orbital Search (AOS)
Algoritmo de Busca Orbital Atômica — Atomic Orbital Search (AOS)
O artigo aborda o algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que utiliza conceitos do modelo orbital atômico para simular a busca por soluções. O algoritmo se baseia em distribuições probabilísticas e na dinâmica das interações dentro de um átomo. O artigo discute detalhadamente os aspectos matemáticos do AOS, incluindo a atualização das posições dos candidatos a soluções e os mecanismos de absorção e emissão de energia. O AOS abre novos caminhos para a aplicação de princípios quânticos em tarefas computacionais, oferecendo uma abordagem inovadora para a otimização.
Redes neurais em trading: Agente com memória em camadas
Redes neurais em trading: Agente com memória em camadas
As abordagens de memória em camadas, que imitam os processos cognitivos humanos, permitem processar dados financeiros complexos e se adaptar a novos sinais, o que contribui para decisões de investimento mais eficazes em mercados dinâmicos.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger
As Bandas de Bollinger são um indicador do tipo Envelope muito comum, utilizado por muitos traders para abrir e fechar operações manualmente. Vamos examinar esse indicador considerando o máximo possível dos diferentes sinais que ele pode gerar e ver como eles podem ser utilizados em um Expert Advisor montado com o wizard.
Como criar bots para Telegram em MQL5
Como criar bots para Telegram em MQL5
Este artigo contém instruções passo-a-passo para a criação de bots para o Telegram em MQL5. Esta informação pode ser útil aos usuários que desejam sincronizar o seu robô de negociação a um dispositivo móvel. Existem exemplos de bots no artigo que fornecem sinais de negociação, busca de informações em sites, enviam informações sobre o balanço da conta, cotações e imagens de gráficos ao seu telefone celular.
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (I)
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (I)
Neste artigo, começaremos a explorar o uso do SQL dentro de um código MQL5. Vemos como podemos cria um banco de dados. Ou melhor dizendo, como podemos criar um arquivo de banco de dados em SQLite, usando para isto dispositivos ou procedimentos contidos dentro da linguagem MQL5. Veremos também, como criar uma tabela e depois como criar uma relação entre tabelas via chave primária e chave estrangeira. Isto tudo, usando novamente o MQL5. Veremos como é simples tornar um código que poderá no futuro ser portado para outras implementações do SQL, usando uma classe para nos ajudar a ocultar a implementação que está sendo criada. E o mais importante de tudo. Veremos que em diversos momentos, podemos correr o risco de fazer algo não dar certo ao usarmos SQL. Isto devido ao fato de que dentro do código MQL5, um código SQL irá ser sempre colocado como sendo uma STRING.
Simulação de mercado (Parte 24): Iniciando o SQL (VII)
Simulação de mercado (Parte 24): Iniciando o SQL (VII)
No artigo anterior terminamos de fazer as devidas apresentações sobre o SQL. Então o que eu havia me proposto a mostrar e explicar, sobre SQL, ao meu ver, foi devidamente explicado. Isto para que todos, que vierem a ver o sistema de replay / simulador, sendo construído. Consigam no mínimo terem alguma noção do que pode estar se passando ali. Devido ao fato, de que não faz sentido, programar diversas coisas, que podem ser perfeitamente cobertas pelo SQL.
Aplicando Seleção de Recursos Localizada em Python e MQL5
Aplicando Seleção de Recursos Localizada em Python e MQL5
Este artigo explora um algoritmo de seleção de recursos introduzido no artigo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. O algoritmo é implementado em Python para construir modelos de classificação binária que podem ser integrados com aplicativos MetaTrader 5 para inferência.
Treinamento de perceptron multicamadas com o algoritmo de Levenberg-Marquardt
Treinamento de perceptron multicamadas com o algoritmo de Levenberg-Marquardt
Este artigo apresenta a implementação do algoritmo de Levenberg-Marquardt para o treinamento de redes neurais com propagação para frente. Foi feita uma análise comparativa de desempenho com os algoritmos da biblioteca scikit-learn do Python. Primeiramente, são discutidos métodos de treinamento mais simples, como a descida do gradiente, a descida do gradiente com momentum e a descida do gradiente estocástica.
Do básico ao intermediário: Ponteiro para função
Do básico ao intermediário: Ponteiro para função
Você provavelmente já deve ter ouvido falar em ponteiro. Isto quando o assunto é programação. Mas você sabia que podemos fazer uso deste tipo de dado aqui no MQL5? Isto claro, de uma forma a não perder o controle ou gerar coisas bizarras durante a execução do código. Porém, sendo um recurso com uso muito específico e voltado para certos tipos de atividade. É difícil ver alguém falando sobre o que seria de fato um ponteiro e como usar eles no MQL5.
Rede neural na prática: A prática leva a perfeição
Rede neural na prática: A prática leva a perfeição
Neste artigo mostrarei como, uma simples mudança no código, a fim de tornar o neurônio um pouco mais especializado. Pode tornar a fase de treinamento consideravelmente mais rápida. Visto que uma vez que o neurônio, ou rede neural, como será visto mais para frente. Já estiver sido treinada. O trabalho executado por ela, será feito de maneira muito mais rápida. Também falarei de um problema que existe, do qual poucos mencionam.
Redes neurais em trading: Modelos com uso de transformação wavelet e atenção multitarefa
Redes neurais em trading: Modelos com uso de transformação wavelet e atenção multitarefa
Apresentamos um framework que combina a transformação wavelet com um modelo multitarefa de Self-Attention, visando aumentar a responsividade e a precisão das previsões em cenários de mercado voláteis. A transformação wavelet permite decompor o retorno dos ativos em frequências altas e baixas, capturando com precisão as tendências de longo prazo do mercado e as flutuações de curto prazo.
Redes neurais em trading: Framework híbrido de negociação com codificação preditiva (Conclusão)
Redes neurais em trading: Framework híbrido de negociação com codificação preditiva (Conclusão)
Damos continuidade à análise do StockFormer, um sistema híbrido de negociação que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço para análise de séries temporais financeiras. O sistema se baseia em três ramificações Transformer com o mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que permite identificar padrões complexos e interrelações entre ativos. Anteriormente, aprendemos os aspectos teóricos do framework e implementamos os mecanismos do DMH-Attn; hoje vamos abordar a arquitetura dos modelos e seu treinamento.
Introdução ao Connexus (Parte 1): Como usar a função WebRequest?
Introdução ao Connexus (Parte 1): Como usar a função WebRequest?
Este artigo é o início de uma série de desenvolvimentos para uma biblioteca chamada “Connexus”, que tem como objetivo facilitar requisições HTTP com MQL5. O objetivo deste projeto é fornecer ao usuário final essa oportunidade e mostrar como usar esta biblioteca auxiliar. Eu procurei torná-lo o mais simples possível para facilitar o estudo e proporcionar a possibilidade de futuros desenvolvimentos.
Exemplo de Otimização Estocástica e Controle Ótimo
Exemplo de Otimização Estocástica e Controle Ótimo
Este Expert Advisor, chamado SMOC (provavelmente abreviação de Stochastic Model Optimal Control), é um exemplo simples de um sistema de negociação algorítmica avançado para o MetaTrader 5. Ele utiliza uma combinação de indicadores técnicos, controle preditivo baseado em modelos e gerenciamento dinâmico de risco para tomar decisões de negociação. O EA incorpora parâmetros adaptativos, dimensionamento de posição baseado em volatilidade e análise de tendências para otimizar seu desempenho em diferentes condições de mercado.
Métodos de otimização da biblioteca Alglib (Parte II)
Métodos de otimização da biblioteca Alglib (Parte II)
Neste artigo, continuaremos a análise dos métodos de otimização restantes da biblioteca ALGLIB, com foco especial em seus testes em funções complexas e multidimensionais. Isso nos permitirá não apenas avaliar a eficiência de cada algoritmo, mas também identificar seus pontos fortes e fracos em diferentes condições.
Métodos de otimização da biblioteca ALGLIB (Parte I)
Métodos de otimização da biblioteca ALGLIB (Parte I)
Neste artigo, vamos conhecer os métodos de otimização da biblioteca ALGLIB para MQL5. O artigo inclui exemplos simples e visuais de aplicação da ALGLIB para resolver tarefas de otimização, o que tornará o processo de aprendizado dos métodos o mais acessível possível. Analisaremos detalhadamente a integração de algoritmos como BLEIC, L-BFGS e NS, e com base neles resolveremos uma tarefa de teste simples.
Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 5): Enviando Comandos do Telegram para o MQL5 e Recebendo Respostas em Tempo Real
Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 5): Enviando Comandos do Telegram para o MQL5 e Recebendo Respostas em Tempo Real
Neste artigo, criamos diversas classes para facilitar a comunicação em tempo real entre o MQL5 e o Telegram. Focamos na obtenção de comandos a partir do Telegram, sua decodificação e interpretação, e no envio de respostas adequadas de volta. Ao final, garantimos que essas interações estejam efetivamente testadas e operacionais dentro do ambiente de negociação.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 19): Criando etapas implementadas em Python
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 19): Criando etapas implementadas em Python
Até agora, analisamos a automação da execução de procedimentos sequenciais de otimização de EAs exclusivamente no testador de estratégias padrão. Mas o que fazer se, entre essas execuções, quisermos processar alguns dados já obtidos por outros meios? Vamos tentar adicionar a possibilidade de criar novas etapas de otimização, executadas por programas escritos em Python.
Simulação de mercado (Parte 22): Iniciando o SQL (V)
Simulação de mercado (Parte 22): Iniciando o SQL (V)
Antes que você chute o balde, e decida abandonar o estudo sobre como usar o SQL. Deixe-me lembrá-lo, meu caro leitor, que aqui estamos ainda usando apenas o básico do básico. Ainda não exploramos algumas coisas que são possíveis de serem feitas no SQL. Assim que as explorarmos você verá que o SQL é bem mais prático do que parece. Mesmo que muito provavelmente, eu venha a mudar a direção do que estamos criando. Isto por que, o processo de criação é dinâmico. Irei mostrar um pouco mais sobre como fazer as coisas no SQL. Isto por que, ele de fato é algo que você precisa entender e conhecer. Ficar simplesmente achando que é mais capaz, que toda uma comunidade de programadores e desenvolvedores, apenas lhe fará perder tempo e oportunidade. Tenha calma, pois a coisa irá se tornar ainda mais interessante.
Redes neurais em trading: Framework híbrido de negociação com codificação preditiva (StockFormer)
Redes neurais em trading: Framework híbrido de negociação com codificação preditiva (StockFormer)
Apresentamos o sistema de negociação híbrido StockFormer, que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço (RL). O framework utiliza 3 ramos Transformer com mecanismo integrado Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que melhora o módulo de atenção padrão com um bloco Feed-Forward multicabeça, permitindo capturar padrões de séries temporais em diferentes subespaços.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn
Os núcleos lineares são a matriz mais simples de seu tipo usada em aprendizado de máquina para regressão linear e máquinas de vetor de suporte. O núcleo de Matérn, por outro lado, é uma versão mais versátil da Função de Base Radial que analisamos em um artigo anterior, e é hábil em mapear funções que não são tão suaves quanto o RBF pressupõe. Construímos uma classe de sinal personalizada que utiliza ambos os núcleos para prever condições de compra e venda.
Redes neurais em trading: Conjunto de agentes com uso de mecanismos de atenção (MASAAT)
Redes neurais em trading: Conjunto de agentes com uso de mecanismos de atenção (MASAAT)
Apresentamos a estrutura adaptativa multiagente para otimização de portfólio financeiro (MASAAT), que integra mecanismos de atenção e análise de séries temporais. O MASAAT forma um conjunto de agentes que analisam séries de preços e mudanças direcionais, permitindo identificar variações significativas nos preços dos ativos em diferentes níveis de detalhamento.