O RSI é um oscilador de momentum popular que mede o ritmo e a magnitude da recente variação no preço de um título financeiro, para avaliar situações de sobrecompra ou sobrevenda. Entender a velocidade e a escala é essencial para identificar pontos de reversão. Aplicaremos esse oscilador em mais uma classe personalizada de sinais e examinaremos algumas de suas características. No entanto, começaremos resumindo nossa discussão sobre as bandas de Bollinger.
O Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) é um indicador de pontos de confirmação e término de tendência. Como ele detecta tendências com atraso, sua principal função era posicionar ordens stop-loss móveis para posições abertas. Vamos analisar se é possível utilizá-lo como sinal de EA com a ajuda de classes de sinais personalizadas para EAs, montadas usando o Assistente.
Apesar de podermos fazer as coisas com um banco de dados, tendo cerca de 10 ou pouco mais registros. A coisa realmente se torna melhor assimilada, quando usamos um arquivo de banco de dados que contenha mais de 15 mil registros. Ou seja, se você for criar isto manualmente irá ser uma bela de uma tarefa. No entanto, dificilmente você irá encontrar algum banco de dados, mesmo para fins didáticos disponível para download. Mas não precisamos de fato recorrer a este tipo de coisa. Podemos usar o MetaTrader 5, para criar um banco de dados para nos. Neste artigo veremos como fazer isto.
Este com toda a certeza, é um artigo, que você deverá dedicar um bom tempo a fim de entender como, por que as coisas mostradas aqui funcionam. Isto pelo simples fato de que, tudo que será visto e mostrado aqui, é originalmente direcionado ao que seria uma programação orientada em objetos. Mas que na verdade, tem como base e princípios uma programação estrutural.
As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são renomadas por sua capacidade de detectar padrões em imagens e vídeos, com aplicações em diversos campos. Neste artigo, exploramos o potencial das CNNs para identificar padrões valiosos nos mercados financeiros e gerar sinais de trading eficazes para bots de negociação no MetaTrader 5. Vamos descobrir como essa técnica de aprendizado profundo pode ser aproveitada para decisões de trading mais inteligentes.
O artigo aborda o algoritmo metaheurístico AEO, que modela as interações entre os componentes de um ecossistema, criando uma população inicial de soluções e aplicando estratégias adaptativas de atualização, e descreve detalhadamente as etapas do funcionamento do AEO, incluindo as fases de consumo e decomposição, bem como as diferentes estratégias de comportamento dos agentes. O artigo apresenta as características e vantagens do AEO.
Neste artigo, continuaremos a explorar a implementação do algoritmo ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). Em particular, discutiremos dois aspectos-chave: o movimento das nuvens para regiões de baixa pressão e a modelagem do processo de chuva, incluindo a inicialização das gotas e sua distribuição entre as nuvens. Analisaremos também outros métodos importantes para a gestão do estado das nuvens e para garantir sua interação com o ambiente.
O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.
Como eu disse no primeiro artigo sobre SQL, não faz sentido você perder tempo, programado rotinas e mais rotinas a fim de conseguir, gerar ou produzir algo que o próprio SQL já contém. Porém sem saber o básico do básico, você não conseguirá fazer nada em SQL, a fim de aproveitar de alguma forma o que esta ferramenta tem a nos oferecer. Sendo assim, aqui neste artigo iremos ver como fazer para conseguir executar tarefas primordiais a serem feitas em bancos de dados.
Neste artigo, será mostrado como podemos lidar com problemas de forma a estruturar as coisas, a fim de criar uma solução mais fácil e atrativa. Apesar do conteúdo ser voltado para a didática, não representando assim um código real. Os conceitos e conhecimento vistos aqui, precisam de fato ser muito bem assimilados. Isto para que no futuro, você consiga acompanhar os códigos que iremos mostrar.
Tentou-se criar um EA para prever cotações de taxas de câmbio. Como base para o algoritmo, foram adotados modelos clássicos de classificação, como regressão logística e probit. O critério de razão de verossimilhança é utilizado para filtrar os sinais de negociação.
Existem padrões repetitivos e regularidades no mercado cambial? Decidi criar meu próprio sistema de análise de padrões usando Python e MetaTrader 5. Uma espécie de simbiose entre matemática e programação para conquistar o Forex.
O SAMformer propõe uma solução para os principais problemas do Transformer na previsão de séries temporais de longo prazo, incluindo a complexidade do treinamento e a fraca capacidade de generalização em amostras pequenas. Sua arquitetura rasa e a otimização com consideração da nitidez garantem o desvio de mínimos locais ruins. Neste artigo, continuaremos a implementação das abordagens utilizando MQL5 e avaliaremos seu valor prático.
Criamos um sistema de arbitragem legal aos olhos das corretoras, que gera milhares de preços sintéticos no mercado Forex, os analisa e negocia com sucesso e de forma lucrativa.
Este artigo apresenta o Algoritmo de Irrigação Artificial (ASHA), um novo método metaheurístico desenvolvido para resolver problemas gerais de otimização. Baseado na simulação dos processos de fluxo e acúmulo de água, este algoritmo constrói o conceito de um campo ideal, no qual cada unidade de recurso (água) é convocada para buscar a solução ótima. Descubra como o ASHA adapta os princípios de fluxo e acúmulo para distribuir recursos de forma eficiente em um espaço de busca e conheça sua implementação e os resultados dos testes.
Nesta série de artigos, revisitamos estratégias de negociação bem conhecidas para ver se podemos melhorá-las utilizando IA. Na discussão de hoje, junte-se a nós enquanto testamos se existe uma relação confiável entre metais preciosos e moedas.
Aprendizado por Reforço é um dos três pilares principais do aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado. Portanto, ele está relacionado ao controle ótimo, ou seja, aprender a melhor política de longo prazo que melhor se adeque à função objetivo. É nesse contexto que exploramos seu possível papel no processo de aprendizado de uma MLP (rede neural de múltiplas camadas) de um Expert Advisor montado pelo assistente do MQL5 Wizard.
O Expert Advisor dinâmico de múltiplos pares utiliza estratégias de correlação e correlação inversa para otimizar o desempenho nas negociações. Ao analisar dados de mercado em tempo real, ele identifica e explora as relações entre os pares de moedas.
O treinamento de modelos Transformer exige grandes volumes de dados e muitas vezes é dificultado pela fraca capacidade dos modelos de generalizar em amostras pequenas. O framework SAMformer ajuda a resolver esse problema ao evitar mínimos locais ruins. E aumenta a eficiência dos modelos mesmo em conjuntos de treinamento limitados.
Não importa se vamos usar um ou outro programa de SQL. Seja MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL ou qualquer outro. Todos tem algo em comum entre si. Este algo em comum é a linguagem SQL. Pois bem, mesmo que você não venha a usar de fato uma Workbench, poderá fazer manipulações ou trabalhar com um banco de dados diretamente no MetaEditor ou via MQL5. Isto pensando em fazer as coisas no MetaTrader 5. Mas para de fato conseguir fazer as coisas assim, você precisará de algum conhecimento sobre SQL. Então aqui vamos aprender pelo menos o básico.
Neste artigo veremos como podemos começar a implementar o que seria uma base de código estrutural genérico. Isto a fim de reduzir nosso trabalho em programar as coisas e fazer um melhor uso dos potenciais oferecidos pela própria linguagem de programação. No caso o MQL5.
Pense em um Expert Advisor independente. Anteriormente, discutimos um Expert Advisor baseado em indicador que também contava com um script independente para desenhar a geometria de risco e recompensa. Hoje, discutiremos a arquitetura de um Expert Advisor em MQL5, que integra todos os recursos em um único programa.
Este artigo apresenta um guia abrangente para implementar um sistema de negociação sofisticado utilizando Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Autorregressão Vetorial (VAR) em MQL5. Ele aborda o embasamento teórico desses métodos, fornece explicações detalhadas das funções-chave no algoritmo de negociação e inclui exemplos de código para implementação.
Neste artigo, reformulamos o código existente usado para enviar mensagens e capturas de tela do MQL5 para o Telegram, organizando-o em funções modulares reutilizáveis. Isso tornará o processo mais eficiente, permitindo uma execução mais rápida e uma gestão de código mais fácil em múltiplas instâncias.
No artigo de hoje, analisaremos a relação entre as taxas de câmbio futuras e os títulos do governo. Os títulos estão entre as formas mais populares de títulos de renda fixa e serão o foco da nossa discussão. Junte-se a nós enquanto exploramos se podemos melhorar uma estratégia clássica usando IA.
O framework LSEAttention propõe caminhos para aprimorar a arquitetura Transformer, tendo sido desenvolvido especificamente para a previsão de séries temporais multivariadas de longo prazo. As abordagens sugeridas pelos autores do método permitem resolver problemas comuns no Transformer tradicional, como o colapso entrópico e a instabilidade no treinamento.
Implementar a parte que será executada aqui no MetaTrader 5, está longe de ser complicado. Mas existem diversos cuidados e pontos de atenção a serem observados. Isto para que você caro leitor, consiga de fato fazer com que o sistema funcione. Lembre-se de uma coisa: Você não executará um único programa. Você estará na verdade, executando três programas ao mesmo tempo. E é importante que cada um seja implementado e construído de forma que trabalhem e conversem entre si. Isto sem que eles fiquem completamente sem saber o que cada um está querendo ou desejando fazer.
Neste artigo veremos como é feita a sobrecarga de um código estrutural. Sei que isto, é um tanto quanto difícil de entender no começo. Principalmente se você está vendo isto pela primeira vez. Porém, é muito importante que você procure assimilar estes conceitos e entender muito bem o que se passa aqui, antes de procurar se aventurar em coisas ainda mais complicadas e elaboradas.
A aplicação de processos de difusão anisotrópicos para codificação dos dados brutos no espaço latente hiperbólico, conforme proposto no framework HypDiff, contribui para a preservação das características topológicas da situação atual do mercado e melhora a qualidade de sua análise. No artigo anterior, iniciamos a implementação das abordagens propostas usando MQL5. Hoje, continuaremos esse trabalho iniciado, levando-o até sua conclusão lógica.
Neste artigo, desenvolvemos um Expert Advisor de Trading Rápido em MQL5, aproveitando os indicadores Parabolic SAR e Média Móvel Simples (SMA) para criar uma estratégia de trading responsiva. Detalhamos a implementação da estratégia, incluindo o uso de indicadores, geração de sinais e o processo de testes e otimização.
A Regressão por Vetores de Suporte é uma maneira idealista de encontrar uma função ou 'hiperplano' que melhor descreva a relação entre dois conjuntos de dados. Tentamos explorar isso na previsão de séries temporais dentro das classes personalizadas do MQL5 wizard.
Esse artigo analisa formas de codificar dados brutos no espaço latente hiperbólico por meio de processos de difusão anisotrópicos. Isso ajuda a preservar com mais precisão as características topológicas da situação atual do mercado e melhora a qualidade de sua análise.
Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.
Este artigo explora a aplicação da teoria dos jogos de John Nash, especificamente o Equilíbrio de Nash, no mercado financeiro. Ele discute como os traders podem utilizar scripts em Python e MetaTrader 5 para identificar e explorar ineficiências do mercado utilizando os princípios de Nash. O artigo oferece um guia passo a passo sobre como implementar essas estratégias, incluindo o uso de Modelos Ocultos de Markov (HMM) e análise estatística para melhorar o desempenho das negociações.
Neste artigo, criamos um Expert Advisor em MQL5 que codifica capturas de tela de gráficos como dados de imagem e os envia para um chat do Telegram via requisições HTTP. Ao integrar a codificação e transmissão de fotos, aprimoramos o sistema MQL5-Telegram existente com insights visuais de trading diretamente no Telegram.
Neste artigo, vamos automatizar as estratégias de negociação com a Estratégia Parabolic SAR em MQL5: Criando um Expert Advisor Eficaz. O EA realizará negociações com base nas tendências identificadas pelo indicador Parabolic SAR.
Este artigo discute a criação de uma Interface de Mensagens para o MetaTrader 5, voltada para Administradores de Sistema, para facilitar a comunicação com outros traders diretamente dentro da plataforma. Integrações recentes de plataformas sociais com o MQL5 permitem a transmissão rápida de sinais através de diferentes canais. Imagine ser capaz de validar sinais enviados com apenas um clique—"SIM" ou "NÃO". Continue lendo para saber mais.
Apresentamos o método NAFS (Node-Adaptive Feature Smoothing), uma abordagem não paramétrica para criar representações de nós que não requer o treinamento de parâmetros. O NAFS extrai as características de cada nó considerando seus vizinhos e, então, combina essas características de forma adaptativa para formar a representação final.
No último artigo da série, analisamos o framework Atom-Motif Contrastive Transformer (AMCT), que utiliza aprendizado contrastivo para identificar padrões-chave em todos os níveis, desde os elementos básicos até estruturas complexas. Neste artigo, continuamos a implementar as abordagens do AMCT com recursos do MQL5.
