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Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 34): Embedding de Preços com um RBM Não Convencional
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 34): Embedding de Preços com um RBM Não Convencional
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.
Aplicação da Teoria dos Jogos de Nash com Filtragem HMM em Trading
Aplicação da Teoria dos Jogos de Nash com Filtragem HMM em Trading
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.
Criando um Painel de Administrador de Negociação em MQL5 (Parte I): Construindo uma Interface de Mensagens
Criando um Painel de Administrador de Negociação em MQL5 (Parte I): Construindo uma Interface de Mensagens
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.
Redes neurais em trading: Representação adaptativa de grafos (NAFS)
Redes neurais em trading: Representação adaptativa de grafos (NAFS)
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.
Redes neurais em trading: Transformer contrativo de padrões (Conclusão)
Redes neurais em trading: Transformer contrativo de padrões (Conclusão)
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.
Do básico ao intermediário: Estruturas (IV)
Do básico ao intermediário: Estruturas (IV)
Neste artigo, veremos como produzir o chamado código estrutural. Onde colocamos dentro de uma estrutura, todo o contexto e formas de manipular variáveis e informações, a fim de gerar um contexto adequado para implementação de um código qualquer. Veremos a necessidade de se fazer uso da clausula private, a fim de separar o que é ou não público. Fazendo assim com que a regra do encapsulamento seja respeitada e que o contexto pelo qual uma estrutura de dados tenha sido criada seja mantido.
Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)
Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)
Estamos a um passo de concluir este desafio. Porém, quero que você, caro leitor, procure entender primeiro estes dois artigos. Tanto este como o anterior. Isto para que consiga de fato entender o próximo onde abordarei exclusivamente a parte referente a programação em MQL5. Apesar de que ali a coisa será igualmente voltada a ser fácil de entender. Se você não compreender estes dois últimos artigos. Com toda a certeza terá grandes problemas em entender o próximo. O motivo disto é simples: As coisas vão se acumulando. Quando mais coisas é preciso fazer, mais coisas é preciso criar e entender para poder atingir o objetivo.
Do básico ao intermediário: Diretiva Include
Do básico ao intermediário: Diretiva Include
Neste artigo, vamos falar de uma diretiva de compilação, muito utilizada nos mais diversos códigos que você poderá ver em MQL5. Apesar desta diretiva de compilação ser explicada aqui de maneira bem básica e superficial. É importante que comecemos a entender como usar ela. Já que em breve ela será indispensável para continuarmos em direção a um nível de programação maior. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
Otimização de nuvens atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Teoria
Otimização de nuvens atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Teoria
Este artigo é dedicado ao algoritmo meta-heurístico Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), que modela o comportamento das nuvens para resolver problemas de otimização. O algoritmo utiliza os princípios de geração, movimento e dispersão de nuvens, adaptando-se às "condições climáticas" no espaço de soluções. O artigo explora como a simulação meteorológica do algoritmo encontra soluções ótimas em um espaço complexo de possibilidades e descreve detalhadamente as etapas do ACMO, incluindo a preparação do "céu", o nascimento das nuvens, seu deslocamento e a concentração de chuva.
Redes neurais em trading: Transformer com codificação relativa
Redes neurais em trading: Transformer com codificação relativa
O aprendizado autossupervisionado pode ser uma forma eficaz de analisar grandes volumes de dados brutos não rotulados. O principal fator de sucesso é a adaptação dos modelos às particularidades dos mercados financeiros, o que melhora o desempenho dos métodos tradicionais. Este artigo apresentará um mecanismo alternativo de atenção, que permite levar em conta dependências relativas e inter-relações entre os dados brutos.
Redes neurais em trading: Transformer contrastivo de padrões
Redes neurais em trading: Transformer contrastivo de padrões
O Transformer contrastivo de padrões realiza a análise de situações de mercado, tanto no nível de velas individuais quanto no de padrões completos. Isso contribui para aprimorar a modelagem das tendências de mercado. Além disso, o uso do aprendizado contrastivo para alinhar as representações das velas e dos padrões leva à autorregulação e ao aumento da precisão das previsões.
Simulação de mercado (Parte 15): Sockets (IX)
Simulação de mercado (Parte 15): Sockets (IX)
Neste artigo daqui, explicarei uma das soluções possíveis para o que venho tentando mostrar. Ou seja, como permitir que um usuário no Excel, consiga fazer algo no MetaTrader 5. Isto sem que ele de fato, envie ordens, abra ou feche uma posição usando o MetaTrader 5. A ideia, é que o usuário faça uso do Excel a fim de ter um estudo fundamentalista de algum ativo. E fazendo uso, apenas e somente do Excel, ele consiga dizer a um Expert Advisor, que esteja executando no MetaTrader 5, que é para abrir ou fechar uma dada posição.
Do básico ao intermediário: Estruturas (III)
Do básico ao intermediário: Estruturas (III)
Neste artigo vamos ver o que seria de fato um código estruturado. Muita gente confunde código estruturado com um código organizado. No entanto, existe uma diferença entre ambos conceitos. E isto será explicando neste artigo. Apesar da aparente complexidade que será notada no primeiro contato com este tipo de codificação, procurei abordar o tema da melhor maneira possível. Mas este artigo é apenas o primeiro passo para algo ainda maior.
Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5
Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5
Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.
Redes neurais em trading: Segmentação guiada (Conclusão)
Redes neurais em trading: Segmentação guiada (Conclusão)
Damos continuidade ao trabalho iniciado no artigo anterior sobre a construção do framework RefMask3D utilizando MQL5. Esse framework foi desenvolvido para um estudo aprofundado da interação multimodal e da análise de características em nuvens de pontos, com posterior identificação do objeto-alvo com base em uma descrição fornecida em linguagem natural.
Algoritmo de arquearia — Archery Algorithm (AA)
Algoritmo de arquearia — Archery Algorithm (AA)
Neste artigo, examinamos detalhadamente o algoritmo de otimização inspirado na arquearia, com foco no uso do método de roleta como mecanismo de seleção de áreas promissoras para a colocação das "flechas". Esse método permite avaliar a qualidade das soluções e selecionar as posições mais promissoras para um estudo mais aprofundado.
Soluções simples para trabalhar com indicadores
Soluções simples para trabalhar com indicadores
Neste artigo, explicarei como criar um painel simples para ajustar as configurações de um indicador diretamente no gráfico e quais modificações são necessárias no indicador para integrar esse painel. O artigo é voltado exclusivamente para quem está começando a aprender a linguagem MQL5.
Simulação de mercado (Parte 14): Sockets (VIII)
Simulação de mercado (Parte 14): Sockets (VIII)
Muitos poderiam sugerir, que deveríamos abandonar o Excel, e usar o Python pura e simplesmente. Fazendo uso de alguns pacotes que permitiriam ao Python criar um arquivo de Excel, para que pudéssemos analisar os resultados depois. Mas como foi dito no artigo anterior, apesar desta solução ser a mais simples, pelo ponto de vista de muitos programadores. Ela de fato, não será bem vista, pelos olhos de alguns usuários. E nesta história toda, o usuário tem sempre razão. Você como programador deve, encontrar alguma forma ou alguma maneira de fazer as coisas funcionarem.
Do básico ao intermediário: Indicador (IV)
Do básico ao intermediário: Indicador (IV)
Neste artigo, vermos como é fácil de criar e implementar uma metodologia operacional, visando colorir candles. Sendo este um conceito, que diversos operadores apreciam imensamente. Porém, é preciso se tomar cuidado ao implementar tal tipo de coisa. Isto para que as barras, ou candles, mantenham a sua aparência original. Visando assim não prejudicar a leitura que muitos operadores fazem candle a candle.
Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)
Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)
Quando você desenvolve algo, seja no xlwings, ou qualquer outro pacote que nos permita ler e escrever diretamente no Excel. Você na verdade deve notar que todos os programas, funções ou procedimentos. Executam e logo finalizam a sua tarefa. Eles não ficam ali, dentro de um loop. E por mais que você tente fazer as coisas de uma forma diferente.
Redes neurais em trading: Segmentação de dados com base em expressões de referência
Redes neurais em trading: Segmentação de dados com base em expressões de referência
Ao analisarmos a situação de mercado, a dividimos em segmentos individuais, identificando as principais tendências. No entanto, os métodos tradicionais de análise geralmente se concentram em um único aspecto, limitando a percepção. Neste artigo, apresentaremos um método que permite destacar vários objetos, oferecendo uma compreensão mais completa e em camadas da situação.
Do básico ao intermediário: Indicador (III)
Do básico ao intermediário: Indicador (III)
Neste artigo iremos ver como declarar diversos indicadores de plotagem, como DRAW_COLOR_LINE e DRAW_FILLING. Além é claro, aprender como plotar indicadores múltiplos de uma forma muito simples, prática e pouco trabalhosa. Agora que realmente pode mudar a sua forma de enxergar o MetaTrader 5 e o mercado em geral.
Algoritmo do Campo Elétrico Artificial — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)
Algoritmo do Campo Elétrico Artificial — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)
Este artigo apresenta o Algoritmo do Campo Elétrico Artificial (AEFA), inspirado na lei de Coulomb da força eletrostática. Por meio de partículas carregadas e suas interações, o algoritmo simula fenômenos elétricos para resolver tarefas complexas de otimização. O AEFA demonstra propriedades únicas em relação a outros algoritmos baseados em leis da natureza.
Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)
Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)
Este artigo apresenta a versão original do algoritmo de otimização por quimiotaxia bacteriana (Bacterial Chemotaxis Optimization, BCO) e sua variante modificada. Examinaremos detalhadamente todas as diferenças, com foco especial na nova versão BCOm, que simplifica o mecanismo de movimento das bactérias, reduz a dependência do histórico de mudanças de posição e emprega operações matemáticas mais simples em comparação com a versão original, que possui um alto custo computacional. Além disso, serão realizados testes e apresentadas conclusões.