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Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado
Algoritmos de otimização populacionais: salto de sapo embaralhado
O artigo apresenta uma descrição detalhada do algoritmo salto de sapo embaralhado (Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFL) e suas capacidades na solução de problemas de otimização. O algoritmo SFL é inspirado no comportamento dos sapos em seu ambiente natural e oferece uma nova abordagem para a otimização de funções. O algoritmo SFL é uma ferramenta eficaz e flexível, capaz de lidar com diversos tipos de dados e alcançar soluções ótimas.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 20): autoatenção e transformador
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 20): autoatenção e transformador
Vamos nos afastar um pouco de nossos tópicos mais comuns e analisar uma parte do algoritmo do ChatGPT. Ele possui algumas semelhanças ou conceitos emprestados das transformações naturais? Vamos tentar responder a essas e outras perguntas usando nosso código no formato de classe de sinal.
Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL
Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL
DRAKON é uma linguagem de programação visual especialmente desenvolvida para facilitar a interação entre especialistas de diferentes áreas (biólogos, físicos, engenheiros...) com programadores em projetos espaciais russos (por exemplo, na criação do complexo "Buran"). Neste artigo, vou falar sobre como o DRAKON torna a criação de algoritmos acessível e intuitivamente compreensível, mesmo para quem nunca teve contato com código, e também como é mais fácil quer seja para o cliente explicar suas ideias ao encomendar robôs de negociação quer seja para o programador cometer menos erros em funções complexas.
Pairs Trade
Pairs Trade
Neste artigo, examinaremos o pairs trade, ou negociação de pares, principalmente seus princípios e perspectivas quanto à sua aplicação prática. Além disso, tentaremos criar uma estratégia baseada nele.
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)
Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)
Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos como está organizando nosso código, os primeiros arquivos de cabeçalho e classes, e como escrever testes. Este artigo também inclui notas breves sobre o desenvolvimento orientado por testes (Test-Driven Development) e sua aplicação neste projeto.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 2): Criação de conjuntos de dados com rótulos de tendência usando Python
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 2): Criação de conjuntos de dados com rótulos de tendência usando Python
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 1): Criação de um conjunto de dados com rótulos de tendência usando um gráfico EA
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 1): Criação de um conjunto de dados com rótulos de tendência usando um gráfico EA
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade
Continuamos a análise das transformações naturais, examinando a indução do quadrado de naturalidade. Por causa das limitações na implementação de várias moedas para os Expert Advisors desenvolvidos com o assistente MQL5, temos de buscar soluções criativas e eficientes para a classificação de dados usando scripts. As principais áreas de aplicação consideradas são a classificação de variações de preço e, consequentemente, sua previsão.
Modelos prontos para integrar indicadores nos Expert Advisors (Parte 1): Osciladores
Modelos prontos para integrar indicadores nos Expert Advisors (Parte 1): Osciladores
Neste artigo, examinaremos os indicadores padrão da categoria Osciladores. Criaremos modelos prontos a serem usados em Expert Advisors, modelos esses que incluirão: declaração e configuração de parâmetros, inicialização/desinicialização de indicadores e recuperação de dados/sinais a partir de buffers de indicador em EAs.
Colocação de ordens no MQL5
Colocação de ordens no MQL5
Ao criar um sistema de negociação, há sempre uma tarefa que deve ser resolvida com eficiência. Essa tarefa é a colocação de ordens ou seu processamento automático pelo sistema de negociação. Neste artigo, apresentamos a criação de um sistema de negociação do ponto de vista da colocação eficiente de ordens.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade
Este artigo dá continuidade à série sobre a teoria das categorias, abordando as transformações naturais, que são um elemento fundamental da teoria. Vamos examinar a definição que parece complexa à primeira vista, depois mergulhar em exemplos e formas de aplicar as transformações na previsão de volatilidade.
Como criar um painel de informações para exibir dados em indicadores e Expert Advisors
Como criar um painel de informações para exibir dados em indicadores e Expert Advisors
Neste artigo, veremos como criar uma classe de painel de informações para usá-la em indicadores e Expert Advisors. Este é um artigo introdutório a uma pequena série de artigos com modelos para integrar e usar indicadores padrão em Expert Advisors. Começaremos com a criação de um painel, que é um análogo da janela de dados do MetaTrader 5.
Força bruta para encontrar padrões (Parte VI): otimização cíclica
Força bruta para encontrar padrões (Parte VI): otimização cíclica
Neste artigo, mostrarei a primeira parte das melhorias que me permitiram não apenas fechar todo o ciclo de automação para negociação no MetaTrader 4 e 5, mas também fazer algo muito mais interessante. A partir de agora, esta solução me permite automatizar completamente tanto o processo de criação de EAs quanto o processo de otimização, além de minimizar o esforço necessário para encontrar configurações de negociação eficazes.
GIT: Mas que coisa é esta ?
GIT: Mas que coisa é esta ?
Neste artigo apresentarei uma ferramenta de suma importância para quem desenvolve programas. Se você não conhece GIT, veja este artigo para ter uma noção do que se trata, tal ferramenta. E como usá-la junto ao MQL5.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 17): funtores e monoides
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 17): funtores e monoides
Este é o último artigo da série dedicada a funtores. Nele, reconsideramos monoides como uma categoria. Os monoides, que já apresentamos nesta série, são usados aqui para ajudar na definição do tamanho da posição juntamente com perceptrons multicamadas.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 15): Funtores com grafos
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 15): Funtores com grafos
Este artigo continua a série sobre a implementação da teoria de categorias no MQL5, ele aborda os funtores como uma ponte entre grafos e conjuntos. Nesse escopo, voltaremos a analisar os dados de calendário e, apesar de suas limitações no uso do testador de estratégias, justificaremos o uso de funtores na previsão de volatilidade mediante correlação.
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 4): Organizando Funções em Classes no MQL5
Este artigo examina a transição da codificação procedural para a Programação Orientada a Objetos (POO) no MQL5, com foco na integração com REST APIs. Discutimos como organizar funções de requisições HTTP (GET e POST) em classes, ressaltando vantagens como encapsulamento, modularidade e facilidade de manutenção. A refatoração de código é detalhada, mostrando a substituição de funções isoladas por métodos de classes. O artigo inclui exemplos práticos e testes.
Estratégia de negociação RSI Deep Three Move
Estratégia de negociação RSI Deep Three Move
Este artigo apresenta a estratégia de negociação RSI Deep Three Move no MetaTrader 5. O artigo é baseado em uma nova série de pesquisas que demonstram vários métodos de negociação com base no RSI, que é um indicador técnico para medir a força e o impulso de ativos financeiros, incluindo ações, moedas e commodities.
Operações de negociação Estruturas das solicitações e das resposta, descrição e registro
Operações de negociação Estruturas das solicitações e das resposta, descrição e registro
Neste artigo, veremos como trabalhar com as estruturas das solicitações de negociação, criar a solicitação, verificá-la antes de enviá-la ao servidor, gerar a resposta do servidor quanto a ela e usar a estrutura das transações. Além disso, criaremos funções simples e convenientes para enviar ordens para o servidor e, com base em tudo o que foi mencionado acima, criar um Expert Advisor que informe sobre as transações.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 40): Iniciando a segunda fase (I)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 40): Iniciando a segunda fase (I)
Esta é a nova fase do sistema de replay / simulação. Nesta fase a conversa de fato irá ser seria. E o conteúdo irá ser tornar bastante denso. Peço que você leia com calma o artigo e sempre procure usar as referencias que possivelmente estarão sendo indicadas nos artigos. Isto para lhe ajudar a compreender melhor o que estará sendo explicado.
Tudo o que você precisa saber sobre a estrutura de um programa MQL5
Tudo o que você precisa saber sobre a estrutura de um programa MQL5
Qualquer programa em qualquer linguagem de programação possui uma estrutura específica. Neste artigo, você aprenderá os componentes básicos da estrutura de um programa na linguagem MQL5, o que pode ser extremamente útil ao criar um sistema de negociação ou uma ferramenta de negociação para o MetaTrader 5.
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 3): Criando jogadas automáticas e Scripts de Teste em MQL5
Desenvolvendo um agente de Aprendizado por Reforço em MQL5 com Integração RestAPI (Parte 3): Criando jogadas automáticas e Scripts de Teste em MQL5
Este artigo explora a implementação de jogadas automáticas no jogo da velha Python, integrado com funções MQL5 e testes unitários. O objetivo é aprimorar a interatividade do jogo e garantir a robustez do sistema através de testes MQL5. Ele aborda desde o desenvolvimento da lógica de jogo até a integração e testes práticos, culminando na criação de um ambiente de jogo dinâmico e um sistema integrado confiável.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 51): ator-crítico comportamental (BAC)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 51): ator-crítico comportamental (BAC)
Nos últimos dois artigos, discutimos o algoritmo Soft Actor-Critic, que incorpora regularização de entropia na função de recompensa. Essa abordagem permite equilibrar a exploração do ambiente e a exploração do modelo, mas é aplicável apenas a modelos estocásticos. Neste artigo, exploraremos uma abordagem alternativa que é aplicável tanto a modelos estocásticos quanto determinísticos.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 14): funtores com ordem linear
Este artigo, parte de uma série de artigos sobre a implementação da teoria das categorias no MQL5, é dedicado aos funtores. Vamos explorar como a ordem linear pode ser mapeada em um conjunto de dados através dos funtores ao analisar dois conjuntos de dados que, à primeira vista, parecem não ter nenhuma conexão entre si.