Algorithmic Trading Articles — Guides & Examples

Redes neurais em trading: Otimização de LSTM para fins de previsão de séries temporais multivariadas (DA-CG-LSTM)

Este artigo apresenta o algoritmo DA-CG-LSTM, que propõe novas abordagens para análise e previsão de séries temporais. Você verá como mecanismos de atenção inovadores e a flexibilidade da arquitetura contribuem para o aumento da precisão das previsões.

Previsão de barras Renko com a ajuda de IA CatBoost

Como usar barras Renko junto com IA? Vamos analisar o Renko-trading no Forex com precisão de previsões de até 59.27%. Exploraremos as vantagens das barras Renko para filtrar o ruído do mercado, entenderemos por que indicadores de volume são mais importantes do que padrões de preço e como configurar o tamanho ideal do bloco Renko para EURUSD. Um guia passo a passo para integrar CatBoost, Python e MetaTrader 5 para criar seu próprio sistema de previsão Renko Forex. Perfeito para traders que desejam ir além da análise técnica tradicional.

Do básico ao intermediário: Sobrecarga de operadores (III)

Neste artigo será demonstrado como podemos implementar a sobrecarga tanto de operadores lógicos como também de operadores relacionais. Fazer isto demanda um certo cuidado e uma boa dose de atenção. Já que um simples deslize durante a implementação do que será a sobrecarga de tais operadores, pode vir a pôr todo um código em condição de ser totalmente jogado no lixo. Já que se a sobrecarga vier a ter problemas. Toda uma base de dados criada em cima dos resultados gerados pelo seu código deverá ser completamente descartada, ou no mínimo totalmente revisada.

Análise espectral singular unidimensional

O artigo aborda os aspectos teóricos e práticos do método de análise espectral singular (SSA), que constitui um método eficaz de análise de séries temporais e permite representar a estrutura complexa da série como uma decomposição em componentes simples, tais como tendência, oscilações sazonais (periódicas) e ruído.

Desenvolvendo um Expert Advisor de Breakout Baseado em Eventos de Notícias do Calendário em MQL5

A volatilidade tende a atingir picos em torno de eventos de notícias de alto impacto, criando oportunidades significativas de breakout. Neste artigo, iremos delinear o processo de implementação de uma estratégia de breakout baseada em calendário. Abordaremos tudo, desde a criação de uma classe para interpretar e armazenar dados do calendário, o desenvolvimento de backtests realistas utilizando esses dados e, por fim, a implementação do código de execução para negociação ao vivo.

Redes neurais em trading: Ator–Diretor–Crítico (Conclusão)

O framework Actor–Director–Critic representa uma evolução da arquitetura clássica de aprendizado por agentes. O artigo apresenta uma experiência prática de sua implementação e adaptação às condições dos mercados financeiros.

Trading por pares: negociação algorítmica com auto-otimização baseada na diferença de pontuação Z

Neste artigo, analisaremos o que é o trading por pares e como ocorre a negociação baseada em correlações. Também criaremos um EA para automatizar o trading por pares e adicionaremos a possibilidade de otimização automática desse algoritmo de negociação com base em dados históricos. Além disso, dentro do projeto, aprenderemos a calcular as divergências entre dois pares por meio da pontuação Z.

Neste artigo, analisaremos as particularidades da aplicação prática de alguns critérios de tendência. Além disso, tentaremos desenvolver alguns novos critérios. A principal atenção será dada à eficácia desses critérios na análise de dados de mercado e no trading.

Gerenciamento de riscos (Parte 5): Integração do sistema de gerenciamento de riscos ao EA

Neste artigo, implementaremos o sistema de gerenciamento de risco desenvolvido em publicações anteriores e adicionaremos o indicador Order Blocks apresentado em outros artigos. Além disso, será realizado um backtest para comparar os resultados com a aplicação do sistema de gerenciamento de risco e para avaliar o impacto do risco dinâmico.

Redes neurais em trading: Detecção de anomalias no domínio da frequência (Conclusão)

Damos continuidade ao trabalho de implementação das abordagens do framework CATCH, que combina a transformada de Fourier e o mecanismo de patching em frequência, possibilitando a detecção precisa de anomalias de mercado. Nesta etapa, concluímos a realização da nossa própria versão das abordagens propostas e conduziremos testes com os novos modelos utilizando dados históricos reais.

Desenvolvimento de um sistema de monitoramento de entradas de swing (EA)

À medida que o ano se aproxima do fim, traders de longo prazo costumam refletir sobre o histórico do mercado para analisar seu comportamento e tendências, visando projetar potenciais movimentos futuros. Neste artigo, exploraremos o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) de monitoramento de entradas de longo prazo usando MQL5. O objetivo é abordar o desafio das oportunidades de negociação de longo prazo perdidas devido ao trading manual e à ausência de sistemas automatizados de monitoramento. Usaremos um dos pares mais negociados como exemplo para estruturar e desenvolver nossa solução de forma eficaz.

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte 13): Minimizando o Atraso em Cruzamentos de Médias Móveis

Os cruzamentos de médias móveis são amplamente conhecidos pelos traders em nossa comunidade, e ainda assim o núcleo da estratégia mudou muito pouco desde sua criação. Nesta discussão, apresentaremos um leve ajuste à estratégia original, que busca minimizar o atraso presente na estratégia de negociação. Todos os fãs da estratégia original podem considerar revisar a estratégia de acordo com os insights que discutiremos hoje. Ao usar 2 médias móveis com o mesmo período, reduzimos consideravelmente o atraso na estratégia de negociação, sem violar os princípios fundamentais da estratégia.

Gerenciamento de riscos (Parte 4): Conclusão dos métodos-chave da classe

Este artigo é a quarta parte da nossa série sobre gerenciamento de riscos em MQL5, onde continuamos a explorar métodos avançados de proteção e otimização de estratégias de negociação. Após termos estabelecido as bases importantes nas partes anteriores, agora focaremos em finalizar todos os métodos que ficaram pendentes na terceira parte, incluindo as funções responsáveis por verificar o atingimento de determinados níveis de lucro ou prejuízo. Além disso, o artigo introduz novos eventos-chave que garantem um controle mais preciso e flexível.

Automatização de estratégias de trading com MQL5 (Parte 13): Criação de um algoritmo de negociação para o padrão "Cabeça e Ombros"

Neste artigo, automatizaremos o padrão "Cabeça e Ombros" em MQL5. Analisaremos sua arquitetura, implementaremos um EA para sua detecção e negociação, e testaremos os resultados no histórico. Esse processo revela um algoritmo de negociação prático, que pode ser aprimorado.

Automatizando Estratégias de Negociação em MQL5 (Parte 3): O Sistema Zone Recovery RSI para Gestão Dinâmica de Operações

Neste artigo, criamos um Sistema EA Zone Recovery RSI em MQL5, utilizando sinais de RSI para acionar operações e uma estratégia de recuperação para gerenciar perdas. Implementamos uma classe "ZoneRecovery" para automatizar as entradas de operações, a lógica de recuperação e o gerenciamento de posições. O artigo conclui com insights de backtesting para otimizar a performance e aprimorar a eficácia do EA.

Gerenciamento de riscos (Parte 1): Fundamentos da construção de uma classe de gerenciamento de riscos

Neste artigo, analisaremos os fundamentos do gerenciamento de riscos no trading e veremos como criar nossas primeiras funções para calcular o lote adequado para uma operação, assim como o stop loss. Além disso, examinaremos em detalhes como essas funções funcionam, explicando cada etapa. Nosso objetivo é fornecer uma compreensão clara de como aplicar esses conceitos na negociação automática. No final, aplicaremos tudo na prática, criando um script simples com o arquivo incluível que desenvolveremos.

Gerenciamento de riscos (Parte 2): Implementação do cálculo de lotes na interface gráfica

Neste artigo, analisaremos como aprimorar e aplicar de forma mais eficiente os conceitos apresentados no artigo anterior, utilizando as poderosas bibliotecas de elementos gráficos de controle do MQL5. Conduzirei você passo a passo pelo processo de criação de uma interface gráfica totalmente funcional, explicando o plano de projeto subjacente, bem como o propósito e o princípio de funcionamento de cada método empregado. Além disso, ao final do artigo testaremos o painel criado, a fim de confirmar seu correto funcionamento e sua aderência aos objetivos estabelecidos.

Gerenciamento de riscos (Parte 3): Criação da classe principal de gerenciamento de riscos

Neste artigo começaremos a criação da classe principal de gerenciamento de riscos, que será o elemento chave para o controle de riscos no sistema. Vamos nos concentrar na construção das bases, na definição das principais estruturas, variáveis e funções. Além disso, implementaremos os métodos necessários para atribuir valores de lucro máximo e prejuízo máximo, estabelecendo assim o alicerce do gerenciamento de riscos.

Gestão de capital no trading e programa de contabilidade pessoal do trader com banco de dados

Como um trader deve gerir seu capital? Como um trader e investidor deve controlar despesas, receitas, ativos e passivos? Eu vou apresentar não apenas um programa de controle, mas sim uma ferramenta que pode se tornar seu guia financeiro confiável no turbulento mar do trading.

Desenvolvimento de um Kit de Ferramentas para Análise da Ação do Preço (Parte 6): Mean Reversion Signal Reaper

Embora alguns conceitos possam parecer simples à primeira vista, trazê-los à prática pode ser bastante desafiador. No artigo abaixo, levaremos você a uma jornada pela nossa abordagem inovadora para automatizar um Expert Advisor (EA) que analisa o mercado de forma eficiente utilizando uma estratégia de reversão à média. Junte-se a nós enquanto desvendamos as complexidades desse empolgante processo de automação.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 51): Aprendizado por Reforço com SAC

Soft Actor Critic é um algoritmo de Aprendizado por Reforço que utiliza 3 redes neurais. Uma rede ator e 2 redes críticas. Esses modelos de aprendizado de máquina são combinados em uma parceria mestre-escravo onde as redes críticas são modeladas para melhorar a precisão de previsão da rede ator. Ao mesmo tempo em que introduzimos ONNX nesta série, exploramos como essas ideias podem ser colocadas à prova como um sinal personalizado de um Expert Advisor montado pelo wizard.

Desenvolvimento de sistemas de trading avançados ICT: Implementação de sinais no indicador Order Blocks

Neste artigo você vai aprender como desenvolver um indicador Order Blocks baseado no volume do livro de ofertas (profundidade de mercado) e otimizá-lo usando buffers para melhorar a precisão. Com isso, concluímos a etapa atual do projeto e nos preparamos para as próximas, nas quais será implementada uma classe de gerenciamento de risco e um robô de negociação que utilizará os sinais gerados pelo indicador.

MQL5 Trading Toolkit (Parte 5): Expandindo a Biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com Funções de Posição

Descubra como criar funções exportáveis em EX5 para consultar e salvar de forma eficiente dados históricos de posições. Neste guia passo a passo, ampliaremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico desenvolvendo módulos que recuperam propriedades-chave da posição fechada mais recentemente. Isso inclui lucro líquido, duração da negociação, stop loss em pips, take profit, valores de lucro e vários outros detalhes importantes.

Construindo um Modelo de Restrição de Tendência com Candlestick (Parte 10): Golden Cross e Death Cross Estratégicos (EA)

Você sabia que as estratégias Golden Cross e Death Cross, baseadas no cruzamento de médias móveis, são alguns dos indicadores mais confiáveis para identificar tendências de mercado de longo prazo? Um Golden Cross sinaliza uma tendência de alta quando uma média móvel mais curta cruza acima de uma média mais longa, enquanto o Death Cross indica uma tendência de baixa quando a média mais curta cruza abaixo. Apesar de sua simplicidade e eficácia, aplicar essas estratégias manualmente frequentemente leva a oportunidades perdidas ou negociações atrasadas.

Integrando Discord com MetaTrader 5: Construindo um Bot de Trading com Notificações em Tempo Real

Neste artigo, veremos como integrar o MetaTrader 5 a um servidor Discord para receber notificações de negociações em tempo real de qualquer lugar. Veremos como configurar a plataforma e o Discord para habilitar o envio de alertas ao Discord. Também abordaremos questões de segurança que surgem em conexão com o uso de WebRequests e webhooks para esse tipo de solução de alertas.

Como construir e otimizar um sistema de trading baseado em volume (Chaikin Money Flow - CMF)

Neste artigo, forneceremos um indicador baseado em volume, o Chaikin Money Flow (CMF), após identificar como ele pode ser construído, calculado e utilizado. Vamos compreender como construir um indicador personalizado. Compartilharemos algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, as testaremos para entender qual delas é melhor.

Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 2): O Sistema Kumo Breakout com Ichimoku e Awesome Oscillator

Neste artigo, criamos um Expert Advisor (EA) que automatiza a estratégia Kumo Breakout utilizando o indicador Ichimoku Kinko Hyo e o Awesome Oscillator. Percorremos o processo de inicialização dos identificadores de indicadores, detecção das condições de breakout e codificação das entradas e saídas automatizadas de trades. Além disso, implementamos trailing stops e lógica de gerenciamento de posição para aprimorar o desempenho e a adaptabilidade do EA às condições de mercado.

Integre seu próprio LLM ao EA (Parte 5): Desenvolva e Teste Estratégia de Trading com LLMs (III) – Adapter-Tuning

Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial atualmente, os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial, portanto devemos pensar em como integrar LLMs poderosos ao nosso trading algorítmico. Para a maioria das pessoas, é difícil ajustar esses modelos poderosos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e então aplicá-los ao trading algorítmico. Esta série de artigos adotará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.

Dominando Operações de Arquivos em MQL5: Do I/O Básico à Construção de um Leitor CSV Personalizado

Este artigo aborda técnicas essenciais de manipulação de arquivos em MQL5, abrangendo logs de operações, processamento de CSV e integração de dados externos. Ele oferece tanto compreensão conceitual quanto orientação prática de codificação. Os leitores aprenderão a construir uma classe personalizada de importação CSV passo a passo, adquirindo habilidades práticas para aplicações reais.

Estratégia de trading "Captura de Liquidez" (Liquidity Grab)

A estratégia de captura de liquidez é um componente-chave do Smart Money Concepts (SMC), que visa identificar e aproveitar as ações dos participantes institucionais no mercado. Ela envolve mirar áreas de alta liquidez, como zonas de suporte ou resistência, onde ordens de grande volume podem provocar um movimento de preço antes que o mercado retome sua tendência. Este artigo explica em detalhes o conceito de captura de liquidez e descreve o processo de desenvolvimento de um EA para a estratégia de captura de liquidez em MQL5.

A Arte de Registrar Logs (Parte 3): Explorando os handlers para armazenamento de logs

Neste artigo, vamos analisar a concepção dos handlers na biblioteca de registro, compreender seu funcionamento e criar três implementações iniciais: console, banco de dados e arquivo. Analisaremos tudo, desde a estrutura básica dos handlers até testes práticos, lançando assim a base para uma implementação completa no futuro.

Implementação do algoritmo criptográfico SHA-256 do zero em MQL5

Criar integrações com bolsas de criptomoedas sem arquivos DLL foi, por muito tempo, uma tarefa complexa, mas esta solução fornece uma base completa para conexão direta ao mercado.

Integrando MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 4): Manipulação de Big Data

Explorando técnicas avançadas para integrar o MQL5 com ferramentas poderosas de processamento de dados, esta parte se concentra no tratamento eficiente de big data para aprimorar a análise de negociação e a tomada de decisões.

Modelos ocultos de Markov para previsão de volatilidade com consideração de tendência

Os modelos ocultos de Markov (HMM) são uma poderosa ferramenta estatística que permite identificar estados ocultos do mercado com base na análise de movimentos observáveis dos preços. No trading, os HMM permitem melhorar a previsão da volatilidade e são aplicados no desenvolvimento de estratégias de tendência, modelando as mudanças nos regimes de mercado. Neste artigo, apresentaremos um processo passo a passo para o desenvolvimento de uma estratégia de seguimento de tendência que utiliza HMM como filtro para previsão de volatilidade.

Desenvolvimento de ferramentas para análise do movimento de preços (Parte 7): Expert Advisor Signal Pulse

Libere o potencial da análise multitimeframe com o Signal Pulse, um EA em MQL5 que combina as Bandas de Bollinger e o Oscilador Estocástico para fornecer sinais de negociação precisos com alta probabilidade de ocorrência. Descubra como implementar essa estratégia e visualizar de forma eficiente oportunidades de compra e venda usando setas. O EA é ideal para traders que buscam aprimorar suas decisões por meio de análise automática em vários timeframes.

MQL5 Trading Toolkit (Parte 5): Expansão da biblioteca EX5 para gerenciamento do histórico com funções do último ordem pendente executada

Aprenda a criar um módulo EX5 com funções exportáveis que permite consultar e armazenar facilmente os dados da última ordem pendente executada. Neste guia passo a passo, aprimoraremos a biblioteca EX5 de gerenciamento de histórico (History Management) desenvolvendo funções especializadas e independentes para extrair as principais propriedades da última ordem pendente executada. Entre essas propriedades estão o tipo de ordem, o horário de colocação, o horário de execução, o tipo de execução e outros dados importantes necessários para o gerenciamento e análise eficaz do histórico de operações com ordens pendentes.

Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 52): Oscilador Accelerator

O Oscilador de Aceleração (Accelerator Oscillator) é mais um dos indicadores de Bill Williams, que monitora a aceleração do impulso de preço, e não apenas sua velocidade. Embora seja em muitos aspectos semelhante ao oscilador Awesome, que analisamos em um artigo recente, ele busca evitar os efeitos de defasagem, concentrando-se na aceleração e não apenas na taxa de variação. Como de costume, vamos examinar os padrões do indicador e também seu significado no trading com o uso de um EA criado no Assistente.

Aplicação de métodos de ensemble para tarefas de classificação em MQL5

Neste artigo, apresentamos a implementação de vários classificadores em ensemble na linguagem MQL5 e analisamos sua eficiência em diferentes situações.

Dominando registros de log (Parte 2): Formatação dos logs

Neste artigo, estudaremos a criação e aplicação de programas de formatação para bibliotecas de logs. Examinaremos todas as etapas, desde a estrutura básica de um programa de formatação até exemplos práticos de implementação. Ao final do artigo, você terá todo o conhecimento necessário para realizar a formatação de logs dentro de uma biblioteca e entenderá como tudo funciona nos bastidores.

Construa EAs auto-otimizáveis em MQL5 (Parte 3): Acompanhamento dinâmico de tendência e retorno à média

Os mercados financeiros geralmente são classificados como estando em consolidação (movimento lateral) ou em tendência. Essa visão estática do mercado pode facilitar o trading no curto prazo. No entanto, ela está desconectada da realidade do mercado. Neste artigo, vamos tentar compreender melhor como exatamente os mercados financeiros transitam entre esses dois possíveis regimes e vamos tentar compreender melhor como exatamente os mercados financeiros transitam entre esses dois possíveis regimes e como podemos utilizar esse novo entendimento do comportamento do mercado para ganhar confiança em nossas estratégias de trading algorítmico.