Um novo artigo em nossa série sobre como aprender a desenvolver um sistema de negociação baseado nos indicadores técnicos mais populares será sobre o indicador técnico Gator Oscillator e como criar um sistema de negociação por meio de estratégias simples.
A regressão de Ridge é uma técnica simples para reduzir a complexidade do modelo e evitar o ajuste excessivo que pode resultar da regressão linear simples
As matrizes servem como base para os algoritmos de aprendizado de máquina e computação em geral devido à sua capacidade de lidar efetivamente com grandes operações matemáticas. A biblioteca padrão tem tudo o que é necessário, mas vamos ver como podemos estendê-la introduzindo várias funções no arquivo utils, ainda não disponível na biblioteca
Neste artigo, vamos considerar algumas formas de construir indicadores não-lineares e seu uso na negociação. Existem alguns indicadores disponíveis na plataforma de negociação MetaTrader que utilizam abordagens não-lineares.
A Teoria das Categorias é um ramo diverso da Matemática e em expansão, sendo uma área relativamente recente na comunidade MQL. Esta série de artigos visa introduzir e examinar alguns de seus conceitos com o objetivo geral de estabelecer uma biblioteca aberta que atraia comentários e discussões enquanto esperamos promover o uso deste campo notável no desenvolvimento da estratégia dos traders.
Que tal criar um sistema para estudar o mercado quando ele está fechado, ou mesmo simular situações de mercado. Aqui vamos iniciar uma nova sequencia de artigos, a fim de tratar deste tema.
O artigo descreve os recursos versáteis dos serviços — programas em MQL5 que não necessitam de gráficos para serem anexados. Eu ambém destacarei as diferenças dos serviços de outros programas em MQL5 e enfatizarei as nuances do trabalho do desenvolvedor com os serviços. Como exemplos, são oferecidas ao leitor várias tarefas que abrangem uma ampla gama de funcionalidades que podem ser implementadas como um serviço.
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No final daquele artigo, pensei que seria adequado permitir o uso do EA, de uma maneira manual, pelo menos por um tempo.
Continuamos a estudar o aprendizado Q distribuído e hoje veremos essa abordagem de outro ponto de vista. Falaremos sobre a possibilidade de usar regressão quantílica para resolver o problema de previsão de movimentos de preços.
Este artigo fornece uma visão detalhada sobre como construir uma classe em MQL5 para gerenciamento eficiente de arquivos CSV. Ele explica como os métodos de abertura, escrita, leitura e conversão de dados são implementados e como eles podem ser utilizados para armazenar e carregar dados. Além disso, o artigo também discute as limitações e considerações importantes ao usar essa classe. É uma leitura valiosa para aqueles interessados em aprender a trabalhar com arquivos CSV em MQL5.
Aqui vamos realmente colocar todo o conhecimento desta sequencia em prática. Vamos finalmente construir um sistema 100% automático e funcional. Mas para fazer isto, você terá que aprender uma última coisa.
Neste artigo, será algo como uma entrevista comigo, de como comecei no MQL5. Irei lhe mostrar, como você pode se tornar um grande programador de MQL5. Mostrarei as bases necessárias para você conseguir alcançar tal feito. O único requisito é ter vontade de aprender.
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. É preciso sempre ficar atento, ao que um EA automatizado, esta fazendo, e se ele sair da linha, removê-lo o mais rápido possível do gráfico, encerrando o que ele estava fazendo, a fim de evitar que as coisas fugam do controle.
O próximo algoritmo que abordaremos será a otimização de busca de cuco usando voos Levy. Este é um dos algoritmos de otimização mais recentes e um novo líder na tabela de classificação.
Vamos falar sobre um dos algoritmos de otimização mais recentes e modernos: o "Packs of grey wolves" (manada de lobos-cinzentos). Devido ao seu comportamento distinto em funções de teste, este algoritmo se torna um dos mais interessantes em comparação com outros considerados anteriormente. Ele é um dos principais candidatos para treinamento de redes neurais e para otimizar funções suaves com muitas variáveis.
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Para coroar esta sequencia de automação. Vamos complementar o que foi visto no artigo anterior. Este definitivamente mostra como tudo irá se encaixar, fazendo o Expert Advisor, funcionar como um relógio.
Aprenda como criar um EA que opera de forma automática, isto de forma simples e o mais seguro possível. No artigo anterior apresentei as primeiras etapas das quais você precisa compreender, antes mesmo de iniciar a construção de um EA, que opere de forma automática, ali mostrei.
Hoje estudaremos o algoritmo de colônia artificial de abelhas. Complementaremos nosso conhecimento com novos princípios para estudar espaços funcionais. E neste artigo falarei sobre minha interpretação da versão clássica do algoritmo.
Neste artigo vamos completar o desenvolvimento do controle ToolTip e começar a desenvolver o objeto WinForms ProgressBar. Ao trabalharmos nesses objetos, desenvolveremos uma funcionalidade versátil para animar os controles e seus componentes.
Em um dos artigos desta série, já nos iniciamos no método aprendizado Q, que calcula a média da recompensa para cada ação. Em 2017, foram apresentados 2 trabalhos simultâneos, que tiveram sucesso quanto ao estudo da função de distribuição de recompensas. Vamos considerar a possibilidade de usar essa tecnologia para resolver nossos problemas.
O trader moderno está quase sempre à procura de novas ideias. Para isso, tenta novas estratégias, modifica e descarta aquelas que não funcionam. Nesta série de artigos, tentarei provar que o assistente MQL5 é a verdadeira espinha dorsal de um trader moderno.
Neste artigo, começaremos a desenvolver o controle Tooltip (dica de ferramenta) e começaremos a criar novas primitivas gráficas para a biblioteca. Naturalmente, nem todo elemento tem uma dica de ferramenta, mas todo objeto gráfico pode ter uma.
Este é um algoritmo preguiçoso que não aprende com o conjunto de dados de treinamento, ele armazena o conjunto de dados e age imediatamente quando ele recebe uma nova amostra. Por mais simples que ele seja, ele é usado em uma variedade de aplicações do mundo real
A mineração de dados é crucial para um cientista de dados e um trader porque, muitas vezes, os dados não são tão diretos quanto pensamos, o olho humano não consegue entender o padrão subjacente menor e as relações no conjunto de dados, talvez o algoritmo K-means pode nos ajudar com isso. Vamos descobrir...
Aqui está um novo artigo da nossa série sobre como projetar um sistema de negociação com base nos indicadores técnicos mais populares. Nós aprenderemos um novo indicador que é o indicador Fractais e aprenderemos como desenvolver um sistema de negociação baseado nele para ser executado na plataforma MetaTrader 5.
Neste artigo, completaremos nossa série sobre como projetar um sistema de negociação baseado no indicador técnico mais popular. Nós aprenderemos como criar um sistema de negociação baseado no indicador Alligator.
Neste artigo, falaremos sobre como trabalhar com os gráficos de linhas mais importantes, como linhas de tendência, suporte e resistência, usando as ferramentas da linguagem MQL5.
Recentemente, ao aumentar a popularidade desses métodos, tantas bibliotecas foram desenvolvidas em Matlab, R, Python, C++, e etc, que recebem o conjunto de treinamento como entrada e constroem automaticamente uma Rede Neural apropriada para o suposto problema. Vamos entender como funciona um tipo básico de Rede Neural, (Perceptron de um único neurônio e Perceptron Multicamadas), e um fascinante algoritmo responsável pelo aprendizado da rede, (Gradiente descendente e o Backpropagation). Tais modelos de rede serviram de base para os modelos mais complexos existentes hoje.
O perceptron multicamadas é uma evolução do perceptron simples, capaz de resolver problemas não linearmente separáveis. Juntamente com o algoritmo backpropagation, é possível treinar essa rede neural de forma eficiente. Na terceira parte da série sobre perceptron multicamadas e backpropagation, vamos mostrar como integrar essa técnica ao testador de estratégias. Essa integração permitirá a utilização de análise de dados complexos e melhores decisões para otimizar as estratégias de negociação. Nesta visão geral, discutiremos as vantagens e os desafios da implementação desta técnica.
Você sabe o que é um Fluxograma ? Sabe como usar ele ? Acha que fluxograma é apenas conversa de programador aprendiz ? Bem, veja este artigo e aprenda como trabalhar com fluxogramas.
Neste artigo continuamos a série em que aprendemos a construir sistemas de negociação com base nos indicadores mais populares. Desta vez vamos falar sobre o indicador Ichimoku e criar um sistema de negociação baseado nos seus valores.
Ao contrário da regressão linear, a regressão polinomial é um modelo flexível destinado a performar melhor em tarefas que o modelo de regressão linear não poderia lidar. Vamos descobrir como fazer modelos polinomiais em MQL5 e tirar algo positivo disso.
Se você acha que sistemas automáticos são simples, significa que você ainda não entendeu de fato o que se deve criar. Vamos aqui ver um problema que mata muito Expert Advisor. O disparo indiscriminado de ordens e uma possível solução para este problema.
Neste artigo, vamos reformular a lógica de especificação dos objetos base e principal para todos os objetos WinForms da biblioteca. Vamos desenvolver também um novo objeto dica que será base e algumas classes herdeiras para indicar a possível direção do movimento da linha divisória.
Este artigo é sobre o que você não pode ver em um relatório de backtest, o que você deve esperar usando um software de negociação automatizado, como gerenciar seu dinheiro se estiver usando expert advisors e como cobrir uma perda significativa para permanecer na atividade de negociação quando você está usando procedimentos automatizados.
