Nós continuamos a construir os ensembles. Desta vez, o bagging de ensemble criado anteriormente será complementado com um combinador treinável — uma rede neural profunda. Uma rede neural combina as 7 melhores saídas ensemble após a poda. A segunda obtém todas as 500 saídas do ensemble como entrada, realizando a poda e combinando elas. As redes neurais serão construídas usando o pacote keras/TensorFlow para Python. Os recursos do pacote serão brevemente considerados. Serão realizados os testes e a comparação da qualidade de classificação do bagging e stacking de ensembles.
A adição do widget fornece os sites com um cronograma detalhado de 500 indicadores das maiores economias do mundo. Assim, além do conteúdo principal do site, os traders recebem rapidamente informações atualizadas sobre todos os eventos importantes com explicações e gráficos.
O artigo descreve métodos personalizados, a fim de avaliar o histórico de negociação. Para fazer isso, são descritas duas classes para seu carregamento e análise. A primeira recolhe o histórico de negociação numa pequena tabela. Já a segunda está encarregada das estatísticas, uma vez que calcula vários indicadores e plota gráficos que ajudam a tornar mais conveniente a avaliação da eficácia da negociação.
Este artigo conclui a série dedicada à negociação de cestas de pares de moedas. Aqui nós testamos o padrão restante e discutimos a aplicação de todo o método na negociação real. Serão considerados as entradas e saídas no mercado, busca e análise de padrões e a aplicação de indicadores combinados.
O artigo explora as vantagens e desvantagens de negociar durante movimentos laterais. São criadas e testadas 10 estratégias que se baseiam no acompanhamento do movimento de preços dentro do canal. Cada estratégia possui um mecanismo de filtragem para eliminar sinais falsos de entrada no mercado.
O artigo discute os métodos de construção e treinamento de ensembles de redes neurais com estrutura de bagging. Ele também determina as peculiaridades da otimização de hiperparâmetros para classificadores de redes neurais individuais que compõem o ensemble. A qualidade da rede neural otimizada obtida no artigo anterior da série é comparada com a qualidade do ensemble de redes neurais criado. São consideradas as possibilidades de melhorar ainda mais a qualidade da classificação do ensemble.
Este artigo apresenta um construtor de estratégia visual. É mostrado como qualquer usuário pode criar robôs de negociação e utilitários sem programação. Os Expert Advisors criados são totalmente funcionais e podem ser testados no testador de estratégias, otimizados na nuvem ou executados ao vivo em gráficos em tempo real.
Esta é a segunda parte do artigo sobre criação de um EA multissímbolo de sinal para negociação manual. Nós já criamos uma interface gráfica. Neste artigo, vamos falar sobre como vinculá-la à funcionalidade do programa.
A Floresta Aleatória (RF), com o uso de bagging, é um dos métodos mais poderosos de aprendizado de máquina, o que é ligeiramente inferior ao gradient boosting. Este artigo tenta desenvolver um sistema de negociação de autoaprendizagem que toma decisões com base na experiência adquirida com a interação com o mercado.
O serviço Sinais de negociação se desenvolve rapidamente. E como você está confiando seu dinheiro a um provedor do sinais, seria bom minimizar o risco de perder o depósito. Como lidar com essa selva de sinais de negociação? Como encontrar esse sinal que trará o lucro para você? O artigo propõe a criação de uma ferramenta para analisar visualmente o histórico de trades de sinais de negociação no gráfico do instrumento.
Apesar de muitos traders ainda preferirem negociar manualmente, há poucas hipóteses de fazer o trabalho sem automatizar as operações de rotina. O artigo mostra um exemplo em que é criado um EA multissímbolo de sinal para negociação manual.
Continuamos a desenvolver o tópico sobre o processamento e análise de resultados de otimização. Desta vez, a tarefa é selecionar os 100 melhores resultados de otimização e exibi-los na tabela da GUI. Vamos fazer com que o usuário, selecionando uma série na tabela de resultados de otimização, receba um gráfico multissímbolo de saldo e rebaixamento, em gráficos separados.
Existem vários motivos que justificam a transferência do código do indicador para o EA. Mas como avaliar os prós e contras desta abordagem? Este artigo propõe uma maneira de transferir o código do indicador para um EA. Além disso, são realizados vários experimentos para avaliar a velocidade de funcionamento do EA.
Continuamos a estudar o trabalho com a CAppDialog. Agora, aprenderemos a como definir a cor de fundo, de borda e de barra de título para o painel gráfico. Consideraremos passo a passo como adicionar transparência à janela do aplicativo ao movê-la no gráfico. Em seguida, analisaremos a criação de descendentes da CAppDialog ou da CWndClient e veremos novas sutilezas ao trabalhar com controles. Finalmente, olharemos de uma nova perspectiva os novos Projetos.
No artigo, continuamos a desenvolver o aplicativo MQL para trabalhar com resultados de otimização que foi iniciado em artigos anteriores. Desta vez, veremos um exemplo em que podemos gerar uma tabela de melhores resultados após a otimização de parâmetros, especificando através da interface gráfica outro critério.
A linguagem de programação MQL permite concretizar o conceito de design modular de estratégias de negociação. O artigo mostra um exemplo de criação de um Expert Advisor multimodular que consiste em módulos de arquivo compilados separadamente.
Muitas vezes, para tomar decisões, no processo de negociação, é necessário analisar simultaneamente gráficos em vários timeframes. Ao mesmo tempo, há objetos de análise gráfica nos gráficos. Implementar os mesmos objetos em todos os gráficos é incômodo. Neste artigo, proponho automatizar a clonagem de objetos em gráficos.
O artigo apresenta uma explicação detalhada de como criar um painel com base na classe CAppDialog e como adicionar controles ao painel. Ele fornece a descrição da estrutura do painel e um esquema, que exibe a herança de objetos. Neste artigo, você também aprenderá como os eventos são tratados e como eles são entregues aos controles dependentes. Exemplos adicionais mostram como editar os parâmetros do painel, como o tamanho e a cor do plano de fundo.
O artigo considera a possibilidade de aplicar a otimização Bayesiana para os hiperparâmetros das redes neurais profundas, obtidas por diversas variantes de treinamento. É realizado a comparação da qualidade de classificação de uma DNN com os hiperparâmetros ótimos em diferentes variantes de treinamento. O nível de eficácia dos hiperparâmetros ótimos da DNN foi verificado nos testes fora da amostra (forward tests). As direções possíveis para melhorar a qualidade da classificação foram determinadas.
O artigo mostra um aplicativo MQL de exemplo com uma interface gráfica em que gráficos multissímbolos de saldo e rebaixamento do depósito são exibidos com base nos resultados do último teste.
O artigo compara o acesso MQL5 clássico a indicadores com métodos alternativos em estilo MQL4. São consideradas algumas variações de acesso - em estilo MQL4 - a indicadores, nomeadamente, o acesso com cache de identificadores e sem ele. É estudada a contabilização de identificadores de indicadores dentro do kernel MQL5.
O artigo implementa um aplicativo MQL com uma interface gráfica para a visualização estendida do processo de otimização. A interface gráfica utiliza a última versão da biblioteca EasyAndFast. Muitos usuários podem questionar-se sobre a necessidade de utilizar interfaces gráficas em aplicativos MQL. Este artigo demonstra um dos vários casos em que eles podem ser úteis para os traders.
O Testador de Estratégia da plataforma de negociação MetaTrader 5 fornece apenas duas opções de otimização: otimização completa dos parâmetros e o algoritmo genético. Este artigo propõe um novo método para otimizar as estratégias de negociação — Recozimento Simulado (Simulated Annealing). Será introduzido o algoritmo do método, sua implementação e integração em qualquer Expert Advisor. O algoritmo desenvolvido é testado no EA Moving Average (Média Móvel).
O artigo examina a possibilidade de criar um feed de notícias flexível, que oferece muitas opções para escolher o tipo de notícias e sua fonte. Além disso, ele mostra como você pode integrar uma API da Web ao terminal MetaTrader 5.
Neste artigo, nós terminamos de testar os padrões que podem ser detectados ao negociar cestas de par de moedas. Aqui nós apresentamos os resultados do teste dos padrões que rastreiam o movimento das moedas dos pares em relação uns aos outros.
O artigo foi escrito com base no livro de Ralph Vince, “The Mathematics of Money Management”. Nele, são discutidos os métodos empíricos e paramétricos, a fim de encontrar o tamanho ideal de lotes de negociação, em cuja base estão escritos os módulos de gerenciamento de capital para o assistente MLQ5.
As tendências de preços formam canais de preços que podem ser observados nos gráficos dos instrumentos financeiros. O rompimento do canal atual é um forte sinal de reversão de tendência. Neste artigo, eu sugiro uma maneira de automatizar o processo de encontrar esses sinais e ver se o padrão de rompimento de canal pode ser usado para criar uma estratégia de negociação.
Se você estiver mudando para MQL5 agora, você vai precisar deste artigo, porque, por um lado, o acesso aos dados dos indicadores e às séries é realizado na nossa conhecida linguagem MQL4, por outro lado, toda a realização é escrita em MQL5. Todas as funções são o mais claras quanto possível e são perfeitamente adequadas para a depuração passo a passo.
O artigo fala sobre a construção automática de linhas de suporte e resistência atravessando máximos e mínimos locais, nos gráficos de preços. Para determinar estes extremos, é aplicado o popularmente conhecido ZigZag.
O artigo descreve as técnicas para trabalhar com mapas de Kohonen. Ele vai ser do interesse tanto para exploradores do mercado, com habilidades básicas nas plataformas MQL4 e MQL5, quanto para programadores experientes que enfrentam dificuldades com a conexão dos mapas de Kohonen aos seus projetos.
O artigo sugere uma tecnologia que ajuda todos a criar estratégias de negociação personalizadas, montando um conjunto de indicadores individuais, além de desenvolver sinais personalizados de entrada no mercado.
O artigo analisa os sinais de negociação, para o MetaTrader 5, com execução automática, nas contas dos assinantes. Também é estudado o desenvolvimento de ferramentas para procurar sinais de negociação promissores diretamente no terminal.
Neste artigo, continuamos a falar sobre a programação das estratégias de negociação descritas no livro de L. Raschke e L. Connors "Street Smarts: High Probability Short-Term Trading Strategies, devoted to testing of range limits by price". Desta vez, estudamos o sistema "Momentum Pinball": é descrita a criação de dois indicadores, um robô de negociação e um bloco de sinal com base nele.
O artigo considera uma das variantes da implementação prática do Expert Advisor para negociar com os níveis de DiNapoli usando as ferramentas padrão da MQL5. São realizados o teste de desempenho e suas conclusões.
O artigo discute o conceito de negociação em horário noturno, estratégias de trading e sua implementação em MQL5. É realizado um teste e são feitas conclusões.
Este artigo descreve o indicador NRTR e módulos de negociação criados com sua ajuda. Para estes fins, é criado um módulo de sinais de negociação que permite criar estratégias baseadas nas combinações do NRTR e indicadores adicionais que confirmam a tendência.
Diferentes situações acontecem na vida do trader. Muitas vezes, tentamos restaurar uma estratégia por meio do histórico de trades bem-sucedidos, no entanto, ao observar o histórico de perdas procuramos aperfeiçoar e melhorá-la. E, de fato, em ambos os casos, comparamos as transações com indicadores conhecidos. Este artigo sugere métodos de comparação de lotes de trades com uma série de indicadores.
Continuamos a testar padrões e métodos descritos nos artigos sobre negociação de cestas de pares de moedas. Consideraremos, na prática, se é possível usar os padrões de cruzamento entre o gráfico do WPR combinado e o da média móvel.
Este artigo descreve a construção do R² - critério de otimização personalizado. Esse critério pode ser usado para estimar a qualidade da curva de saldo de uma estratégia e para selecionar as estratégias mais consistentes e lucrativas. O trabalho discute os princípios de sua construção e os métodos estatísticos utilizados na estimativa de propriedades e qualidade desta métrica.
O mini-emulador do mercado é um indicador projetado para emulação parcial do trabalho no terminal. Presumivelmente, ele pode ser usado no teste de estratégias "manuais" de análise e negociação no mercado.
