Vamos explorar um dos algoritmos mais interessantes de otimização sem gradiente, que aprende a compreender a geometria da função objetivo. Consideraremos a implementação clássica do CMA-ES com uma pequena modificação, substituindo a distribuição normal por uma distribuição de potência. Uma análise detalhada da matemática do algoritmo, a implementação prática e uma avaliação honesta, onde o CMA-ES é imbatível e onde é melhor não aplicá-lo.
Propomos conhecer a implementação prática do bloco de mistura esparsa de especialistas para séries temporais no ambiente computacional OpenCL. No artigo, é analisado passo a passo o funcionamento da convolução multi-janela mascarada, bem como a organização do aprendizado por gradiente em condições de múltiplos fluxos de informação.
No presente artigo é feita uma tentativa de examinar séries temporais financeiras sob a perspectiva de estruturas fractais autossimilares. Como temos muitas analogias que confirmam a possibilidade de considerar as cotações de mercado como fractais autossimilares, podemos formar uma compreensão sobre os horizontes de previsão dessas estruturas.
O artigo aborda a avaliação da qualidade de uma abordagem de negociação sazonal no timeframe diário, tanto para símbolos individuais quanto para spreads. É dada atenção especial à identificação de ciclos mensais recorrentes e às possibilidades de sua aplicação na negociação ao longo do ano corrente.
Construímos, em MQL5 puro, um indicador para plotar no gráfico uma função de ativação e sua derivada, tomando a ReLU como exemplo. Explicamos o impacto das derivadas na escolha da ativação e os cuidados com pontos não diferenciáveis. O leitor visualiza as curvas de forma interativa e obtém uma base prática para decidir quando usar ou não determinadas ativações.
Este texto detalha o uso de sub janelas em indicadores MQL5: criação básica, detecção de instâncias e prevenção de duplicações. Aborda INDICATOR_SHORTNAME, consulta de janelas/indicadores do gráfico e a diferença entre exibição no gráfico principal e em janela separada. Mostra ainda como definir altura e limites da sub janela para padronizar a interface e facilitar a disposição de objetos.
Propomos conhecer o framework moderno Time-MoE, adaptado para tarefas de previsão de séries temporais. No artigo, implementaremos passo a passo os principais componentes da arquitetura, acompanhando-os com explicações e exemplos práticos. Essa abordagem permitirá não apenas compreender os princípios de funcionamento do modelo, mas também aplicá-los em tarefas reais de trading.
Este artigo é dedicado à construção prática do modelo TimeFound para previsão de séries temporais. São abordadas as principais etapas de implementação das abordagens centrais do framework utilizando os recursos do MQL5.
Soft Actor Critic é um algoritmo de Aprendizado por Reforço que analisamos em um artigo anterior, onde também introduzimos Python e ONNX nesta série como abordagens eficientes para treinar redes. Retomamos o algoritmo com o objetivo de explorar tensores, grafos computacionais que frequentemente são utilizados em Python.
Experimente um guia passo a passo sobre como criar um parser JSON personalizado em MQL5, completo com manipulação de objetos e arrays, verificação de erros e serialização. Obtenha insights práticos para conectar sua lógica de trading e dados estruturados com esta solução flexível para lidar com JSON no MetaTrader 5.
Neste artigo, automatizamos a detecção de order blocks em MQL5 usando análise pura de price action. Definimos os order blocks, implementamos sua detecção e integramos a execução automatizada de trades. Por fim, realizamos o backtest da estratégia para avaliar seu desempenho.
O fluxo do mercado é determinado pelas forças entre compradores e vendedores. Existem níveis específicos que o mercado respeita devido às forças que atuam sobre eles. Os níveis de Fibonacci e VWAP são especialmente poderosos na influência do comportamento do mercado. Junte-se a mim neste artigo enquanto exploramos uma estratégia baseada em níveis de VWAP e Fibonacci para geração de sinais.
O artigo mostra como encapsular um neurônio em MQL5 usando a classe C_Neuron, com pesos, viés e quantidade de entradas definida por parâmetro. Detalhamos o cálculo do custo por mínimo quadrado e a organização dos dados de treino em arrays. Como resultado, torna-se simples alterar entradas e repetir experimentos sem modificar a implementação.
O artigo aprofunda o uso de sub janelas no MetaTrader 5, mostrando como a direção do cálculo em OnCalculate afeta buffers e a plotagem de médias. Explica na prática o encadeamento de indicadores com FIRST INDICATOR’S DATA e PREVIOUS INDICATOR’S DATA, o impacto na remoção em cadeia e o comportamento de indicatorseparatewindow. O leitor aprende a diagnosticar falhas de exibição e a estruturar indicadores que funcionam corretamente em sub janelas.
Aprenda como criar um indicador personalizado em MQL5. Com uma abordagem baseada em projetos. Este guia voltado para iniciantes aborda buffers de indicadores, propriedades e visualização de tendências, permitindo que você aprenda passo a passo.
No desenvolvimento de estratégias, há muitos detalhes complexos a serem considerados, muitos dos quais não são destacados para traders iniciantes. Como resultado, muitos traders, eu incluído, tiveram de aprender essas lições da maneira mais difícil. Este artigo é baseado em minhas observações sobre armadilhas comuns que a maioria dos traders iniciantes encontra ao desenvolver estratégias em MQL5. Ele oferecerá uma variedade de dicas, truques e exemplos para ajudar a identificar a desqualificação de um EA e testar a robustez dos nossos próprios EAs de uma forma fácil de implementar. O objetivo é educar os leitores, ajudando-os a evitar futuros golpes ao comprar EAs, bem como a prevenir erros no desenvolvimento de suas próprias estratégias.
Implementamos em MQL5 um neurônio com Gradiente Descendente Estocástico e comparamos sua função de custo à regressão linear. Mostramos, com código e gráficos, como normalização, escolha de taxa e estrutura do problema afetam a convergência. O artigo oferece um roteiro para depurar treinamento, ler os sinais do erro e selecionar a arquitetura ou função de ativação adequada.
Aqui iremos começar a ver como trabalhar com sub janelas no MetaTrader 5. Usando para isto o MQL5. Porém, como este é um assunto bem longo e com diversas coisas mais ou menos complicadas, devido a algumas questões práticas. Sendo assim faremos apenas uma breve a rápida introdução ao assunto. No entanto, apesar disto, é necessário que você entenda o que será mostrado neste artigo, meu caro leitor. Pois isto poderá fazer uma enorme diferença no seu futuro.
Criação, em Python, de um sistema de análise de taxas de câmbio baseado na paridade do poder de compra (PPC). O autor desenvolveu um algoritmo com 5 métodos de cálculo de taxas justas, utilizando dados do FMI. Trata-se de um guia prático de análise fundamentalista de moedas, processamento de dados econômicos e integração com sistemas de trading. Código completo de fonte aberta.
Carregamento de dados do Fundo Monetário Internacional em Python: extraindo dados do FMI para aplicação em estratégias cambiais macroeconômicas. Como a macroeconomia pode ajudar o trader e o algotrader?
A otimização baseada em biogeografia (BBO) é um método elegante de otimização global inspirado nos processos naturais de migração de espécies entre ilhas de arquipélagos. A ideia por trás do algoritmo é simples, porém poderosa: soluções de alta qualidade compartilham ativamente suas características, enquanto soluções de baixa qualidade adotam novas características, criando um fluxo natural de informação das melhores soluções para as piores. Um operador adaptativo de mutação exclusivo garante um excelente equilíbrio entre diversificação e intensificação, e o BBO demonstra alta eficiência em diversas tarefas.
Neste artigo, examinaremos os fundamentos dos processos gaussianos (PG) como um modelo probabilístico de aprendizado de máquina e demonstraremos sua aplicação em tarefas de regressão usando dados sintéticos como exemplo.
Neste artigo, montamos passo a passo o núcleo do modelo inteligente TimeFound, adaptado para tarefas reais de previsão de séries temporais. Se você se interessa pela implementação prática de algoritmos de patching com redes neurais em MQL5, você está no lugar certo.
Neste artigo, você conhecerá as previsões conformais e a biblioteca MAPIE, que as implementa. Essa abordagem é uma das mais modernas em aprendizado de máquina e permite focar no controle de riscos para os já existentes e variados modelos de aprendizado de máquina. As previsões conformais, por si só, não são uma forma de encontrar padrões nos dados. Elas apenas determinam o grau de confiança dos modelos existentes ao preverem exemplos específicos e permitem filtrar previsões confiáveis.
O artigo explica, na prática, como calcular e aplicar os gradientes de peso e viés no neurônio linear em MQL5, além de apresentar a variante estocástica do gradiente descendente. Discutimos critérios de parada, limitação de iterações e efeitos da amostragem parcial. No terminal do MetaTrader 5, são exibidos resultados e uma plotagem simples. O leitor é orientado a alterar o conjunto de treino e analisar o comportamento.
Neste artigo mostramos como criar um indicador em MQL5 que desenha múltiplas médias móveis no mesmo gráfico, reduzindo código duplicado. São usados iMA, buffers de indicador, CopyBuffer, PlotIndexSetInteger/String e uma estrutura constante que concentra períodos, métodos e cores. O dimensionamento de indicatorbuffers e indicatorplots é derivado de Averange.Size(). O resultado facilita manutenção e permite adicionar ou remover médias alterando apenas uma lista.
Vamos tentar minerar dados da CFTC, carregar os relatórios COT e TFF via Python, conectar isso às cotações do MetaTrader 5 e a um modelo de IA e obter previsões. O que são os relatórios COT no mercado Forex? Como usar os relatórios COT e TFF para previsão?
A mineração de dados dos balanços dos bancos centrais permite obter um panorama da liquidez global do mercado Forex e das principais moedas. Nós unificamos dados do Fed, do BCE, do BOJ e do PBoC em um índice composto e aplicamos aprendizado de máquina para identificar padrões ocultos. Essa abordagem transforma um fluxo bruto de dados em sinais reais de trading, conectando a análise fundamentalista e a análise técnica.
Quando surge a necessidade de exibir informações textuais no gráfico, podemos utilizar a função Comment(). Porém, suas possibilidades são bastante limitadas. Por isso, no âmbito deste artigo, criaremos nosso próprio componente, uma janela de diálogo em tela cheia, capaz de exibir texto multilinha com configurações flexíveis de fonte e suporte a rolagem.
Adaptação do modelo clássico CAPM para o mercado cambial Forex em MQL5. O indicador calcula a rentabilidade esperada e o prêmio de risco com base na volatilidade histórica. Os indicadores aumentam nos picos e nas depressões, refletindo os princípios fundamentais de precificação. Aplicação prática para estratégias contra a tendência e de seguimento de tendência, levando em conta a dinâmica da relação entre risco e rentabilidade em tempo real. Inclui o aparato matemático e a implementação técnica.
Mantis é uma ferramenta universal para análise profunda de séries temporais, escalável de forma flexível para quaisquer cenários financeiros. Saiba como a combinação de patching, convoluções locais e atenção cruzada permite obter uma interpretação de alta precisão dos padrões de mercado.
No artigo são analisados elementos de controle simples como partes constituintes de elementos gráficos mais complexos do componente View no contexto da implementação de tabelas no paradigma MVC (Model-View-Controller). Foi implementado o funcional básico do componente Controller para a interação interativa dos elementos com o usuário e entre si. Este é o segundo artigo dedicado ao componente View e o quarto da série de artigos sobre a criação de tabelas para o terminal cliente MetaTrader 5.
O artigo descreve uma variante de emulação de opções por meio do ativo subjacente, implementada na linguagem de programação MQL5. São comparadas as vantagens e desvantagens da abordagem escolhida em relação às opções reais negociadas em bolsa, usando como exemplo o mercado futuro FORTS da bolsa de Moscou MOEX e a corretora de criptomoedas Bybit.
O framework Mantis transforma séries temporais complexas em tokens informativos e serve como uma base confiável para um Agente de trading inteligente, pronto para operar em tempo real.
Neste artigo, criamos um indicador de previsão ARIMA em MQL5. É analisado como o modelo ARIMA forma previsões, sua aplicabilidade ao mercado Forex e ao mercado de ações em geral. Também é explicado o que é a autorregressão AR, de que forma os modelos autorregressivos são usados para previsão e como funciona o mecanismo de autorregressão.
Neste artigo, tentarei apresentar, de forma o mais simplificada e didática, quanto foi possível fazer, uma das questões mais controvérsias quando o assunto é rede neural. Que é justamente como procurar o melhor ponto possível, ou menor custo de uma função. Mostrarei a diferença que existe entre uma regressão linear e um gradiente descendente. Ambos casos bastante simples e voltados para mostrar que nem sempre o que parece obvio, realmente é o melhor caminho.
Neste artigo veremos o básico sobre como utilizar indicadores técnicos que estão presentes e são mantidos pelo próprio MetaTrader 5. Saber, entender e conhecer este tipo de indicador pode vir a tornar seu trabalho de implementar algo, em uma tarefa muito mais simples, rápida e eficiente. Visto que você não precisa se preocupar com a parte referente aos cálculos a serem efetuados. A própria plataforma se encarrega de fazer isto para nós.
Conheça o Mantis, um modelo fundamental leve para classificação de séries temporais baseado em Transformer, com pré-treinamento contrastivo e atenção híbrida, que garantem precisão recorde e escalabilidade.
Este artigo aprimora a biblioteca de logging adicionando formatadores nos handlers, a classe CIntervalWatcher para gerenciar ciclos de execução, otimização com cache e rotação de arquivos, testes de desempenho e exemplos práticos. Com essas melhorias, garantimos um sistema de logging eficiente, escalável e adaptável a diferentes cenários de desenvolvimento.
Esta discussão aprofunda-se nos desafios encontrados ao trabalhar com grandes bases de código. Vamos explorar as melhores práticas para organização de código em MQL5 e implementar uma abordagem prática para aprimorar a legibilidade e a escalabilidade do código-fonte do nosso Painel de Administração de Trading. Além disso, buscamos desenvolver componentes de código reutilizáveis que possam potencialmente beneficiar outros desenvolvedores no desenvolvimento de seus algoritmos. Continue lendo e participe da discussão.
