Este artigo apresenta o perceptron como base de uma rede neural e detalha sua implementação em MQL5. Explicamos funções de ativação e suas derivadas, a distinção entre forward e backpropagation e o uso de custo por mínimo quadrado e por gradiente. Você aprenderá a treinar pesos e viés, validar com scripts de teste e ajustar a taxa de aprendizagem para obter convergência estável.
Este artigo explica como capturar e tratar a remoção de objetos do gráfico em MQL5 usando eventos do MetaTrader 5. Ao detectar a exclusão de um objeto criado pelo indicador, o código remove a instância correspondente para evitar inconsistências e sub janelas remanescentes. A abordagem adota nomes únicos e um arquivo de cabeçalho, priorizando simplicidade e previsibilidade do comportamento.
Um novo método metaheurístico baseado na abordagem fractal de divisão do espaço de busca para resolver tarefas de otimização. O algoritmo identifica e divide sequencialmente áreas promissoras, criando uma estrutura fractal auto-semelhante que concentra os recursos computacionais nos trechos mais promissores. Um mecanismo exclusivo de mutação, direcionado para as melhores soluções, garante um equilíbrio ideal entre diversificação e intensificação do espaço de busca, aumentando significativamente a eficiência do algoritmo.
Os modelos ocultos de Markov (HMM) representam uma classe poderosa de modelos probabilísticos, destinados à análise de dados sequenciais, nos quais os eventos observáveis dependem de alguma sequência de estados não observáveis (ocultos), que formam um processo de Markov. As principais suposições dos HMM incluem a propriedade de Markov para os estados ocultos, o que significa que a probabilidade de transição para o próximo estado depende apenas do estado atual, e a independência das observações, desde que o estado oculto atual seja conhecido.
O artigo examina o teste estatístico não paramétrico HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion) destinado a identificar dependências lineares e não lineares nos dados. São propostas implementações de dois algoritmos para o cálculo do HSIC na linguagem MQL5: o teste exato por permutação e a aproximação gama. A eficácia do método é demonstrada em dados sintéticos que modelam uma relação não linear entre os atributos e a variável-alvo.
O Algoritmo do camelo, desenvolvido em 2016, modela o comportamento dos camelos no deserto para resolver problemas de otimização, levando em conta fatores de temperatura, reservas e resistência. Neste trabalho é apresentada ainda uma versão modificada dele (CAm), com melhorias-chave, como a aplicação da distribuição gaussiana na geração de soluções e a otimização dos parâmetros do efeito de oásis.
Visão computacional para trading, como funciona e como é desenvolvida passo a passo. Criamos um algoritmo de reconhecimento de imagens RGB de gráficos de preços com um mecanismo de atenção e uma camada LSTM bidirecional. Como resultado, obtemos um modelo funcional de previsão do preço do euro-dólar com precisão de até 55% no conjunto de validação.
Neste artigo, compartilharemos insights sobre como utilizar a programação em MQL5 para identificar níveis de mercado — diferenciando entre níveis de preço mais fracos e mais fortes. Desenvolveremos completamente um indicador funcional de Força de Suporte e Resistência (SRSI).
Criamos um modelo matricial de previsão baseado em uma cadeia de Markov. O que são cadeias de Markov e como uma cadeia de Markov pode ser usada para trading no Forex.
Existe uma falsa sensação por parte do grande público, de que uma rede neural, ou inteligência artificial, consegue de alguma forma compreender o mundo em que vivemos. Isto em alguns casos pode até ser verdade. Mas você, que deseja fazer com que uma rede neural, ou mesmo um neurônio, possa conseguir convergir mais rápido. Precisa entender que a escala usada nos valores, em muitas das vezes acaba influenciando a velocidade de convergência. Além disto, neste artigo, irei mostrar algo bizarro que acontece em redes neurais. Algo que vai te levar a loucura, e a se questionar sobre o tema.
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.
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.
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.
Este artigo descreve um fluxo seguro para lidar com a remoção de objetos gráficos: interceptar eventos, recriar o objeto e recuperar suas propriedades mínimas. Mostramos como evitar armadilhas com ponteiros, prevenir recriações indevidas durante o encerramento e salvar posição/dimensões com atualização via DRAG/CHANGE. Assim, o indicador permanece íntegro e o usuário mantém parte das personalizações.
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?
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.
Durante o primeiro minuto após a divulgação de notícias econômicas importantes, o risco de erro de avaliação é extremamente alto. Nesse curto intervalo, o movimento do preço pode ser errático e volátil, frequentemente levando ao acionamento de ordens pendentes dos dois lados do mercado. Pouco depois da publicação, geralmente dentro de um minuto, o mercado tende a se estabilizar, retomando ou corrigindo a tendência predominante em patamares mais normais de volatilidade. Nesta seção, examinaremos uma abordagem alternativa para o trading baseado em notícias, a fim de avaliar sua eficácia como um complemento valioso ao conjunto de ferramentas do trader. Continue lendo para acompanhar mais detalhes desta discussão.
Este artigo descreve em detalhes a criação de um EA adaptativo (MarketRegimeEA) usando o detector de regimes da Parte 1. Ele alterna automaticamente estratégias de negociação e parâmetros de risco para mercados de tendência, mercados laterais ou mercados voláteis. O artigo também inclui otimização prática, tratamento das transições e um indicador para vários timeframes.
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?
O artigo explica como transferir configurações do gráfico principal para um gráfico embutido em OBJCHART, considerando que apenas parte do template é herdada. Mostramos como sincronizar cores e propriedades, reagir a mudanças de tamanho e aplicar ajustes ao gráfico interno usando seu chart ID e chamadas explícitas de atualização. O leitor aprende a reproduzir a aparência e o comportamento do gráfico principal no OBJCHART de forma previsível.
Eagle Strategy é um algoritmo que imita a estratégia de caça em duas fases da águia: busca global por meio de voos de Lévy pelo método de Mantegna, alternada com intensificação local intensa do algoritmo de vaga-lumes, uma abordagem matematicamente fundamentada para o equilíbrio entre diversificação e intensificação, bem como um conceito bioinspirado que combina dois fenômenos naturais em um único método computacional.
Chegou a hora de começarmos a ver e entender como ligar perceptrons em uma cadeia. Isto a fim de conseguir implementar o que conhecemos como sendo rede perceptron. Esta rede é a base de tudo aquilo que você conhece e utiliza como sendo algum tipo de "inteligência artificial". Mas construir tal rede envolve diversos desafios. Aqui vamos começar a ver que desafios são estes.
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.
Neste artigo abordaremos o tema intrigante da análise fractal e da previsão de mercados por meio de aprendizado de máquina. Estes são apenas os primeiros passos no caminho para o estudo das diversas estruturas fractais que se formam nos gráficos de cotações financeiras. Utilizaremos a correlação para a busca de padrões e o algoritmo CatBoost para a classificação desses padrões.
