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Assistente Connexus (Parte 5): Métodos HTTP e códigos de status
Assistente Connexus (Parte 5): Métodos HTTP e códigos de status
Neste artigo, vamos entender os métodos HTTP e os códigos de status, dois elementos muito importantes para a interação entre cliente e servidor na internet. Compreender o que cada método faz de fato permite criar requisições mais precisas, informando ao servidor qual ação deve ser executada e tornando a comunicação mais eficiente.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 43): Aprendizado por reforço com SARSA
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 43): Aprendizado por reforço com SARSA
O SARSA (State-Action-Reward-State-Action, estado–ação–recompensa–estado–ação) é outro algoritmo que pode ser utilizado na implementação de aprendizado por reforço. Vamos analisar como esse algoritmo pode ser implementado como um modelo independente (e não apenas como um mecanismo de aprendizado) em Expert Advisors gerados no Wizard, de forma semelhante ao que fizemos nos casos de Q-learning e DQN.
Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 4): Aumentando o desempenho
Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 4): Aumentando o desempenho
Neste artigo, serão apresentados métodos para melhorar o desempenho do EA no testador de estratégias, além da implementação de um código para dividir o horário dos eventos de notícias em categorias por hora. O acesso a esses eventos será permitido apenas no horário especificado para cada um. Isso permite que o EA gerencie operações de maneira eficiente com base nos eventos, tanto em condições de alta quanto de baixa volatilidade.
Como criar um diário de negociações com MetaTrader e Google Sheets
Como criar um diário de negociações com MetaTrader e Google Sheets
Crie um diário de negociações usando o MetaTrader e o Google Sheets! Você aprenderá como sincronizar seus dados de negociação via HTTP POST e recuperá-los usando requisições HTTP. Ao final, você terá um diário de negociações que ajudará a acompanhar suas operações de forma eficaz e eficiente.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 41): Deep-Q-Networks
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 41): Deep-Q-Networks
O Deep-Q-Network é um algoritmo de aprendizado por reforço que utiliza redes neurais para projetar (estimar) o próximo valor-Q e a ação ideal durante o processo de treinamento de um módulo de aprendizado de máquina. Já consideramos um algoritmo alternativo de aprendizado por reforço, o Q-Learning. Este artigo, portanto, apresenta outro exemplo de como um MLP treinado com aprendizado por reforço pode ser usado dentro de uma classe de sinal personalizada.
Criação de um painel de administração de trading no MQL5 (Parte IV): Segurança no login
Criação de um painel de administração de trading no MQL5 (Parte IV): Segurança no login
Imagine que um invasor tenha conseguido entrar no sistema de gerenciamento de trading e obtido acesso aos computadores e ao painel de administração usados para transmitir informações valiosas a milhões de traders em todo o mundo. Isso pode resultar em consequências catastróficas, como o envio não autorizado de mensagens enganosas ou cliques acidentais em botões que disparam ações indesejadas. Neste artigo, analisaremos as medidas de segurança do MQL5 e os novos recursos de proteção implementados em nosso painel de administração para evitar tais ameaças. Ao aprimorar nossos protocolos de segurança, buscamos proteger nossos canais de comunicação e manter a confiança dos membros de nossa comunidade de trading.
Como integrar o conceito de Smart Money (OB) em combinação com o indicador Fibonacci para entrada ideal na operação
Como integrar o conceito de Smart Money (OB) em combinação com o indicador Fibonacci para entrada ideal na operação
As SMC (Order Block) são áreas-chave em que os traders institucionais realizam compras ou vendas significativas. Após uma movimentação considerável de preço, os níveis de Fibonacci ajudam a identificar um possível recuo desde o máximo recente de oscilação (swing high) até o mínimo de oscilação (swing low), de modo a determinar o ponto de entrada ideal na operação.
Simulação de mercado: Position View (VI)
Simulação de mercado: Position View (VI)
Neste artigo, faremos diversas melhorias, visando obter com que o indicador de posição, venha a refletir o que de fato está ocorrendo no servidor de negociação em termos de posições e seu status atual. Devo lembrar, que estas aplicações que serão mostradas aqui, não visam de maneira alguma substituir qualquer elemento presente no MetaTrader 5. E tal pouco devem ser utilizadas sem os devidos cuidados e critérios. Já que elas tem como objetivo terem um código didático. Ou seja, para fins de aprendizado de como as coisas funcionam. E o motivo para que eu diga que o código é didático. É pelo fato de que o uso de mensagens em alguns casos não é a melhor forma de implementar as coisas.
Do básico ao intermediário: Acesso aleatório (I)
Do básico ao intermediário: Acesso aleatório (I)
Neste artigo teremos a nossa primeira experiência no que se refere ao acesso aleatório ao conteúdo de um arquivo. Isto visando tanto a escrita quanto também a leitura de informações e dados presentes em um arquivo. No entanto, como este tema é um tanto quanto longo para ser explicado em um único artigo. Aqui iremos apenas fazer uma introdução sobre esta questão do acesso aleatório.
MQL5 Trading Toolkit (Parte 3): Desenvolvimento de uma biblioteca EX5 para gerenciamento de ordens pendentes
MQL5 Trading Toolkit (Parte 3): Desenvolvimento de uma biblioteca EX5 para gerenciamento de ordens pendentes
Você aprenderá como desenvolver e implementar uma biblioteca EX5 abrangente para ordens pendentes em seu código ou projetos MQL5. Vamos analisar como importar e implementar essa biblioteca como parte de um painel de negociação ou interface gráfica do usuário (GUI). O painel de ordens do EA permitirá aos usuários abrir, acompanhar e excluir ordens pendentes por número mágico diretamente na interface gráfica exibida na janela do gráfico.
Data Science e ML (Parte 30): O Casal Poderoso para Prever o Mercado de Ações, Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
Data Science e ML (Parte 30): O Casal Poderoso para Prever o Mercado de Ações, Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
Neste artigo, exploramos a integração dinâmica das Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e das Redes Neurais Recorrentes (RNNs) na previsão do mercado de ações. Aproveitando a capacidade das CNNs de extrair padrões e a proficiência das RNNs em lidar com dados sequenciais. Vamos ver como essa combinação poderosa pode aumentar a precisão e eficiência dos algoritmos de negociação.
Simulação de mercado: Position View (V)
Simulação de mercado: Position View (V)
Apesar do que foi visto no artigo anterior, se algo aparentemente simples. Ali, temos diversos problemas e muitas coisas a serem resolvidas e feita. Você caro leitor, pode imaginar que tudo é fácil e simples. E de maneira inocente, vai simplesmente aceitando o que lhe é apresentado. Isto é uma falha, na qual você, caro leitor, deverá tentar se livrar. Mas pior do que aceitar, é simplesmente, não entender e tentar usar algo sem de fato compreender o que está sendo usado. Não é raro, entre iniciantes, a fase de cópia e cola. Porém, caso você não queira ficar sempre nesta, é bom aprender como usar certas ferramentas. E uma das ferramentas mais utilizadas por programadores é a documentação. E a segunda ferramenta é os testes e arquivos de log. Aqui veremos como fazer isto.
Repensando estratégias clássicas (Parte X): A IA pode operar o MACD?
Repensando estratégias clássicas (Parte X): A IA pode operar o MACD?
Junte-se a nós em uma análise empírica do indicador MACD para verificar se a aplicação da inteligência artificial à estratégia que inclui esse indicador pode aumentar a precisão da previsão do par EURUSD. Avaliamos simultaneamente se é mais fácil prever o próprio indicador do que o preço, bem como se o valor do indicador permite prever os níveis futuros de preço. Forneceremos as informações necessárias para que você decida se vale a pena investir seu tempo integrando o MACD às suas estratégias de trading com o uso de inteligência artificial.
Criando um painel MQL5 interativo usando a classe Controls (Parte 1): Configurando o painel
Criando um painel MQL5 interativo usando a classe Controls (Parte 1): Configurando o painel
Neste artigo, vamos criar um painel de negociação interativo utilizando a classe Controls no MQL5, voltado para otimizar as operações de trading. O painel conterá um cabeçalho, botões de navegação para trading, fechamento e informações, além de botões especializados para envio de ordens e gerenciamento de posições. Ao final do artigo, teremos um painel básico pronto para futuras melhorias.
Ganhe Vantagem em Qualquer Mercado (Parte V): Dados Alternativos FRED EURUSD
Ganhe Vantagem em Qualquer Mercado (Parte V): Dados Alternativos FRED EURUSD
Na discussão de hoje, utilizamos dados alternativos diários do Federal Reserve de St. Louis sobre o Índice Amplo do Dólar dos EUA e um conjunto de outros indicadores macroeconômicos para prever a taxa de câmbio futura do EURUSD. Infelizmente, embora os dados aparentem ter uma correlação quase perfeita, não conseguimos obter ganhos materiais em nossa acurácia de modelo, o que pode nos indicar que os investidores talvez estejam melhores usando apenas as cotações normais do mercado.
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de uma estratégia de trading com LLM (II) - Configuração do LoRA
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de uma estratégia de trading com LLM (II) - Configuração do LoRA
Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica. Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Corpo em Connexus (Parte 4): Adicionando suporte ao corpo de requisições HTTP
Corpo em Connexus (Parte 4): Adicionando suporte ao corpo de requisições HTTP
Neste artigo, abordamos o conceito de corpo nas requisições HTTP, que é necessário para o envio de dados como JSON e texto simples. Discutimos e explicamos como usá-lo corretamente junto com os cabeçalhos apropriados. Também introduzimos a classe ChttpBody, que faz parte da biblioteca Connexus e que irá simplificar o trabalho com o corpo das requisições.
Codificação ordinal de variáveis nominais
Codificação ordinal de variáveis nominais
Neste artigo, discutiremos e demonstraremos como transformar variáveis nominais em formatos numéricos adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando tanto Python quanto MQL5.
Criação de um EA em MQL5 com base na estratégia PIRANHA utilizando Bandas de Bollinger
Criação de um EA em MQL5 com base na estratégia PIRANHA utilizando Bandas de Bollinger
Neste artigo, criamos um EA (Expert Advisor) em MQL5 com base na estratégia PIRANHA, utilizando as Bandas de Bollinger para aumentar a eficiência da negociação. Discutimos os princípios-chave da estratégia, a implementação do código, bem como os métodos de teste e otimização. Esse conhecimento permitirá usar o EA com eficácia em seus cenários de trading.
EA baseado em um aproximador universal MLP
EA baseado em um aproximador universal MLP
Este artigo apresenta uma forma simples e acessível de usar uma rede neural em um EA, que não exige conhecimento aprofundado em aprendizado de máquina. O método elimina a necessidade de normalizar a função alvo e evita problemas como “explosão de pesos” e “paralisação da rede”, oferecendo um aprendizado intuitivo com controle visual dos resultados.
Título no Connexus (Parte 3): dominando o uso de cabeçalhos HTTP em requisições
Título no Connexus (Parte 3): dominando o uso de cabeçalhos HTTP em requisições
Continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, exploraremos o conceito de cabeçalhos no protocolo HTTP, explicando o que são, para que servem e como utilizá-los nas requisições. Analisaremos os principais cabeçalhos utilizados ao interagir com APIs e apresentaremos exemplos práticos de como configurá-los na biblioteca.
Otimização de portfólio em Forex: Síntese de VaR e teoria de Markowitz
Otimização de portfólio em Forex: Síntese de VaR e teoria de Markowitz
Como se realiza o trading com portfólio em Forex? Como pode ser feita a síntese entre a teoria de portfólio de Markowitz para otimizar as proporções do portfólio e o modelo VaR para otimizar o risco do portfólio? Vamos criar um código baseado na teoria de portfólio, onde, de um lado, obtemos um risco reduzido e, do outro, uma rentabilidade de longo prazo aceitável.
Simulação de mercado: Position View (IV)
Simulação de mercado: Position View (IV)
Aqui começaremos a unir diversas coisas, ou aplicações que antes estavam complemente isoladas entre si. Apesar de que o Chart Trade, o Indicador de Mouse e o Expert Advisor, já terem algum tipo de relacionamento. Não havia ainda uma forma de podermos observar, posições que estivessem abertas no servidor de negociação, isto diretamente no gráfico. Fazendo muitas das vezes uso de um sistema cross order. Mas a partir deste momento isto começa a se tornar possível. Abrindo diversas portas para novas ideias e implementações futuras. Se bem que estamos apenas começando a fazer as coisas acontecerem. Mas já teremos uma direção na qual seguir.
Do básico ao intermediário: FileSave e FileLoad
Do básico ao intermediário: FileSave e FileLoad
Neste artigo será explicado e explorado algumas formas de lidar com as funções de biblioteca FileSave e FileLoad. Apesar de muita gente, as considerar pouco promissoras, devido a algumas limitações ou dificuldades que as mesmas nos gera em alguns tipos de cenários. Entender da forma correta como estas duas funções trabalham, podem lhe poupar muito trabalho em certos momento. Além é claro, das mesmas, serem uma ótima forma de promover arquivos de log.
Simulação de mercado: Position View (I)
Simulação de mercado: Position View (I)
O conteúdo, que veremos a partir de agora, é muito mais complicado em termos de teorias e conceitos. Tentarei deixar o conteúdo o mais simples quanto for possível fazer. A parte referente a programação em si. É até bastante simples e direta. Mas se você não compreender toda a teórica, que está debaixo dos panos. Ficará completamente sem meios para poder melhorar, ou mesmo adaptar o sistema de replay/simulador. A algo diferente do que irei mostrar. Meu intuito não é que você simplesmente compile e use o código que estou mostrando. Quero que você aprenda, entenda e se possível, possa criar algo ainda melhor.
Simulação de mercado: Position View (II)
Simulação de mercado: Position View (II)
Neste artigo, mostrarei de maneira o mais simples e prática possível. Como você poderá usar um indicador como sendo uma forma de observar posições que estejam abertas. Isto junto ao servidor de negociação. Estou fazendo isto, desta forma e ao poucos, justamente para mostrar, que você não precisa necessariamente, colocar tais coisas em um Expert Advisor. Muitos de vocês, já devem estar bastante acostumados em fazer isto. Seja por um motivo, seja por outro qualquer. Mas a verdade é que isto é pura bobagem, já que conforme formos avançando nesta implementação, ficará claro, que você poderá criar, ou implementar diversos tipos diferentes de indicadores, para tão propósito.
Simulação de mercado: Position View (III)
Simulação de mercado: Position View (III)
Nestes últimos artigos, tenho mencionado o fato de que precisamos em alguns momentos definir um valor para a propriedade ZOrder. Mas por que?!?! Já que muitos dos códigos, que adicionam objetos no gráfico, simplesmente não utilizam, ou melhor, não definem um valor para tal propriedade. Bem, não estou aqui, para dizer, o que cada programador, deve ou não fazer. Como ele deve ou não criar seus códigos. Estou aqui, a fim de mostrar, a você caro leitor, e interessado em realmente compreender como as coisas funcionam, por debaixo dos panos.
Análise Múltipla de Símbolos com Python e MQL5 (Parte I): Fabricantes de Circuitos Integrados do NASDAQ
Análise Múltipla de Símbolos com Python e MQL5 (Parte I): Fabricantes de Circuitos Integrados do NASDAQ
Junte-se a nós para discutir como você pode usar IA para otimizar o dimensionamento de posições e a quantidade de ordens, a fim de maximizar o retorno do seu portfólio. Vamos mostrar como identificar, de forma algorítmica, um portfólio ideal e adaptar seu portfólio conforme sua expectativa de retorno ou níveis de tolerância ao risco. Nesta discussão, vamos utilizar a biblioteca SciPy e a linguagem MQL5 para criar um portfólio ideal e diversificado usando todos os dados que temos.
Negociação algorítmica baseada em padrões de reversão 3D
Negociação algorítmica baseada em padrões de reversão 3D
Estamos abrindo um novo mundo de trading automatizado em barras 3D. Como seria um robô de trading operando em barras multidimensionais de preço, e será que os clusters “amarelos” das barras 3D conseguem prever reversões de tendência? Como é o trading em múltiplas dimensões?
Scalping Orderflow para MQL5
Scalping Orderflow para MQL5
Este Expert Advisor para MetaTrader 5 implementa uma estratégia de Scalping OrderFlow com gerenciamento de risco avançado. Ele utiliza múltiplos indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociação com base em desequilíbrios de fluxo de ordens. Os testes de retrocesso (backtesting) mostram potencial de lucratividade, mas destacam a necessidade de mais otimizações, especialmente no gerenciamento de risco e nas taxas de acerto das operações. Adequado para traders experientes, exige testes aprofundados e compreensão antes da utilização em ambiente real.
Análise de Sentimento no Twitter com Sockets
Análise de Sentimento no Twitter com Sockets
Este inovador bot de negociação integra o MetaTrader 5 com Python para aproveitar a análise de sentimento em tempo real nas mídias sociais para decisões automatizadas de negociação. Ao analisar o sentimento no Twitter relacionado a instrumentos financeiros específicos, o bot traduz as tendências das mídias sociais em sinais acionáveis de negociação. Ele utiliza uma arquitetura cliente-servidor com comunicação via socket, permitindo uma interação contínua entre as capacidades de negociação do MT5 e o poder de processamento de dados do Python.