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Do básico ao intermediário: SandBox e o MetaTrader
Do básico ao intermediário: SandBox e o MetaTrader
Você sabe o que é uma SandBox? Sabe como trabalhar com ela? Se a resposta para qualquer uma destas questões for um não. Veja este artigo, para entender o principio básico por trás de uma SandBox. E entenda por que o MetaTrader 5 faz uso de uma SandBox a fim de garantir a integridade de alguns de seus dados. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
HTTP e Connexus (Parte 2): Entendendo a Arquitetura HTTP e o Design de Bibliotecas
HTTP e Connexus (Parte 2): Entendendo a Arquitetura HTTP e o Design de Bibliotecas
Este artigo explora os fundamentos do protocolo HTTP, cobrindo os principais métodos (GET, POST, PUT, DELETE), códigos de status e a estrutura das URLs. Além disso, apresenta o início da construção da biblioteca Connexus com as classes CQueryParam e CURL, que facilitam a manipulação de URLs e parâmetros de consulta em requisições HTTP.
ADAM Populacional (estimativa adaptativa de momentos)
ADAM Populacional (estimativa adaptativa de momentos)
Este artigo apresenta a transformação do conhecido e popular método de otimização por gradiente ADAM em um algoritmo populacional e sua modificação com a introdução de indivíduos híbridos. A nova abordagem permite criar agentes que combinam elementos de soluções bem-sucedidas usando uma distribuição probabilística. A principal inovação é a formação de indivíduos híbridos populacionais, que acumulam de forma adaptativa informações das soluções mais promissoras, aumentando a eficácia da busca em espaços multidimensionais complexos.
Expert Advisor Auto-otimizável com MQL5 e Python (Parte IV): Empilhamento de Modelos
Expert Advisor Auto-otimizável com MQL5 e Python (Parte IV): Empilhamento de Modelos
Hoje, vamos demonstrar como você pode construir aplicações de trading com IA capazes de aprender com os próprios erros. Vamos demonstrar uma técnica conhecida como stacking (empilhamento), na qual usamos 2 modelos para fazer 1 previsão. O primeiro modelo é tipicamente um aprendiz mais fraco, e o segundo modelo normalmente é um modelo mais poderoso que aprende com os resíduos do nosso aprendiz mais fraco. Nosso objetivo é criar um conjunto de modelos (ensemble), na esperança de alcançar maior acurácia.
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (IV)
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (IV)
Neste artigo iremos terminar o que foi começado no artigo anterior. Ou seja, uma forma total e completamente interativa de redimensionar os objetos diretamente no gráfico. Apesar do fato de muitos imaginarem que para fazer tal coisa, seria necessário muito mais conhecimento sobre MQL5. Você irá notar que usando conceitos simples e um conhecimento muito básico, podemos implementar uma forma de trabalhar com os objetos diretamente no gráfico. Algo que terá um resultado bem divertido e bastante interessante.
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (III)
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (III)
Neste artigo iremos preparar o terreno para algo que será visto no próximo artigo. Mas também iremos ver como permitir que um objeto do tipo OBJ_LABEL possa ser editado e movido de forma completamente interativa. Ou seja, poderemos mudar tanto o texto quanto a posição de um objeto do tipo OBJ_LABEL, sem abrir a janela de propriedades do objeto.
Ciclos e trading
Ciclos e trading
Este artigo é dedicado ao uso de ciclos no trading. Nele, vamos tentar entender como construir uma estratégia de negociação com base em modelos cíclicos.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 75): Um novo Chart Trade (II)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 75): Um novo Chart Trade (II)
Neste artigo explicarei grande parte da classe C_ChartFloatingRAD. Esta é responsável por fazer com que o Chart Trade funcione. Porém aqui não irei de fato terminar a explicação. A mesma será finalizada no próximo artigo. Já que o conteúdo neste artigo é bastante denso e precisa ser compreendido a fundo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
Modelos de regressão não linear no mercado
Modelos de regressão não linear no mercado
Modelos de regressão não linear no mercado: é realmente possível prever os mercados financeiros? Vamos tentar criar um modelo para prever os preços do euro-dólar e, com base nele, fazer dois robôs: um em Python e outro em MQL5.
Redes neurais em trading: Treinamento multitarefa baseado no modelo ResNeXt (Conclusão)
Redes neurais em trading: Treinamento multitarefa baseado no modelo ResNeXt (Conclusão)
Seguimos com a exploração do framework de aprendizado multitarefa baseado na arquitetura ResNeXt, que se destaca pela modularidade, alta eficiência computacional e pela capacidade de identificar padrões estáveis nos dados. O uso de um codificador único e de "cabeças" especializadas reduz o risco de overfitting do modelo e aumenta a qualidade das previsões.
Analisando o código binário dos preços no mercado (Parte II): Convertendo para BIP39 e criando um modelo GPT
Analisando o código binário dos preços no mercado (Parte II): Convertendo para BIP39 e criando um modelo GPT
Seguimos com as tentativas de decifrar os movimentos dos preços... Que tal uma análise linguística do "vocabulário do mercado", que obtemos ao converter o código binário do preço para BIP39? Neste artigo, vamos nos aprofundar em uma abordagem inovadora para a análise de dados de mercado e explorar como os métodos modernos de processamento de linguagem natural podem ser aplicados ao idioma do mercado.
Redes neurais em trading: Aprendizado multitarefa baseado no modelo ResNeXt
Redes neurais em trading: Aprendizado multitarefa baseado no modelo ResNeXt
O framework de aprendizado multitarefa baseado no ResNeXt otimiza a análise de dados financeiros ao considerar sua alta dimensionalidade, não linearidade e dependências temporais. O uso de convolução em grupo e cabeças especializadas permite que o modelo extraia de forma eficiente as principais características dos dados brutos.
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte VI): Fundamentos da criação de EAs
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte VI): Fundamentos da criação de EAs
O artigo dá continuidade à série para iniciantes. Aqui serão abordados os princípios básicos da construção de EAs. Primeiro, criaremos um EA que operará sem indicadores, usando ordens pendentes, depois, criaremos um segundo EA, baseado no indicador padrão MA, operando com ordens a preço atual. Parto do princípio de que você já não é totalmente iniciante e domina o material dos artigos anteriores.
Redes neurais em trading: Transformador hierárquico de duas torres (Hidformer)
Redes neurais em trading: Transformador hierárquico de duas torres (Hidformer)
Apresentamos o framework do transformador hierárquico de duas torres (Hidformer), desenvolvido para previsão de séries temporais e análise de dados. Os autores do framework propuseram diversas melhorias na arquitetura Transformer, o que permitiu aumentar a precisão das previsões e reduzir o consumo de recursos computacionais.
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (V)
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (V)
No artigo anterior mostrei como você deveria proceder, a fim de conseguir adicionar o mecanismo de pesquisa. Isto para que dentro do código MQL5, você pudesse de fato fazer uso pleno do SQL. A fim de conseguir obter os resultados quando for usar o comando SELECT FROM do SQL. Mas ficou faltando falar da última função que precisamos implementar. Esta é a função DatabaseReadBind. E como para entender ela adequadamente é algo que exigirá um pouco mais de explicações. Ficou decidido que isto seria feito, não naquele artigo anterior, mas sim neste daqui. Já que o assunto é bem extenso.
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (II)
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (II)
Neste artigo iremos ver como funciona os três últimos tipos de eventos que podem ser disparados por um objeto. Entender isto será algo muito divertido. Já que no final faremos algo que para muitos pode parecer um tanto quanto insanidade. Porém que é perfeitamente possível de ser feito, e tem um resultado bastante surpreendente.
Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão)
Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão)
Estamos finalizando a implementação do framework MacroHFT para trading de alta frequência com criptomoedas, que utiliza aprendizado por reforço dependente de contexto e memória para se adaptar às condições dinâmicas do mercado. E para concluir este artigo, será realizado um teste com os métodos implementados utilizando dados históricos reais, a fim de avaliar sua eficácia.
Usando PSAR, Heiken Ashi e Aprendizado Profundo Juntos para Operações de Trading
Usando PSAR, Heiken Ashi e Aprendizado Profundo Juntos para Operações de Trading
Este projeto explora a fusão entre aprendizado profundo e análise técnica para testar estratégias de trading no mercado de câmbio (forex). Um script em Python é usado para experimentação rápida, utilizando um modelo ONNX juntamente com indicadores tradicionais como PSAR, SMA e RSI para prever movimentos do par EUR/USD. Um script em MetaTrader 5 então leva essa estratégia para um ambiente ao vivo, usando dados históricos e análise técnica para tomar decisões de trading mais informadas. Os resultados do backtesting indicam uma abordagem cautelosa, porém consistente, com foco em gestão de risco e crescimento estável em vez da busca agressiva por lucros.
Como Implementar Otimização Automática em Expert Advisors MQL5
Como Implementar Otimização Automática em Expert Advisors MQL5
Guia passo a passo para otimização automática em MQL5 para Expert Advisors. Vamos abordar uma lógica de otimização robusta, boas práticas para seleção de parâmetros e como reconstruir estratégias com backtesting. Além disso, métodos mais avançados como a otimização walk-forward serão discutidos para aprimorar sua abordagem de trading.
Aplicação de regras associativas para análise de dados no Forex
Aplicação de regras associativas para análise de dados no Forex
Como aplicar as regras preditivas de análise de dados do varejo de supermercados ao mercado real de Forex? Como as compras de biscoitos, leite e pão estão relacionadas às transações na bolsa? Este artigo explora uma abordagem inovadora para o trading algorítmico, baseada no uso de regras associativas.
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (I)
Do básico ao intermediário: Eventos em Objetos (I)
Neste artigo irei ver três dos seis eventos que podem ser disparado pelo MetaTrader 5, quando algo acontece a um objeto presente no gráfico. Estes evento são muito uteis quando o assunto é interação com o usuário. Isto por que sem entender estes eventos, você irá ter muito mais trabalho para manter uma certa configuração no gráfico. Tentando controlar objetos com finalidades específicas.
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (IV)
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (IV)
Muitos costuma subutilizar o SQL, ou mesmo não fazer uso dele, devido a uma má compreensão de como ele realmente funciona. Quando pesquisamos dentro de um banco de dados SQL. Não queremos necessariamente saber de uma resposta genérica. Podemos em alguns casos, estar buscando uma resposta bastante objetiva e prática. Se você criar um banco de dados, com uma certa estruturação e modelagem. Poderá colocar, virtualmente qualquer tipo de informação dentro do banco de dados.
Algoritmo de busca orbital atômica — Atomic Orbital Search (AOS): Modificação
Algoritmo de busca orbital atômica — Atomic Orbital Search (AOS): Modificação
Na segunda parte do artigo, continuaremos o desenvolvimento da versão modificada do algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), focando em operadores específicos para aumentar sua eficiência e adaptabilidade. Após analisar as bases e mecânicas do algoritmo, discutiremos ideias para melhorar o desempenho e a capacidade de análise de espaços de soluções complexos, propondo novas abordagens para expandir sua funcionalidade como ferramenta de otimização.
Do básico ao intermediário: Objetos (IV)
Do básico ao intermediário: Objetos (IV)
Este talvez venha a ser o artigo mais divertido até este momento. Isto porque, aqui iremos implementar uma modificação de um objeto presente no MetaTrader 5, a fim de conseguir criar um outro objeto, que não existe originalmente na plataforma. Claro que o que será visto aqui, pode parecer meio que doideira. Mas funciona e tem um objetivo bastante interessante.
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (III)
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (III)
No artigo anterior vimos como poderíamos desenvolver uma classe em MQL5, que seria capaz de nos dar algum suporte. Cuja finalidade, se dá justamente para que possamos colocar o código SQL dentro de um arquivo de script. Isto de forma que não precisaríamos, ter que digitar o mesmo código em uma string, no código MQL5. Mas apesar de daquela solução, ser funcional. Ela contem alguns detalhes, que podemos melhorar e devemos melhorar.