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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.
Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras
Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras
O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.
Do básico ao intermediário: Objetos (III)
Do básico ao intermediário: Objetos (III)
Neste artigo iremos ver como podemos implementar um sistema de interação muito bacana e bastante interessante. Ainda mais para quem esteja começando a praticar programação MQL5. Não se trata de algo realmente novo. Porém a forma como irei abordar o assunto, de fato, tornará tudo muito mais simples de entender. Já que iremos ver na prática uma programação estrutural sendo feita com um objetivo bastante divertido.
Do básico ao intermediário: Objetos (I)
Do básico ao intermediário: Objetos (I)
Neste artigo, começarmos a ver como poderemos trabalhar com objetos diretamente no gráfico. Isto utilizando um código construído especialmente para apresentar algo a nós. Trabalhar com objetos é algo muito interessante e bastante divertido. Como este será o primeiro contato. Iremos começar com algo bem simples.
Do básico ao intermediário: Objetos (II)
Do básico ao intermediário: Objetos (II)
Neste artigo veremos como controlar de forma simples via código algumas propriedades de objetos. Vermos como podemos colocar mais de um objeto em um mesmo gráfico, usando para isto uma aplicação. E além disto, começaremos a ver a importância de definir um nome curto, para todo e qualquer indicador que venhamos a implementar.
Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba
Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba
O artigo apresenta um testador rápido de estratégias para modelos de aprendizado de máquina com o uso do Numba. Em termos de velocidade, ele supera o testador de estratégias feito em Python puro em 50 vezes. O autor recomenda o uso dessa biblioteca para acelerar cálculos matemáticos, especialmente em casos que envolvem laços.
Do básico ao intermediário: Eventos de mouse
Do básico ao intermediário: Eventos de mouse
Este artigo, é uns dos que definitivamente, é necessário não apenas ver o código e o estudar para compreender o que estará acontecendo. É de fato, necessário, criar uma aplicação executável e a utilizar em um gráfico qualquer. Isto maneira a conseguir entender pequenos detalhes, que de outra forma são muito complicados de serem compreendidos. Como por exemplo, a combinação de teclado com o mouse, a fim de construir certos tipos de coisas.
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (II)
Simulação de mercado: Iniciando o SQL no MQL5 (II)
Apesar de muitos imaginarem que podemos usar tranquilamente códigos em SQL dentro de outros códigos. Isto normalmente não se aplica. Devido ao fato, de que um código SQL, será sempre colocado dentro de um executável, como sendo uma string. E este fato de colocar o código SQL como sendo uma string, apesar de não ser problemático, para pequenos trechos de código. Podem sim ser algo que nos causará muitos transtornos e uma baita de uma dor de cabeça.
Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)
Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)
Damos continuidade ao desenvolvimento do framework FinMem, que utiliza abordagens de memória multinível, imitando os processos cognitivos humanos. Isso permite que o modelo não apenas processe dados financeiros complexos de forma eficiente, mas também se adapte a novos sinais, aumentando significativamente a precisão e a efetividade das decisões de investimento em mercados altamente dinâmicos.
Algoritmo de Busca Orbital Atômica — Atomic Orbital Search (AOS)
Algoritmo de Busca Orbital Atômica — Atomic Orbital Search (AOS)
O artigo aborda o algoritmo AOS (Atomic Orbital Search), que utiliza conceitos do modelo orbital atômico para simular a busca por soluções. O algoritmo se baseia em distribuições probabilísticas e na dinâmica das interações dentro de um átomo. O artigo discute detalhadamente os aspectos matemáticos do AOS, incluindo a atualização das posições dos candidatos a soluções e os mecanismos de absorção e emissão de energia. O AOS abre novos caminhos para a aplicação de princípios quânticos em tarefas computacionais, oferecendo uma abordagem inovadora para a otimização.