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Criando um Painel Administrador de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (II): Modularização
Criando um Painel Administrador de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (II): Modularização
Nesta discussão, damos um passo adiante ao dividir nosso programa MQL5 em módulos menores e mais gerenciáveis. Esses componentes modulares serão então integrados ao programa principal, melhorando sua organização e capacidade de manutenção. Essa abordagem simplifica a estrutura do programa principal e torna os componentes individuais reutilizáveis em outros Expert Advisors (EAs) e no desenvolvimento de indicadores. Ao adotar esse design modular, criamos uma base sólida para melhorias futuras, beneficiando tanto nosso projeto quanto a comunidade mais ampla de desenvolvedores.
Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Time-MoE)
Redes neurais em trading: Pipeline inteligente de previsões (Time-MoE)
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.
Indicador do modelo CAPM no mercado Forex
Indicador do modelo CAPM no mercado Forex
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.
Indicador de previsão ARIMA em MQL5
Indicador de previsão ARIMA em MQL5
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.
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (I)
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (I)
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.
Engenharia de Recursos com Python e MQL5 (Parte III): Ângulo do Preço (2) Coordenadas Polares
Engenharia de Recursos com Python e MQL5 (Parte III): Ângulo do Preço (2) Coordenadas Polares
Neste artigo, fazemos nossa segunda tentativa de converter as variações nos níveis de preço em qualquer mercado em uma variação correspondente de ângulo. Desta vez, selecionamos uma abordagem matematicamente mais sofisticada do que a escolhida em nossa primeira tentativa, e os resultados que obtivemos sugerem que a mudança de abordagem pode ter sido a decisão correta Junte-se a nós hoje, enquanto discutimos como podemos usar coordenadas polares para calcular o ângulo formado pelas variações nos níveis de preço, de forma significativa, independentemente de qual mercado você esteja analisando.
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados. Combinamos cadeias de Markov com uma rede neural multicamadas MLP, escrita com a biblioteca ALGLIB MQL5. Como cadeias de Markov e redes neurais podem ser combinadas para a previsão no Forex?
Redes neurais em trading: Generalização de séries temporais sem vinculação a dados (Módulos básicos do modelo)
Redes neurais em trading: Generalização de séries temporais sem vinculação a dados (Módulos básicos do modelo)
Damos continuidade ao conhecimento do framework Mamba4Cast. E hoje vamos nos aprofundar na implementação prática das abordagens propostas. O Mamba4Cast foi criado não para um longo aquecimento em cada nova série temporal, mas para entrar em operação de forma instantânea. Graças à ideia de Zero-Shot Forecasting, o modelo é capaz de fornecer imediatamente previsões de alta qualidade em dados reais sem retreinamento e sem ajuste fino de hiperparâmetros.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 5): Desenvolvendo a Estratégia Adaptive Crossover RSI Trading Suite
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 5): Desenvolvendo a Estratégia Adaptive Crossover RSI Trading Suite
Neste artigo, desenvolvemos o Sistema Adaptive Crossover RSI Trading Suite, que utiliza cruzamentos de médias móveis de 14 e 50 períodos para geração de sinais, confirmados por um filtro de RSI de 14 períodos. O sistema inclui um filtro de dias de negociação, setas de sinal com anotações e um painel em tempo real para monitoramento. Essa abordagem garante precisão e adaptabilidade no trading automatizado.
Construindo Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5 (Parte 5): Regras de Negociação Auto Adaptativas
Construindo Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5 (Parte 5): Regras de Negociação Auto Adaptativas
As melhores práticas, que definem como usar um indicador com segurança, nem sempre são fáceis de seguir. Condições de mercado calmas podem, surpreendentemente, produzir leituras no indicador que não se qualificam como um sinal de negociação, levando à perda de oportunidades para traders algorítmicos. Este artigo irá sugerir uma solução potencial para esse problema, à medida que discutimos como construir aplicações de negociação capazes de adaptar suas regras de negociação aos dados de mercado disponíveis.
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 4): Construindo um Sistema de Recuperação por Zonas em Múltiplos Níveis
Automatizando Estratégias de Trading em MQL5 (Parte 4): Construindo um Sistema de Recuperação por Zonas em Múltiplos Níveis
Neste artigo, desenvolvemos um Sistema de Recuperação por Zonas em Múltiplos Níveis em MQL5 que utiliza o RSI para gerar sinais de negociação. Cada instância de sinal é adicionada dinamicamente a uma estrutura de array, permitindo que o sistema gerencie múltiplos sinais simultaneamente dentro da lógica de Zone Recovery. Por meio dessa abordagem, demonstramos como lidar de forma eficaz com cenários complexos de gerenciamento de trades, mantendo ao mesmo tempo um design de código escalável e robusto.
Construindo Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5 (Parte 4): Dimensionamento Dinâmico de Posição
Construindo Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5 (Parte 4): Dimensionamento Dinâmico de Posição
Empregar com sucesso o trading algorítmico exige aprendizado contínuo e interdisciplinar. No entanto, a gama infinita de possibilidades pode consumir anos de esforço sem gerar resultados tangíveis. Para lidar com isso, propomos uma estrutura que introduz complexidade de forma gradual, permitindo que os traders refinem suas estratégias de maneira iterativa, em vez de dedicar tempo indefinido a resultados incertos.
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 9): Fluxo Externo
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 9): Fluxo Externo
Este artigo explora uma nova dimensão de análise utilizando bibliotecas externas especificamente projetadas para análises avançadas. Essas bibliotecas, como o pandas, fornecem ferramentas poderosas para processar e interpretar dados complexos, permitindo que os traders obtenham percepções mais profundas sobre a dinâmica do mercado. Ao integrar essas tecnologias, podemos reduzir a lacuna entre dados brutos e estratégias acionáveis. Junte-se a nós enquanto estabelecemos as bases dessa abordagem inovadora e desbloqueamos o potencial de combinar tecnologia com expertise em trading.
Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco
Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco
O artigo contém uma descrição detalhada do algoritmo de cálculo de taxas cruzadas, a visualização da matriz de desequilíbrios e recomendações para a configuração ideal dos parâmetros MinDiscrepancy e MaxRisk para uma negociação eficiente. O sistema calcula automaticamente o "valor justo" de cada par de moedas por meio de taxas cruzadas, gerando sinais de compra em desvios negativos e de venda em desvios positivos.
Integração de APIs de Corretoras com Expert Advisors usando MQL5 e Python
Integração de APIs de Corretoras com Expert Advisors usando MQL5 e Python
Neste artigo, discutiremos a implementação do MQL5 em parceria com o Python para realizar operações relacionadas à corretora. Imagine ter um Expert Advisor (EA) em execução contínua hospedado em um VPS, executando negociações em seu nome. Em determinado momento, a capacidade do EA de gerenciar fundos torna-se fundamental. Isso inclui operações como adicionar fundos à sua conta de negociação e iniciar retiradas. Nesta discussão, iremos esclarecer as vantagens e a implementação prática desses recursos, garantindo a integração perfeita do gerenciamento de fundos à sua estratégia de negociação. Fique atento!
Previsão de barras Renko com a ajuda de IA CatBoost
Previsão de barras Renko com a ajuda de IA CatBoost
Como usar barras Renko junto com IA? Vamos analisar o Renko-trading no Forex com precisão de previsões de até 59.27%. Exploraremos as vantagens das barras Renko para filtrar o ruído do mercado, entenderemos por que indicadores de volume são mais importantes do que padrões de preço e como configurar o tamanho ideal do bloco Renko para EURUSD. Um guia passo a passo para integrar CatBoost, Python e MetaTrader 5 para criar seu próprio sistema de previsão Renko Forex. Perfeito para traders que desejam ir além da análise técnica tradicional.
Trading por pares: negociação algorítmica com auto-otimização baseada na diferença de pontuação Z
Trading por pares: negociação algorítmica com auto-otimização baseada na diferença de pontuação Z
Neste artigo, analisaremos o que é o trading por pares e como ocorre a negociação baseada em correlações. Também criaremos um EA para automatizar o trading por pares e adicionaremos a possibilidade de otimização automática desse algoritmo de negociação com base em dados históricos. Além disso, dentro do projeto, aprenderemos a calcular as divergências entre dois pares por meio da pontuação Z.
Critérios de tendência. Conclusão
Critérios de tendência. Conclusão
Neste artigo, analisaremos as particularidades da aplicação prática de alguns critérios de tendência. Além disso, tentaremos desenvolver alguns novos critérios. A principal atenção será dada à eficácia desses critérios na análise de dados de mercado e no trading.
Redes neurais em trading: Detecção de anomalias no domínio da frequência (Conclusão)
Redes neurais em trading: Detecção de anomalias no domínio da frequência (Conclusão)
Damos continuidade ao trabalho de implementação das abordagens do framework CATCH, que combina a transformada de Fourier e o mecanismo de patching em frequência, possibilitando a detecção precisa de anomalias de mercado. Nesta etapa, concluímos a realização da nossa própria versão das abordagens propostas e conduziremos testes com os novos modelos utilizando dados históricos reais.
Desenvolvimento de um sistema de monitoramento de entradas de swing (EA)
Desenvolvimento de um sistema de monitoramento de entradas de swing (EA)
À medida que o ano se aproxima do fim, traders de longo prazo costumam refletir sobre o histórico do mercado para analisar seu comportamento e tendências, visando projetar potenciais movimentos futuros. Neste artigo, exploraremos o desenvolvimento de um Expert Advisor (EA) de monitoramento de entradas de longo prazo usando MQL5. O objetivo é abordar o desafio das oportunidades de negociação de longo prazo perdidas devido ao trading manual e à ausência de sistemas automatizados de monitoramento. Usaremos um dos pares mais negociados como exemplo para estruturar e desenvolver nossa solução de forma eficaz.