Neste artigo, criaremos um EA na linguagem MQL5 que enviará mensagens para o Telegram por meio de um bot. Configuraremos os parâmetros necessários, incluindo o token de API do bot e o identificador do chat, e então realizaremos uma requisição HTTP POST para entregar as mensagens. Em seguida, processaremos a resposta para garantir a entrega bem-sucedida e lidaremos com possíveis erros.
Neste artigo, analisamos empiricamente estratégias de trading clássicas para verificar se é possível aprimorá-las com inteligência artificial (IA). Utilizaremos o modelo de Análise Discriminante Linear (Linear Discriminant Analysis) para tentar prever máximas mais altas e mínimas mais baixas.
Este artigo aborda o desenvolvimento de um painel dinâmico multissímbolo e multiperíodo do indicador RSI em MQL5. O painel tem como objetivo fornecer aos traders os valores do RSI em tempo real para diferentes símbolos e períodos gráficos. Ele será equipado com botões interativos, atualizações em tempo real e indicadores de cores para ajudar os traders a tomarem decisões informadas.
Nesta série de artigos, analisamos estratégias clássicas de negociação usando algoritmos modernos para determinar se podemos melhorar a estratégia utilizando IA. No artigo de hoje, revisamos uma abordagem clássica para negociar o SP500 usando a relação que ele tem com as Notas do Tesouro dos EUA.
Neste artigo, nosso especialista em negociação de notícias começará a abrir negociações com base no calendário econômico armazenado em nosso banco de dados. Além disso, melhoraremos os gráficos do especialista para exibir informações mais relevantes sobre os próximos eventos do calendário econômico.
Neste artigo, apresentamos o método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) e sua aplicação na área de trading. Ao contrário dos Transformers tradicionais, que exigem mascaramento de dados ao processar sequências, o MAFT otimiza o processo de atenção, eliminando a necessidade de mascaramento, o que melhora significativamente a eficiência computacional.
Neste artigo, investigamos como o Exponente de Hurst Generalizado e o Teste de Razão de Variância podem ser utilizados para analisar o comportamento das séries de preços em MQL5.
Neste artigo, apresentamos um método de segmentação de objetos 3D baseado no Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina a necessidade de agregação intermediária de dados. Isso acelera o processo de segmentação e melhora o desempenho do modelo.
Apresentamos uma nova abordagem para a detecção de objetos por meio de hiper-redes. Uma hiper-rede de geração de pesos para o modelo subjacente, que nos permite levar em conta as peculiaridades do estado atual do mercado. Essa abordagem melhora a precisão da previsão, adaptando o modelo a diferentes condições de mercado.
A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.
Este artigo explora uma estratégia de trading que integra a Análise Discriminante Linear (LDA) com Bandas de Bollinger, aproveitando previsões de zonas categóricas para gerar sinais estratégicos de entrada no mercado.
Neste artigo, falaremos sobre os algoritmos que utilizam métodos de atenção para resolver tarefas de detecção de objetos em nuvens de pontos. A detecção de objetos em nuvens de pontos é de grande importância para diversas aplicações práticas.
Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.
Neste artigo, discutiremos como integrar princípios de seguimento de tendência e análise fundamental em um único Expert Advisor para construir uma estratégia mais robusta. Este artigo demonstrará como qualquer pessoa pode facilmente começar a construir algoritmos de trading personalizados usando MQL5.
A análise direta da nuvem de pontos permite evitar um aumento excessivo no volume de dados e aprimorar a eficiência dos modelos em tarefas de classificação e segmentação. Abordagens deste tipo demonstram um bom desempenho e resistência a perturbações nos dados brutos.
Continuaremos a explorar o método Transformer Vetorial Hierárquico. Neste artigo, concluiremos a construção do modelo, realizando seu treinamento e teste em dados históricos reais.
Compreender o comportamento de agentes é importante em diversas áreas, mas a maioria dos métodos se concentra em uma única tarefa (compreensão, remoção de ruído ou previsão), o que reduz sua eficácia em cenários reais. Neste artigo, apresento um modelo capaz de se adaptar à solução de diferentes tarefas.
Neste artigo, quero apresentar a você um método interessante de previsão de trajetórias, desenvolvido para resolver problemas relacionados ao movimento autônomo de veículos. Os autores do método combinaram os melhores elementos de diferentes soluções arquitetônicas.
Este artigo aborda perguntas comuns de iniciantes nos fóruns de MQL5 e apresenta soluções práticas. Aprenda a realizar tarefas essenciais, como comprar e vender, obter preços de velas e gerenciar aspectos de negociação automatizada, como limites de operações, períodos de negociação e limites de lucro/perda. Receba orientações passo a passo para aprimorar sua compreensão e implementação desses conceitos no MQL5.
O artigo examina, com base em diagramas de blocos, a lógica dos Expert Advisors (EAs) educacionais incluídos no terminal, localizados na pasta Experts > Free Robots, que operam com padrões de velas.
A base de muitos dos modelos que examinamos anteriormente é a arquitetura Transformer. No entanto, eles podem ser ineficientes ao lidar com sequências longas. Neste artigo, proponho uma abordagem alternativa de previsão de séries temporais com base em modelos de espaço de estados.
A maioria dos métodos modernos de previsão de séries temporais multimodais utiliza a abordagem de canais independentes, ignorando a dependência natural entre os diferentes canais de uma série temporal. Para melhorar a eficiência dos modelos, é fundamental utilizar equilibradamente duas abordagens: canais independentes e mistos.
Damos continuidade à exploração do método TEMPO. Neste artigo, avaliaremos a eficácia prática das abordagens propostas com base em dados históricos reais.
Continuamos a analisar modelos de previsão de séries temporais. Neste artigo, proponho a apresentação de um algoritmo complexo baseado no uso de um modelo de linguagem previamente treinado.
Os modelos leves para previsão de séries temporais oferecem alto desempenho utilizando uma quantidade mínima de parâmetros. Isso reduz o consumo de recursos computacionais e acelera a tomada de decisões. Ao mesmo tempo, eles alcançam qualidade de previsão comparável à de modelos mais complexos.
O artigo descreve os passos para criar um EA (Expert Advisor) que aproveita os rompimentos de preços após períodos de consolidação. Ao identificar esses intervalos e estabelecer os níveis de rompimento, os traders podem automatizar suas decisões de negociação com base nessa estratégia. O EA foi projetado para fornecer pontos claros de entrada e saída, evitando rompimentos falsos.
Uma das abordagens para aumentar a eficiência no treinamento e na convergência de modelos é aprimorar os métodos de otimização. O Adam-mini é um método adaptativo projetado para aprimorar o algoritmo base Adam.
O gerenciador de risco anteriormente desenvolvido continha apenas funcionalidades básicas. Vamos explorar caminhos para aprimorá-lo, buscando melhorar os resultados de negociação sem alterar a lógica das estratégias de trading.
Neste artigo, discutiremos o uso de transformações espaço-temporais para prever com eficácia o movimento futuro dos preços. Para melhorar a precisão das previsões numéricas na STNN, foi proposto um mecanismo de atenção contínua que permite ao modelo considerar melhor os aspectos relevantes dos dados.
É possível aplicar a teoria do caos nos mercados financeiros? Vamos explorar nesta matéria como a teoria clássica do caos e os sistemas caóticos diferem do conceito proposto por Bill Williams.
Este artigo orienta sobre como demonstrar um algoritmo automatizado baseado em cruzamentos de EMA para MetaTrader 5. Informações detalhadas sobre todos os aspectos de demonstrar um Expert Advisor em MQL5 e testá-lo no MetaTrader 5 – desde a análise de comportamentos de faixa de preços até o gerenciamento de risco.
Melhorar o painel GUI do MQL5 com recursos dinâmicos pode melhorar significativamente a experiência de negociação para os usuários. Ao incorporar elementos interativos, efeitos de hover e atualizações de dados em tempo real, o painel se torna uma ferramenta poderosa para os traders modernos.
Conceito de Smart Money (Break Of Structure) acoplado com o Indicador RSI para tomar decisões informadas de negociação automatizada com base na estrutura do mercado.
O artigo discute, de forma detalhada, como implementar a criação de um Expert Advisor (EA) baseado no algoritmo de negociação. Isso ajuda a automatizar o sistema em MQL5 e a controlar o Drawdown Diário.
Imagine que você pode usar dados que não estão disponíveis no MetaTrader, você só obtém dados de indicadores por análise de preços e análise técnica. Agora imagine que você pode acessar dados que levarão seu poder de negociação a um novo nível. Você pode multiplicar o poder do software MetaTrader se misturar a saída de outros softwares, métodos de análise macroeconômica e ferramentas ultra-avançadas por meio da API de dados. Neste artigo, vamos ensinar como usar APIs e apresentar serviços de dados API úteis e valiosos.
Neste artigo, vamos introduzir a Análise de Sentimento e Modelos ONNX com Python para serem usados em um EA. Um script executa um modelo ONNX treinado do TensorFlow para previsões de deep learning, enquanto outro busca manchetes de notícias e quantifica o sentimento usando IA.
Este artigo explora os passos fundamentais para criar e implementar um painel de Interface Gráfica de Usuário (GUI) utilizando a Linguagem MetaQuotes 5 (MQL5). Painéis utilitários personalizados melhoram a interação do usuário no trading, simplificando tarefas comuns e visualizando informações essenciais de trading. Ao criar painéis personalizados, os traders podem otimizar seu fluxo de trabalho e economizar tempo durante as operações de trading.
Este artigo é um pouco diferente dos trabalhos anteriores desta série. Nele, discutiremos uma representação alternativa de séries temporais. A representação linear por partes de séries temporais é um método de aproximação de séries temporais usando funções lineares em pequenos intervalos.
