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Redes neurais em trading: Método abrangente de previsão de trajetórias (Traj-LLM)

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.

Introdução ao MQL5 (Parte 8): Guia do Iniciante para Construção de Expert Advisors (II)

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.

Analisando exemplos de estratégias de trading no terminal do cliente

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.

Redes neurais em trading: Modelos de espaço de estados

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.

Redes neurais em trading: Injeção de informação global em canais independentes (InjectTST)

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.

Redes neurais em trading: Resultados práticos do método TEMPO

Damos continuidade à exploração do método TEMPO. Neste artigo, avaliaremos a eficácia prática das abordagens propostas com base em dados históricos reais.

Redes neurais em trading: Usando modelos de linguagem para previsão de séries temporais

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.

Redes neurais em trading: Modelos "leves" para previsão de séries temporais

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.

Desenvolvimento de um EA baseado na estratégia de rompimento do intervalo de consolidação em MQL5

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.

Redes neurais em trading: Redução de consumo de memória com o método de otimização Adam-mini

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.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 14): Alteração adaptativa dos volumes no gerenciador de risco

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.

Redes neurais em trading: Rede neural espaço-temporal (STNN)

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.

Teoria do caos no trading (Parte 1): Introdução, aplicação nos mercados financeiros e o indicador de Lyapunov

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.

Estratégia de Trading Cascade Order Baseada em Cruzamentos de EMA para MetaTrader 5

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.

Criando uma Interface Gráfica de Usuário Interativa em MQL5 (Parte 2): Adicionando Controles e Responsividade

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.

Como Integrar o Conceito de Smart Money (BOS) Junto com o Indicador RSI em um EA

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.

Criando um Limitador de Drawdown Diário EA em MQL5

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.

Usando a API de Dados JSON em seus projetos MQL

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.

Análise de Sentimento e Deep Learning para Trading com EA e Backtesting com Python

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.

Criando uma Interface Gráfica de Usuário Interativa no MQL5 (Parte 1): Criando o Painel

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.

Redes neurais em trading: Representação linear por partes de séries temporais

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.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 97): Treinamento do modelo usando o MSFformer

Ao estudar diferentes arquiteturas de construção de modelos, temos dado pouca atenção ao processo de treinamento dos modelos. Neste artigo, tentarei preencher essa lacuna.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 96): Extração multinível de características (MSFformer)

A extração e integração eficazes de dependências de longo prazo e características de curto prazo continuam sendo uma tarefa importante na análise de séries temporais. Compreendê-las e integrá-las corretamente é necessário para criar modelos preditivos precisos e confiáveis.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 95): Redução do consumo de memória em modelos Transformer

Os modelos baseados na arquitetura Transformer demonstram alta eficiência, mas seu uso é dificultado pelos altos custos de recursos, tanto na fase de treinamento quanto durante a utilização prática. Neste artigo, proponho conhecer algoritmos que permitem reduzir o uso de memória por esses modelos.

Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 1): Criando um Banco de Dados

A negociação de notícias pode ser complicada e esmagadora. Neste artigo, passaremos pelos passos para obter dados de notícias. Além disso, aprenderemos sobre o Calendário Econômico do MQL5 e o que ele tem a oferecer.

Simplificando a negociação com base em notícias (Parte 2): Gerenciando riscos

Neste artigo, adicionaremos herança ao código anterior e ao novo. Implementaremos uma nova estrutura de banco de dados para garantir um bom desempenho. Além disso, criaremos uma classe de gerenciamento de risco para calcular volumes.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 90): Interpolação Frequencial de Séries Temporais (FITS)

Ao estudarmos o método FEDformer, abrimos uma porta para a área de representação de séries temporais no domínio da frequência. No novo artigo, continuaremos o tema iniciado, e analisaremos um método que permite não apenas conduzir uma análise, mas também prever estados futuros no domínio frequencial.

Gerenciador de riscos para trading algorítmico

Os objetivos deste artigo são: demonstrar a necessidade obrigatória de um gerenciador de riscos, adaptar os princípios de controle de risco para trading algorítmico em uma classe específica, permitindo que todos possam comprovar, de forma independente, a eficácia da abordagem de normalização de risco no day trading e em investimentos nos mercados financeiros. Neste artigo, exploraremos em detalhes a criação de uma classe de gerenciador de riscos para trading algorítmico, continuando o tópico abordado no artigo anterior sobre o gerenciador de riscos para trading manual.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 16): Método de componentes principais com autovetores

Este artigo discute o método de componentes principais, um método de redução da dimensionalidade ao analisar dados, e como ele pode ser implementado usando autovalores e vetores. Como sempre, vamos tentar desenvolver um protótipo da classe de sinais para EA que pode ser usado no Assistente MQL5.

Dominando a Dinâmica do Mercado: Criando um Expert Advisor (EA) para Estratégia de Suporte e Resistência

Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Suporte e Resistência. Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um expert advisor em MQL5 e testá-lo no MetaTrader 5 – desde a análise dos comportamentos de faixa de preço até o gerenciamento de risco.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 94): Otimização da sequência de dados iniciais

Ao trabalhar com séries temporais, geralmente usamos os dados na sequência histórica. Mas isso é realmente o mais eficiente? Há quem acredite que modificar a sequência dos dados iniciais pode aumentar a eficácia dos modelos de aprendizado. Neste artigo, vou apresentar um desses métodos.

Desenvolvendo uma estratégia Martingale de Recuperação de Zona em MQL5

O artigo discute, de forma detalhada, os passos que precisam ser implementados para a criação de um advisor especializado baseado no algoritmo de negociação de Recuperação de Zona. Isso ajuda a automatizar o sistema, economizando tempo para os negociadores algorítmicos.

Um Guia Passo a Passo sobre a Estratégia de Quebra de Estrutura (BoS)

Um guia abrangente para desenvolver um algoritmo de negociação automatizado baseado na estratégia de Quebra de Estrutura (BoS). Informações detalhadas sobre todos os aspectos da criação de um consultor em MQL5 e testando-o no MetaTrader 5 — desde a análise de suporte e resistência de preços até a gestão de riscos.

Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 4): Personalizando o Estilo de Exibição para Cada Onda de Tendência

Neste artigo, exploraremos as capacidades da poderosa linguagem MQL5 na criação de vários estilos de indicadores no MetaTrader 5. Também analisaremos os scripts e como eles podem ser utilizados em nosso modelo.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 93): Previsão adaptativa nas áreas de frequência e tempo (Conclusão)

Neste artigo, continuamos a implementação das abordagens do ATFNet — um modelo que adapta e combina os resultados de 2 blocos (frequencial e temporal) de previsão de séries temporais.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 92): Previsão adaptativa nas áreas de frequência e tempo

Os autores do método FreDF confirmaram experimentalmente a vantagem da previsão combinada nas áreas de frequência e tempo. No entanto, o uso de um hiperparâmetro de ponderação não é ideal para séries temporais não estacionárias. Neste artigo, proponho que você conheça um método de combinação adaptativa de previsões nas áreas de frequência e tempo.

Como criar qualquer tipo de Trailing Stop e anexá-lo ao EA

Neste artigo, vamos analisar classes para a criação conveniente de diferentes tipos de trailing stops. Vamos aprender a anexar o trailing stop a qualquer EA.

Estratégia de Bill Williams com e sem outros indicadores e previsões

Neste artigo, vamos dar uma olhada em uma das estratégias famosas de Bill Williams, discuti-la e tentar melhorá-la com outros indicadores e previsões.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 89): Transformador de decomposição por frequência do sinal (FEDformer)

Todos os modelos que analisamos anteriormente examinam o estado do ambiente na forma de uma sequência temporal. No entanto, a mesma série temporal pode ser representada por suas características de frequência. Neste artigo, proponho que você conheça um algoritmo que utiliza as características de frequência da sequência temporal para prever estados futuros.

Este artigo simplifica a arbitragem triangular, mostrando como usar previsões e softwares especializados para negociar moedas de forma mais inteligente, mesmo se você for novo no mercado. Pronto para negociar com expertise?