Algorithmic Trading Articles for Experts

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 4): Ordens virtuais pendentes e salvamento de estado

Ao começar a desenvolver um EA multimoeda, já alcançamos alguns resultados e realizamos várias iterações de melhoria do código. No entanto, nosso EA não podia trabalhar com ordens pendentes e retomar o trabalho após reiniciar o terminal. Vamos adicionar essas funcionalidades.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 78): Detecção de objetos baseada em Transformador (DFFT)

Neste artigo, proponho olhar a questão da construção de uma estratégia de trading de outra perspectiva. Em vez de prever o movimento futuro dos preços, tentaremos construir um sistema de trading baseado na análise de dados históricos.

Introdução ao MQL5 (Parte 5): Um Guia para Iniciantes sobre Funções de Array em MQL5

Explore o mundo dos arrays em MQL5 na Parte 5, projetado para iniciantes absolutos. Simplificando conceitos complexos de codificação, este artigo foca na clareza e inclusão. Junte-se à nossa comunidade de aprendizes, onde perguntas são bem-vindas e conhecimento é compartilhado!

Compreendendo os Paradigmas de Programação (Parte 2): Uma Abordagem Orientada a Objetos para Desenvolver um Expert Advisor de Ação de Preço

Aprenda sobre o paradigma de programação orientada a objetos e sua aplicação no código MQL5. Este segundo artigo aprofunda-se nas especificidades da programação orientada a objetos, oferecendo experiência prática através de um exemplo prático. Você aprenderá como converter nosso expert advisor de ação de preço procedural desenvolvido anteriormente usando o indicador EMA e dados de preços de velas para um código orientado a objetos.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 77): Cross-Covariance Transformer (XCiT)

Em nossos modelos, frequentemente usamos vários algoritmos de atenção. E, provavelmente, usamos Transformadores com mais frequência. A principal desvantagem deles é a exigência de recursos. Neste artigo, quero apresentar um algoritmo que ajuda a reduzir os custos computacionais sem perda de qualidade.

Neste artigo, vamos analisar o uso do trailing-stop no trading, sua utilidade e praticidade, e como pode ser utilizado. A praticidade do trailing-stop depende muito da volatilidade do preço e da escolha do nível de stop-loss. Para a configuração do stop-loss, podem ser utilizados vários métodos.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 3): Revisão da arquitetura

Nós já avançamos um pouco no desenvolvimento de um EA multimoeda com várias estratégias funcionando em paralelo. Com base na experiência acumulada, vamos revisar a arquitetura da nossa solução e tentar melhorá-la, antes que avancemos muito.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 2): Transição para posições virtuais de estratégias de trading

Vamos continuar a desenvolver o EA multimoeda com várias estratégias funcionando paralelamente. Tentaremos transferir todo o trabalho relacionado à abertura de posições a mercado do nível das estratégias para o nível do expert que gerencia as estratégias. As próprias estratégias irão negociar apenas virtualmente, sem abrir posições a mercado.

Multibot no MetaTrader (Parte II): Modelo dinâmico aprimorado

Desenvolvendo o tema do artigo anterior, decidi criar um modelo mais flexível e funcional que possui maiores capacidades e pode ser usado de forma eficaz tanto em freelancing quanto como base para o desenvolvimento de EAs multicurrency e multiperíodo com a capacidade de integrar com soluções externas.

Introdução ao MQL5 (Parte 4): Estruturas, classes e funções de tempo

Nesta série, continuamos a desvendar os segredos da programação. No novo artigo, vamos estudar as bases das estruturas, classes e funções de tempo e adquirir novas habilidades para programação eficiente. Este guia pode ser útil não apenas para iniciantes, mas também para desenvolvedores experientes, pois simplifica conceitos complexos, fornecendo informações valiosas para dominar o MQL5. Continue aprendendo coisas novas, aperfeiçoe suas habilidades de programação e domine o mundo da negociação algorítmica.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 76): explorando diversos modos de interação (Multi-future Transformer)

Neste artigo, continuamos o tema de previsão do movimento de preços. E convido você a conhecer a arquitetura do Multi-future Transformer. A ideia principal é decompor a distribuição multimodal do futuro em várias distribuições unimodais, permitindo modelar eficientemente diversos modos de interação entre os agentes na cena.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 75): aumentando a produtividade dos modelos de previsão de trajetórias

Os modelos que estamos criando estão se tornando cada vez maiores e mais complexos. Com isso, aumentam os custos não apenas para o treinamento, mas também para a operação. Além disso, muitas vezes nos deparamos com situações em que o tempo de tomada de decisão é crítico. E, por isso, voltamos nossa atenção para métodos de otimização de desempenho dos modelos sem perder qualidade.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 74): previsão adaptativa de trajetórias

Proponho a você conhecer um método bastante eficaz de previsão de trajetórias multiagentes, que é capaz de se adaptar a diferentes condições ambientais.

Introdução ao MQL5 (Parte 3): Estudando os elementos básicos do MQL5

Neste artigo, continuamos a estudar os fundamentos da programação em MQL5. Vamos abordar arrays, funções personalizadas, pré-processadores e manipulação de eventos. Para maior clareza, cada passo de todas as explicações será acompanhado por código. Esta série de artigos estabelece a base para o estudo do MQL5, com ênfase na explicação de cada linha de código.

Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 6): Dois indicadores RSI cruzam suas linhas

Por Expert Advisor multimoeda, nesta seção, entende-se um EA ou robô de trading que utiliza dois indicadores RSI com linhas cruzadas, isto é, um RSI rápido que cruza um RSI lento.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 1): várias estratégias de trading trabalhando juntas

Existem várias estratégias de trading. Do ponto de vista da diversificação de riscos e do aumento da estabilidade dos resultados de trading, pode ser útil usar várias estratégias em paralelo. Mas se cada estratégia for implementada como um EA separado, gerenciar o trabalho conjunto delas em uma conta de trading se torna muito mais complicado. Para resolver esse problema, é um boa idea implementar o trabalho de diferentes estratégias de trading em um único EA.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 73): AutoBots para previsão de movimentos de preço

Continuamos a análise dos algoritmos de aprendizado de modelos de previsão de trajetórias. E neste artigo, proponho que você conheça o método chamado “AutoBots”.

Previsão baseada em aprendizado profundo e abertura de ordens com o pacote MetaTrader 5 python e arquivo de modelo ONNX

O projeto envolve o uso de Python para previsão em mercados financeiros baseada em aprendizado profundo. Nós exploraremos as nuances do teste de desempenho do modelo usando indicadores-chave como erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (MSE) e R-quadrado (R2), além de aprender a integrar tudo isso em um arquivo executável. Também criaremos um arquivo de modelo ONNX e um EA (Expert Advisor).

Redes neurais de maneira fácil (Parte 72): previsão de trajetórias em condições de ruído

A qualidade da previsão de estados futuros desempenha um papel importante no método Goal-Conditioned Predictive Coding, com o qual nos familiarizamos no artigo anterior. Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo capaz de aumentar significativamente a qualidade da previsão em ambientes estocásticos, que incluem os mercados financeiros.

Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte II): Tipos de dados básicos e uso de variáveis

Continuação da série para iniciantes. Aqui veremos como criar constantes e variáveis, registrar datas, cores e outros dados úteis. Aprenderemos a criar enumerações como dias da semana ou estilos de linha (contínua, tracejada etc.). Variáveis e expressões são a base da programação. Elas estão em 99% dos programas, portanto é fundamental entendê-las. Se você é novato em programação, este é um bom ponto de partida. Se o nível de conhecimento em programação é muito básico, conforme meu artigo anterior (link no início).

Criando um algoritmo de market making no MQL5

Como funcionam os market makers no mercado? Vamos explorar isso e criar um algoritmo simples de market making.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 71): Previsão de estados futuros com base em objetivos (GCPC)

Nos trabalhos anteriores, conhecemos o método Decision Transformer e vários algoritmos derivados dele. Experimentamos com diferentes métodos de definição de objetivos. Durante os experimentos, trabalhamos com diferentes maneiras de definir objetivos, mas o estudo da trajetória já percorrida pelo modelo sempre ficou fora de nosso foco. Neste artigo, quero apresentar um método que preenche essa lacuna.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 69): restrição de política comportamental com base na densidade de dados off-line (SPOT)

No aprendizado off-line, utilizamos um conjunto de dados fixo, e isso não abrange toda a variedade do ambiente. Durante o processo de treinamento, nosso Agente pode gerar ações fora desse conjunto. Sem feedback do ambiente, a precisão dessas ações é duvidosa. Manter a política do Agente dentro do conjunto de treinamento se torna importante para confiar nos resultados. Vamos falar mais sobre isso aqui neste artigo.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 70): melhorando a política usando operadores de forma fechada (CFPI)

Neste artigo, propomos explorar um algoritmo que utiliza operadores de melhoria de política de forma fechada para otimizar as ações do Agente em um ambiente off-line.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 68): Otimização off-line de políticas baseada em preferências

Desde os primeiros artigos sobre aprendizado por reforço, a gente sempre falou de duas coisas: como explorar o ambiente e definir a função de recompensa. Os artigos mais recentes foram dedicados à exploração durante o aprendizado off-line. Neste aqui, quero apresentar a você um algoritmo em que os autores resolveram deixar de lado a função de recompensa.

Filtragem e extração de características no domínio da frequência

Neste artigo, vamos explorar a aplicação de filtros digitais em séries temporais representadas no domínio da frequência, com o objetivo de extrair características únicas que podem ser úteis para modelos de previsão.

EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte I): Criando um EA de hedge simples

Criaremos um EA de hedge simples como base para nosso EA Grid-Hedge mais avançado, que será uma mistura de estratégias clássicas de grade e de hedge clássicas. Ao final deste artigo, você saberá como criar uma estratégia de hedge simples e o que as pessoas estão dizendo sobre a lucratividade dessa estratégia.

Paradigmas de programação (Parte 1): Abordagem procedural para desenvolvimento de Expert Advisors com base na dinâmica de preços

Aprenda sobre paradigmas de programação e suas aplicações no código MQL5. Neste artigo, exploramos as características da programação procedural, além de oferecer exemplos práticos. Você aprenderá como desenvolver um Expert Advisor baseado na dinâmica de preços (Price Action), utilizando o indicador EMA e dados de velas. Além disso, o artigo apresenta o paradigma da programação funcional.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 67): Aprendendo com experiências passadas para resolver novos problemas

Neste artigo, continuaremos a falar sobre métodos de coleta de dados em uma amostra de treinamento. É claro que o processo de aprendizado requer constante interação com o ambiente. Mas as situações podem variar.

Análise quantitativa no MQL5: implementando um algoritmo promissor

Vamos explorar o que é a análise quantitativa, como os grandes players a utilizam e criar um dos algoritmos de análise quantitativa na linguagem MQL5.

Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 5): Bandas de Bollinger no canal de Keltner — Sinais dos indicadores

Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor, que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, por exemplo, do tipo trailing stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Neste artigo, utilizaremos sinais de dois indicadores, nomeadamente Bandas de Bollinger (Bollinger Bands®) e canal de Keltner.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 66): Problemáticas da pesquisa em treinamento off-line

O treinamento de modelos em modo off-line é realizado com dados de uma amostra de treinamento previamente preparada. Isso nos oferece várias vantagens, mas também comprime significativamente as informações sobre o ambiente em relação às dimensões da amostra de treinamento. Isso, por sua vez, limita as possibilidades de pesquisa. Neste artigo, quero apresentar um método que permite enriquecer a amostra de treinamento com dados o mais diversificados possível.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 65): aprendizado supervisionado ponderado por distância (DWSL)

Neste artigo, convido você a conhecer um algoritmo interessante que se situa na interseção entre os métodos de aprendizado supervisionado e de reforço.

Criação de um Expert Advisor simples em várias moedas usando MQL5 (Parte 4): Média móvel triangular — Sinais do indicador

Neste artigo, por EA multimoeda, entendemos um robô investidor, ou um robô de negociação, que pode negociar (abrir/fechar ordens, gerenciar ordens, por exemplo, do tipo trailing stop-loss e trailing profit) mais de um par de moedas em um gráfico. Desta vez, usaremos apenas um indicador, em particular a média móvel triangular em um ou mais timeframes, ou escalas de tempo.

Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte I): Comecemos a programar

Este artigo é uma introdução a uma série completa de artigos sobre programação. Aqui supomos que o leitor nunca teve contato com programação antes. Por isso, começo pelo básico, com nível de conhecimento de programação: iniciante absoluto.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 64): Método de clonagem de comportamento ponderada conservadora (CWBC)

Pelo resultado dos testes realizados em artigos anteriores, concluímos que a qualidade da estratégia treinada depende muito da amostra de treinamento utilizada. Neste artigo, apresento a vocês um método simples e eficaz para selecionar trajetórias com o objetivo de treinar modelos.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 63): pré-treinamento do transformador de decisões não supervisionado (PDT)

Continuamos nossa análise, desta vez, explorando a família de transformadores de decisão. Em trabalhos anteriores, já observamos que o treinamento do transformador subjacente à arquitetura desses métodos é bastante desafiador e requer uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados. Neste artigo, consideramos um algoritmo para usar trajetórias não rotuladas com o objetivo de pré-treinar modelos.

Criando um Expert Advisor simples multimoeda usando MQL5 (Parte 3): Prefixos/sufixos de símbolos e sessão de negociação

Recebi comentários de vários colegas traders sobre como usar o Expert Advisor multimoedas que estou analisando com corretoras que usam prefixos e/ou sufixos com nomes de símbolos, bem como sobre como implementar fusos horários de negociação ou sessões de negociação no Expert Advisor.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 62): uso do transformador de decisões em modelos hierárquicos

Nos últimos artigos, exploramos várias formas de usar o método Decision Transformer. Ele permite analisar não só o estado atual, mas também a trajetória de estados anteriores e as ações realizadas neles. Neste artigo, proponho que você conheça uma forma de usar este método em modelos hierárquicos.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 61): O problema do otimismo no aprendizado por reforço off-line

Durante o aprendizado off-line, otimizamos a política do Agente com base nos dados da amostra de treinamento. A estratégia resultante confere ao Agente confiança em suas ações. Mas, essa confiança nem sempre é justificada, já que pode acarretar maiores riscos durante a utilização prática do modelo. Hoje vamos examinar um dos métodos para reduzir esses riscos.