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Aprenda a operar a Fair Value Gap (FVG)/Imbalances passo a passo: Uma abordagem do conceito de Smart Money

Um guia passo a passo para criar e implementar um algoritmo de negociação automatizado em MQL5 com base na estratégia de Fair Value Gap (FVG). Um tutorial detalhado sobre como criar um expert advisor que pode ser útil tanto para iniciantes quanto para traders experientes.

Data Science e Machine Learning (Parte 22): Aproveitando Redes Neurais Autoencoders para Operações Mais Inteligentes, Movendo-se do Ruído para o Sinal

No mundo acelerado dos mercados financeiros, separar sinais significativos do ruído é crucial para o sucesso nas operações de trading. Ao empregar arquiteturas sofisticadas de redes neurais, os autoencoders se destacam ao descobrir padrões ocultos dentro dos dados de mercado, transformando entradas ruidosas em insights acionáveis. Neste artigo, exploramos como os autoencoders estão revolucionando as práticas de trading, oferecendo aos traders uma ferramenta poderosa para melhorar a tomada de decisões e ganhar uma vantagem competitiva nos mercados dinâmicos de hoje.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 17): Negociação Multimoedas

Negociar com múltiplas moedas não está disponível por padrão quando um expert advisor é montado através do assistente. Examinamos dois hacks possíveis que os traders podem fazer ao tentar testar suas ideias com mais de um símbolo ao mesmo tempo.

Como construir e otimizar um sistema de negociação baseado em volatilidade (Chaikin Volatility - CHV)

Neste artigo, vamos apresentar outro indicador baseado em volatilidade, chamado Chaikin Volatility. Vamos entender como construir um indicador personalizado, após identificar como ele pode ser usado e construído. Vamos compartilhar algumas estratégias simples que podem ser usadas e, em seguida, testá-las para entender qual delas pode ser melhor.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 88): Codificador denso de séries temporais (TiDE)

O desejo de obter previsões mais precisas leva os pesquisadores a complicar os modelos de previsão. Isso, por sua vez, aumenta os custos de treinamento e manutenção do modelo. Mas será que isso sempre é justificado? Neste artigo, proponho que você conheça um algoritmo que utiliza a simplicidade e a velocidade dos modelos lineares, e demonstra resultados no nível dos melhores com uma arquitetura mais complexa.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 87): Segmentação de séries temporais

A previsão desempenha um papel importante na análise de séries temporais. No novo artigo, falaremos sobre as vantagens da segmentação de séries temporais.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 86): Transformador em forma de U

Continuamos a analisar algoritmos de previsão de séries temporais. E neste artigo, proponho que você conheça o método U-shaped Transformer.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 85): previsão multidimensional de séries temporais

Neste artigo, quero apresentar a vocês um novo método abrangente de previsão de séries temporais, que combina harmoniosamente as vantagens dos modelos lineares e dos transformers.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 84): normalização reversível (RevIN)

Há muito já aprendemos que o pré-processamento dos dados brutos desempenha um grande papel na estabilidade do treinamento do modelo. E, para o processamento online de dados "brutos", frequentemente usamos a camada de normalização em lote. No entanto, às vezes surge a necessidade de um procedimento inverso. Um dos possíveis métodos para resolver tais tarefas é discutido neste artigo.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 83): Transformador espaciotemporal de atenção contínua (Conformer)

O algoritmo Conformer, apresentado aqui, foi desenvolvido para prever o tempo, que, em termos de variabilidade e imprevisibilidade, pode ser comparado aos mercados financeiros. O Conformer é um método complexo que combina as vantagens dos modelos de atenção e das equações diferenciais ordinárias.

Construa Expert Advisors Auto-Otimizáveis em MQL5

Construa expert advisors que olhem para frente e se ajustem a qualquer mercado.

Introdução ao MQL5 (Parte 6): Um Guia para Iniciantes sobre Funções de Array em MQL5

Embarque na próxima fase da nossa jornada com MQL5. Neste artigo esclarecedor e amigável para iniciantes, exploraremos as funções restantes de arrays, desmistificando conceitos complexos para capacitá-lo a criar estratégias de negociação eficientes. Discutiremos as funções ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrayRemove, ArraySwap, ArrayReverse e ArraySort. Eleve sua expertise em negociação algorítmica com essas funções essenciais de arrays. Junte-se a nós no caminho para a maestria em MQL5!

Filtragem de Sazonalidade e Período de Tempo para Modelos de Deep Learning ONNX com Python para EA

Podemos nos beneficiar da sazonalidade ao criar modelos de Deep Learning com Python? A filtragem de dados para os modelos ONNX ajuda a obter melhores resultados? Qual período de tempo devemos usar? Cobriremos tudo isso neste artigo.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 82): modelos de equações diferenciais ordinárias (NeuralODE)

Neste artigo, gostaria de apresentar outro tipo de modelos voltados para o estudo da dinâmica do estado do ambiente.

Gerenciador de risco para operar manualmente

Neste artigo, falaremos em detalhes sobre como escrever uma classe gerenciadora de risco para negociar manualmente a partir do zero. Essa classe também poderá servir como base para os traders que operam usando programação.

Experiência no desenvolvimento de estratégias de negociação

Neste artigo, proponho tentarmos desenvolver nossa própria estratégia de negociação. Uma estratégia de negociação deve ser construída com base em uma determinada vantagem estatística. E tal vantagem deve ser duradoura.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 81): Análise da dinâmica dos dados considerando o contexto (CCMR)

Em trabalhos anteriores, sempre avaliamos o estado atual do ambiente. No entanto, a dinâmica das mudanças dos indicadores sempre ficou "nos bastidores". Neste artigo, quero apresentar a vocês um algoritmo que permite avaliar a mudança direta dos dados entre dois estados consecutivos do ambiente.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 5): tamanho de posição variável

Nos capítulos anteriores, o EA desenvolvido só podia usar um tamanho de posição fixo para negociações. Isso é adequado para testes, mas não é aconselhável ao negociar mediante uma conta real. Vamos adicionar a capacidade de operar com tamanhos de posição variáveis.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 80): modelo generativo adversarial do transformador de grafos (GTGAN)

Neste artigo, apresento o algoritmo GTGAN, que foi introduzido em janeiro de 2024 para resolver tarefas complexas de criação de layout arquitetônico com restrições de grafos.

Redes neurais de maneira fácil (Parte 79): consultas agregadas de características (FAQ)

No artigo anterior, nos familiarizamos com um dos métodos de detecção de objetos em imagens. No entanto, o processamento de imagens estáticas é um pouco diferente do trabalho com séries temporais dinâmicas, como aquelas relacionadas à dinâmica dos preços que estamos analisando. Neste artigo, quero apresentar a você o método de detecção de objetos em vídeo, que é mais relevante para a nossa tarefa atual.

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).