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Criação de um EA em MQL5 com base na estratégia PIRANHA utilizando Bandas de Bollinger
Criação de um EA em MQL5 com base na estratégia PIRANHA utilizando Bandas de Bollinger
Neste artigo, criamos um EA (Expert Advisor) em MQL5 com base na estratégia PIRANHA, utilizando as Bandas de Bollinger para aumentar a eficiência da negociação. Discutimos os princípios-chave da estratégia, a implementação do código, bem como os métodos de teste e otimização. Esse conhecimento permitirá usar o EA com eficácia em seus cenários de trading.
Título no Connexus (Parte 3): dominando o uso de cabeçalhos HTTP em requisições
Título no Connexus (Parte 3): dominando o uso de cabeçalhos HTTP em requisições
Continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, exploraremos o conceito de cabeçalhos no protocolo HTTP, explicando o que são, para que servem e como utilizá-los nas requisições. Analisaremos os principais cabeçalhos utilizados ao interagir com APIs e apresentaremos exemplos práticos de como configurá-los na biblioteca.
Scalping Orderflow para MQL5
Scalping Orderflow para MQL5
Este Expert Advisor para MetaTrader 5 implementa uma estratégia de Scalping OrderFlow com gerenciamento de risco avançado. Ele utiliza múltiplos indicadores técnicos para identificar oportunidades de negociação com base em desequilíbrios de fluxo de ordens. Os testes de retrocesso (backtesting) mostram potencial de lucratividade, mas destacam a necessidade de mais otimizações, especialmente no gerenciamento de risco e nas taxas de acerto das operações. Adequado para traders experientes, exige testes aprofundados e compreensão antes da utilização em ambiente real.
HTTP e Connexus (Parte 2): Entendendo a Arquitetura HTTP e o Design de Bibliotecas
HTTP e Connexus (Parte 2): Entendendo a Arquitetura HTTP e o Design de Bibliotecas
Este artigo explora os fundamentos do protocolo HTTP, cobrindo os principais métodos (GET, POST, PUT, DELETE), códigos de status e a estrutura das URLs. Além disso, apresenta o início da construção da biblioteca Connexus com as classes CQueryParam e CURL, que facilitam a manipulação de URLs e parâmetros de consulta em requisições HTTP.
Ciclos e trading
Ciclos e trading
Este artigo é dedicado ao uso de ciclos no trading. Nele, vamos tentar entender como construir uma estratégia de negociação com base em modelos cíclicos.
Redes neurais em trading: Treinamento multitarefa baseado no modelo ResNeXt (Conclusão)
Redes neurais em trading: Treinamento multitarefa baseado no modelo ResNeXt (Conclusão)
Seguimos com a exploração do framework de aprendizado multitarefa baseado na arquitetura ResNeXt, que se destaca pela modularidade, alta eficiência computacional e pela capacidade de identificar padrões estáveis nos dados. O uso de um codificador único e de "cabeças" especializadas reduz o risco de overfitting do modelo e aumenta a qualidade das previsões.
Redes neurais em trading: Aprendizado multitarefa baseado no modelo ResNeXt
Redes neurais em trading: Aprendizado multitarefa baseado no modelo ResNeXt
O framework de aprendizado multitarefa baseado no ResNeXt otimiza a análise de dados financeiros ao considerar sua alta dimensionalidade, não linearidade e dependências temporais. O uso de convolução em grupo e cabeças especializadas permite que o modelo extraia de forma eficiente as principais características dos dados brutos.
Redes neurais em trading: Transformador hierárquico de duas torres (Hidformer)
Redes neurais em trading: Transformador hierárquico de duas torres (Hidformer)
Apresentamos o framework do transformador hierárquico de duas torres (Hidformer), desenvolvido para previsão de séries temporais e análise de dados. Os autores do framework propuseram diversas melhorias na arquitetura Transformer, o que permitiu aumentar a precisão das previsões e reduzir o consumo de recursos computacionais.
Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão)
Redes neurais em trading: Aprendizado dependente de contexto com memória (Conclusão)
Estamos finalizando a implementação do framework MacroHFT para trading de alta frequência com criptomoedas, que utiliza aprendizado por reforço dependente de contexto e memória para se adaptar às condições dinâmicas do mercado. E para concluir este artigo, será realizado um teste com os métodos implementados utilizando dados históricos reais, a fim de avaliar sua eficácia.
Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)
Redes neurais em trading: Agente com memória multinível (Conclusão)
Damos continuidade ao desenvolvimento do framework FinMem, que utiliza abordagens de memória multinível, imitando os processos cognitivos humanos. Isso permite que o modelo não apenas processe dados financeiros complexos de forma eficiente, mas também se adapte a novos sinais, aumentando significativamente a precisão e a efetividade das decisões de investimento em mercados altamente dinâmicos.
Redes neurais em trading: Agente com memória em camadas
Redes neurais em trading: Agente com memória em camadas
As abordagens de memória em camadas, que imitam os processos cognitivos humanos, permitem processar dados financeiros complexos e se adaptar a novos sinais, o que contribui para decisões de investimento mais eficazes em mercados dinâmicos.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 38): Bandas de Bollinger
As Bandas de Bollinger são um indicador do tipo Envelope muito comum, utilizado por muitos traders para abrir e fechar operações manualmente. Vamos examinar esse indicador considerando o máximo possível dos diferentes sinais que ele pode gerar e ver como eles podem ser utilizados em um Expert Advisor montado com o wizard.
Redes neurais em trading: Modelos com uso de transformação wavelet e atenção multitarefa
Redes neurais em trading: Modelos com uso de transformação wavelet e atenção multitarefa
Apresentamos um framework que combina a transformação wavelet com um modelo multitarefa de Self-Attention, visando aumentar a responsividade e a precisão das previsões em cenários de mercado voláteis. A transformação wavelet permite decompor o retorno dos ativos em frequências altas e baixas, capturando com precisão as tendências de longo prazo do mercado e as flutuações de curto prazo.
Redes neurais em trading: Framework híbrido de negociação com codificação preditiva (Conclusão)
Redes neurais em trading: Framework híbrido de negociação com codificação preditiva (Conclusão)
Damos continuidade à análise do StockFormer, um sistema híbrido de negociação que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço para análise de séries temporais financeiras. O sistema se baseia em três ramificações Transformer com o mecanismo Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que permite identificar padrões complexos e interrelações entre ativos. Anteriormente, aprendemos os aspectos teóricos do framework e implementamos os mecanismos do DMH-Attn; hoje vamos abordar a arquitetura dos modelos e seu treinamento.
Introdução ao Connexus (Parte 1): Como usar a função WebRequest?
Introdução ao Connexus (Parte 1): Como usar a função WebRequest?
Este artigo é o início de uma série de desenvolvimentos para uma biblioteca chamada “Connexus”, que tem como objetivo facilitar requisições HTTP com MQL5. O objetivo deste projeto é fornecer ao usuário final essa oportunidade e mostrar como usar esta biblioteca auxiliar. Eu procurei torná-lo o mais simples possível para facilitar o estudo e proporcionar a possibilidade de futuros desenvolvimentos.
Exemplo de Otimização Estocástica e Controle Ótimo
Exemplo de Otimização Estocástica e Controle Ótimo
Este Expert Advisor, chamado SMOC (provavelmente abreviação de Stochastic Model Optimal Control), é um exemplo simples de um sistema de negociação algorítmica avançado para o MetaTrader 5. Ele utiliza uma combinação de indicadores técnicos, controle preditivo baseado em modelos e gerenciamento dinâmico de risco para tomar decisões de negociação. O EA incorpora parâmetros adaptativos, dimensionamento de posição baseado em volatilidade e análise de tendências para otimizar seu desempenho em diferentes condições de mercado.
Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 5): Enviando Comandos do Telegram para o MQL5 e Recebendo Respostas em Tempo Real
Criando um Expert Advisor Integrado MQL5-Telegram (Parte 5): Enviando Comandos do Telegram para o MQL5 e Recebendo Respostas em Tempo Real
Neste artigo, criamos diversas classes para facilitar a comunicação em tempo real entre o MQL5 e o Telegram. Focamos na obtenção de comandos a partir do Telegram, sua decodificação e interpretação, e no envio de respostas adequadas de volta. Ao final, garantimos que essas interações estejam efetivamente testadas e operacionais dentro do ambiente de negociação.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 19): Criando etapas implementadas em Python
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 19): Criando etapas implementadas em Python
Até agora, analisamos a automação da execução de procedimentos sequenciais de otimização de EAs exclusivamente no testador de estratégias padrão. Mas o que fazer se, entre essas execuções, quisermos processar alguns dados já obtidos por outros meios? Vamos tentar adicionar a possibilidade de criar novas etapas de otimização, executadas por programas escritos em Python.
Redes neurais em trading: Framework híbrido de negociação com codificação preditiva (StockFormer)
Redes neurais em trading: Framework híbrido de negociação com codificação preditiva (StockFormer)
Apresentamos o sistema de negociação híbrido StockFormer, que combina codificação preditiva e algoritmos de aprendizado por reforço (RL). O framework utiliza 3 ramos Transformer com mecanismo integrado Diversified Multi-Head Attention (DMH-Attn), que melhora o módulo de atenção padrão com um bloco Feed-Forward multicabeça, permitindo capturar padrões de séries temporais em diferentes subespaços.
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn
Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 37): Regressão por Processo Gaussiano com Núcleos Lineares e de Matérn
Os núcleos lineares são a matriz mais simples de seu tipo usada em aprendizado de máquina para regressão linear e máquinas de vetor de suporte. O núcleo de Matérn, por outro lado, é uma versão mais versátil da Função de Base Radial que analisamos em um artigo anterior, e é hábil em mapear funções que não são tão suaves quanto o RBF pressupõe. Construímos uma classe de sinal personalizada que utiliza ambos os núcleos para prever condições de compra e venda.
Redes neurais em trading: Conjunto de agentes com uso de mecanismos de atenção (MASAAT)
Redes neurais em trading: Conjunto de agentes com uso de mecanismos de atenção (MASAAT)
Apresentamos a estrutura adaptativa multiagente para otimização de portfólio financeiro (MASAAT), que integra mecanismos de atenção e análise de séries temporais. O MASAAT forma um conjunto de agentes que analisam séries de preços e mudanças direcionais, permitindo identificar variações significativas nos preços dos ativos em diferentes níveis de detalhamento.
Introdução ao MQL5 (Parte 9): Compreendendo e Usando Objetos no MQL5
Introdução ao MQL5 (Parte 9): Compreendendo e Usando Objetos no MQL5
Aprenda a criar e personalizar objetos de gráfico no MQL5 usando dados atuais e históricos. Este guia baseado em projetos ajuda você a visualizar negociações e aplicar conceitos do MQL5 na prática, facilitando a criação de ferramentas adaptadas às suas necessidades de negociação.
Redes neurais em trading: Modelo adaptativo multiagente (Conclusão)
Redes neurais em trading: Modelo adaptativo multiagente (Conclusão)
No artigo anterior, conhecemos o framework adaptativo multiagente MASA, que combina abordagens de aprendizado por reforço com estratégias adaptativas, garantindo um equilíbrio harmônico entre lucratividade e riscos em condições turbulentas de mercado. Implementamos o funcional de agentes individuais deste framework, e neste artigo continuaremos o trabalho iniciado, levando-o à sua conclusão lógica.
Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 39): Índice de força relativa
Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 39): Índice de força relativa
O RSI é um oscilador de momentum popular que mede o ritmo e a magnitude da recente variação no preço de um título financeiro, para avaliar situações de sobrecompra ou sobrevenda. Entender a velocidade e a escala é essencial para identificar pontos de reversão. Aplicaremos esse oscilador em mais uma classe personalizada de sinais e examinaremos algumas de suas características. No entanto, começaremos resumindo nossa discussão sobre as bandas de Bollinger.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 40): Parabolic SAR
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 40): Parabolic SAR
O Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) é um indicador de pontos de confirmação e término de tendência. Como ele detecta tendências com atraso, sua principal função era posicionar ordens stop-loss móveis para posições abertas. Vamos analisar se é possível utilizá-lo como sinal de EA com a ajuda de classes de sinais personalizadas para EAs, montadas usando o Assistente.