Os modelos híbridos de sequências de grafos (GSM++) unem os pontos fortes de diferentes arquiteturas, garantindo alta precisão na análise de dados e otimização do custo computacional. Esses modelos se adaptam de forma eficiente a dados de mercado dinâmicos, melhorando a representação e o processamento das informações financeiras.
As tendências são parte importante de muitas estratégias de negociação. Neste artigo, examinaremos algumas das ferramentas usadas para identificar tendências e suas características. Compreender e interpretar corretamente as tendências pode aumentar significativamente o desempenho do trading e minimizar riscos.
Damos continuidade ao estudo do framework inovador Chimera, um modelo bidimensional do espaço de estados que utiliza tecnologias de redes neurais para análise de séries temporais multidimensionais. Esse método garante alta precisão de previsão com baixo custo computacional.
Neste artigo, exploramos como usar o Calendário Econômico do MQL5 para negociar, primeiro entendendo suas funcionalidades principais. Em seguida, implementamos funções-chave do Calendário Econômico no MQL5 para extrair dados relevantes de notícias para decisões de negociação. Por fim, concluímos mostrando como utilizar essas informações para aprimorar as estratégias de negociação de forma eficaz.
Damos continuidade à implementação dos algoritmos do agente multimodal para negociação financeira, o FinAgent, desenvolvido para análise de dados multimodais da dinâmica de mercado e de padrões históricos de trading.
O oscilador ATR é um indicador muito popular para atuar como um proxy de volatilidade, especialmente nos mercados de forex onde os dados de volume são escassos. Nós o examinamos com base em padrões, assim como fizemos com indicadores anteriores, e compartilhamos estratégias e relatórios de testes graças às classes da biblioteca MQL5 wizard e sua montagem.
Neste artigo, vamos transformar nosso painel de monitoramento MQL5 estático em uma ferramenta interativa, adicionando responsividade aos botões. Veremos como automatizar a funcionalidade dos componentes da interface gráfica, garantindo que eles respondam corretamente aos cliques do usuário. Ao final do artigo, criaremos uma interface dinâmica que melhora o engajamento do usuário e a praticidade da negociação.
Este artigo aborda o aumento da segurança do painel de administração de trading, atualmente em desenvolvimento. Vamos explorar como integrar o MQL5 a uma nova estratégia de segurança, utilizando a API do Telegram para autenticação de dois fatores (2FA). O artigo traz informações valiosas sobre a aplicação de MQL5 para reforçar medidas de segurança. Além disso, veremos a função MathRand, focando em sua funcionalidade e na forma como pode ser usada de forma eficiente em nosso sistema de segurança.
Neste artigo, vamos entender os métodos HTTP e os códigos de status, dois elementos muito importantes para a interação entre cliente e servidor na internet. Compreender o que cada método faz de fato permite criar requisições mais precisas, informando ao servidor qual ação deve ser executada e tornando a comunicação mais eficiente.
Neste artigo, criamos um EA em MQL5 com base na estratégia de Rompimento do Intervalo Diário (Daily Range Breakout). Vamos abordar os conceitos-chave da estratégia, desenvolver o esquema do EA e implementar a lógica de rompimento em MQL5. Por fim, estudamos os métodos de backtest e otimização do EA para maximizar sua eficiência.
O SARSA (State-Action-Reward-State-Action, estado–ação–recompensa–estado–ação) é outro algoritmo que pode ser utilizado na implementação de aprendizado por reforço. Vamos analisar como esse algoritmo pode ser implementado como um modelo independente (e não apenas como um mecanismo de aprendizado) em Expert Advisors gerados no Wizard, de forma semelhante ao que fizemos nos casos de Q-learning e DQN.
Neste artigo, serão apresentados métodos para melhorar o desempenho do EA no testador de estratégias, além da implementação de um código para dividir o horário dos eventos de notícias em categorias por hora. O acesso a esses eventos será permitido apenas no horário especificado para cada um. Isso permite que o EA gerencie operações de maneira eficiente com base nos eventos, tanto em condições de alta quanto de baixa volatilidade.
Crie um diário de negociações usando o MetaTrader e o Google Sheets! Você aprenderá como sincronizar seus dados de negociação via HTTP POST e recuperá-los usando requisições HTTP. Ao final, você terá um diário de negociações que ajudará a acompanhar suas operações de forma eficaz e eficiente.
O Deep-Q-Network é um algoritmo de aprendizado por reforço que utiliza redes neurais para projetar (estimar) o próximo valor-Q e a ação ideal durante o processo de treinamento de um módulo de aprendizado de máquina. Já consideramos um algoritmo alternativo de aprendizado por reforço, o Q-Learning. Este artigo, portanto, apresenta outro exemplo de como um MLP treinado com aprendizado por reforço pode ser usado dentro de uma classe de sinal personalizada.
As SMC (Order Block) são áreas-chave em que os traders institucionais realizam compras ou vendas significativas. Após uma movimentação considerável de preço, os níveis de Fibonacci ajudam a identificar um possível recuo desde o máximo recente de oscilação (swing high) até o mínimo de oscilação (swing low), de modo a determinar o ponto de entrada ideal na operação.
Você aprenderá como desenvolver e implementar uma biblioteca EX5 abrangente para ordens pendentes em seu código ou projetos MQL5. Vamos analisar como importar e implementar essa biblioteca como parte de um painel de negociação ou interface gráfica do usuário (GUI). O painel de ordens do EA permitirá aos usuários abrir, acompanhar e excluir ordens pendentes por número mágico diretamente na interface gráfica exibida na janela do gráfico.
Neste artigo, exploramos como integrar comandos do Telegram com MQL5 para automatizar a adição de indicadores em gráficos de negociação. Cobrimos o processo de análise (parsing) dos comandos dos usuários, sua execução no MQL5 e o teste do sistema para garantir uma negociação baseada em indicadores de forma fluida.
Neste artigo, vamos criar um painel de negociação interativo utilizando a classe Controls no MQL5, voltado para otimizar as operações de trading. O painel conterá um cabeçalho, botões de navegação para trading, fechamento e informações, além de botões especializados para envio de ordens e gerenciamento de posições. Ao final do artigo, teremos um painel básico pronto para futuras melhorias.
Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica. Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Neste artigo, abordamos o conceito de corpo nas requisições HTTP, que é necessário para o envio de dados como JSON e texto simples. Discutimos e explicamos como usá-lo corretamente junto com os cabeçalhos apropriados. Também introduzimos a classe ChttpBody, que faz parte da biblioteca Connexus e que irá simplificar o trabalho com o corpo das requisições.
ADX é outro indicador técnico relativamente popular, usado por alguns traders para avaliar a força da tendência predominante. Atuando como uma combinação de dois outros indicadores, ele é um oscilador cujos padrões vamos explorar neste artigo com a ajuda do Assistente MQL5 e suas classes auxiliares.
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.
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.
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.
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.
Neste artigo, vamos falar sobre as funções de Rademacher e Walsh. Vamos explorar formas de aplicar essas funções na análise de séries temporais financeiras, além de considerar diferentes maneiras de usá-las no trading.
Descubra o inovador framework Chimera, um modelo bidimensional do espaço de estados que utiliza redes neurais para analisar séries temporais multidimensionais. Esse método oferece alta precisão com baixo custo computacional, superando abordagens tradicionais e arquiteturas do tipo Transformer.
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.
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.
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.
Continuamos a desenvolver o modelo transformador hierárquico com duas torres, o Hidformer, projetado para análise e previsão de séries temporais multivariadas complexas. Neste artigo, levaremos o trabalho iniciado anteriormente até sua conclusão lógica, com testes do modelo em dados históricos reais.
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.
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.
Já criamos diversos componentes que facilitam o processo de otimização automática. Durante sua criação, seguimos a ciclicidade tradicional: desde a criação do código funcional mínimo até a refatoração e a obtenção de um código melhorado. Agora é hora de organizar nossa base de dados, que também é um componente-chave no sistema que estamos criando.
Apresento o framework MacroHFT, que aplica aprendizado por reforço contextual com memória para melhorar as decisões em trading de alta frequência de criptomoedas, utilizando dados macroeconômicos e agentes adaptativos.
Continuamos a implementação das abordagens propostas pelos autores do framework FinCon. O FinCon é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). Hoje vamos implementar os módulos necessários e realizar testes abrangentes do modelo com dados históricos reais.
Apresentamos o framework FinCon, que é um sistema multiagente baseado em grandes modelos de linguagem (LLM). O framework utiliza reforço verbal conceitual para melhorar a tomada de decisões e o gerenciamento de riscos, permitindo realizar diversas tarefas financeiras de forma eficiente.
Apresentamos o framework do agente multimodal para negociação financeira FinAgent, projetado para analisar dados de diferentes tipos que refletem a dinâmica do mercado e padrões históricos de negociação.
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.
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.
