Algorithmic Trading Articles for Integração

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 10): Criação de objetos a partir de uma string

O plano de desenvolvimento do EA prevê várias etapas com o salvamento de resultados intermediários em um banco de dados. Recuperá-los de lá é possível apenas na forma de strings ou números, não como objetos. Portanto, precisamos de uma maneira de recriar no EA os objetos necessários a partir de strings lidas do banco de dados.

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.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 9): Coleta dos resultados de otimização de instâncias individuais da estratégia de trading

Vamos delinear as principais etapas para o desenvolvimento do nosso EA. Uma das primeiras será realizar a otimização de uma instância individual da estratégia de trading desenvolvida. Tentaremos reunir em um único lugar todas as informações necessárias sobre as execuções do testador durante a otimização.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 8): Realizando testes de carga e processando um novo candle

À medida que avançamos, utilizamos cada vez mais instâncias simultâneas de estratégias de negociação em um único EA. Vamos descobrir até quantas instâncias podemos utilizar antes de nos depararmos com limitações de recursos.

Algoritmo de otimização baseado em brainstorming — Brain Storm Optimization (Parte I): Clusterização

Neste artigo, discutimos um método inovador de otimização chamado BSO (Brain Storm Optimization), inspirado na tempestade de ideias (brainstorming). Também abordamos um novo enfoque para resolver problemas de otimização multimodal que utiliza o BSO, permitindo encontrar várias soluções ótimas sem a necessidade de definir previamente o número de subpopulações. Além disso, analisamos os métodos de clusterização K-Means e K-Means++.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 7): Seleção de grupos considerando o período forward

Anteriormente, ao selecionar grupos de estratégias de trading para melhorar os resultados combinados, avaliamos os grupos apenas no mesmo período utilizado para a otimização dos EAs individuais. Vamos agora observar o que acontece ao aplicar a seleção no período forward.

Desenvolvendo um cliente MQTT para MetaTrader 5: uma abordagem TDD — Final

Este artigo é a última parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Embora a biblioteca ainda não esteja pronta para produção, nesta parte, usaremos nosso cliente para atualizar um símbolo personalizado com ticks (ou taxas) obtidos de outro corretor. Por favor, veja o final deste artigo para mais informações sobre o status atual da biblioteca, o que falta para que ela esteja totalmente em conformidade com o protocolo MQTT 5.0, um possível roadmap, e como acompanhar e contribuir para seu desenvolvimento.

Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 1): Pré-processamento de dados

Esse será um guia detalhado sobre como desenvolver um robô de trading baseado em aprendizado de máquina. Realizaremos a coleta e preparação de dados e características. Para a execução do projeto, utilizaremos a linguagem de programação Python e bibliotecas, bem como a plataforma MetaTrader 5.

Agrupamento de séries temporais na inferência causal

Os algoritmos de agrupamento em aprendizado de máquina são ferramentas importantes de aprendizado não supervisionado que permitem dividir os dados brutos em grupos com características semelhantes. Com esses grupos, é possível, por exemplo, realizar análise de mercado para um cluster específico, identificar os clusters mais resilientes em novos conjuntos de dados e também realizar inferências causais. Este artigo apresenta um método original para o agrupamento de séries temporais, utilizando a linguagem Python.

O Método de Agrupamento para Manipulação de Dados: Implementando o Algoritmo Iterativo Multicamadas em MQL5

Neste artigo, descrevemos a implementação do Algoritmo Iterativo Multicamadas do Método de Agrupamento para Manipulação de Dados em MQL5.

Algoritmos de otimização populacionais: enxame de pássaros (Bird Swarm Algorithm, BSA)

O artigo explora o BSA, um algoritmo baseado no comportamento das aves, inspirado na interação coletiva das aves em bando na natureza. Diferentes estratégias de busca dos indivíduos no BSA, incluindo a alternância entre comportamento de voo, vigilância e procura de alimento, tornam esse algoritmo multifacetado. Ele utiliza os princípios de comportamento de bando, comunicação, adaptabilidade, liderança e acompanhamento das aves para a busca eficaz de soluções ótimas.

Importância da qualidade do gerador de números aleatórios no desempenho dos algoritmos de otimização

Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.

O escore de propensão na inferência causalidade

O artigo examina o tema de pareamento na inferência causal. O pareamento é utilizado para comparar observações semelhantes em um conjunto de dados. Isso é necessário para determinar corretamente os efeitos causais e eliminar o viés. O autor explica como isso ajuda na construção de sistemas de negociação baseados em aprendizado de máquina, que se tornam mais estáveis em novos dados nos quais não foram treinados. O escore de propensão desempenha um papel central e é amplamente utilizado na inferência causal.

Algoritmos de otimização populacional: Resistência a ficar preso em extremos locais (Parte I)

Este artigo apresenta um experimento único que visa examinar o comportamento dos algoritmos de otimização populacional no contexto de sua capacidade de escapar eficientemente de mínimos locais quando a diversidade populacional é baixa e alcançar máximos globais. Trabalhar nessa direção fornecerá uma visão mais aprofundada sobre quais algoritmos específicos podem continuar sua busca com sucesso usando coordenadas definidas pelo usuário como ponto de partida e quais fatores influenciam seu sucesso.

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de baleias (Whale Optimization Algorithm, WOA)

O algoritmo de otimização de baleias (WOA) é um algoritmo metaheurístico inspirado pelo comportamento e pelas estratégias de caça das baleias-jubarte. A ideia principal do WOA é imitar o chamado método de alimentação "rede de bolhas", em que as baleias criam bolhas ao redor de suas presas para depois atacá-las em um movimento espiral.

EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte III): Otimização de uma estratégia de cobertura simples (I)

Na terceira parte, retornamos aos EAs Simple Hedge e Simple Grid, desenvolvidos anteriormente. Agora, vamos melhorar o Simple Hedge EA por meio de análise matemática e abordagem de força bruta (brute force) com o objetivo de otimizar o uso da estratégia. Este artigo se aprofunda na otimização matemática da estratégia, estabelecendo a base para a futura pesquisa de otimização baseada em código nas partes seguintes.

Desenvolvendo um cliente MQTT para Metatrader 5: uma abordagem TDD — Parte 6

Este artigo é a sexta parte de uma série que descreve nossas etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, comentamos as principais mudanças em nosso primeiro refatoramento, como chegamos a um modelo viável para nossas classes de construção de pacotes, como estamos construindo pacotes PUBLISH e PUBACK, e a semântica por trás dos Códigos de Motivo PUBACK.

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.

Classe base de algoritmos populacionais como alicerce para otimização eficiente

Uma tentativa única de pesquisa para combinar uma série de algoritmos populacionais em uma única classe com o objetivo de simplificar a aplicação dos métodos de otimização. Essa abordagem não apenas abre possibilidades para o desenvolvimento de novos algoritmos, incluindo variantes híbridas, mas também estabelece um banco de testes básico universal. Este banco se torna uma ferramenta chave para a escolha do algoritmo ideal, dependendo da tarefa específica em questão.

Trabalho com modelos ONNX nos formatos float16 e float8

Os formatos de dados utilizados para representar modelos de aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental em sua eficiência. Nos últimos anos, surgiram vários novos tipos de dados desenvolvidos especificamente para trabalhar com modelos de aprendizado profundo. Neste artigo, vamos focar em dois novos formatos de dados que se tornaram amplamente utilizados nos modelos modernos.

Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais

Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.

Usando algoritmos de otimização para configurar parâmetros de EA em tempo real

O artigo discute os aspectos práticos do uso de algoritmos de otimização para encontrar os melhores parâmetros de EA em tempo real, bem como a virtualização das operações de negociação e da lógica do EA. O artigo pode ser usado como instrução para implementar algoritmos de otimização em um EA.

Modelos de regressão da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para ONNX

Neste artigo, exploraremos a aplicação de modelos de regressão do pacote Scikit-learn, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Além disso, compararemos a precisão dos modelos originais com suas versões ONNX para ambas as precisões float e double. Além disso, examinaremos a representação ONNX dos modelos de regressão, com o objetivo de fornecer uma melhor compreensão de sua estrutura interna e princípios operacionais.

Algoritmos de otimização populacionais: objetos de busca multissociais artificiais (artificial Multi-Social search Objects, MSO)

Continuação do artigo anterior como desenvolvimento da ideia de grupos sociais. No novo artigo, explora-se a evolução dos grupos sociais utilizando algoritmos de movimentação e memória. Os resultados ajudarão a entender a evolução dos sistemas sociais e aplicá-los na otimização e busca de soluções.

Algoritmos de otimização populacionais: evolução de grupos sociais (Evolution of Social Groups, ESG)

Neste artigo, consideraremos o princípio de construção de algoritmos multipopulacionais e, como exemplo desse tipo de algoritmos, analisaremos a Evolução de Grupos Sociais (ESG), um novo algoritmo autoral. Analisaremos os conceitos principais, os mecanismos de interação entre populações e as vantagens desse algoritmo, bem como examinaremos seu desempenho em tarefas de otimização.

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.

Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo genético binário (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte II

Neste artigo, vamos considerar o algoritmo genético binário (BGA), que modela os processos naturais que ocorrem no material genético dos seres vivos na natureza.

Negociação algorítmica com MetaTrader 5 e R para iniciantes

Neste artigo, vamos combinar análise financeira com negociação algorítmica, além de ver como integrar R e MetaTrader 5. Este artigo é um guia para unir a flexibilidade analítica do R com as enormes possibilidades de negociação do MetaTrader 5.

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 5)

Este artigo é a quinta parte de uma série que descreve as etapas de desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT 5.0. Nesta parte, vamos detalhar a estrutura dos pacotes PUBLISH, configuraremos seus flags de publicação, codificaremos os nomes dos tópicos e estabeleceremos identificadores de pacotes quando necessário.

Implementação do teste aumentado de Dickey-Fuller no MQL5

Neste artigo, vamos mostrar como implementar o teste aumentado de Dickey-Fuller e sua aplicação para realizar testes de cointegração usando o método de Engle-Granger.

Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)

Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.

Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5

Neste artigo veremos como implementar a verificação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5 puro para medir o grau de ajuste após a otimização de uma estratégia usando o algoritmo completo e lento do testador de estratégias.

Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX

Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.

Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)

Neste artigo, vamos explorar outro algoritmo de otimização inspirado pela natureza inanimada, a busca em sistema carregado (CSS). O objetivo deste artigo é apresentar um novo algoritmo de otimização baseado nos princípios da física e mecânica.

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 4)

Este artigo é a quarta parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, examinamos as propriedades do MQTT v5.0, sua semântica, como lemos algumas delas e também fornecemos um breve exemplo de como as propriedades podem ser usadas para expandir o protocolo.

Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5

Mergulhe no mundo do ONNX, um poderoso formato aberto para compartilhar modelos de aprendizado de máquina. Descubra como o uso do ONNX pode revolucionar a negociação algorítmica em MQL5, permitindo que os traders integrem sem obstáculos modelos avançados de inteligência artificial e elevem suas estratégias a um novo patamar. Desvende os segredos da compatibilidade entre plataformas e aprenda a desbloquear todo o potencial do ONNX em sua negociação no MQL5. Melhore sua negociação com este guia detalhado sobre ONNX.

Modelos de classificação da biblioteca Scikit-learn e sua exportação para o formato ONNX

Neste artigo, exploraremos o uso de todos os modelos de classificação do pacote Scikit-learn para resolver o problema de classificação dos íris de Fisher, tentaremos convertê-los para o formato ONNX e usaremos os modelos resultantes em programas MQL5. Também compararemos a precisão dos modelos originais e suas versões ONNX no Iris dataset completo.

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: metodologia TDD (Parte 3)

Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos em detalhes como aplicar o princípio do desenvolvimento orientado por testes para implementar a troca de pacotes CONNECT/CONNACK. Ao final desta etapa, nosso cliente DEVE ser capaz de agir apropriadamente ao trabalhar com todos os possíveis resultados do servidor ao tentar se conectar.

Linguagem de programação visual DRAKON — ferramenta de comunicação Desenvolvedor/Cliente MQL

DRAKON é uma linguagem de programação visual especialmente desenvolvida para facilitar a interação entre especialistas de diferentes áreas (biólogos, físicos, engenheiros...) com programadores em projetos espaciais russos (por exemplo, na criação do complexo "Buran"). Neste artigo, vou falar sobre como o DRAKON torna a criação de algoritmos acessível e intuitivamente compreensível, mesmo para quem nunca teve contato com código, e também como é mais fácil quer seja para o cliente explicar suas ideias ao encomendar robôs de negociação quer seja para o programador cometer menos erros em funções complexas.

Desenvolvimento de um Cliente MQTT para o MetaTrader 5: Metodologia TDD (Parte 2)

Este artigo faz parte de uma série que descreve as etapas do desenvolvimento de um cliente MQL5 nativo para o protocolo MQTT. Nesta parte, descrevemos como está organizando nosso código, os primeiros arquivos de cabeçalho e classes, e como escrever testes. Este artigo também inclui notas breves sobre o desenvolvimento orientado por testes (Test-Driven Development) e sua aplicação neste projeto.