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Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 13): Ferramenta RSI Sentinel
Desenvolvimento do Toolkit de Análise de Price Action (Parte 13): Ferramenta RSI Sentinel
A análise de price action pode ser realizada de forma eficaz por meio da identificação de divergências, utilizando indicadores técnicos como o RSI para fornecer sinais cruciais de confirmação. Neste conteúdo, é explicado como a análise automatizada de divergência do RSI pode identificar continuações de tendência e reversões, oferecendo percepções valiosas sobre o sentimento do mercado.
Criando um Painel Administrador de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (II): Modularização
Criando um Painel Administrador de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (II): Modularização
Nesta discussão, damos um passo adiante ao dividir nosso programa MQL5 em módulos menores e mais gerenciáveis. Esses componentes modulares serão então integrados ao programa principal, melhorando sua organização e capacidade de manutenção. Essa abordagem simplifica a estrutura do programa principal e torna os componentes individuais reutilizáveis em outros Expert Advisors (EAs) e no desenvolvimento de indicadores. Ao adotar esse design modular, criamos uma base sólida para melhorias futuras, beneficiando tanto nosso projeto quanto a comunidade mais ampla de desenvolvedores.
Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Estratégia evolutiva de adaptação da matriz de covariância, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Vamos explorar um dos algoritmos mais interessantes de otimização sem gradiente, que aprende a compreender a geometria da função objetivo. Consideraremos a implementação clássica do CMA-ES com uma pequena modificação, substituindo a distribuição normal por uma distribuição de potência. Uma análise detalhada da matemática do algoritmo, a implementação prática e uma avaliação honesta, onde o CMA-ES é imbatível e onde é melhor não aplicá-lo.
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Ação de Preço (Parte 12): Fluxo Externo (III) Mapa de Tendências
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Ação de Preço (Parte 12): Fluxo Externo (III) Mapa de Tendências
O fluxo do mercado é determinado pelas forças entre compradores e vendedores. Existem níveis específicos que o mercado respeita devido às forças que atuam sobre eles. Os níveis de Fibonacci e VWAP são especialmente poderosos na influência do comportamento do mercado. Junte-se a mim neste artigo enquanto exploramos uma estratégia baseada em níveis de VWAP e Fibonacci para geração de sinais.
Testes de Robustez em Expert Advisors
Testes de Robustez em Expert Advisors
No desenvolvimento de estratégias, há muitos detalhes complexos a serem considerados, muitos dos quais não são destacados para traders iniciantes. Como resultado, muitos traders, eu incluído, tiveram de aprender essas lições da maneira mais difícil. Este artigo é baseado em minhas observações sobre armadilhas comuns que a maioria dos traders iniciantes encontra ao desenvolver estratégias em MQL5. Ele oferecerá uma variedade de dicas, truques e exemplos para ajudar a identificar a desqualificação de um EA e testar a robustez dos nossos próprios EAs de uma forma fácil de implementar. O objetivo é educar os leitores, ajudando-os a evitar futuros golpes ao comprar EAs, bem como a prevenir erros no desenvolvimento de suas próprias estratégias.
Determinação de taxas de câmbio justas com base na PPC usando dados do FMI
Determinação de taxas de câmbio justas com base na PPC usando dados do FMI
Criação, em Python, de um sistema de análise de taxas de câmbio baseado na paridade do poder de compra (PPC). O autor desenvolveu um algoritmo com 5 métodos de cálculo de taxas justas, utilizando dados do FMI. Trata-se de um guia prático de análise fundamentalista de moedas, processamento de dados econômicos e integração com sistemas de trading. Código completo de fonte aberta.
Otimização baseada em biogeografia — Biogeography-Based Optimization (BBO)
Otimização baseada em biogeografia — Biogeography-Based Optimization (BBO)
A otimização baseada em biogeografia (BBO) é um método elegante de otimização global inspirado nos processos naturais de migração de espécies entre ilhas de arquipélagos. A ideia por trás do algoritmo é simples, porém poderosa: soluções de alta qualidade compartilham ativamente suas características, enquanto soluções de baixa qualidade adotam novas características, criando um fluxo natural de informação das melhores soluções para as piores. Um operador adaptativo de mutação exclusivo garante um excelente equilíbrio entre diversificação e intensificação, e o BBO demonstra alta eficiência em diversas tarefas.
Estudando a previsão conformal de séries temporais financeiras
Estudando a previsão conformal de séries temporais financeiras
Neste artigo, você conhecerá as previsões conformais e a biblioteca MAPIE, que as implementa. Essa abordagem é uma das mais modernas em aprendizado de máquina e permite focar no controle de riscos para os já existentes e variados modelos de aprendizado de máquina. As previsões conformais, por si só, não são uma forma de encontrar padrões nos dados. Elas apenas determinam o grau de confiança dos modelos existentes ao preverem exemplos específicos e permitem filtrar previsões confiáveis.
Mineração de dados dos balanços dos bancos centrais e obtenção de um panorama da liquidez global
Mineração de dados dos balanços dos bancos centrais e obtenção de um panorama da liquidez global
A mineração de dados dos balanços dos bancos centrais permite obter um panorama da liquidez global do mercado Forex e das principais moedas. Nós unificamos dados do Fed, do BCE, do BOJ e do PBoC em um índice composto e aplicamos aprendizado de máquina para identificar padrões ocultos. Essa abordagem transforma um fluxo bruto de dados em sinais reais de trading, conectando a análise fundamentalista e a análise técnica.
Indicador do modelo CAPM no mercado Forex
Indicador do modelo CAPM no mercado Forex
Adaptação do modelo clássico CAPM para o mercado cambial Forex em MQL5. O indicador calcula a rentabilidade esperada e o prêmio de risco com base na volatilidade histórica. Os indicadores aumentam nos picos e nas depressões, refletindo os princípios fundamentais de precificação. Aplicação prática para estratégias contra a tendência e de seguimento de tendência, levando em conta a dinâmica da relação entre risco e rentabilidade em tempo real. Inclui o aparato matemático e a implementação técnica.
Indicador de previsão ARIMA em MQL5
Indicador de previsão ARIMA em MQL5
Neste artigo, criamos um indicador de previsão ARIMA em MQL5. É analisado como o modelo ARIMA forma previsões, sua aplicabilidade ao mercado Forex e ao mercado de ações em geral. Também é explicado o que é a autorregressão AR, de que forma os modelos autorregressivos são usados para previsão e como funciona o mecanismo de autorregressão.
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (I)
Criando um Painel de Administração de Trading em MQL5 (Parte IX): Organização de Código (I)
Esta discussão aprofunda-se nos desafios encontrados ao trabalhar com grandes bases de código. Vamos explorar as melhores práticas para organização de código em MQL5 e implementar uma abordagem prática para aprimorar a legibilidade e a escalabilidade do código-fonte do nosso Painel de Administração de Trading. Além disso, buscamos desenvolver componentes de código reutilizáveis que possam potencialmente beneficiar outros desenvolvedores no desenvolvimento de seus algoritmos. Continue lendo e participe da discussão.
Busca oscilatória determinística — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
Busca oscilatória determinística — Deterministic Oscillatory Search (DOS)
O algoritmo Deterministic Oscillatory Search (DOS) é um método inovador de otimização global que combina as vantagens dos algoritmos de gradiente e dos algoritmos de enxame sem o uso de números aleatórios. O mecanismo de oscilações e de inclinações de fitness permite ao DOS explorar espaços de busca complexos por meio de um método determinístico.
Previsão de Tendência com LSTM para Estratégias de Seguimento de Tendência
Previsão de Tendência com LSTM para Estratégias de Seguimento de Tendência
Memória de Curto e Longo Prazo (LSTM) é um tipo de rede neural recorrente (RNN) projetada para modelar dados sequenciais, capturando de forma eficaz dependências de longo prazo e resolvendo o problema do gradiente desvanecente. Neste artigo, exploraremos como utilizar LSTM para prever tendências futuras, aprimorando o desempenho de estratégias de seguimento de tendência. O artigo abordará a introdução de conceitos-chave e a motivação por trás do desenvolvimento, a obtenção de dados do MetaTrader 5, o uso desses dados para treinar o modelo em Python, a integração do modelo de aprendizado de máquina no MQL5 e a reflexão sobre os resultados e aspirações futuras com base em backtesting estatístico.
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados
EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados. Combinamos cadeias de Markov com uma rede neural multicamadas MLP, escrita com a biblioteca ALGLIB MQL5. Como cadeias de Markov e redes neurais podem ser combinadas para a previsão no Forex?
Otimização por neuroboides — Neuroboids Optimization Algorithm (NOA)
Otimização por neuroboides — Neuroboids Optimization Algorithm (NOA)
Trata-se de uma nova metaheurística de otimização bioinspirada e autoral, denominada NOA (Neuroboids Optimization Algorithm), que combina princípios de inteligência coletiva e redes neurais. Ao contrário dos métodos clássicos, o algoritmo utiliza uma população de "neuroboides" autoaprendizes, cada um com sua própria rede neural, que adapta a estratégia de busca em tempo real. O artigo em questão apresenta a arquitetura do algoritmo, os mecanismos de autoaprendizado dos agentes e as perspectivas de aplicação dessa abordagem híbrida em tarefas complexas de otimização.
Movimento do preço: modelos matemáticos e análise técnica
Movimento do preço: modelos matemáticos e análise técnica
A previsão dos movimentos dos pares de moedas é um fator importante de sucesso no trading. Este artigo é dedicado ao estudo de diferentes modelos de movimento do preço, à análise de suas vantagens e desvantagens, bem como à aplicação prática em estratégias de negociação. Serão considerados enfoques que permitem identificar padrões ocultos e aumentar a precisão das previsões.
Ciência de Dados e ML (Parte 33): Dataframe do Pandas em MQL5, Coleta de Dados para Uso em ML facilitada
Ciência de Dados e ML (Parte 33): Dataframe do Pandas em MQL5, Coleta de Dados para Uso em ML facilitada
Ao trabalhar com modelos de aprendizado de máquina, é essencial garantir consistência nos dados usados para treinamento, validação e testes. Neste artigo, criaremos nossa própria versão da biblioteca Pandas em MQL5 para garantir uma abordagem unificada para o tratamento de dados de aprendizado de máquina, assegurando que os mesmos dados sejam aplicados dentro e fora do MQL5, onde ocorre a maior parte do treinamento.
Algoritmo do camelo — Camel Algorithm (CA)
Algoritmo do camelo — Camel Algorithm (CA)
O Algoritmo do camelo, desenvolvido em 2016, modela o comportamento dos camelos no deserto para resolver problemas de otimização, levando em conta fatores de temperatura, reservas e resistência. Neste trabalho é apresentada ainda uma versão modificada dele (CAm), com melhorias-chave, como a aplicação da distribuição gaussiana na geração de soluções e a otimização dos parâmetros do efeito de oásis.
Critério de Independência de Hilbert-Schmidt (HSIC)
Critério de Independência de Hilbert-Schmidt (HSIC)
O artigo examina o teste estatístico não paramétrico HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criterion) destinado a identificar dependências lineares e não lineares nos dados. São propostas implementações de dois algoritmos para o cálculo do HSIC na linguagem MQL5: o teste exato por permutação e a aproximação gama. A eficácia do método é demonstrada em dados sintéticos que modelam uma relação não linear entre os atributos e a variável-alvo.
Mecanismos de gating em aprendizado por ensemble
Mecanismos de gating em aprendizado por ensemble
Neste artigo, continuamos nossa exploração de modelos ensemble discutindo o conceito de gates, especificamente como eles podem ser úteis na combinação das saídas dos modelos para aprimorar a precisão das previsões ou a generalização do modelo.
Modelos ocultos de Markov em sistemas de trading com aprendizado de máquina
Modelos ocultos de Markov em sistemas de trading com aprendizado de máquina
Os modelos ocultos de Markov (HMM) representam uma classe poderosa de modelos probabilísticos, destinados à análise de dados sequenciais, nos quais os eventos observáveis dependem de alguma sequência de estados não observáveis (ocultos), que formam um processo de Markov. As principais suposições dos HMM incluem a propriedade de Markov para os estados ocultos, o que significa que a probabilidade de transição para o próximo estado depende apenas do estado atual, e a independência das observações, desde que o estado oculto atual seja conhecido.
Algoritmo baseado em fractais - Fractal-Based Algorithm (FBA)
Algoritmo baseado em fractais - Fractal-Based Algorithm (FBA)
Um novo método metaheurístico baseado na abordagem fractal de divisão do espaço de busca para resolver tarefas de otimização. O algoritmo identifica e divide sequencialmente áreas promissoras, criando uma estrutura fractal auto-semelhante que concentra os recursos computacionais nos trechos mais promissores. Um mecanismo exclusivo de mutação, direcionado para as melhores soluções, garante um equilíbrio ideal entre diversificação e intensificação do espaço de busca, aumentando significativamente a eficiência do algoritmo.
Redefinindo os Indicadores MQL5 e MetaTrader 5
Redefinindo os Indicadores MQL5 e MetaTrader 5
Uma abordagem inovadora para coletar informações de indicadores em MQL5 permite uma análise de dados mais flexível e simplificada, ao possibilitar que os desenvolvedores passem entradas personalizadas para os indicadores para cálculos imediatos. Essa abordagem é particularmente útil para o trading algorítmico, pois fornece maior controle sobre as informações processadas pelos indicadores, indo além das restrições tradicionais.
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 9): Fluxo Externo
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 9): Fluxo Externo
Este artigo explora uma nova dimensão de análise utilizando bibliotecas externas especificamente projetadas para análises avançadas. Essas bibliotecas, como o pandas, fornecem ferramentas poderosas para processar e interpretar dados complexos, permitindo que os traders obtenham percepções mais profundas sobre a dinâmica do mercado. Ao integrar essas tecnologias, podemos reduzir a lacuna entre dados brutos e estratégias acionáveis. Junte-se a nós enquanto estabelecemos as bases dessa abordagem inovadora e desbloqueamos o potencial de combinar tecnologia com expertise em trading.
Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco
Trading de arbitragem no Forex: sistema de negociação matricial para retorno ao valor justo com limitação de risco
O artigo contém uma descrição detalhada do algoritmo de cálculo de taxas cruzadas, a visualização da matriz de desequilíbrios e recomendações para a configuração ideal dos parâmetros MinDiscrepancy e MaxRisk para uma negociação eficiente. O sistema calcula automaticamente o "valor justo" de cada par de moedas por meio de taxas cruzadas, gerando sinais de compra em desvios negativos e de venda em desvios positivos.
Visão computacional para trading (Parte 1): Criando uma funcionalidade básica simples
Visão computacional para trading (Parte 1): Criando uma funcionalidade básica simples
Sistema de previsão do EURUSD usando visão computacional e aprendizado profundo. Descubra como redes neurais convolucionais podem reconhecer padrões complexos de preços no mercado cambial e prever o movimento da cotação com precisão de até 54%. O artigo revela a metodologia de criação de um algoritmo que utiliza tecnologias de inteligência artificial para análise visual de gráficos, em vez de indicadores técnicos tradicionais. O autor demonstra o processo de transformação dos dados de preços em "imagens", seu processamento por uma rede neural e a oportunidade única de olhar para a "consciência" da IA por meio de mapas de ativação e mapas de calor de atenção. O código prático em Python, com a utilização da biblioteca MetaTrader 5, possibilita que os leitores reproduzam o sistema e o apliquem em seu próprio trading.