Devo confessar que já se passou mais de um ano desde que o último artigo foi publicado. Em um período tão longo como esse, é possível reconsiderar muitas coisas, desenvolver novas abordagens. E neste novo artigo, gostaria de me afastar um pouco do método de aprendizado supervisionado usado anteriormente, e sugerir um pouco de mergulho nos algoritmos de aprendizado não supervisionado. E, em particular, desejaria analisar um dos algoritmos de agrupamento, o k-médias (k-means).
A classificação de dados é uma coisa crucial para um algotrader e um programador. Neste artigo, nós vamos nos concentrar em um dos algoritmos de classificação logística que provavelmente podem nos ajudar a identificar os Sims ou Nãos, as Altas e Baixas, Compras e Vendas.
É hora de nós, como traders, treinarmos nossos sistemas e a nós mesmos para tomar decisões com base no que o número diz. Não aos nossos olhos, e o que nossas entranhas nos fazem acreditar, é para onde o mundo está indo, então vamos nos mover perpendicularmente à direção da onda.
Implementação da classe Logger para unificar e estruturar as mensagens que são impressas no log da guia Experts na caixa de ferramentas. Conexão com o sistema Seq de coleta e análise de logs. Monitoramento de mensagens de log online.
Neste artigo, analisaremos dados de moedas e tentaremos entender com isso por que os Expert Advisors podem mostrar bons resultados em alguns intervalos e, ao mesmo tempo, ter um desempenho ruim em outros.
Como levar os dados da WEB para dentro de um EA . O caminho para fazer isto não é tão obvio, ou melhor dizendo, tão simples a ponto de você conseguir fazer, sem de fato conhecer e entender todos os recursos que estão presentes no MetaTrader 5.
Como ter acesso a dados na WEB dentro do MetaTrader 5. Na WEB temos diversos sites e locais onde uma grande e vasta quantidade de informações estão disponíveis e ficam acessíveis a aqueles que sabem onde procurar e como melhor utilizar estas informações.
Neste artigo veremos as coisas às quais você deve prestar atenção ao comprar uma EA em primeiro lugar. Também analisaremos formas de aumentar os lucros e, o mais importante, como gastar o dinheiro sabiamente e obter lucro. Além disso, após a leitura, você perceberá que é possível ganhar dinheiro mesmo com produtos simples e gratuitos.
A rentabilidade é a medida mais óbvia que investidores e operadores novatos utilizam para analisar o desempenho da negociação. Já os traders profissionais empregam ferramentas mais robustas para analisar estratégias, entre elas os índices de Sharpe e de Sortino.
Neste artigo discutiremos como plotar todas passagens das otimizações e como selecionar o critério ótimo personalizado. Além disso, falaremos sobre como programarmos o que quisermos, simplesmente recorrendo a um conhecimento mínimo em MQL5, a uma grande vontade, ao uso dos artigos do site e aos comentários do fórum.
Neste artigo, explorei as possibilidades de reduzir amostras multiestado complexas a amostras simples de estado duplo. O objetivo principal é obter uma análise e umas conclusões que possam ajudar no desenvolvimento de algoritmos de negociação escaláveis baseados na teoria da probabilidade. Naturalmente, a matemática também está envolvida, mas dada a experiência de artigos anteriores, vejo que informações mais gerais são muito mais úteis do que detalhes.
Neste artigo decidi destacar o conhecido esquema Bernoulli e mostrar como este pode ser usado ao descrever uma matriz de dados relacionados ao trading, para uso posterior no caminho à criação de um sistema de negociação auto-adaptável. Também manusearemos um algoritmo mais geral, nomeadamente a fórmula de Bernoulli e encontraremos sua aplicação.
Neste artigo, vou apresentar a vocês uma rede neural profunda implementada em linguagem MQL com suas diferentes funções de ativação, entre elas estão a função tangente hiperbólica para as camadas ocultas e a função Softmax para a camada de saída. Avançaremos do primeiro passo até o final para formar completamente a rede neural profunda.
Neste artigo falo de uma ferramenta capaz de ver os spreads, isto é, as diferenças entre os valores Bid e Ask da sua corretora. Os dados de ticks presentes no MetaTrader 5 possibilitam analisar quais valores históricos de spreads existiam de fato entre os valores Bid e Ask. Contudo, não há razão para procurar o valor atual do spread, pois ele pode ser obtido por meio da visualização das linhas Bid e Ask.
Este artigo é uma leitura obrigatória destinada a todos que desejam melhorar sua carreira como programadores. O objetivo desta série de artigos é ajudar o leitor, incluindo experientes, a melhorar suas habilidades de programação. As ideias descritas são aplicáveis tanto a programadores iniciantes em MQL5 quanto a profissionais.
Para dar continuação lógica ao tópico, hoje abordaremos o desenvolvimento de modelos matemáticos multifuncionais para tarefas de negociação. Assim sendo, descreverei todo o processo de desenvolvimento do primeiro modelo matemático para descrever fractais a partir do zero. Este modelo deve se tornar um importante alicerce, ser multifuncional e universal, inclusive para construir a base teórica para o futuro desenvolvimento do ramo.
Neste artigo, continuaremos a estudar fractais e prestaremos muita atenção a resumir todo o material. Tentarei apresentar todos os projetos da maneira mais compacta e compreensível para serem aplicados ao trading.
Um pacote python foi disponibilizado com o proposito de trazer integração com MQL, com isso abre-se as portas para enumeras possibilidades como, exploração de dados, criação e uso de modelos de machine learning. Com essa integração nativa entre MQL5 e Python, abriu-se as portas para muitas possibilidades de uso, podemos construir de uma simples regressão linear a um modelo de aprendizado profundo. Vamos entender como instalar e preparar o ambiente de desenvolvimento e usar algumas das bibliotecas de aprendizado de maquina.
Com este artigo começamos um ciclo em que consideraremos padrões de reversão no âmbito da negociação algorítmica. Iniciamos examinando a primeira e mais interessante família de padrões desse tipo que se originam dos chamados topo duplo e fundo duplo.
A análise de cluster é um dos elementos mais importantes da inteligência artificial. Neste artigo, tento usar uma análise de cluster aplicada na inclinação de um indicador para obter patamares que determinarão se o mercado está lateralizado ou mantém uma tendência.
Nesta série de artigos, procuraremos uma aplicação prática da teoria da probabilidade para descrever o processo de negociação e precificação. No primeiro artigo, conheceremos os fundamentos da combinatória e da teoria da probabilidade, e analisaremos o primeiro exemplo de aplicação de fractais no âmbito desta última.
Neste artigo, vamos finalizar as classes de objetos-gráficos e de sua coleção. Faremos o rastreamento automático das alterações das propriedades dos gráficos e das suas janelas, bem como o armazenamento de novos parâmetros nas propriedades do objeto. Este aprimoramento nos permitirá gerar uma funcionalidade de evento para toda a coleção de gráficos no futuro.
Neste artigo, criaremos uma funcionalidade para rastrear alguns eventos de objetos-gráficos - adição/remoção de gráficos de símbolos, de subjanelas do gráfico, bem como adição/exclusão/mudança de indicadores presentes em janelas de gráficos.
Neste artigo, vamos expandir a funcionalidade dos objetos-gráficos, criaremos a navegação em gráficos, geraremos capturas de tela, salvaremos e aplicaremos modelos aos gráficos. Faremos também uma atualização automática da coleção de objetos-gráficos, suas janelas e indicadores.
Com este artigo, começaremos o desenvolvimento de uma classe-coleção de objetos-gráficos que armazenará uma lista-coleção de objetos-gráficos com suas subjanelas e indicadores, e tornará possível trabalhar com gráficos selecionados e suas subjanelas, ou com uma lista de vários gráficos ao mesmo tempo.
Agora analisaremos uma descrição da abordagem para aumentar a eficácia de qualquer sistema de negociação automatizado. Este artigo mostra resumidamente a ideia, os fundamentos básicos, as possibilidades e as desvantagens do método.
Neste artigo, continuaremos a desenvolver a classe do objeto-gráfico. Vamos adicionar uma lista de objetos-janelas, onde, por sua vez, estarão disponíveis as listas de indicadores colocados nestas.
Este artigo apresentará ao leitor a técnica de aprendizado de máquina para negociação baseada em grade e martingale. Para minha surpresa, essa abordagem, por algum motivo, não é afetada de forma alguma na rede global. Após ler o artigo, podemos criar nossos próprios bots.
Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de sinais - do serviço Sinais MQL5.com - com funções para gerenciar sinais assinados e também modificaremos a classe do objeto-instantâneo do livro de ofertas para exibir o volume total de ordens sell e buy.
Neste artigo, criaremos uma classe-coleção de livros de ofertas para todos os símbolos e começaremos a desenvolver a funcionalidade para trabalhar com o serviço de sinais MQL5.com - criaremos uma classe objeto-sinal.
Talvez um dos modelos mais avançados entre as redes neurais de linguagem atualmente existentes seja a GPT-3, cuja variante máxima contém 175 bilhões de parâmetros. Claro, nós não vamos criar tal monstro em nossos PCs domésticos. No entanto, nós podemos ver quais soluções arquitetônicas podem ser usadas em nosso trabalho e como nós podemos nos beneficiar delas.
Neste artigo, criaremos duas classes (a do objeto-instantânea do livro de ofertas e a do objeto-série dos instantâneos do livro de ofertas) e testaremos a criação de uma série de dados do livro de ofertas.
Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.
Neste artigo, começaremos a desenvolver funcionalidades para trabalhar com o livro de ofertas. Criaremos uma classe de objeto para uma ordem abstrata do livro de ofertas e dos seus herdeiros.
Neste artigo, atualizaremos em tempo real da coleção de dados de ticks e prepararemos a classe do objeto-símbolo para trabalhar com o livro de ofertas, cujo funcionamento abordaremos no próximo artigo.
Este artigo dá continuidade ao tópico sobre força bruta, trazendo novos recursos de análise de mercado para o algoritmo do meu programa e acelerando, assim, a velocidade da análise e a qualidade dos resultados finais, o que fornece a visão da mais alta qualidade de padrões globais dentro da estrutura desta abordagem.
Nós já consideramos anteriormente o mecanismo de self-attention (autoatenção) em redes neurais. Na prática, as arquiteturas de rede neural modernas usam várias threads de self-attention paralelas para encontrar várias dependências entre os elementos de uma sequência. Vamos considerar a implementação de tal abordagem e avaliar seu impacto no desempenho geral da rede.
Visto que diferentes símbolos podem ser usados durante a operação do programa, é necessário criar uma lista própria para cada um deles. Hoje vamos combinar essas listas numa coleção de dados de ticks. Na verdade, irá tratar-se de uma lista normal baseada numa classe de array dinâmico de ponteiros para instâncias da classe CObject e seus herdeiros da Biblioteca Padrão.
É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.
