Estimativa de parâmetros estatísticos de uma sequência é muito importante, desde que muitos dos modelos e métodos matemáticos são baseados em diferentes suposições. Por exemplo, normalidade da lei de distribuição ou valor de dispersão, ou outros parâmetros. Assim, quando analisando e realizando previsões de séries de tempo, nós precisamos uma ferramenta simples e conveniente que permite rápida e clara estimativa dos principais parâmetros estatísticos. O arquivo descreve brevemente os parâmetros estatísticos mais simples de uma sequência aleatória e vários métodos de análise visual. Ele oferece a implementação desses métodos em MQL5 e os métodos de visualização dos resultados dos cálculos usando o aplicativo Gnuplot.
O segundo artigo da série sobre redes neurais profundas considerará a transformação e seleção dos preditores durante o processo de preparação de dados para treinar um modelo.
A biblioteca Graphic.mqh foi projetada para trabalhar com gráficos na MQL5. O artigo fornece um exemplo de sua aplicação prática e explica a ideia de ordenação. O conceito geral de ordenação é descrito aqui, pois cada tipo de ordenação já possui pelo menos um artigo separado, enquanto que alguns tipos de ordenação são objetos de estudos detalhados.
Operando com sucesso a um ano e meio, o MQL5 Market se tornou a maior loja de estratégias de negócios e indicadores técnicos de negociadores. Ele oferece cerca de 800 aplicações fornecidas por 350 desenvolvedores de todo o mundo. Mais de 100.000 programas de negócio já foram comprados e baixados por negociantes para os terminais do MetaTrader 5.
Este artigo aborda os principais princípios estabelecidos nos algoritmos evolutivos, suas variedades e características. Vamos fazer uma experiência com um Expert Advisor simples, usado como exemplo para mostrar os benefícios do sistema de negociação a partir da otimização. Também iremos considerar programas de software que implementam otimizações genéticas, evolutivas, entre outros, fornecendo exemplos de aplicação ao otimizar um conjunto preditor e os parâmetros do sistema de negociação.
Esta série de artigos continua a explorar as redes neurais profundas (RNP), que são usadas em muitas áreas de aplicação, incluindo a negociação. Serão exploradas aqui novas dimensões deste tema juntamente com o teste de novos métodos e ideias usando experiências práticas. O primeiro artigo da série é dedicado a preparar os dados para a RNP (DNN).
O artigo analisa a aplicação da fórmula de Bayes para melhorar a fiabilidade dos sistemas de negociação através do uso dos sinais de vários indicadores independentes. Os cálculos teóricos são verificados com um EA universal simples, personalizado para trabalhar com indicadores exploratórios ou customizados.
Recentemente, o usuário do MetaTrader 4 e MetaTrader 5 recebeu uma oportunidade de tornar-se um provedor de sinais e receber lucros adicionais. Agora, você pode exibir os seus sucessos de negociação em seu website, blog ou página de rede social utilizando os novos widgets. Os benefícios do uso de widgets são óbvios: eles aumentam a popularidade do provedor de sinais, estabelecem a reputação deles como negociadores de sucesso bem como atraem novos assinantes. Todos os negociadores que colocam os widgets em outros websites podem desfrutar desses benefícios.
Este artigo foca sobre as especificidades de escolha, o pré-condicionamento e avaliação das variáveis de entrada (preditoras) para uso em modelos de aprendizagem da máquina. Novas abordagens e oportunidades de análises preditoras profundas e suas influências no possível sobre-ajuste (overfitting) dos modelos serão consideradas. O resultado global do uso de modelos, em grande parte, depende do resultado desta etapa. Vamos analisar dois pacotes, oferecendo abordagens novas e originais para a seleção dos preditores.
A construção do gráfico de velas japonês e a análise dos padrões de vela constituem uma incrível área da análise técnica. A vantagem das velas é que elas representam dados de uma forma que é possível rastrear a dinâmica dentro dos dados. Neste artigo, analisamos os tipos de velas, a classificação dos padrões de vela e apresentamos um indicador que pode determinar os padrões de vela.
A ideia da filtragem de sinal digital foi amplamente discutida em tópicos de fóruns sobre a construção dos sistemas de negócio. E seria imprudente não criar um código padrão de filtros digitais no MQL5. Neste artigo, o autor descreve a transformação de um simples código do indicador SMA em seu artigo "Indicadores personalizados no MQL5 para iniciantes" em um código do mais complicado e universal filtro digital. Este artigo é uma sequência lógica do artigo anterior. Ele também fala como substituir o texto no código e como corrigir erros de programação.
Nesta pesquisa, são consideradas uma ideologia e metodologia a fim de construir um sistema de recomendação para negociar rápido com base na combinação de possibilidades de previsão com ajuda da Análise de Espetro Singular (SSA) e o método de aprendizado de máquina baseado no teorema de Bayes.
No artigo, é examinado o sistema de negociação com níveis de Fibonacci desenvolvido e descrito por Joe DiNapoli. Além disso, são explicados os conceitos básicos e a essência do sistema, e é fornecido um exemplo de um indicador simples.
O artigo considera a possibilidade de criar histogramas, distribuições estatísticas das características do mercado usando memória gráfica, ou seja, sem o uso de buffers de indicador e matrizes. Aqui você tem à sua disposição não só exemplos detalhados de como construir esses histogramas, mas também pode conhecer a funcionalidade "oculta" dos objetos gráficos da linguagem MQL5.
O curto período dos contratos futuros complica sua análise técnica, é tecnicamente difícil de analisar este tipo de ativo. Por exemplo, o número de barras no gráfico diário do contrato futuro do índice de Ações Ucraniana UX-9.13 é maior do que 100, portanto o trader cria longos contratos futuros sintéticos. Este artigo explica como emendar contratos futuros com datas diferentes no terminal MetaTrader 5.
Existem várias medidas que permitem determinar a eficácia e rentabilidade de um sistema de negócio. No entanto, os negociantes estão sempre prontos para colocar qualquer sistema em um novo teste de impacto. O artigo diz como as estatísticas baseadas em medidas de efetividade podem ser usadas para a plataforma MetaTrader 5. Ele inclui a classe para transformação da interpretação das estatísticas através de negócios para aquele que não contradiz a descrição dada no livro "Statistika dlya traderov" ("Statistics for Traders") por S.V. Bulashev. Ele também inclui um exemplo de uma função de personalização para otimização.
Se os programas de redes neurais específicos para negociação parecem ser caros e complexos ou, pelo contrário, muito simples, tente o NeuroPro. Ele é gratuito e contém o melhor conjunto de funcionalidades para amadores. Este artigo irá dizer-lhe como usá-lo em conjunto com o MetaTrader 5.
Introduzida a cobertura no MetaTrader 5, surgiu a grande possibilidade de negociar simultaneamente usando Expert Advisors numa só conta de negociação. Ao fazer isto, pode acontecer que exista uma primeira estratégia rentável, uma segunda não-rentável, e, como resultado, o gráfico de lucro flutue perto do zero. Nesse caso, é útil construir gráficos de Balanço e Capital líquido ("equity") para cada estratégia de negociação separadamente.
No artigo são apresentados em detalhes o propósito do expoente de Hurst, a interpretação de seus valores e o algoritmo de cálculo. São ilustrados os resultados da análise de alguns segmentos dos mercados financeiros e é apresentado o método de trabalho com softwares MetaTrader 5 que implementam a ideia da análise fractal.
Jeremy Scott, que é melhor conhecido pelo apelido de Johnnypasado na comunidade MQL5.community, tornou-se famoso oferecendo produtos em nosso serviço do MQL5 Market. Jeremy já ganhou vários milhares de dólares no mercado e esse não é o limite. Decidimos olhar mais de perto o futuro milionário e recebermos alguns conselhos para vendedores do MQL5 Market.
Este artigo é dedicado a uma nova perspectiva na direção da aprendizagem de máquina - o aprendizado profundo ou, para ser mais preciso, redes neurais profundas. Esta é uma breve revisão das redes neurais de segunda geração, a arquitetura de suas conexões e tipos principais, os métodos e regras de aprendizagem e suas principais desvantagens seguido pela história do desenvolvimento da rede neural de terceira geração, os seus principais tipos, peculiaridades e métodos de treinamento. Conduzida por experimentos práticos sobre a construção e treinamento de uma rede neural profunda, iniciada pelos pesos de uma pilha de autoencoders (Stacked Autoencoders) contendo dados reais. Todas as etapas, desde a seleção dos dados de entrada até a derivação métrica, serão discutidas em detalhe. A última parte do artigo contém uma implementação de um programa de rede neural profunda em um Expert Advisor com um indicador embutido, baseado em MQL4/R.
Este guia passo-a-passo é dedicado ao serviço de Sinais, examinação dos sinais de negociação, uma abordagem de sistema para a busca de um sinal desejado, que satisfaça os critérios de rentabilidade, risco, ambições de negociação, trabalhando em vários tipos de contas e instrumentos financeiros.
Desde sua fundação, a loja de robôs de negociação e indicadores técnicos MQL5 Market já atraiu mais de 250 desenvolvedores que publicaram 580 produtos. O primeiro trimestre de 2013 acabou se tornando de grande sucesso para alguns vendedores do MQL5 Market que conseguiram ganhar bons lucros vendendo seus produtos.
Um algorítimo de proteção estatística de posições swap positivas abertas de movimentos de preço indesejados. Este artigo apresenta uma variante da estratégia de proteção Carry Trade, que permite que você compense potenciais riscos em relação ao movimento de preços na direção oposta à posição aberta.
Continuamos as séries de artigos sobre a programação do MQL5. Desta vez, veremos como obter resultados de cada etapa de otimização durante a otimização do parâmetro do Expert Advisor. A implementação será feita de modo a garantir que, se forem atingidas as condições especificadas nos parâmetros externos, os valores das etapas correspondentes serão gravados em um arquivo. Além dos valores de teste, também salvaremos os parâmetros que levaram a tais resultados.
O preço de mercado é formado pelo estável equilíbrio entre demanda e fornecimento que, por sua vez, depende de uma variedade de fatores econômicos, políticos e psicológicos. As diferenças na natureza também como causas de influência destes fatores dificultam considerar diretamente todos os componentes. Este artigo estabelece uma tentativa de prever o preço de mercado, com base em um modelo de regressão elaborada.
Encontrar regras para um sistema de negócio e programá-las em um Expert Advisor é metade do trabalho. De alguma forma, você precisa corrigir a operação do Expert Advisor conforme ele acumular os resultados da negociação. Este artigo descreve uma das abordagens, que permite melhorar a performance de um Expert Advisor pela criação de um feedback que mede o declive da curva de equilíbrio.
Apresentamos o Algoritmo Dialético (DA), um novo método de otimização global inspirado no conceito filosófico de dialética. O algoritmo utiliza uma divisão única da população em pensadores especulativos e práticos. Os testes mostram um desempenho impressionante de até 98% em tarefas de baixa dimensionalidade e uma eficácia geral de 57,95%. Este artigo explica esses números e apresenta uma descrição detalhada do algoritmo e os resultados dos experimentos em diferentes tipos de funções.
O algoritmo Royal Flush Optimization, criado pelo autor, propõe uma nova forma de abordar problemas de otimização, substituindo a codificação binária clássica dos algoritmos genéticos por uma abordagem setorial, inspirada nos princípios do pôquer. O RFO demonstra como a simplificação de princípios fundamentais pode levar à criação de um método de otimização eficaz e prático. O artigo apresenta uma análise detalhada do algoritmo e os resultados dos testes realizados.
No artigo anterior, fizemos com que o indicador, nos mostrasse o resultado financeiro. Porém, nem todos gostam de fazer uso de tal modo de visualização. O motivo pode variar de operador para operador. Mas em alguns casos o motivo de fato me parece bastante plausível e justificável. Fazer as atualizações no código para promover isto. Não é nem de longe uma das tarefas mais complicadas. Na verdade é algo bastante simples e singelo. Assim neste artigo, veremos como fazer este tipo de coisa.
Neste artigo, faremos as modificações necessárias para que o indicador de posição venha a nos apresentar um resultado financeiro. Isto para que o operador, possa ter uma noção do financeiro que estaria sendo obtido em uma posição aberta. Além deste objetivo, aqui trarei para você, um conhecimento que muitos não tem. Mesmo fazendo uso da linguagem MQL5 a muito tempo. Tal conhecimento é justamente como fazer uso de variáveis estáticas, para conseguir um compartilhamento de memória. Isto para evitar declarar uma variável global no código principal.
Neste artigo, tentarei explicar da forma o mais simples possível como você pode fazer uso de troca de mensagens entre aplicações. Isto para que consiga de fato, desenvolver algo realmente funcional e de maneira o mais simples e eficaz quando for possível ser feito. Não sei se de fato conseguirei passar a ideia por detrás do conceito. Já que ele não é tão simples de ser entendido e compreendido por parte de quem o está vendo pela primeira vez. Aproveitando mostrarei como você pode fazer, para conseguir modificar o sistema de replay/simulador, a fim de poder depurar um Expert Advisor ou um outro código qualquer que você esteja criando. Isto de maneira igualmente simples e direta.
O que vamos fazer agora, só é possível por que o MQL5, utiliza o mesmo princípio de funcionamento de uma programação baseada em eventos. Tal modelo de programação, é bastante usada na criação de DLL. Sei que no primeiro momento a coisa toda parecerá extremamente confusa e sem nenhuma lógica. Mas neste artigo, irei introduzir de maneira um pouco mais sólida tais conceitos, para que você iniciante consiga compreender adequadamente o que está acontecendo. Entender o que irei começar a explicar neste artigo é algo que poderá lhe ajudar muito na vida, como programador.
Neste artigo, mostrarei como você, pode sem muito esforço, conseguir implementar a indicação se uma posição, está lhe dando prejuízo ou mesmo lucro. Isto de maneira extremamente simples e eficaz. Usando este indicador que estou mostrando como desenvolver, você, mesmo sem muito conhecimento, conseguirá facilmente saber quando é hora de fechar uma posição. E ao fazê-lo, não virá a ter um resultado diferente do esperado. Isto por que, estamos efetuando o calculo de forma a termos a real situação de nossa posição.
No artigo, você aprenderá como criar uma indicação visual na sua plataforma de trading para saber se você está em uma posição comprada ou vendida no gráfico, sem precisar acessar o terminal. Além disso, o texto aborda a implementação de uma funcionalidade que melhora a visualização ao mover linhas de take profit e stop loss, ocultando a linha de preço do mouse durante a movimentação para evitar confusões. A leitura oferece insights práticos para customizar sistemas de simulação de mercado.
Neste artigo, mostrarei como você, meu caro e estimado leitor, pode sem muito esforço. Conseguir modificar o indicador de posição a fim de que ele venha a ser capaz de fazer bem mais coisas, do que originalmente era capaz de fazer. Veremos como incluir a capacidade de podermos mover tanto os preços, quanto também criar as linhas de preço. E isto diretamente no gráfico. Algo que muitos imaginariam ser extremamente complicado e de difícil solução. Porém você notará que faremos tudo isto, com muita facilidade e com um mínimo de esforço. Tudo que será preciso fazer é parar e pensar um pouco.
Precisamos de fato, de algum meio para conseguir lidar com os objetos gráficos que serão criados. A proposta mostrada no artigo anterior, se encaixa perfeitamente bem, em alguns cenários. No entanto, aqui, precisamos de algo um pouco mais elaborado. Isto devido a natureza do problema com que estamos lidando. Assim sendo, não tentaremos de maneira alguma substituir os mecanismos que estão presentes no MetaTrader 5. Isto para conseguir lidar com o ZOrder, além é claro, verificar qual objeto está em primeiro plano ou encoberto por outro objeto. Vamos fazer algo completamente diferente. Aqui vou mostrar quais as modificações que precisam ser feitas no código a fim de conseguir, tirar de alguma forma, proveito do que o MetaTrader 5, já faz para nos.
Neste artigo, que será um artigo divisor de águas. Vamos começar a explorar de maneira um pouco mais profunda a interação entre as aplicações que estão sendo desenvolvidas para dar suporte total ao sistema de replay/simulação. Aqui vamos analisar um problema. Este tem de um lado, algo bastante chato, mas de outro algo muito interessante de explicar como resolver. E o problema é: Como fazer para adicionar as linhas de take profit e stop loss, depois que elas foram removidas? Isto sem usar o terminal, mas sim fazendo a operação direto no gráfico. Bem isto de fato é algo, a primeira vista simples. Porém existem alguns percalços a serem superados.
No artigo anterior vimos como poderíamos implementar o indicador de posição, para que pudéssemos fechar uma posição aberta diretamente via gráfico. Isto interagindo com um objeto que estaria a nossa disposição no gráfico. Depois que o primeiro mecanismo estava concluído e funcionando. Começamos a fazer algumas modificações para que também fosse possível remover as linhas de take profit e stop loss. Isto de uma posição que estivesse aberta. Porém como as mudanças a serem feitas precisariam de uma explicação adequada. Naquele mesmo artigo, apenas mostrei as mudanças que deveriam ocorrer no âmbito do Expert Advisor. Sendo necessário mostrar ainda as mudanças que deveriam ocorrer no Indicador de posição.
Este artigo apresenta um novo algoritmo metaheurístico de otimização, o CSA (Circle Search Algorithm), baseado nas propriedades geométricas do círculo. O algoritmo utiliza o princípio de movimentação de pontos ao longo das tangentes para encontrar a solução ideal, combinando fases de diversificação global e intensificação local.