Neste artigo será implementada a ordenação de notícias para eventos econômicos individuais com base em seus identificadores. Além disso, as consultas SQL anteriores serão aprimoradas para fornecer informações adicionais ou reduzir o tempo de execução da consulta. O código criado nos artigos anteriores se tornará funcional.
Uma das coisas que mais tem me incomodado, é o fato da classe C_ElementsTrade, ter em seu código, coisas que permitem acessar as posições. Não entenda isto como uma falha, pois de fato não é. Apenas torna algumas partes do que precisaremos fazer no futuro, algo um tanto quanto sujeitas a erros. Todo o trabalho que tem sido feito, para implementar o indicador de posição. Tem sido feito, pensando em usar ele no replay/simulador. Porém, uma vez que ele esteja sendo usado no replay/simulador. Não teremos de forma alguma acesso a uma posição real. Sendo assim, qualquer chamada da biblioteca MQL5, cujo objetivo é acessar dados da posição. Não terão qualquer efeito no código.
Neste artigo, é demonstrado um método de criação de estratégias de trading para o ouro usando aprendizado de máquina. Ao analisar o método proposto para a previsão de séries temporais sob diferentes ângulos, é possível identificar suas vantagens e desvantagens em comparação com outras formas de criação de sistemas de trading baseadas somente na análise e previsão de séries temporais financeiras.
O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?
Determinamos as zonas de sobrecompra e sobrevenda do mercado a partir da teoria do caos: uma integração dos princípios da teoria do caos, da geometria fractal e das redes neurais para prever os mercados financeiros. O estudo demonstra o uso do expoente de Lyapunov como medida da natureza caótica do mercado e a adaptação dinâmica dos sinais de trade. A metodologia inclui um algoritmo de geração de ruído fractal, ativação tangencial hiperbólica e otimização com momento.
Determinar a direção do mercado pode ser simples, mas saber quando entrar pode ser desafiador. Como parte da série intitulada "Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action", tenho o prazer de apresentar mais uma ferramenta que fornece pontos de entrada, níveis de take profit e definições de stop loss. Para isso, utilizamos a linguagem de programação MQL5. Vamos nos aprofundar em cada etapa neste artigo.
Este artigo discute uma abordagem de trading apenas em uma direção escolhida (compra ou venda). Para isso, é utilizada a técnica de inferência causal e aprendizado de máquina.
Por décadas, traders vêm utilizando a fórmula do Critério de Kelly para determinar a proporção ideal de capital a ser alocada em um investimento ou aposta, a fim de maximizar o crescimento de longo prazo enquanto minimiza o risco de ruína. No entanto, seguir cegamente o Critério de Kelly utilizando o resultado de um único backtest costuma ser perigoso para traders individuais, pois, na negociação ao vivo, a vantagem de trading diminui com o tempo, e o desempenho passado não é garantia de resultado futuro. Neste artigo, apresentarei uma abordagem realista para aplicar o Critério de Kelly para alocação de risco de um ou mais EAs no MetaTrader 5, incorporando resultados de simulação de Monte Carlo provenientes do Python.
Aprenda a recuperar, processar, classificar, ordenar, analisar e gerenciar posições fechadas, ordens e históricos de negociações usando MQL5, criando uma ampla biblioteca EX5 de Gerenciamento de Histórico com um método detalhado passo a passo.
Neste artigo é proposto um método original para o desenvolvimento de estratégias de tendência. Você aprenderá como é possível fazer a anotação dos exemplos de treinamento e treinar classificadores com base neles. O resultado final são sistemas de trading prontos para uso, operando sob o controle do terminal MetaTrader 5.
Estamos construindo um sistema de neurônios biologicamente fiel para prever séries temporais. A introdução de um meio semelhante ao plasma na arquitetura da rede neural criou uma espécie de "inteligência coletiva", onde cada neurônio influencia o funcionamento do sistema não apenas por meio de conexões diretas, mas também por meio de interações eletromagnéticas de longo alcance. Como esse sistema neural modelando o cérebro irá se comportar no mercado?
Estamos indo além de simplesmente visualizar métricas analisadas nos gráficos, ampliando a perspectiva para incluir a integração com o Telegram. Essa melhoria permite que resultados importantes sejam entregues diretamente ao seu dispositivo móvel por meio do aplicativo Telegram. Junte-se a nós enquanto exploramos essa jornada neste artigo.
Vamos prever a volatilidade extrema futura com ajuda da classificação binária. Criamos um indicador de previsão de volatilidade extrema com uso de aprendizado de máquina.
Criamos um Expert Advisor adaptativo e autodidata, baseado em aprendizado de máquina DQN com inferência causal multidimensional. Ele negociará com sucesso simultaneamente em sete pares de moedas, enquanto os agentes de diferentes pares trocarão informações entre si.
Quer saber como lucrar com a diferença entre taxas de juros? Neste artigo, veremos como usar a arbitragem de swap no Forex para obter uma renda estável todas as noites, criando uma carteira resistente às oscilações do mercado.
Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.
Apresentamos um algoritmo de trading inovador que combina algoritmos evolutivos com aprendizado profundo por reforço para operar no mercado Forex. O algoritmo utiliza um mecanismo de extinção das estratégias ineficientes, com o objetivo de otimizar a estratégia de negociação.
Vamos analisar a criação de um painel de arbitragem na linguagem MQL5. Como obter taxas de câmbio justas no Forex de diferentes maneiras? Criaremos um indicador para medir os desvios dos preços de mercado em relação às taxas justas, bem como para avaliar o potencial de lucro em rotas de arbitragem entre moedas (como na arbitragem triangular).
Criamos um gerente de risco profissional remoto para Forex em Python e o implantamos em um servidor, passo a passo. Ao longo do artigo, veremos como gerenciar riscos no Forex de maneira programada e como evitar a perda total do depósito.
Vamos explorar métodos de discretização de preços com Python + MQL5. Neste artigo, compartilho minha experiência prática no desenvolvimento de uma biblioteca em Python que implementa uma variedade de abordagens para formar barras, desde as clássicas Volume e Range bars até métodos mais exóticos como Renko e Kagi. Barras, candles de três linhas rompidas, range bars — qual é a sua estatística? De que outras formas podemos representar os preços de maneira discreta?
CatBoost é um poderoso modelo de machine learning baseado em árvores que se especializa em tomada de decisão com base em features estacionárias. Outros modelos baseados em árvores como XGBoost e Random Forest compartilham características semelhantes em termos de robustez, capacidade de lidar com padrões complexos e interpretabilidade. Esses modelos têm uma ampla gama de usos, desde análise de features até gestão de risco. Neste artigo, vamos percorrer o procedimento de utilização de um modelo CatBoost treinado como filtro para uma estratégia clássica de seguimento de tendência com cruzamento de médias móveis.
Mover de um simples script de negociação para um Expert Advisor (EA) totalmente funcional pode melhorar significativamente sua experiência de negociação. Imagine ter um sistema que monitora automaticamente seus gráficos, realiza cálculos essenciais em segundo plano e fornece atualizações regulares a cada duas horas. Este EA estaria equipado para analisar métricas-chave cruciais para a tomada de decisões informadas de negociação, garantindo que você tenha acesso às informações mais atuais para ajustar suas estratégias de forma eficaz.
Neste artigo, vamos analisar um novo algoritmo populacional de otimização, o CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado na estratégia reprodutiva única dos pulgões. O algoritmo combina dois mecanismos de reprodução — partenogênese e sexual — e utiliza uma estrutura de colônia populacional com possibilidade de migração entre colônias. As principais características do algoritmo são a alternância adaptativa entre diferentes estratégias reprodutivas e o sistema de troca de informação entre colônias por meio do mecanismo de voo.
A otimização proximal de política (Proximal Policy Optimization) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza a política, muitas vezes em forma de rede, em passos muito pequenos para garantir a estabilidade do modelo. Como de costume, vamos analisar como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA construído com a ajuda do Assistente.
Um sistema de trading algorítmico que combina análise de volume com métodos de machine learning, em especial com redes neurais LSTM. Diferente das abordagens tradicionais de trading, que se concentram principalmente no movimento dos preços, este sistema enfatiza os padrões de volume e suas derivadas para prever os movimentos do mercado. A metodologia inclui três componentes principais: análise das derivadas do volume (primeira e segunda derivada), previsões LSTM para padrões de volume e indicadores técnicos tradicionais.
Este artigo fala sobre a experiência de desenvolver um sistema de negociação híbrido que combina análise técnica clássica com redes neurais. O autor destrincha a arquitetura do sistema, desde a análise básica de padrões e estrutura da rede neural até os mecanismos de tomada de decisão, compartilhando código real e observações práticas.
Este trabalho apresenta uma análise da interação entre diferentes funções de ativação e algoritmos de otimização no contexto do treinamento de redes neurais. A atenção principal está voltada para a comparação entre o ADAM clássico e sua versão populacional ao lidar com uma ampla gama de funções de ativação, incluindo as funções oscilatórias ACON e Snake. Mediante uma arquitetura MLP minimalista (1-1-1) e um único exemplo de treino, isola-se a influência das funções de ativação no processo de otimização, eliminando interferências de outros fatores. Propomos um método de controle dos pesos da rede por meio dos limites das funções de ativação e um mecanismo de reflexão de pesos, permitindo evitar problemas de saturação e estagnação no aprendizado.
Neste artigo apresentamos a implementação da seleção progressiva de características em MQL5, baseada na informação mútua entre o conjunto ótimo de preditores e a variável alvo.
Este artigo analisa uma abordagem inovadora para prever os movimentos de preços nos mercados financeiros mediante computação quântica. O foco principal está na aplicação do algoritmo de estimativa de fase quântica (QPE) para buscar precursores de padrões de preços, o que permite acelerar significativamente o processo de análise de dados de mercado.
Dando continuidade ao nosso trabalho para simplificar a interação com o comportamento do preço, temos o prazer de apresentar mais uma ferramenta que pode melhorar significativamente sua análise de mercado e ajudar na tomada de decisões bem fundamentadas. Esta ferramenta exibe indicadores técnicos importantes, como os preços do dia anterior, níveis significativos de suporte e resistência, além do volume de negociação, gerando automaticamente dicas visuais no gráfico.
No mundo em constante transformação do trading, adaptar-se às mudanças do mercado é simplesmente uma necessidade. Todos os dias surgem novos padrões e tendências, o que torna difícil até mesmo para os modelos mais avançados de aprendizado de máquina manterem sua eficácia diante de condições em mutação. Neste artigo, vamos falar sobre como manter os modelos relevantes e capazes de reagir a novos dados de mercado por meio de reeducação automática.
O Ichimuko Kinko Hyo é um renomado indicador japonês que serve como um sistema de identificação de tendência. Examinamos isso, padrão por padrão, como foi o caso em artigos semelhantes anteriores, e também avaliamos suas estratégias e relatórios de teste com a ajuda das classes e montagem da biblioteca wizard do MQL5.
Temporal Difference (TD, diferenças temporais) é mais um algoritmo de aprendizado por reforço, que atualiza os valores Q com base na diferença entre as recompensas previstas e as recompensas reais durante o treinamento do agente. A ênfase está na atualização dos valores Q sem considerar necessariamente seus pares "estado-ação" (state-action). Como de costume, veremos como esse algoritmo pode ser aplicado em um EA, criado com a ajuda do Assistente.
Neste artigo, apresentamos uma versão modificada da seleção de características passo a passo, implementada em MQL5. Essa abordagem é baseada nas técnicas descritas em Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C de Timothy Masters.
Existem muitas postagens no Fórum MQL5 pedindo ajuda para calcular a inclinação das mudanças de preço. Este artigo demonstrará uma forma possível de calcular o ângulo formado pelas variações de preço em qualquer mercado que você deseje negociar. Além disso, responderemos se desenvolver esse novo recurso vale o esforço e o tempo adicionais investidos. Vamos explorar se a inclinação do preço pode melhorar a precisão de algum dos nossos modelos de IA ao prever o par USDZAR no M1.
Este artigo expandirá a classe de gerenciamento de trades para incluir ordens buy-stop e sell-stop para operar em eventos de notícias e implementará uma restrição de expiração nessas ordens para evitar qualquer negociação durante a noite. Uma função de slippage será incorporada ao expert para tentar prevenir ou minimizar possíveis deslizes que podem ocorrer ao usar ordens stop no trading, especialmente durante eventos de notícias.
Gerenciar o risco da conta de negociação é um desafio para todos os traders. Como podemos desenvolver aplicações de trading que aprendam dinamicamente modos de risco alto, médio e baixo para vários símbolos no MetaTrader 5? Usando PCA, ganhamos mais controle sobre a variância do portfólio. Vou demonstrar como criar aplicações que aprendem esses três modos de risco a partir de dados de mercado obtidos do MetaTrader 5.
Este artigo apresenta o método Big Bang - Big Crunch, que possui duas fases principais: a criação cíclica de pontos aleatórios e sua compressão em direção à solução ótima. Essa abordagem combina diversificação e intensificação, permitindo encontrar gradualmente soluções melhores e abrindo novas possibilidades na área de otimização.
As médias móveis são, de longe, os melhores indicadores para nossos modelos de IA preverem. No entanto, podemos melhorar ainda mais nossa precisão transformando cuidadosamente nossos dados. Este artigo demonstrará como você pode construir Modelos de IA capazes de prever mais longe no futuro do que você talvez pratique atualmente, sem quedas significativas nos níveis de precisão. É realmente notável como as médias móveis são úteis.
