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Neurônio biológico para previsão de séries temporais financeiras
Neurônio biológico para previsão de séries temporais financeiras
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?
Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading
Aplicação da teoria dos jogos em algoritmos de trading
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.
Algoritmo da viagem evolutiva no tempo — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
Algoritmo da viagem evolutiva no tempo — Time Evolution Travel Algorithm (TETA)
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.
Arbitragem Forex: painel de avaliação de correlações
Arbitragem Forex: painel de avaliação de correlações
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).
Gerente de risco profissional remoto para Forex em Python
Gerente de risco profissional remoto para Forex em Python
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.
Métodos de discretização dos movimentos de preço em Python
Métodos de discretização dos movimentos de preço em Python
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?
Utilizando o modelo de Machine Learning CatBoost como Filtro para Estratégias de Seguimento de Tendência
Utilizando o modelo de Machine Learning CatBoost como Filtro para Estratégias de Seguimento de Tendência
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.
Price Action Analysis Toolkit Development (Part 3): Analytics Master — EA
Price Action Analysis Toolkit Development (Part 3): Analytics Master — EA
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.
Algoritmo de Partenogênese Cíclica — Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA)
Algoritmo de Partenogênese Cíclica — Cyclic Parthenogenesis Algorithm (CPA)
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.
Informações detalhadas sobre trading baseado em volume: Indo além dos gráficos OHLC
Informações detalhadas sobre trading baseado em volume: Indo além dos gráficos OHLC
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.
Sistemas neurossimbólicos no algotrading: Unindo regras simbólicas e redes neurais
Sistemas neurossimbólicos no algotrading: Unindo regras simbólicas e redes neurais
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.
Funções de ativação de neurônios durante o aprendizado: chave para uma convergência rápida?
Funções de ativação de neurônios durante o aprendizado: chave para uma convergência rápida?
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.
Computação quântica e trading: Um novo olhar sobre as previsões de preços
Computação quântica e trading: Um novo olhar sobre as previsões de preços
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.
Desenvolvimento de ferramentas para análise do movimento de preços (Parte 2): Script de comentários analíticos
Desenvolvimento de ferramentas para análise do movimento de preços (Parte 2): Script de comentários analíticos
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.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 32): Como manter a relevância de modelos de IA com treinamento on-line
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 32): Como manter a relevância de modelos de IA com treinamento on-line
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.
Técnicas do Assistente MQL5 que você deve conhecer (Parte 46): Ichimoku
Técnicas do Assistente MQL5 que você deve conhecer (Parte 46): Ichimoku
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.
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 47): Aprendizado por reforço (algoritmo de diferenças temporais)
Recursos do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 47): Aprendizado por reforço (algoritmo de diferenças temporais)
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.
Seleção de características passo a passo em MQL5
Seleção de características passo a passo em MQL5
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.
Engenharia de Recursos com Python e MQL5 (Parte II): Ângulo de Preço
Engenharia de Recursos com Python e MQL5 (Parte II): Ângulo de Preço
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.
Negociação de notícias facilitada (parte 5): realizando negociações (II)
Negociação de notícias facilitada (parte 5): realizando negociações (II)
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.
Análise de Múltiplos Símbolos com Python e MQL5 (Parte II): Análise de Componentes Principais para Otimização de Portfólio
Análise de Múltiplos Símbolos com Python e MQL5 (Parte II): Análise de Componentes Principais para Otimização de Portfólio
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.
Algoritmo do Big Bang e do Grande Colapso — BBBC (Big Bang - Big Crunch)
Algoritmo do Big Bang e do Grande Colapso — BBBC (Big Bang - Big Crunch)
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.
Engenharia de Features com Python e MQL5 (Parte I): Previsão de Médias Móveis para Modelos de IA de Longo Alcance
Engenharia de Features com Python e MQL5 (Parte I): Previsão de Médias Móveis para Modelos de IA de Longo Alcance
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.
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 1): Projetor de Gráficos
Desenvolvimento do Kit de Ferramentas de Análise de Price Action (Parte 1): Projetor de Gráficos
Este projeto tem como objetivo aproveitar o algoritmo MQL5 para desenvolver um conjunto abrangente de ferramentas de análise para o MetaTrader 5. Essas ferramentas — que vão desde scripts e indicadores até modelos de IA e expert advisors — irão automatizar o processo de análise de mercado. Em alguns momentos, esse desenvolvimento gerará ferramentas capazes de realizar análises avançadas sem intervenção humana e prever resultados em plataformas apropriadas. Nenhuma oportunidade será perdida. Junte-se a mim enquanto exploramos o processo de construção de um conjunto robusto de ferramentas personalizadas de análise de mercado. Começaremos desenvolvendo um programa simples em MQL5 que chamei de Projetor de Gráficos.
Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)
Algoritmo do buraco negro — Black Hole Algorithm (BHA)
O algoritmo do buraco negro (Black Hole Algorithm, BHA) utiliza os princípios da gravidade dos buracos negros para otimizar soluções. Neste artigo, vamos explorar como o BHA atrai as melhores soluções, evitando mínimos locais, e por que esse algoritmo se tornou uma ferramenta poderosa para resolver problemas complexos. Descubra como ideias simples podem gerar resultados impressionantes no mundo da otimização.
Robô de trading multimódulo em Python e MQL5 (Parte I): Criando a arquitetura básica e os primeiros módulos
Robô de trading multimódulo em Python e MQL5 (Parte I): Criando a arquitetura básica e os primeiros módulos
Estamos desenvolvendo um sistema de trading modular que combina Python para análise de dados com MQL5 para execução de ordens. Quatro módulos independentes monitoram paralelamente diferentes aspectos do mercado: volumes, arbitragem, economia e riscos, utilizando RandomForest com 400 árvores para análise. É dado um foco especial no gerenciamento de risco, pois sem uma gestão adequada, até os algoritmos de trading mais avançados tornam-se inúteis.
Algoritmo de tribo artificial (Artificial Tribe Algorithm, ATA)
Algoritmo de tribo artificial (Artificial Tribe Algorithm, ATA)
O artigo analisa em detalhes os componentes-chave e as inovações do algoritmo de otimização ATA, que é um método evolutivo com um sistema de comportamento duplo único, que se adapta conforme a situação. Utilizando cruzamento para uma diversificação aprofundada, e migração para busca quando há estagnação em ótimos locais, o ATA combina aprendizado individual e social.
Simulação de mercado: Position View (VII)
Simulação de mercado: Position View (VII)
Neste artigo, começaremos a fazer algumas melhorias no indicador de posição. Isto para que seja possível interagir com ele. E modificar as linhas de preço, ou fechar uma posição diretamente via interação com o indicador de posição. Antes de realmente começarmos a parte da implementação. Vamos entender uma coisa aqui. Isto para os menos avisados. Não é possível, de maneira ou forma alguma, usar um indicador a fim de modificar algo no servidor de negociação. Isto por conta que o MetaTrader 5, conta com um sistema de segurança que permite apenas e somente aos Expert Advisores, fazerem algo em uma ordem ou posição. Nenhuma outra aplicação que não seja um Expert Advisor, conseguirá manipular ordens ou posições.
Criando barras 3D com base em tempo, preço e volume
Criando barras 3D com base em tempo, preço e volume
O que são gráficos de preços 3D multidimensionais e como eles são construídos. Como as barras 3D preveem reversões de preço e como Python e MetaTrader 5 permitem construir essas barras volumétricas em tempo real.