Page 5 — Algorithmic Trading Articles for Estatística e análise

Optimização por nuvens atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Prática

Neste artigo, continuaremos a explorar a implementação do algoritmo ACMO (Atmospheric Cloud Model Optimization). Em particular, discutiremos dois aspectos-chave: o movimento das nuvens para regiões de baixa pressão e a modelagem do processo de chuva, incluindo a inicialização das gotas e sua distribuição entre as nuvens. Analisaremos também outros métodos importantes para a gestão do estado das nuvens e para garantir sua interação com o ambiente.

Simulação de mercado (Parte 19): Iniciando o SQL (II)

Como eu disse no primeiro artigo sobre SQL, não faz sentido você perder tempo, programado rotinas e mais rotinas a fim de conseguir, gerar ou produzir algo que o próprio SQL já contém. Porém sem saber o básico do básico, você não conseguirá fazer nada em SQL, a fim de aproveitar de alguma forma o que esta ferramenta tem a nos oferecer. Sendo assim, aqui neste artigo iremos ver como fazer para conseguir executar tarefas primordiais a serem feitas em bancos de dados.

Previsão de taxas de câmbio usando métodos clássicos de aprendizado de máquina: Modelos Logit e Probit

Tentou-se criar um EA para prever cotações de taxas de câmbio. Como base para o algoritmo, foram adotados modelos clássicos de classificação, como regressão logística e probit. O critério de razão de verossimilhança é utilizado para filtrar os sinais de negociação.

Construção de previsões econômicas: potencialidades do Python

Como utilizar os dados econômicos do Banco Mundial para fazer previsões? O que acontece se combinarmos modelos de IA com economia?

Busca de padrões arbitrários em pares de moedas no Python com o uso do MetaTrader 5

Existem padrões repetitivos e regularidades no mercado cambial? Decidi criar meu próprio sistema de análise de padrões usando Python e MetaTrader 5. Uma espécie de simbiose entre matemática e programação para conquistar o Forex.

Sistema de negociação de arbitragem de alta frequência em Python usando MetaTrader 5

Criamos um sistema de arbitragem legal aos olhos das corretoras, que gera milhares de preços sintéticos no mercado Forex, os analisa e negocia com sucesso e de forma lucrativa.

Técnicas do MQL5 Wizard que você precisa conhecer (Parte 36): Q-Learning com Cadeias de Markov

Aprendizado por Reforço é um dos três pilares principais do aprendizado de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado. Portanto, ele está relacionado ao controle ótimo, ou seja, aprender a melhor política de longo prazo que melhor se adeque à função objetivo. É nesse contexto que exploramos seu possível papel no processo de aprendizado de uma MLP (rede neural de múltiplas camadas) de um Expert Advisor montado pelo assistente do MQL5 Wizard.

Simulação de mercado (Parte 18): Iniciando o SQL (I)

Não importa se vamos usar um ou outro programa de SQL. Seja MySQL, SQL Server, SQLite, OpenSQL ou qualquer outro. Todos tem algo em comum entre si. Este algo em comum é a linguagem SQL. Pois bem, mesmo que você não venha a usar de fato uma Workbench, poderá fazer manipulações ou trabalhar com um banco de dados diretamente no MetaEditor ou via MQL5. Isto pensando em fazer as coisas no MetaTrader 5. Mas para de fato conseguir fazer as coisas assim, você precisará de algum conhecimento sobre SQL. Então aqui vamos aprender pelo menos o básico.

Exemplo de Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Modelo de Autorregressão Vetorial para Predição de Eventos de Mercado

Este artigo apresenta um guia abrangente para implementar um sistema de negociação sofisticado utilizando Análise de Rede de Causalidade (CNA) e Autorregressão Vetorial (VAR) em MQL5. Ele aborda o embasamento teórico desses métodos, fornece explicações detalhadas das funções-chave no algoritmo de negociação e inclui exemplos de código para implementação.

Simulação de mercado (Parte 17): Sockets (XI)

Implementar a parte que será executada aqui no MetaTrader 5, está longe de ser complicado. Mas existem diversos cuidados e pontos de atenção a serem observados. Isto para que você caro leitor, consiga de fato fazer com que o sistema funcione. Lembre-se de uma coisa: Você não executará um único programa. Você estará na verdade, executando três programas ao mesmo tempo. E é importante que cada um seja implementado e construído de forma que trabalhem e conversem entre si. Isto sem que eles fiquem completamente sem saber o que cada um está querendo ou desejando fazer.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 35): Regressão por Vetores de Suporte

A Regressão por Vetores de Suporte é uma maneira idealista de encontrar uma função ou 'hiperplano' que melhor descreva a relação entre dois conjuntos de dados. Tentamos explorar isso na previsão de séries temporais dentro das classes personalizadas do MQL5 wizard.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 34): Embedding de Preços com um RBM Não Convencional

Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.

Automatizando Estratégias de Negociação com a Estratégia Parabolic SAR em MQL5: Criando um Expert Advisor Eficaz

Neste artigo, vamos automatizar as estratégias de negociação com a Estratégia Parabolic SAR em MQL5: Criando um Expert Advisor Eficaz. O EA realizará negociações com base nas tendências identificadas pelo indicador Parabolic SAR.

Criando um Painel de Administrador de Negociação em MQL5 (Parte I): Construindo uma Interface de Mensagens

Este artigo discute a criação de uma Interface de Mensagens para o MetaTrader 5, voltada para Administradores de Sistema, para facilitar a comunicação com outros traders diretamente dentro da plataforma. Integrações recentes de plataformas sociais com o MQL5 permitem a transmissão rápida de sinais através de diferentes canais. Imagine ser capaz de validar sinais enviados com apenas um clique—"SIM" ou "NÃO". Continue lendo para saber mais.

Simulação de mercado (Parte 16): Sockets (X)

Estamos a um passo de concluir este desafio. Porém, quero que você, caro leitor, procure entender primeiro estes dois artigos. Tanto este como o anterior. Isto para que consiga de fato entender o próximo onde abordarei exclusivamente a parte referente a programação em MQL5. Apesar de que ali a coisa será igualmente voltada a ser fácil de entender. Se você não compreender estes dois últimos artigos. Com toda a certeza terá grandes problemas em entender o próximo. O motivo disto é simples: As coisas vão se acumulando. Quando mais coisas é preciso fazer, mais coisas é preciso criar e entender para poder atingir o objetivo.

Construindo Expert Advisors Auto-otimizantes Com MQL5 E Python (Parte II): Ajustando Redes Neurais Profundas

Modelos de aprendizado de máquina vêm com vários parâmetros ajustáveis. Nesta série de artigos, exploraremos como personalizar seus modelos de IA para se ajustar ao seu mercado específico utilizando a biblioteca SciPy.

Otimização de nuvens atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Teoria

Este artigo é dedicado ao algoritmo meta-heurístico Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO), que modela o comportamento das nuvens para resolver problemas de otimização. O algoritmo utiliza os princípios de geração, movimento e dispersão de nuvens, adaptando-se às "condições climáticas" no espaço de soluções. O artigo explora como a simulação meteorológica do algoritmo encontra soluções ótimas em um espaço complexo de possibilidades e descreve detalhadamente as etapas do ACMO, incluindo a preparação do "céu", o nascimento das nuvens, seu deslocamento e a concentração de chuva.

Simulação de mercado (Parte 15): Sockets (IX)

Neste artigo daqui, explicarei uma das soluções possíveis para o que venho tentando mostrar. Ou seja, como permitir que um usuário no Excel, consiga fazer algo no MetaTrader 5. Isto sem que ele de fato, envie ordens, abra ou feche uma posição usando o MetaTrader 5. A ideia, é que o usuário faça uso do Excel a fim de ter um estudo fundamentalista de algum ativo. E fazendo uso, apenas e somente do Excel, ele consiga dizer a um Expert Advisor, que esteja executando no MetaTrader 5, que é para abrir ou fechar uma dada posição.

Abordagem quantitativa na gestão de riscos: aplicação do modelo VaR para otimização de portfólio multimoeda com Python e MetaTrader 5

Neste artigo, revelamos o potencial do modelo Value at Risk (VaR) para a otimização de portfólios multimoeda. Utilizando o Python e as funcionalidades do MetaTrader 5, demonstramos como implementar a análise VaR para uma distribuição eficiente de capital e gerenciamento de posições. Desde os fundamentos teóricos até a implementação prática, o artigo abrange todos os aspectos da aplicação de um dos sistemas mais robustos de cálculo de risco — o VaR — no trading algorítmico.

Simulação de mercado (Parte 13): Sockets (VII)

Quando você desenvolve algo, seja no xlwings, ou qualquer outro pacote que nos permita ler e escrever diretamente no Excel. Você na verdade deve notar que todos os programas, funções ou procedimentos. Executam e logo finalizam a sua tarefa. Eles não ficam ali, dentro de um loop. E por mais que você tente fazer as coisas de uma forma diferente.

Algoritmo do Campo Elétrico Artificial — Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)

Este artigo apresenta o Algoritmo do Campo Elétrico Artificial (AEFA), inspirado na lei de Coulomb da força eletrostática. Por meio de partículas carregadas e suas interações, o algoritmo simula fenômenos elétricos para resolver tarefas complexas de otimização. O AEFA demonstra propriedades únicas em relação a outros algoritmos baseados em leis da natureza.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 33): Kernels de Processos Gaussianos

Os Kernels de Processos Gaussianos são a função de covariância da Distribuição Normal que pode desempenhar um papel em previsões. Exploramos esse algoritmo único em uma classe de sinal personalizada em MQL5 para ver se pode ser utilizado como um sinal principal de entrada e saída.

Integrando o MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 2): Aprendizado de Máquina e Análise Preditiva

Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.

Simulação de mercado (Parte 12): Sockets (VI)

Neste artigo, vamos ver como resolver algumas questões e ver alguns problemas que temos ao usar código feito em Python dentro de outros programas. No caso o que mostrarei aqui, é um típico problema que existe, quando você vai usar o Excel junto com o MetaTrader 5. Mas para fazer esta comunicação estaremos usando o Python. Porém existe um pequeno problema nesta implementação. Não em todos os casos, mas em alguns casos específicos e quando o problema ocorre você tem que entender por que ele ocorre. Neste artigo iniciarei a explicação de como resolver tal coisa.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 31): Escolha da função de perda

A função de perda (Loss Function) é uma métrica fundamental nos algoritmos de aprendizado de máquina, que fornece feedback para o processo de aprendizado ao quantificar o quão bem um determinado conjunto de parâmetros se comporta em comparação com o valor-alvo esperado. Vamos explorar os diferentes formatos dessa função na classe personalizada do Assistente MQL5.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 32): Regularização

A regularização é uma forma de penalizar a função de perda em proporção ao peso discreto aplicado ao longo das várias camadas de uma rede neural. Vamos observar a importância de algumas formas de regularização e o impacto que isso pode ter em testes realizados com um Expert Advisor montado por um assistente.

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 29): Como selecionar os melhores dados de Forex para treinar IA

Neste artigo, analisamos em detalhes os aspectos importantes para a escolha dos dados mais relevantes e de qualidade do mercado Forex e para melhorar o desempenho dos modelos de inteligência artificial.

Reconhecimento de Padrões Usando Dynamic Time Warping em MQL5

Neste artigo, discutimos o conceito de dynamic time warping como uma forma de identificar padrões preditivos em séries temporais financeiras. Veremos como ele funciona e também apresentaremos sua implementação em MQL5 puro.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 30): Normalização em Lote no Aprendizado de Máquina

A normalização em lote é um pré-processamento dos dados antes de sua entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina, como uma rede neural. Ao aplicá-la, é essencial levar em conta o tipo de ativação que será usado pelo algoritmo. Exploraremos diferentes abordagens para extrair vantagens com um EA construído no Assistente.

Simulação de mercado (Parte 11): Sockets (V)

Vamos começar a implementar a comunicação entre o Excel e o MetaTrader 5. Mas antes é preciso entender algumas coisas importantes. Isto para que não venha a ficar coçando a cabeça tentando entender por que as coisas funcionam ou não. Mas antes que você venha a torcer o nariz para a integração entre o Python e o Excel. Vamos ver como podemos usar o xlwings, a fim de poder controlar de alguma forma o MetaTrader 5. Isto através do Excel. O que irei mostrar aqui será como foco principal a didática. Não ache que podemos fazer apenas o que mostrarei.

Integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados (Parte 1): Análise avançada de dados e processamento estatístico

A integração permite um fluxo de trabalho contínuo, no qual os dados financeiros brutos do MQL5 podem ser importados para pacotes de processamento de dados, como o Jupyter Lab, possibilitando análises avançadas, incluindo testes estatísticos.

Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 28): Previsão de múltiplos valores futuros para EURUSD

Muitos modelos de inteligência artificial são projetados para prever um único valor futuro. Neste artigo, veremos como utilizar modelos de aprendizado de máquina para prever múltiplos valores futuros. Essa abordagem, chamada de previsão multietapa, permite não apenas prever o preço de fechamento de amanhã, mas também o de depois de amanhã e assim por diante. A previsão multietapa oferece uma vantagem inegável para traders e analistas de dados, pois amplia o espectro de informações para oportunidades de planejamento estratégico.

Funcionalidades do Assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 29): Taxas de aprendizado e perceptrons multicamadas

Estamos concluindo a análise da sensibilidade da taxa de aprendizado ao desempenho do EA, estudando taxas de aprendizado adaptáveis Essas taxas devem ser ajustadas para cada parâmetro da camada durante o treinamento, por isso precisamos avaliar os potenciais benefícios em relação às perdas esperadas no desempenho.

Métodos de William Gann (Parte III): A astrologia funciona?

A posição dos planetas e estrelas influencia os mercados financeiros? Vamos recorrer à estatística e aos big data para embarcar em uma jornada fascinante pelo mundo onde as estrelas e os gráficos do mercado se cruzam.

Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios

Neste artigo, nosso especialista em negociação de notícias começará a abrir negociações com base no calendário econômico armazenado em nosso banco de dados. Além disso, melhoraremos os gráficos do especialista para exibir informações mais relevantes sobre os próximos eventos do calendário econômico.

Implementação do Exponente de Hurst Generalizado e do Teste de Razão de Variância em MQL5

Neste artigo, investigamos como o Exponente de Hurst Generalizado e o Teste de Razão de Variância podem ser utilizados para analisar o comportamento das séries de preços em MQL5.

Simulação de mercado (Parte 10): Sockets (IV)

Aqui neste artigo mostrei o que você precisa fazer para começar a usar o Excel para controlar o MetaTrader 5. Mas faremos isto de uma forma bastante interessante. Para fazer isto iremos usar um Add-in no Excel. Isto para não precisar de fato fazer uso do VBA presente no Excel. Se você não sabe de que Add-in estou falando. Veja este artigo e aprenda como fazer para programar em Python diretamente dentro do Excel.

Os ciclos têm grande importância em nossas vidas. Dia e noite, estações do ano, dias da semana e muitos outros ciclos de naturezas diferentes fazem parte do cotidiano de qualquer pessoa. Neste artigo, tentaremos examinar os ciclos nos mercados financeiros.

Análise causal de séries temporais usando entropia de transferência

Neste artigo, discutimos como a causalidade estatística pode ser aplicada para identificar variáveis preditivas. Exploraremos a relação entre causalidade e entropia de transferência, além de apresentar um código MQL5 para detectar transferências direcionais de informação entre duas variáveis.

Algoritmo de otimização da sociedade anárquica — Anarchic society optimization (ASO)

No próximo artigo, conheceremos o algoritmo Anarchic Society Optimization (ASO) e discutiremos como um algoritmo baseado no comportamento irracional e aventureiro dos participantes de uma sociedade anárquica — um sistema anômalo de interação social, livre de autoridade centralizada e de qualquer tipo de hierarquia — é capaz de explorar o espaço de soluções e evitar armadilhas de ótimos locais. O artigo apresentará uma estrutura unificada do ASO, aplicável tanto a problemas contínuos quanto a problemas discretos.