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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Que tal criar algo prático usando soquetes? Bem, neste artigo, vamos iniciar a criação de um mini chat. Acompanhe como isto será feito, pois será algo bastante interessante. Lembre-se que o que será mostrado aqui tem como objetivo ser um código puramente didático. Você de fato não deve usar este código de forma comercial ou em uma aplicação finalizada. Pois o mesmo não conta com nenhum tipo de segurança no transporte dos dados. Sendo possível ver o conteúdo do que está sendo transportado pelo soquete.
O artigo é dedicado ao algoritmo AMO, que modela o processo de migração sazonal dos animais em busca de condições ideais para sobrevivência e reprodução. As principais características do AMO incluem o uso da vizinhança topológica e um mecanismo probabilístico de atualização, tornando-o simples de implementar e flexível para diversas tarefas de otimização.
Soquetes. Você sabe para que eles servem, ou como fazer uso deles no MetaTrader 5? Se a resposta for não, vamos começar aprendendo um pouco sobre eles. Este artigo aqui envolve o básico do básico. Mas como existem diversas maneiras de se fazer a mesma coisa, e o que nos interessa realmente é sempre o resultado. Queria mostrar que sim, existe uma forma simples, de passar dados do MetaTrader 5 para dentro de outros programas, como por exemplo o Excel. Porém, a principal ideia, não é transferir dados do MetaTrader 5, para o Excel. E sim fazer o contrário. Ou seja, transferir dados do Excel, ou de qualquer outro programa, para dentro do MetaTrader 5.
No artigo anterior, discutimos uma RNN simples que, apesar de sua incapacidade de entender dependências de longo prazo nos dados, conseguiu desenvolver uma estratégia lucrativa. Neste artigo, discutiremos tanto a Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) quanto a Unidade Recorrente com Portões (GRU). Essas duas redes foram introduzidas para superar as limitações de uma RNN simples e superá-la.
Neste artigo, continuaremos o estudo do algoritmo de colmeia de abelhas ABHA, aprofundando-nos na escrita de código e analisando os métodos restantes. Lembremos que cada abelha no modelo é apresentada como um agente individual, cujo comportamento depende de informações internas e externas, bem como de seu estado motivacional. Realizaremos testes do algoritmo em diferentes funções e apresentaremos os resultados em uma tabela de classificação.
Muita gente, principalmente os não programadores, tem muita dificuldade em conseguir transferir informações entre o MetaTrader 5 e outros programas. Um destes programas é o Excel. Muitos usam o Excel como uma forma de gerenciar e manter o seu controle de risco. Sendo um programa muito bom e fácil de aprender a utilizar. Mesmo para quem não é programador VBA. Aqui vou mostrar uma forma de fazer a comunicação entre o MetaTrader 5 e o Excel (Método super-simples).
Neste artigo, exploramos o algoritmo Artificial Bee Hive Algorithm (ABHA), desenvolvido em 2009. Voltado para a solução de problemas de otimização contínua, o algoritmo é utilizado para encontrar o melhor caminho entre dois pontos. Analisaremos como o ABHA se inspira no comportamento das colônias de abelhas, no qual cada abelha desempenha um papel único que contribui para uma busca mais eficiente por recursos.
Neste artigo, explicarei como o Chart Trade conseguirá lidar, junto com o Expert Advisor, a um pedido do usuário para encerrar todas as posições que se encontram em aberto. Parece ser algo simples. Porém existem alguns agravantes que você precisa saber como lidar com eles.
Este artigo dá continuidade ao tema do comportamento social dos organismos vivos e ao seu impacto no desenvolvimento de um novo modelo matemático, o ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Exploraremos a evolução em duas fases, realizaremos testes no algoritmo e apresentaremos as conclusões. Assim como na natureza, onde grupos de organismos vivos se unem para sobreviver, o ASBO utiliza princípios de comportamento coletivo para resolver problemas complexos de otimização.
Muitas vezes somos obrigados a dar um passo para trás para logo depois dar alguns passos a frente. Neste artigo irei mostrar todas as mudanças que foram necessárias serem feitas para que os indicadores de Mouse e Chart Trade não viessem a ter a sua performance comprometidas. Como bônus irei já apresentar outras mudanças que ocorreram em outros arquivos de cabeçalho, que serão muito usados no futuro.
Diferente do que foi visto no artigo anterior, aqui vamos fazer o controle de seleção no Expert Advisor. Porém, esta não é uma solução ainda definitiva. Mas irá nos atender por hora. Então acompanhe o artigo para entender como implementar uma das soluções possíveis.
Este artigo analisa as possibilidades de criação e fornecimento de dados de relatórios sobre o uso do fator de sazonalidade na negociação por meio de spreads no mercado Forex.
O artigo descreve as propriedades do modelo não linear de heterocedasticidade condicional (GARCH). O indicador iGARCH para prever a volatilidade um passo à frente é construído com base nele. A biblioteca de análise numérica ALGLIB é usada para estimar os parâmetros do modelo.
Deste artigo em diante iniciaremos a fase dois, na questão sobre replay / simulação de mercado. Então aqui vamos começar mostrando uma possível solução para fazer cruzamento de ordens. Esta solução que mostrarei, não é uma solução definitiva. Ela é apenas uma proposta de solução para o problema que ainda será preciso abordar em breve.
O artigo explora o potencial do algoritmo ANS, como um passo relevante no desenvolvimento de métodos de otimização flexíveis e inteligentes, capazes de considerar as especificidades da tarefa e a dinâmica do ambiente no espaço de busca.
Neste artigo, veremos como deveremos implementar a parte do receptor. Ou seja, aqui implementaremos uma versão do Expert Advisor, apenas para testar e aprender como a comunicação via protocolo funciona. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
Descubra como aproveitar o MQL5 para prever o S&P 500 com precisão, misturando a análise técnica clássica para maior estabilidade e combinando algoritmos com princípios testados pelo tempo para obter insights robustos do mercado.
Este artigo explora técnicas avançadas de otimização de portfólio usando Python e MQL5 com o MetaTrader 5. Ele demonstra como desenvolver algoritmos para análise de dados, alocação de ativos e geração de sinais de negociação, enfatizando a importância da tomada de decisões orientada por dados na gestão financeira moderna e na mitigação de riscos.
Neste artigo, exploramos diferentes maneiras pelas quais os eigenvetores e os autovalores podem ser aplicados na análise exploratória de dados para revelar relacionamentos únicos nos dados.
Na segunda parte do artigo, reuniremos os operadores químicos em um único algoritmo e apresentaremos uma análise detalhada de seus resultados. Descobriremos como o método de otimização por reações químicas (CRO) superou o desafio de resolver problemas complexos em funções de teste.
Neste artigo, explicarei alguns detalhes e cuidados que você teve tomar quando for criar um protocolo de comunicação. São coisas bem básicas e simples. Não irei de fato pegar pesado neste artigo. Mas é preciso que você entenda o conteúdo deste artigo para entender o que acontecerá no receptor.
O Ângulo de Ataque é uma métrica frequentemente citada, cuja inclinação é entendida como tendo uma forte correlação com a força de uma tendência predominante. Vamos analisar como ele é comumente usado e compreendido e examinar se há mudanças que poderiam ser introduzidas na forma como é medido, para benefício de um sistema de negociação que o utilize.
O Exponente de Hurst é uma medida de quanto uma série temporal se autocorrela ao longo do tempo. Entende-se que ele captura as propriedades de longo prazo de uma série temporal e, portanto, tem um peso significativo na análise de séries temporais, mesmo fora do contexto econômico/financeiro. No entanto, focamos em seu potencial benefício para os traders ao analisar como essa métrica poderia ser combinada com médias móveis para construir um sinal potencialmente robusto.
Por padrão, estratégias baseadas em múltiplos timeframes não podem ser testadas em Expert Advisors montados pelo assistente devido à arquitetura de código MQL5 utilizada nas classes de montagem. Exploramos uma possível solução para essa limitação em estratégias que utilizam múltiplos timeframes em um estudo de caso com a média móvel quadrática.
Neste artigo vamos compreender como o código faltante no artigo anterior, DispatchMessage, funciona. Aqui será feita a introdução do que será visto no próximo artigo. Sendo assim é importante compreender o funcionamento deste procedimento antes de ver o próximo artigo. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.
Redes neurais recorrentes (RNNs) se destacam em utilizar informações passadas para prever eventos futuros. Suas notáveis capacidades preditivas foram aplicadas em diversos domínios com grande sucesso. Neste artigo, implementaremos modelos de RNN para prever tendências no mercado de forex, demonstrando seu potencial para aumentar a precisão das previsões no trading de forex.
