Nos dois artigos anteriores, nós discutimos a aplicação dos padrões de Merrill a vários tipos de dados. Um aplicativo foi desenvolvido para testar as ideias apresentadas. Neste artigo, nós continuaremos trabalhando com o Construtor de Estratégia, para melhorar sua eficiência e implementar novos recursos e capacidades.
Este artigo apresenta o Oscilador Pivô Médio (PMO), uma implementação da média móvel cumulativa (CMA) como um indicador de negociação para as plataformas MetaTrader. Em particular, nós introduzimos primeiro o Pivô Médio (PM) como um índice de normalização para as séries temporais que calcula a fração entre qualquer ponto de dados e o CMA. Em seguida, nós criamos o PMO como a diferença entre as médias móveis aplicadas a dois sinais de PM. Também são relatadas algumas experiências preliminares realizadas no símbolo EURUSD para testar a eficácia do indicador proposto, deixando um amplo espaço para considerações e melhorias adicionais.
No artigo anterior, nós consideramos a aplicação dos padrões de Merill a vários dados, como em valores de preço em um gráfico de par de moeda e de indicadores padrão do MetaTrader 5: ATR, WPR, CCI, RSI, entre outros. Agora, vamos tentar criar um conjunto para a construção de estratégias baseado nos padrões de Merill.
Um trader mantendo relações comerciais com outros traders, assinantes, clientes ou amigos pode certamente ter a tarefa de enviar mala direta por e-mail. Enviar capturas de tela, revistas, registros ou relatórios são tarefas relevantes que não são necessárias todos os dias, mas raramente, em qualquer caso, cada um gostaria de ter esse recurso. O artigo mostra o uso de vários serviços do Google, sua compilação em C # e integração com ferramentas em MQL.
Neste artigo, criaremos um EA que nos permitirá automatizar o processo para determinar o lote com o qual precisamos entrar no mercado de acordo com nossos riscos. Além disso, este EA permitirá que definamos automaticamente o take-profit com uma proporção em relação ao stop-loss, para cumprir a razão de 3 para 1, 4 para 1 ou qualquer outra que escolhermos.
O campo para aplicar a diferenciação fracionária é bastante amplo. Por exemplo, os algoritmos de aprendizado de máquina geralmente recebem uma série diferenciada na entrada. O problema é que é necessário derivar novos dados de acordo com o histórico existente, para que o modelo de aprendizado de máquina possa reconhecê-los. Este artigo discute a abordagem inicial para a diferenciação das séries temporais, além disso, é fornecido um exemplo de estratégia de negociação otimizada automaticamente baseada nas séries diferenciadas obtidas.
Hoje vamos tentar desenvolver um EA de grade para trabalhar dentro de um intervalo na direção da tendência, para instrumentos de Forex ou para mercados de commodities. Como mostraram os testes, nosso gradador tem sido lucrativo desde 2018. No entanto, de 2014 a 2018, houve uma perda constante do depósito.
O artigo discute diversos aspectos da criação de interfaces gráficas interativas de programas MQL projetados para processamento analítico online (OLAP) do histórico de contas e de relatórios de negociação. Para obter um resultado visual, são usadas janelas maximizadas e escaláveis, uma disposição adaptável de controles de borracha e um novo 'controle' para exibir diagramas. Com base nisso, é implementada uma GUI com a possibilidade de escolher indicadores ao longo dos eixos de coordenadas, funções de agregação, tipos de gráficos e classificações.
O artigo descreve os princípios gerais de como construir uma estrutura para analisar dados multidimensionais (OLAP) rapidamente, além disso, apresenta como implementá-la em MQL e como usá-la no ambiente MetaTrader usando um exemplo que mostra o processamento do histórico de uma conta de negociação.
O vasto processamento de dados requer ferramentas extensas e muitas vezes está além do ambiente seguro de um único aplicativo. Linguagens de programação especializadas são usadas para processar e analisar dados, estatísticas e aprendizado de máquina. Uma das principais linguagens de programação para processamento de dados é o Python. O artigo fornece uma descrição de como conectar a MetaTrader 5 e o Python usando sockets, além de como receber cotações por meio da API do terminal.
Na primeira parte do artigo, eu descrevi um indicador ZigZag modificado e uma classe para receber os dados desses tipos de indicadores. Aqui, eu mostrarei como desenvolver indicadores baseados nessas ferramentas e escrever um EA para testes que apresentem operações de acordo com os sinais formados pelo indicador ZigZag. Como complemento, o artigo apresentará uma nova versão da biblioteca EasyAndFast para o desenvolvimento de interfaces gráficas do usuário.
Muitos pesquisadores não prestam atenção o suficiente para determinar o comportamento dos preços. Ao mesmo tempo, são usados métodos complexos, que muitas vezes são “caixas pretas”, como aprendizado de máquina ou redes neurais. A questão mais importante que surge nesse caso é quais dados enviar para o treinamento de um determinado modelo.
Neste artigo vamos considerar em detalhes o sistema martingale, vamos analisar se este sistema pode ser aplicado na negociação e como usá-lo para minimizar os riscos. A principal desvantagem deste sistema é a probabilidade de perder todo o seu depósito, este fato deve ser levado em conta, caso decida negociar usando a técnica martingale.
Este é o último artigo da série sobre estratégia de reversão. Nele, tentaremos resolver um problema que levou a resultados inconsistentes relativamente a testes em artigos anteriores. Adicionalmente, escreveremos e testaremos nosso próprio algoritmo para negociar manualmente usando a estratégia de reversão em qualquer mercado.
Esse artigo considera o fenômeno gap - situação em que a diferença entre o preço de fechamento do timeframe anterior e o preço de abertura do próximo é significativa. Adicionalmente, toca a questão da direção tomada pela barra diária. Aqui é implementada a DLL de sistema da função GetOpenFileName.
No fórum já foi amplamente discutido o uso de ordens limitadas, em vez de colocar take-profit padrão. Qual é a vantagem dessa abordagem e como ela pode ser implementada em nossa negociação? Nesse artigo, quero contar a vocês minha opinião sobre as respostas a essas perguntas.
A plataforma MetaTrader 5 não é apenas multimercado, pois ela também permite que utilizar diferentes sistemas de registro de posição. Esses recursos expandem significativamente as ferramentas para a implementação e formalização de ideias de negociação. O artigo trata de como processar e levar em conta as propriedades das posições quando elas são registradas independentemente (cobertura - 'hedge'). Além disso, é proposta uma classe derivada, é exemplificado como processar e obter as propriedades de uma posição de cobertura.
Sistema de negociação Raios Elder (em inglês, 'Elder-ray') baseado nos indicadores Bulls Power, Bears Power e Moving Average (EMA — MME, média móvel exponencial). Este sistema foi descrito por Alexander Elder em seu livro "Como se transformar em um operador e investidor de sucesso" (na versão original em inglês, 'Trading for a Living').
O artigo considera três métodos que podem ser usados para aumentar a qualidade de classificação do bagging de ensembles, e a estimação de sua eficiência. Os efeitos da otimização dos hiperparâmetros da rede neural ELM e dos parâmetros de pós-processamento são avaliados.
Nós continuamos a construir os ensembles. Desta vez, o bagging de ensemble criado anteriormente será complementado com um combinador treinável — uma rede neural profunda. Uma rede neural combina as 7 melhores saídas ensemble após a poda. A segunda obtém todas as 500 saídas do ensemble como entrada, realizando a poda e combinando elas. As redes neurais serão construídas usando o pacote keras/TensorFlow para Python. Os recursos do pacote serão brevemente considerados. Serão realizados os testes e a comparação da qualidade de classificação do bagging e stacking de ensembles.
A adição do widget fornece os sites com um cronograma detalhado de 500 indicadores das maiores economias do mundo. Assim, além do conteúdo principal do site, os traders recebem rapidamente informações atualizadas sobre todos os eventos importantes com explicações e gráficos.
A maior loja de aplicativos prontos para algotrading já possui 13 970 produtos — entre eles 4 800 robôs, 6 500 indicadores, 2.400 utilitários e outras soluções. Quase metade dos aplicativos (6 000) não podem ser comprados, mas, sim, alugados. Um quarto dos produtos (3 800) é totalmente gratuito.
Este artigo conclui a série dedicada à negociação de cestas de pares de moedas. Aqui nós testamos o padrão restante e discutimos a aplicação de todo o método na negociação real. Serão considerados as entradas e saídas no mercado, busca e análise de padrões e a aplicação de indicadores combinados.
O monitoramento da conta de negociação é um relatório detalhado de todas as transações concluídas. Todas as estatísticas de negociação são coletadas automaticamente e fornecidas a você na forma de diagramas e gráficos amigáveis.
O artigo discute os métodos de construção e treinamento de ensembles de redes neurais com estrutura de bagging. Ele também determina as peculiaridades da otimização de hiperparâmetros para classificadores de redes neurais individuais que compõem o ensemble. A qualidade da rede neural otimizada obtida no artigo anterior da série é comparada com a qualidade do ensemble de redes neurais criado. São consideradas as possibilidades de melhorar ainda mais a qualidade da classificação do ensemble.
Este artigo apresenta um construtor de estratégia visual. É mostrado como qualquer usuário pode criar robôs de negociação e utilitários sem programação. Os Expert Advisors criados são totalmente funcionais e podem ser testados no testador de estratégias, otimizados na nuvem ou executados ao vivo em gráficos em tempo real.
Esta é a segunda parte do artigo sobre criação de um EA multissímbolo de sinal para negociação manual. Nós já criamos uma interface gráfica. Neste artigo, vamos falar sobre como vinculá-la à funcionalidade do programa.
A linguagem de programação MQL permite concretizar o conceito de design modular de estratégias de negociação. O artigo mostra um exemplo de criação de um Expert Advisor multimodular que consiste em módulos de arquivo compilados separadamente.
Neste artigo, nós terminamos de testar os padrões que podem ser detectados ao negociar cestas de par de moedas. Aqui nós apresentamos os resultados do teste dos padrões que rastreiam o movimento das moedas dos pares em relação uns aos outros.
O artigo fala sobre a construção automática de linhas de suporte e resistência atravessando máximos e mínimos locais, nos gráficos de preços. Para determinar estes extremos, é aplicado o popularmente conhecido ZigZag.
A negociação nos mercados financeiros está associada a um conjunto de riscos que deve ser considerado nos algoritmos dos sistemas de negociação. A redução desses riscos é uma tarefa importante, quando se quer tirar lucro da negociação.
O artigo considera uma das variantes da implementação prática do Expert Advisor para negociar com os níveis de DiNapoli usando as ferramentas padrão da MQL5. São realizados o teste de desempenho e suas conclusões.
O artigo discute o conceito de negociação em horário noturno, estratégias de trading e sua implementação em MQL5. É realizado um teste e são feitas conclusões.
Continuamos a testar padrões e métodos descritos nos artigos sobre negociação de cestas de pares de moedas. Consideraremos, na prática, se é possível usar os padrões de cruzamento entre o gráfico do WPR combinado e o da média móvel.
Este artigo descreve a construção do R² - critério de otimização personalizado. Esse critério pode ser usado para estimar a qualidade da curva de saldo de uma estratégia e para selecionar as estratégias mais consistentes e lucrativas. O trabalho discute os princípios de sua construção e os métodos estatísticos utilizados na estimativa de propriedades e qualidade desta métrica.
O mini-emulador do mercado é um indicador projetado para emulação parcial do trabalho no terminal. Presumivelmente, ele pode ser usado no teste de estratégias "manuais" de análise e negociação no mercado.
O artigo é dedicado ao popular método de negociação arbitragem triangular. O assunto é analisado em muitos detalhes, são discutidos os aspectos positivos e negativos da estratégia, é desenvolvido o código pronto para usar do expert.
Este artigo lida com uma abordagem simples para a criação de um sistema de negociação automatizado com base no desenho de uma linha ao gráfico e oferece um Expert Advisor pronto, usando as propriedades padrão dos objetos da MetaTrader 4 e 5, suportando as principais operações de negociação.
Este artigo considera novas capacidades do pacote darch (v.0.12.0). Contém uma descrição do treinamento de redes neurais profundas com diferentes tipos de dados, diferentes estruturas e sequências de treinamento. Os resultados do treino estão incluídos.
Nós começamos a testar os padrões e tentamos os métodos descritos nos artigos sobre a negociação de cestas de pares de moedas. Veja como os padrões de rompimento dos níveis de sobrevenda/sobrecompra são aplicados na prática.
