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Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte VI): Fundamentos da criação de EAs
Aprendendo MQL5 do iniciante ao profissional (Parte VI): Fundamentos da criação de EAs
O artigo dá continuidade à série para iniciantes. Aqui serão abordados os princípios básicos da construção de EAs. Primeiro, criaremos um EA que operará sem indicadores, usando ordens pendentes, depois, criaremos um segundo EA, baseado no indicador padrão MA, operando com ordens a preço atual. Parto do princípio de que você já não é totalmente iniciante e domina o material dos artigos anteriores.
Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras
Análise volumétrica com redes neurais como chave para tendências futuras
O artigo explora a possibilidade de melhorar a previsão de preços com base na análise do volume de negociações, integrando os princípios da análise técnica com a arquitetura de redes neurais LSTM. Dá-se atenção especial à identificação e interpretação de volumes anômalos, uso de clusterização e criação de características baseadas em volume, além de sua definição no contexto de aprendizado de máquina.
Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba
Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba
O artigo apresenta um testador rápido de estratégias para modelos de aprendizado de máquina com o uso do Numba. Em termos de velocidade, ele supera o testador de estratégias feito em Python puro em 50 vezes. O autor recomenda o uso dessa biblioteca para acelerar cálculos matemáticos, especialmente em casos que envolvem laços.
Treinamento de perceptron multicamadas com o algoritmo de Levenberg-Marquardt
Treinamento de perceptron multicamadas com o algoritmo de Levenberg-Marquardt
Este artigo apresenta a implementação do algoritmo de Levenberg-Marquardt para o treinamento de redes neurais com propagação para frente. Foi feita uma análise comparativa de desempenho com os algoritmos da biblioteca scikit-learn do Python. Primeiramente, são discutidos métodos de treinamento mais simples, como a descida do gradiente, a descida do gradiente com momentum e a descida do gradiente estocástica.
Exemplo de Otimização Estocástica e Controle Ótimo
Exemplo de Otimização Estocástica e Controle Ótimo
Este Expert Advisor, chamado SMOC (provavelmente abreviação de Stochastic Model Optimal Control), é um exemplo simples de um sistema de negociação algorítmica avançado para o MetaTrader 5. Ele utiliza uma combinação de indicadores técnicos, controle preditivo baseado em modelos e gerenciamento dinâmico de risco para tomar decisões de negociação. O EA incorpora parâmetros adaptativos, dimensionamento de posição baseado em volatilidade e análise de tendências para otimizar seu desempenho em diferentes condições de mercado.
Métodos de otimização da biblioteca ALGLIB (Parte I)
Métodos de otimização da biblioteca ALGLIB (Parte I)
Neste artigo, vamos conhecer os métodos de otimização da biblioteca ALGLIB para MQL5. O artigo inclui exemplos simples e visuais de aplicação da ALGLIB para resolver tarefas de otimização, o que tornará o processo de aprendizado dos métodos o mais acessível possível. Analisaremos detalhadamente a integração de algoritmos como BLEIC, L-BFGS e NS, e com base neles resolveremos uma tarefa de teste simples.
Optimização por nuvens atmosféricas — Atmosphere Clouds Model Optimization (ACMO): Prática
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.
Otimização com búfalos-africanos — African Buffalo Optimization (ABO)
Otimização com búfalos-africanos — African Buffalo Optimization (ABO)
O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.
Algoritmo de Irrigação Artificial — Artificial Showering Algorithm (ASHA)
Algoritmo de Irrigação Artificial — Artificial Showering Algorithm (ASHA)
Este artigo apresenta o Algoritmo de Irrigação Artificial (ASHA), um novo método metaheurístico desenvolvido para resolver problemas gerais de otimização. Baseado na simulação dos processos de fluxo e acúmulo de água, este algoritmo constrói o conceito de um campo ideal, no qual cada unidade de recurso (água) é convocada para buscar a solução ótima. Descubra como o ASHA adapta os princípios de fluxo e acúmulo para distribuir recursos de forma eficiente em um espaço de busca e conheça sua implementação e os resultados dos testes.
Algoritmo de arquearia — Archery Algorithm (AA)
Algoritmo de arquearia — Archery Algorithm (AA)
Neste artigo, examinamos detalhadamente o algoritmo de otimização inspirado na arquearia, com foco no uso do método de roleta como mecanismo de seleção de áreas promissoras para a colocação das "flechas". Esse método permite avaliar a qualidade das soluções e selecionar as posições mais promissoras para um estudo mais aprofundado.
Simulação de mercado (Parte 14): Sockets (VIII)
Simulação de mercado (Parte 14): Sockets (VIII)
Muitos poderiam sugerir, que deveríamos abandonar o Excel, e usar o Python pura e simplesmente. Fazendo uso de alguns pacotes que permitiriam ao Python criar um arquivo de Excel, para que pudéssemos analisar os resultados depois. Mas como foi dito no artigo anterior, apesar desta solução ser a mais simples, pelo ponto de vista de muitos programadores. Ela de fato, não será bem vista, pelos olhos de alguns usuários. E nesta história toda, o usuário tem sempre razão. Você como programador deve, encontrar alguma forma ou alguma maneira de fazer as coisas funcionarem.
Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)
Otimização por Quimiotaxia Bacteriana (BCO)
Este artigo apresenta a versão original do algoritmo de otimização por quimiotaxia bacteriana (Bacterial Chemotaxis Optimization, BCO) e sua variante modificada. Examinaremos detalhadamente todas as diferenças, com foco especial na nova versão BCOm, que simplifica o mecanismo de movimento das bactérias, reduz a dependência do histórico de mudanças de posição e emprega operações matemáticas mais simples em comparação com a versão original, que possui um alto custo computacional. Além disso, serão realizados testes e apresentadas conclusões.
Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA
Auto-otimização de take-profits e parâmetros do indicador usando SMA e EMA
Este artigo apresenta um EA avançado para negociação no mercado Forex, que combina aprendizado de máquina com análise técnica. Ele é projetado para operar ações da Apple por meio de otimização adaptativa, gerenciamento de risco e múltiplas estratégias. Testes com dados históricos têm apresentado resultados promissores, embora também tenham evidenciado retrações significativas, indicando potencial para melhorias adicionais.
Busca com restrições — Tabu Search (TS)
Busca com restrições — Tabu Search (TS)
O artigo analisa o algoritmo de busca tabu, um dos primeiros e mais conhecidos métodos meta-heurísticos. Exploraremos detalhadamente como o algoritmo funciona, desde a escolha da solução inicial até a exploração das soluções vizinhas, com foco no uso da lista tabu. O artigo cobre os aspectos-chave do algoritmo e suas particularidades.
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de estratégia de trading com LLM (I) - Ajuste fino
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 5): Desenvolvimento e teste de estratégia de trading com LLM (I) - Ajuste fino
Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e, logo, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 17): Preparação adicional para o trading real
Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 17): Preparação adicional para o trading real
Atualmente, nosso EA utiliza um banco de dados para obter as strings de inicialização de instâncias individuais de estratégias de trading. No entanto, o banco de dados é bastante volumoso e contém muitas informações desnecessárias para a operação real do EA. Tentaremos garantir o funcionamento do EA sem a necessidade de conexão obrigatória ao banco de dados.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 28): Previsão de múltiplos valores futuros para EURUSD
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.
Negociação de Notícias Facilitada (Parte 3): Realizando Negócios
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.
Algoritmo de algas artificiais (AAA)
Algoritmo de algas artificiais (AAA)
Este artigo aborda o algoritmo de algas artificiais (AAA), desenvolvido com base nos processos biológicos característicos das microalgas. Ele incorpora movimento espiral, processo evolutivo e adaptação, e possibilita a resolução de problemas de otimização. O artigo oferece uma análise detalhada dos princípios de funcionamento do AAA e seu potencial na modelagem matemática, destacando a conexão entre a natureza e as soluções algorítmicas.
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 7): Refinando nosso modelo para o desenvolvimento de EA
Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 7): Refinando nosso modelo para o desenvolvimento de EA
Neste artigo, vamos nos aprofundar na preparação detalhada do nosso indicador para o desenvolvimento de Expert Advisor (EA). Nossa discussão abrangerá refinamentos adicionais na versão atual do indicador para melhorar sua precisão e funcionalidade. Além disso, vamos introduzir novos recursos que marcam pontos de saída, abordando uma limitação da versão anterior, que identificava apenas os pontos de entrada.
Algoritmo de otimização de migração animal (AMO)
Algoritmo de otimização de migração animal (AMO)
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.
Colmeia artificial de abelhas (ABHA): Testes e resultados
Colmeia artificial de abelhas (ABHA): Testes e resultados
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.
MetaTrader 5 no macOS
MetaTrader 5 no macOS
Preparamos um instalador especial para a plataforma de negociação MetaTrader 5 no macOS. Trata-se de um assistente completo que permite instalar o aplicativo como um software nativo. Ele realiza todas as ações necessárias: identifica o sistema, baixa e instala a versão mais recente do Wine, configura-o e, por fim, instala o MetaTrader dentro dele. Todo o processo ocorre de forma automática, e tudo o que você precisa fazer é aguardar a conclusão da instalação. Assim que terminar, você poderá começar a trabalhar com a plataforma imediatamente.
Introdução ao MQL5 (Parte 8): Guia do Iniciante para Construção de Expert Advisors (II)
Introdução ao MQL5 (Parte 8): Guia do Iniciante para Construção de Expert Advisors (II)
Este artigo aborda perguntas comuns de iniciantes nos fóruns de MQL5 e apresenta soluções práticas. Aprenda a realizar tarefas essenciais, como comprar e vender, obter preços de velas e gerenciar aspectos de negociação automatizada, como limites de operações, períodos de negociação e limites de lucro/perda. Receba orientações passo a passo para aprimorar sua compreensão e implementação desses conceitos no MQL5.