Neste artigo decidi destacar o conhecido esquema Bernoulli e mostrar como este pode ser usado ao descrever uma matriz de dados relacionados ao trading, para uso posterior no caminho à criação de um sistema de negociação auto-adaptável. Também manusearemos um algoritmo mais geral, nomeadamente a fórmula de Bernoulli e encontraremos sua aplicação.
Este artigo é uma continuação lógica do anterior e é escrito para destacar suas conclusões ao longo da década seguinte à sua publicação, no que diz respeito às três funções de processos dinâmicos transitórios que descrevem os padrões de mudança de preços de mercado.
Qualquer atividade de negociação do trader envolve diversos mecanismos e inter-relações, incluindo as relações entre ordens. Este artigo sugere uma solução de processamento de ordens OCO. As classes da biblioteca padrão são amplamente envolvidas, bem como os novos tipos de dados que são criados aqui.
As funções e o código discutidos no artigo o ajudarão a entender melhor os princípios de processamento de tempo, de mudança de horário da corretora e de horário de verão ou de inverno. O uso adequado do tempo é um aspecto muito importante do trading. Este nos permite saber, por exemplo, se a Bolsa de Londres ou Nova Iorque já abriu ou ainda não ou a que horas começa/termina o pregão no mercado de moedas.
Neste artigo falo de uma ferramenta capaz de ver os spreads, isto é, as diferenças entre os valores Bid e Ask da sua corretora. Os dados de ticks presentes no MetaTrader 5 possibilitam analisar quais valores históricos de spreads existiam de fato entre os valores Bid e Ask. Contudo, não há razão para procurar o valor atual do spread, pois ele pode ser obtido por meio da visualização das linhas Bid e Ask.
O artigo descreve os exemplos de criação de diretórios, cópia de dados, arquivamento, trabalho com símbolos no Market Watch ou a lista comum, bem como os exemplos de tratamento de erros, etc. Todos estes elementos podem eventualmente ser reúnidos em um simples script para arquivamento de dados em um formato definido pelo usuário.
Para dar continuação lógica ao tópico, hoje abordaremos o desenvolvimento de modelos matemáticos multifuncionais para tarefas de negociação. Assim sendo, descreverei todo o processo de desenvolvimento do primeiro modelo matemático para descrever fractais a partir do zero. Este modelo deve se tornar um importante alicerce, ser multifuncional e universal, inclusive para construir a base teórica para o futuro desenvolvimento do ramo.
Neste artigo, continuaremos a estudar fractais e prestaremos muita atenção a resumir todo o material. Tentarei apresentar todos os projetos da maneira mais compacta e compreensível para serem aplicados ao trading.
Nesta série de artigos, procuraremos uma aplicação prática da teoria da probabilidade para descrever o processo de negociação e precificação. No primeiro artigo, conheceremos os fundamentos da combinatória e da teoria da probabilidade, e analisaremos o primeiro exemplo de aplicação de fractais no âmbito desta última.
Neste artigo, tentarei expandir o conceito clássico de métodos de negociação de swap, e também explicarei porque cheguei à conclusão de que ele, em minha opinião, merece atenção especial e vale absolutamente a pena ser estudado.
Agora analisaremos uma descrição da abordagem para aumentar a eficácia de qualquer sistema de negociação automatizado. Este artigo mostra resumidamente a ideia, os fundamentos básicos, as possibilidades e as desvantagens do método.
Este artigo apresentará ao leitor a técnica de aprendizado de máquina para negociação baseada em grade e martingale. Para minha surpresa, essa abordagem, por algum motivo, não é afetada de forma alguma na rede global. Após ler o artigo, podemos criar nossos próprios bots.
Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.
O uso da visão computacional permite treinar redes neurais, usando uma representação visual do gráfico de preços e indicadores. Este método nos permite operar mais livremente com todo o conjunto de indicadores técnicos, uma vez que não requer feed digital para a rede neural.
É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.
O artigo considera a criação de modelos de aprendizado de máquina com filtros de tempo e discute a eficácia dessa abordagem. O fator humano pode ser eliminado agora simplesmente instruindo o modelo a negociar em uma determinada hora de um determinado dia da semana. A busca de padrões pode ser fornecida por um algoritmo separado.
Neste artigo, continuarei meu tópico, mas começarei tornando o algoritmo desenvolvido anteriormente mais flexível. Ele se tornou mais estável com o aumento no número de candles na janela de análise ou com o aumento no valor limite da porcentagem a nível de preponderância de candles decrescentes ou crescentes. Tivemos que fazer concessões e definir um tamanho de amostra maior para análise ou uma porcentagem maior de preponderância de candles prevalecentes.
Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.
O artigo descreve os princípios básicos e abordagens que permitem analisar qualquer estratégia usando planilhas - Excel, Calc, Google. Os resultados também são comparados com os do testador do MetaTrader 5.
Neste artigo, nós consideraremos os métodos de aprendizado de máquina ativo que se baseiam em dados reais e discutiremos seus prós e contras. Talvez você considere esses métodos úteis e os inclua em seu arsenal de modelos de aprendizado de máquina. A transdução foi introduzida por Vladimir Vapnik, que é o coinventor da Support-Vector Machine (SVM).
Neste artigo, analisaremos passo a passo a implementação de um sistema de negociação baseado na programação de redes neurais profundas em Python. Para isso, usaremos a biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow desenvolvida pelo Google. Para descrever as redes neurais, iremos por em uso a biblioteca Keras.
Treinamento do classificador CatBoost em Python e exportação do modelo para a mql5, bem como a análise dos parâmetros do modelo e um testador de estratégia customizado. A linguagem Python e a biblioteca MetaTrader 5 são usadas para preparar os dados e treinar o modelo.
O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.
O objetivo do artigo consiste em descrever as principais características da negociação forex da forma mais simples e rápida possível, compartilhando verdades simples com iniciantes. Aqui tentaremos responder às perguntas mais interessantes no ambiente de negociação, bem como escrever um indicador simples.
O artigo é dedicado à geração programática de símbolos personalizados que são usados para demonstrar alguns métodos populares de exibição de cotações. Ele descreve uma variante sugerida da adaptação minimamente invasiva de Expert Advisors para negociar um símbolo real a partir de um gráfico de símbolo personalizado e derivado. Os códigos-fonte em MQL estão anexados a este artigo.
Os traders costumam falar sobre tendências e lateralizações, mas poucos deles realmente entendem o que realmente é uma tendência/lateralização e menos ainda são capazes de explicar claramente esses conceitos. A discussão desses termos básicos costuma ser cercada por um sólido conjunto de preconceitos e equívocos. No entanto, se nós quisermos ter lucro, nós precisamos entender o significado matemático e lógico desses conceitos. Neste artigo, eu examinarei em detalhes a essência da tendência e da lateralização, bem como tentar definir se a estrutura do mercado é baseada em tendências, lateralizações ou em outra coisa. Eu também considerarei as melhores estratégias para a obtenção de lucro em mercados com tendência e laterais.
Consideraremos problemas de criptografia/descriptografia de objetos no MetaTrader e em programas de terceiros, a fim de descobrir as condições sob as quais são obtidos os mesmos resultados quando os dados iniciais são os mesmos.
Neste artigo, vamos expandir o conjunto de ferramentas atual. Para isso, acrescentaremos recursos para fechar ordens de negociação atendendo a certas condições, além disso, criaremos uma tabela para registrar ordens a mercado e pendentes, que poderão ser editadas.
O serviço de sinais introduz a negociação social para o MetaTrader 4 e o MetaTrader 5. O serviço está integrado na plataforma de negociação, e permite que qualquer pessoa possa copiar facilmente negociações de traders profissionais. Selecione qualquer um dos milhares de provedores de sinais, assinar em poucos cliques e os negócios do fornecedor serão copiadas em sua conta.
Atualmente mais e mais traders estão mudando para sistemas de negociação automáticos que ou requerem configuração inicial ou estão totalmente automatizados. No entanto, ainda existe uma parte considerável de traders que negociam manualmente à moda antiga, Neste artigo, criaremos um conjunto de ferramentas para negociação manual rápida usando teclas de atalho e realizando ações de negociação típicas com um clique.
Neste artigo, começaremos a ver um conjunto de ferramentas para marcação gráfica usando atalhos de teclado. É bastante conveniente: clicaremos num botão e aparecerá uma linha de tendência, clicaremos noutro e aparecerá um leque de Fibonacci com os parâmetros desejados. Também poderemos alternar timeframes, mudar a ordem das "camadas" de objetos ou remover todos os objetos do gráfico.
No quinto artigo relacionado à criação de um monitor de sinal de negociação, nós consideraremos os sinais compostos e implementaremos a funcionalidade necessária. Em versões anteriores, nós usamos os sinais simples, como o RSI, WPR e CCI, e também introduzimos a possibilidade de usar os indicadores personalizados.
No artigo anterior, nós criamos a estrutura do aplicativo, que nós usaremos como base para todo o trabalho adicional. Nesta parte, nós prosseguiremos com o desenvolvimento: nós criaremos a parte visual do aplicativo e configuraremos a interação básica dos elementos da interface.
Nesta parte, nós expandimos o sistema de busca e edição de sinais de negociação, além de apresentar a possibilidade de usar indicadores personalizados e adicionar a localização do programa. Nós criamos anteriormente um sistema básico para busca de sinais, mas ele era baseado em um pequeno conjunto de indicadores e em um conjunto simples de regras de busca.
No artigo anterior, nós desenvolvemos a parte visual do aplicativo, bem como a interação básica dos elementos da GUI. Desta vez, nós adicionaremos a lógica interna e o algoritmo de preparação dos dados do sinal de negociação, bem como a capacidade de configurar os sinais, buscá-los e visualizá-los no monitor.
O artigo oferece ferramentas básicas para análise OLAP dos relatórios do testador sobre execuções únicas e resultados de otimização em formatos padrão (tst e opt), bem como uma interface gráfica interativa. Os códigos fonte MQL são anexados ao final artigo.
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.
A MetaTrader 5 permite desenvolver e testar robôs que negociam simultaneamente em vários instrumentos. O testador de estratégia embutido na plataforma baixa automaticamente - a partir do servidor de negociação da corretora - o histórico de ticks e leva em conta as especificações do contrato, assim, o desenvolvedor não precisa fazer nada com suas mãos. Isto torna possível reproduzir com facilidade e confiança todas as condições do ambiente de negociação, até intervalos de milissegundos entre o surgimento de ticks em símbolos diferentes. Neste artigo, vamos mostrar como desenvolver e testar estratégias de spread em dois futuros da Bolsa de Valores de Moscou (MICEX-RTS).
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.
