Add a new article
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 2): Exemplo de implementação de ambiente
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 2): Exemplo de implementação de ambiente
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.
Permutação das barras de preços no MQL5
Permutação das barras de preços no MQL5
Neste artigo, apresentamos um algoritmo de permutação das barras de preços e detalhamos como os testes de permutação podem ser usados para identificar casos em que o desempenho de uma estratégia é inventado com o objetivo de enganar potenciais compradores de Expert Advisors.
Trabalho com datas e horas no MQL5
Trabalho com datas e horas no MQL5
É muito importante que os operadores e desenvolvedores de ferramentas de negociação entendam como manusear datas e horas de forma adequada e eficiente. Neste artigo, mostrarei como podemos trabalhar com datas e horas ao criar ferramentas de negociação eficientes.
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 1): Implantação de equipamentos e ambiente
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 1): Implantação de equipamentos e ambiente
Os modelos de linguagem são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente, por isso devemos pensar em como integrar LLMs poderosos em nossa negociação algorítmica. Para a maioria das pessoas, é desafiador configurar esses poderosos modelos de acordo com suas necessidades, implementá-los localmente e, em seguida, aplicá-los à negociação algorítmica. Esta série de artigos explorará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.
Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5
Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5
Mergulhe no mundo do ONNX, um poderoso formato aberto para compartilhar modelos de aprendizado de máquina. Descubra como o uso do ONNX pode revolucionar a negociação algorítmica em MQL5, permitindo que os traders integrem sem obstáculos modelos avançados de inteligência artificial e elevem suas estratégias a um novo patamar. Desvende os segredos da compatibilidade entre plataformas e aprenda a desbloquear todo o potencial do ONNX em sua negociação no MQL5. Melhore sua negociação com este guia detalhado sobre ONNX.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 44): Projeto do Chart Trade (III)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 44): Projeto do Chart Trade (III)
No artigo anterior, expliquei como você pode manipular os dados do template a fim de usá-los em um OBJ_CHART. Mas lá apenas introduzi a questão, mas sem entrar em muitos detalhes, já que naquela versão o trabalho foi feito de uma maneira bem simplificada. No entanto, ela foi feita daquela forma, justamente para facilitar a explicação do conteúdo. Pois apesar de parecer simples fazer certas coisas, algumas não são tão evidentes, e sem compreender a parte mais simples e básica, você não irá de fato entender o que estou fazendo.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 59): dicotomia do controle (DoC)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 59): dicotomia do controle (DoC)
No artigo anterior, nos familiarizamos com o transformador de decisões. Porém, o complexo ambiente estocástico do mercado de moedas não permitiu revelar totalmente o potencial do método apresentado. Hoje, quero apresentar a vocês um algoritmo focado em melhorar o desempenho dos algoritmos em ambientes estocásticos.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 20): autoatenção e transformador
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 20): autoatenção e transformador
Vamos nos afastar um pouco de nossos tópicos mais comuns e analisar uma parte do algoritmo do ChatGPT. Ele possui algumas semelhanças ou conceitos emprestados das transformações naturais? Vamos tentar responder a essas e outras perguntas usando nosso código no formato de classe de sinal.
Pairs Trade
Pairs Trade
Neste artigo, examinaremos o pairs trade, ou negociação de pares, principalmente seus princípios e perspectivas quanto à sua aplicação prática. Além disso, tentaremos criar uma estratégia baseada nele.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 43): Projeto do Chart Trade (II)
Grande parte das pessoas que querem, ou desejam aprender a programar, não fazem de fato ideia, do que estão fazendo. O que elas fazem é tentar criar as coisas de uma determinada maneira. No entanto, quando programamos não estamos de fato tentando criar um solução. Se você tentar fazer isto, desta forma irá gerar mais problemas do que realmente uma solução. Aqui iremos fazer algo um pouco mais avançado, e por consequência diferente.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 19): Indução do quadrado de naturalidade
Continuamos a análise das transformações naturais, examinando a indução do quadrado de naturalidade. Por causa das limitações na implementação de várias moedas para os Expert Advisors desenvolvidos com o assistente MQL5, temos de buscar soluções criativas e eficientes para a classificação de dados usando scripts. As principais áreas de aplicação consideradas são a classificação de variações de preço e, consequentemente, sua previsão.
Colocação de ordens no MQL5
Colocação de ordens no MQL5
Ao criar um sistema de negociação, há sempre uma tarefa que deve ser resolvida com eficiência. Essa tarefa é a colocação de ordens ou seu processamento automático pelo sistema de negociação. Neste artigo, apresentamos a criação de um sistema de negociação do ponto de vista da colocação eficiente de ordens.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 18): Quadrado de naturalidade
Este artigo dá continuidade à série sobre a teoria das categorias, abordando as transformações naturais, que são um elemento fundamental da teoria. Vamos examinar a definição que parece complexa à primeira vista, depois mergulhar em exemplos e formas de aplicar as transformações na previsão de volatilidade.
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 17): funtores e monoides
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 17): funtores e monoides
Este é o último artigo da série dedicada a funtores. Nele, reconsideramos monoides como uma categoria. Os monoides, que já apresentamos nesta série, são usados aqui para ajudar na definição do tamanho da posição juntamente com perceptrons multicamadas.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Redes neurais de maneira fácil (Parte 53): decomposição de recompensa
Já falamos várias vezes sobre a importância de escolher corretamente a função de recompensa que usamos para incentivar o comportamento desejável do Agente, adicionando recompensas ou penalidades por ações específicas. Mas a questão de como o Agente interpreta nossos sinais permanece em aberto. Neste artigo, discutiremos a decomposição da recompensa em termos de transmissão de sinais individuais ao Agente a ser treinado.
Estratégia de negociação RSI Deep Three Move
Estratégia de negociação RSI Deep Three Move
Este artigo apresenta a estratégia de negociação RSI Deep Three Move no MetaTrader 5. O artigo é baseado em uma nova série de pesquisas que demonstram vários métodos de negociação com base no RSI, que é um indicador técnico para medir a força e o impulso de ativos financeiros, incluindo ações, moedas e commodities.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 40): Iniciando a segunda fase (I)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 40): Iniciando a segunda fase (I)
Esta é a nova fase do sistema de replay / simulação. Nesta fase a conversa de fato irá ser seria. E o conteúdo irá ser tornar bastante denso. Peço que você leia com calma o artigo e sempre procure usar as referencias que possivelmente estarão sendo indicadas nos artigos. Isto para lhe ajudar a compreender melhor o que estará sendo explicado.
Tudo o que você precisa saber sobre a estrutura de um programa MQL5
Tudo o que você precisa saber sobre a estrutura de um programa MQL5
Qualquer programa em qualquer linguagem de programação possui uma estrutura específica. Neste artigo, você aprenderá os componentes básicos da estrutura de um programa na linguagem MQL5, o que pode ser extremamente útil ao criar um sistema de negociação ou uma ferramenta de negociação para o MetaTrader 5.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 51): ator-crítico comportamental (BAC)
Redes neurais de maneira fácil (Parte 51): ator-crítico comportamental (BAC)
Nos últimos dois artigos, discutimos o algoritmo Soft Actor-Critic, que incorpora regularização de entropia na função de recompensa. Essa abordagem permite equilibrar a exploração do ambiente e a exploração do modelo, mas é aplicável apenas a modelos estocásticos. Neste artigo, exploraremos uma abordagem alternativa que é aplicável tanto a modelos estocásticos quanto determinísticos.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 38): Pavimentando o Terreno (II)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 38): Pavimentando o Terreno (II)
Muita gente que se diz programador de MQL5, não tem as bases que estarei apresentando aqui, neste artigo. Muitos consideram o MQL5 algo limitado, mas tudo isto se deve a falta de conhecimento. Então, não fique com vergonha por não saber. Mas tenha vergonha de não perguntar. Mas o simples fato, de forçar, e obrigar o MetaTrader 5 a não permitir que um indicador seja duplicado. Não nos dá de maneira alguma meios de efetivar uma comunicação bilateral entre o indicador e o EA. Ainda estamos um pouco longe disto. Mas o simples fato de que o indicador não estará duplicado no gráfico, já nos garante uma certa tranquilidade.
Força bruta para encontrar padrões (Parte V): uma nova perspectiva
Força bruta para encontrar padrões (Parte V): uma nova perspectiva
Neste artigo, vou apresentar uma abordagem completamente diferente para o algorítmico de negociação, que levei um tempo considerável para desenvolver. Claro, tudo isso está relacionado ao meu programa de força bruta, que passou por várias mudanças, permitindo que ele resolva várias tarefas simultaneamente. No entanto, este artigo é mais geral e extremamente simples, sendo adequado até mesmo para aqueles que não têm conhecimento prévio ou apenas passaram por isso.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 37): Pavimentando o Terreno (I)
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 37): Pavimentando o Terreno (I)
Neste artigo iremos começar a fazer algo, que eu gostaria de ter feito a muito mais tempo. No entanto, por falta de "terreno firme", não me sentia seguro para apresentar de forma publica. Mas agora já tenho as bases para poder fazer o que iremos começar a fazer, a partir de agora. É bom que foque ao máximo em compreender o conteúdo deste artigo. E não estou dizendo isto, apenas para que você o leia apenas por ler. Quero e preciso enfatizar que se você não entender este artigo especifico. Poderá abandonar completamente qualquer esperança em compreender o conteúdo dos próximos.