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Matrizes e vetores em MQL5
Matrizes e vetores em MQL5
Os tipos de dados especiais matrix e vector permitem escrever um código que se aproxima da notação matemática. Isto poupa o trabalho de criar laços aninhados e de lembrar de indexar corretamente as matrizes que estão envolvidas no cálculo. Isto aumenta a confiabilidade e a velocidade de desenvolvimento de programas complexos.
Stop-loss fixo com base na ação do preço e RSI (stop-loss "inteligente")
Stop-loss fixo com base na ação do preço e RSI (stop-loss "inteligente")
O Stop-loss é a principal ferramenta de gerenciamento de dinheiro na negociação. O uso eficaz do stop-loss, take-profit e tamanho do lote pode tornar a negociação mais consistente e, em geral, mais lucrativa. No entanto, fazer uso disto tem suas próprias dificuldades. A principal delas é a caça ao stop-loss. Neste artigo analisaremos como minimizar o efeito da caça ao stop-loss e compararemos isto com o uso clássico de stop loss para determinar lucratividade.
Desenvolvimento de robôs de negociação usando programação visual
Desenvolvimento de robôs de negociação usando programação visual
Este artigo demonstra as capacidades do editor botbrains.app, uma plataforma no-code para o desenvolvimento de robôs de negociação. Para criar um robô de negociação você não precisa programar, basta arrastar os blocos necessários para o esquema, definir seus parâmetros e estabelecer as ligações entre eles.
Construindo uma rede neural profunda do zero em linguagem MQL
Construindo uma rede neural profunda do zero em linguagem MQL
Neste artigo, vou apresentar a vocês uma rede neural profunda implementada em linguagem MQL com suas diferentes funções de ativação, entre elas estão a função tangente hiperbólica para as camadas ocultas e a função Softmax para a camada de saída. Avançaremos do primeiro passo até o final para formar completamente a rede neural profunda.
Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte III). Otimização e novas ferramentas
Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte III). Otimização e novas ferramentas
Desenvolveremos o tema do desenho de objetos gráficos em gráficos usando atalhos de teclado. Foram acrescentadas novas ferramentas à biblioteca, em particular uma linha reta, que atravessa máximos arbitrários, e um conjunto de retângulos que permitem estimar tanto o nível quanto o tempo de reversão. Também veremos a possibilidade de otimizar o código para melhorar o desempenho. O exemplo de implementação será reescrito como um indicador, o que tornará possível definir Shortcuts junto com outros programas de negociação. O nível de proficiência do código está um pouco acima do nível de iniciante.
Use canais e bate-papos em grupo da MQL5.community
Use canais e bate-papos em grupo da MQL5.community
O site MQL5.com reúne traders de todo o mundo que publicam artigos, códigos e produtos gratuitos no Mercado, desenvolvem projetos para outros usuários no serviço Freelance e copiam sinais de negociação. Você pode se comunicar com eles no fórum, nos bate-papos para traders e nos canais MetaTrader.
Padrões com exemplos (Parte I): Topo múltiplo
Padrões com exemplos (Parte I): Topo múltiplo
Com este artigo começamos um ciclo em que consideraremos padrões de reversão no âmbito da negociação algorítmica. Iniciamos examinando a primeira e mais interessante família de padrões desse tipo que se originam dos chamados topo duplo e fundo duplo.
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 12): Dropout
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 12): Dropout
Como a próxima etapa no estudo das redes neurais, eu sugiro considerar os métodos de aumentar a convergência durante o treinamento da rede neural. Existem vários desses métodos. Neste artigo, nós consideraremos um deles intitulado Dropout.
Swaps (Parte I): bloqueio e posições sintéticas
Swaps (Parte I): bloqueio e posições sintéticas
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.
Padrão de design MVC e a possibilidade de usá-lo
Padrão de design MVC e a possibilidade de usá-lo
Este artigo falará sobre um padrão MVC comum, bem como sobre os prós e os contras de seu uso em programas MQL. Seu propósito é o de "dividir" o código existente em três componentes separados: Modelo (Model), Visualização (View) e Controlador (Controller).
Força bruta para encontrar padrões (Parte IV): funcionalidade mínima
Força bruta para encontrar padrões (Parte IV): funcionalidade mínima
Neste artigo, mostrarei uma versão aprimorada da abordagem de força bruta, com base nos objetivos definidos no artigo anterior, e tentarei cobrir este tópico da forma mais ampla possível usando os EAs e as configurações obtidas por meio desse método. Também deixarei que a comunidade experimente a nova versão do programa.
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 11): Uma visão sobre a GPT
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 11): Uma visão sobre a GPT
Talvez um dos modelos mais avançados entre as redes neurais de linguagem atualmente existentes seja a GPT-3, cuja variante máxima contém 175 bilhões de parâmetros. Claro, nós não vamos criar tal monstro em nossos PCs domésticos. No entanto, nós podemos ver quais soluções arquitetônicas podem ser usadas em nosso trabalho e como nós podemos nos beneficiar delas.
Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais
Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais
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.
Redes neurais de maneira fácil (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça
Redes neurais de maneira fácil (Parte 10): Atenção Multi-Cabeça
Nós já consideramos anteriormente o mecanismo de self-attention (autoatenção) em redes neurais. Na prática, as arquiteturas de rede neural modernas usam várias threads de self-attention paralelas para encontrar várias dependências entre os elementos de uma sequência. Vamos considerar a implementação de tal abordagem e avaliar seu impacto no desempenho geral da rede.
Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização
Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização
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.
Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost
Busca de padrões sazonais no mercado de Forex usando o algoritmo CatBoost
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.
O mercado e a física de seus padrões globais
O mercado e a física de seus padrões globais
Neste artigo, eu tentarei testar a suposição de que qualquer sistema, mesmo com uma pequena compreensão do mercado, pode operar em escala global. Eu não inventarei nenhuma teoria ou padrão, mas apenas usarei de fatos conhecidos, traduzindo gradualmente esses fatos para a linguagem da análise matemática.
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência
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.
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico
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.
Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo
Gradient boosting no aprendizado de máquina transdutivo e ativo
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).
Método da área
Método da área
O sistema "Método da área" funciona com base na interpretação pouco comum das leituras do oscilador RSI. Neste artigo fala-se tanto do indicador que processa o método da área, como do conselheiro que negocia de acordo com este sistema. Além disso, adicionamos resultados de teste detalhados do conselheiro para vários símbolos, timeframes e valores de área.
Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R
Algoritmo de aprendizado de máquina CatBoost da Yandex sem conhecimento prévio de Python ou R
O artigo fornece o código e a descrição das principais etapas do processo de aprendizado de máquina usando um exemplo específico. Para obter o modelo, você não precisa de conhecimento prévio em Python ou R. Além disso, um conhecimento básico de MQL5 já é suficiente — este é exatamente o meu nível. Portanto, eu espero que o artigo sirva como um bom tutorial para um público amplo, auxiliando os interessados em avaliar os recursos de aprendizado de máquina e implementá-lo em seus programas.
Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)
Aplicação prática de redes neurais no trading. Python (Parte I)
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.
Abordagem ideal para desenvolver e analisar sistemas de negociação
Abordagem ideal para desenvolver e analisar sistemas de negociação
Neste artigo, além de tentar apresentar que critérios usar ao escolher um sistema ou sinal para investir seu dinheiro, aventurar-me-ei a mostrar qual é a melhor abordagem para desenvolver sistemas de negociação, e explicar por que isso é tão importante ao operar moedas.
Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos
Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 7): Métodos de otimização adaptativos
Nos artigos anteriores, nós usamos o gradiente descendente estocástico para treinar uma rede neural usando a mesma taxa de aprendizado para todos os neurônios da rede. Neste artigo, eu proponho olhar para os métodos de aprendizagem adaptativos que permitem a mudança da taxa de aprendizagem para cada neurônio. Nós também consideraremos os prós e os contras dessa abordagem.
Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte II). Fazendo a marcação
Conjunto de ferramentas para marcação manual de gráficos e negociação (Parte II). Fazendo a marcação
Este artigo é uma continuação do ciclo em que mostro como criar uma biblioteca conveniente para mim, a fim de desenhar o layout de gráficos manualmente com ajuda de atalhos de teclado. A marcação é feita com linhas retas e suas combinações. Nesta parte, vou falar diretamente sobre o desenho em si usando as funções descritas na primeira parte. A biblioteca pode ser anexada a qualquer Expert Advisor ou indicador, facilitando muito suas tarefas de layout. Esta solução NÃO USA dlls externas, todos os comandos são implementados usando ferramentas MQL integradas.
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 5): Cálculos em Paralelo com o OpenCL
Redes Neurais de Maneira Fácil (Parte 5): Cálculos em Paralelo com o OpenCL
Discutimos anteriormente alguns tipos de implementações da rede neural. Nas redes consideradas, as mesmas operações são repetidas para cada neurônio. Uma etapa lógica adicional é utilizar os recursos da computação multithread (paralelismo em nível de threads) fornecidos pela tecnologia moderna em um esforço para acelerar o processo de aprendizagem da rede neural. Uma das possíveis implementações é descrita neste artigo.
Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 4): Redes Recorrentes
Redes Neurais de Maneira Fácil(Parte 4): Redes Recorrentes
Nós continuamos estudando o mundo das redes neurais. Neste artigo, nós analisaremos outro tipo de rede neural, as redes recorrentes. Este tipo de rede foi proposto para uso com as séries temporais, que são representadas na plataforma de negociação MetaTrader 5 por meio do gráfico de preços.
Grade e martingale: o que são e como usá-los?
Grade e martingale: o que são e como usá-los?
Neste artigo, tentarei explicar em detalhes o que são grade e martingale, bem como o que eles têm em comum. Além disso, procurarei analisar o quão viáveis essas estratégias são na realidade. Teremos uma parte matemática e outra prática.