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.
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.
Como uma continuação do tópico das redes neurais, eu proponho ao leitor a análise das redes neurais convolucionais. Esse tipo de rede neural geralmente é aplicado para analisar imagens visuais. Neste artigo, nós consideraremos a aplicação dessas redes no mercado financeiro.
Neste artigo, continuaremos a desenvolver as classes de objetos-indicadores e suas coleções. Para cada objeto-indicador vamos criar uma descrição e ajustar a classe-coleção para armazenamento sem erros e recuperação de objetos-indicadores a partir da lista-coleção.
Neste artigo, analisaremos a criação de classes de objetos herdeiros do indicador base abstrato. Esses objetos nos darão acesso à capacidade de criar EAs de indicador, coletar e receber estatísticas sobre valores de dados de diferentes indicadores e preços. Também criaremos uma coleção de objetos-indicadores a partir da qual será possível acessar as propriedades e dados de cada indicador criado no programa.
Neste artigo, veremos a criação de uma classe de indicador abstrato que será posteriormente usada como uma classe base para a criação de objetos de indicadores padrão e personalizados da biblioteca.
Neste artigo, procuraremos padrões no mercado, criaremos Expert Advisors com base neles e verificaremos quanto tempo esses padrões permanecem funcionais.
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.
Neste artigo, consideraremos a criação de um indicador padrão Accumulation/Distribution multissímbolo multiperíodo. Para que os programas escritos para a plataforma MetaTrader 4 desatualizada baseada nesta biblioteca funcionem normalmente ao mudar para o MetaTrader 5, iremos modificar ligeiramente as classes da biblioteca, a nível de indicadores.
Neste artigo, vamos completar o desenvolvimento de objetos para indicadores padrão multissímbolos multiperíodos. Usando o indicador padrão Ichimoku Kinko Hyo como exemplo, analisaremos a criação de indicadores personalizados complexos que têm buffers desenhados auxiliares para exibir dados num gráfico.
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.
Neste segundo artigo, nós continuaremos a estudar as redes neurais e nós vamos considerar um exemplo utilizando a nossa classe criada CNet nos Expert Advisors. Nós trabalharemos com dois modelos de rede neural, que apresentam resultados semelhantes tanto em termos de tempo de treinamento quanto de precisão de predição.
Neste artigo começaremos a desenvolver métodos para trabalhar com indicadores padrão, o que nos permitirá criar indicadores multissímbolos e multiperíodos padrão. Também adicionaremos o evento "Barras ausentes" às classes das séries temporais e descarregaremos o código do programa principal movendo as funções de preparação da biblioteca para a classe CEngine.
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.
No artigo acaberemos de modificar as classes-objetos de buffers de indicador para trabalhar no modo multissímbolo. Dessa maneira, teremos tudo pronto para criar indicadores multissímbolos multiperíodos em nossos programas. Adicionaremos a funcionalidade que falta aos objetos dos buffers calculados, o que nos permitirá criar indicadores multissímbolos e multiperíodos padrão.
Neste artigo, começaremos a modificar os objetos-buffers de indicador e a classe da coleção de buffers para trabalhar nos modos multiperíodo e multissímbolo. Veremos o funcionamento dos objetos-buffers para receber e exibir dados de qualquer timeframe no gráfico do símbolo atual.
Este artigo apresenta uma descrição e instruções para o uso prático de módulos de redes neurais (MRN) na plataforma Matlab. Também aborda os principais aspectos para construção de um sistema de negociação usando o MRN. Para realizar uma apresentação concisa deste artigo, tive que modernizá-lo um pouco de forma a combinar várias funções da MRN num programa.
Com este artigo começaremos a criar classes de buffers de indicador para a biblioteca DoEasy. Hoje, criaremos uma classe base de buffer abstrato que será o alicerce para a criação de diversos tipos de classes de buffer de indicador.
No mês, os mercados caíram mais de 30%. Estamos no momento oportuno para testar Expert Advisors gradadores e martingale. Este artigo é uma continuação da série de artigos "Criando um EA gradador multiplataforma", cuja publicação não tinha sido planejada. Mas, uma vez que o próprio mercado nós dá uma oportunidade para fazer um teste de estresse do EA gradador, é bom aproveitá-la. Então, vamos direto ao assunto.
Neste artigo, consideraremos a criação de um indicador multiperíodo simples com base na biblioteca DoEasy. Modificaremos as classes de séries temporais para receber dados de qualquer timeframe e exibi-los no período gráfico atual.
No artigo, consideramos o uso da biblioteca DoEasy para criar indicadores multissímbolos e multiperíodos. Prepararemos as classes da biblioteca, para trabalhar como parte dos indicadores, e testaremos a criação correta de séries temporais para usá-los como fontes de dados em indicadores. Realizaremos a criação e o envio de eventos de séries temporais.
No artigo, consideraremos a atualização em tempo real dos dados das séries temporais, bem como o envio de mensagens sobre o evento "Nova Barra" para o gráfico do programa de controle, a partir de todas as séries temporais de todos os símbolos, a fim de processar estes eventos nos programa. Para determinar se necessário atualizar séries temporais para símbolos e períodos inativos, usaremos a classe "Novo tick".
Este artigo é dedicado à criação de uma coleção de séries temporais com base nos períodos gráficos especificados para todos os símbolos usados no programa. Criaremos uma coleção de séries temporais, os métodos para definir os parâmetros dessas séries e inicialmente as preencheremos com dados históricos.
No artigo, veremos como combinar listas de objetos-barras para cada período usado no objeto da série temporal do símbolo. Consequentemente, teremos para cada símbolo um objeto pronto armazenando as listas de todos os períodos usados da série temporal.
Um programa grande começa com um arquivo pequeno que, por sua vez, gradualmente se torna maior, sendo preenchido com conjuntos de funções e objetos. A maioria dos desenvolvedores de robôs lida com esse problema por meio de arquivos de inclusão. Mas, o melhor é começar imediatamente a escrever os programas de negociação em projetos, pois isso é benéfico em todos os aspectos.
O artigo estuda a teoria e a aplicação prática de um algoritmo de previsão de séries temporais com base no método de vetores de suporte, além disso, propõe sua implementação em MQL5 e fornece indicadores de teste e EAs. Embora este abordagem ainda não tenha sido implementada em MQL, em primeiro lugar, precisamos conhecer determinado modelo matemático.
Neste artigo, estamos lançando uma nova série de descrições de criação de bibliotecas DoEasy para criação simples e rápida de programas. Hoje começaremos a preparar a funcionalidade da biblioteca para acessar e trabalhar com dados de séries temporais de símbolos. Criaremos um objeto "Barra" que armazenará os dados básicos e avançados da barra da série temporal e colocaremos os objetos-barras na lista de séries temporais para facilitar a pesquisa e a classificação desses objetos.
O artigo estuda a teoria e a aplicação prática de um algoritmo de previsão de séries temporais com base na decomposição em modos empíricos, além disso, propõe sua implementação em MQL5 e fornece indicadores de teste e EAs.
Neste artigo, concluiremos a descrição do conceito de solicitações de negociação pendentes e criaremos uma funcionalidade para excluir ordens pendentes e modificar ordens/posições de acordo com as condições definidas. Assim, teremos toda uma funcionalidade com a qual poderemos criar estratégias personalizadas simples, mais precisamente alguma lógica para o EA se comportar quando ocorrerem as condições especificadas pelo usuário.
Continuamos a trabalhar na funcionalidade da biblioteca para negociar usando solicitações pendentes. Nós já implementamos o envio de solicitações pendentes segundo condições para abrir posições e definir ordens pendentes. Hoje criaremos um recurso para fechamento parcial, total e por meio da posição oposta, tudo isso segundo condições.
Neste artigo, continuaremos a estudar a abordagem OLAP aplicada à negociação, bem como a expandir os recursos apresentados nos dois primeiros artigos. Desta vez, analisaremos cotações de maneira operacional. Formularemos e testaremos uma hipótese sobre estratégias de negociação baseadas em indicadores históricos agregados. Apresentaremos EAs para estudos de padrões de barras e negociação adaptativa.
Continuamos a criar funcionalidades que nos permitem negociar usando solicitações pendentes. Neste artigo criaremos um recurso para definir ordens pendentes por condições.
O artigo apresenta um estudo extenso das características sazonais: autocorrelação, mapas de calor e gráficos de dispersão. O objetivo do artigo é mostrar que a "memória de mercado" é de natureza sazonal, na qual ela é expressa através da correlação maximizada de incrementos de ordem arbitrária.
A partir deste artigo, criaremos um recurso que permite negociar através de solicitações pendentes de acordo com uma determinada condição: se atingirmos/ou ultrapassarmos uma determinada hora, se ultrapassarmos um lucro predeterminado ou se for registrado um evento de fechamento de posição por stop-loss.
No último artigo, criamos classes de objetos-ordens pendentes que correspondem ao conceito geral de objetos de biblioteca. Hoje, trataremos de classes que permitem gerenciar objetos de ordens pendentes.
Em artigos anteriores, verificamos a ideia de ordens de negociação pendentes. Uma ordem pendente é, em essência, uma ordem de negociação, mas, executada com base numa determinada condição. Hoje, criaremos classes completas de objetos-ordens pendentes, isto é, geraremos um objeto-ordem base com seus descendentes.
Este é o terceiro artigo sobre o conceito de ordens pendentes. Nele, concluiremos o teste de ordens pendentes de negociação, criaremos métodos para fechar posições, excluir ordens pendentes e modificar os parâmetros de posições e de ordens pendentes.
Neste artigo continuaremos a tratar do trabalho com ordens de negociação, implementaremos o posicionamento de ordens pendentes, corrigiremos erros encontrados no funcionamento da classe de negociação.
