Algorithmic Trading Articles for Sistemas de negociação

Criando um painel dinâmico multissímbolo e multiperíodo do Índice de Força Relativa (RSI) em MQL5

Este artigo aborda o desenvolvimento de um painel dinâmico multissímbolo e multiperíodo do indicador RSI em MQL5. O painel tem como objetivo fornecer aos traders os valores do RSI em tempo real para diferentes símbolos e períodos gráficos. Ele será equipado com botões interativos, atualizações em tempo real e indicadores de cores para ajudar os traders a tomarem decisões informadas.

Redes neurais em trading: Abordagem sem máscara para previsão do movimento de preços

Neste artigo, apresentamos o método Mask-Attention-Free Transformer (MAFT) e sua aplicação na área de trading. Ao contrário dos Transformers tradicionais, que exigem mascaramento de dados ao processar sequências, o MAFT otimiza o processo de atenção, eliminando a necessidade de mascaramento, o que melhora significativamente a eficiência computacional.

Implementação do Exponente de Hurst Generalizado e do Teste de Razão de Variância em MQL5

Neste artigo, investigamos como o Exponente de Hurst Generalizado e o Teste de Razão de Variância podem ser utilizados para analisar o comportamento das séries de preços em MQL5.

Neste artigo, apresentamos um método de segmentação de objetos 3D baseado no Superpoint Transformer (SPFormer), que elimina a necessidade de agregação intermediária de dados. Isso acelera o processo de segmentação e melhora o desempenho do modelo.

Redes neurais em trading: Detecção de objetos com reconhecimento de cena (HyperDet3D)

Apresentamos uma nova abordagem para a detecção de objetos por meio de hiper-redes. Uma hiper-rede de geração de pesos para o modelo subjacente, que nos permite levar em conta as peculiaridades do estado atual do mercado. Essa abordagem melhora a precisão da previsão, adaptando o modelo a diferentes condições de mercado.

Construa Consultores Especialistas Autossustentáveis com MQL5 e Python

Neste artigo, discutiremos como podemos construir Consultores Especialistas capazes de selecionar e mudar autonomamente as estratégias de negociação com base nas condições prevalentes do mercado. Vamos aprender sobre Cadeias de Markov e como elas podem ser úteis para nós, como traders algorítmicos.

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.

Redes neurais em trading: Explorando a estrutura local dos dados

A identificação eficaz e a preservação da estrutura local dos dados de mercado em meio ao ruído são tarefas cruciais no trading. Embora o uso do mecanismo Self-Attention tenha mostrado bons resultados no processamento desses dados, o método clássico não leva em conta as características locais da estrutura original. Neste artigo, proponho conhecer um algoritmo capaz de considerar essas dependências estruturais.

Métodos de William Gann (Parte II): Criando um Indicador do Quadrado de Gann

Vamos tentar criar um indicador baseado no Quadrado de 9 de Gann, construído com base na quadratura do tempo e do preço. Escreveremos o código e testaremos o indicador na plataforma em diferentes intervalos de tempo.

Reimaginando Estratégias Clássicas (Parte II): Rompimentos das Bandas de Bollinger

Este artigo explora uma estratégia de trading que integra a Análise Discriminante Linear (LDA) com Bandas de Bollinger, aproveitando previsões de zonas categóricas para gerar sinais estratégicos de entrada no mercado.

Redes neurais em trading: Transformer para nuvens de pontos (Pointformer)

Neste artigo, falaremos sobre os algoritmos que utilizam métodos de atenção para resolver tarefas de detecção de objetos em nuvens de pontos. A detecção de objetos em nuvens de pontos é de grande importância para diversas aplicações práticas.

Métodos de William Gann (Parte I): Criando um indicador de ângulos de Gann

Qual é a essência da teoria de Gann? Como são construídos os ângulos de Gann? Criamos um indicador de ângulos de Gann para o MetaTrader 5.

Redes neurais em trading: Aprendizado hierárquico de características em nuvens de pontos

Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.

Técnicas do MQL5 Wizard que você deve conhecer (Parte 28): GANs revisitados com uma introdução às taxas de aprendizado

A Taxa de Aprendizado é um tamanho de passo em direção a um objetivo de treinamento nos processos de treinamento de muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Examinamos o impacto que seus diversos cronogramas e formatos podem ter no desempenho de uma Rede Generativa Adversária, um tipo de rede neural que já havíamos analisado em um artigo anterior.

Redes neurais em trading: Transformer vetorial hierárquico (HiVT)

Apresentamos o método Transformer Vetorial Hierárquico (HiVT), desenvolvido para a previsão rápida e precisa de séries temporais multimodais.

Construindo um Modelo de Restrição de Tendência de Candlestick (Parte 6): Integração Completa

Um dos principais desafios é gerenciar várias janelas de gráfico do mesmo par, executando o mesmo programa com recursos diferentes. Vamos discutir como consolidar diversas integrações em um único programa principal. Além disso, compartilharemos informações sobre como configurar o programa para registrar mensagens em um diário e comentar sobre a transmissão bem-sucedida de sinais na interface do gráfico. Encontre mais informações neste artigo, à medida que avançamos na série.

Redes neurais em trading: Análise de nuvem de pontos (PointNet)

A análise direta da nuvem de pontos permite evitar um aumento excessivo no volume de dados e aprimorar a eficiência dos modelos em tarefas de classificação e segmentação. Abordagens deste tipo demonstram um bom desempenho e resistência a perturbações nos dados brutos.

Redes neurais em trading: Transformer vetorial hierárquico (Conclusão)

Continuaremos a explorar o método Transformer Vetorial Hierárquico. Neste artigo, concluiremos a construção do modelo, realizando seu treinamento e teste em dados históricos reais.

Redes neurais em trading: Modelo universal de geração de trajetórias (UniTraj)

Compreender o comportamento de agentes é importante em diversas áreas, mas a maioria dos métodos se concentra em uma única tarefa (compreensão, remoção de ruído ou previsão), o que reduz sua eficácia em cenários reais. Neste artigo, apresento um modelo capaz de se adaptar à solução de diferentes tarefas.

Indicador Customizado: Traçar os Pontos de Entradas Parciais em contas Netting

Nesse artigo, veremos uma forma interessante e diferente de construir um indicador em MQL5. Ao invés de focar em uma tendência ou padrão gráfico, será no gerenciamento de nossas próprias posições, nas entradas e saídas parciais. Usaremos intensivamente arrays dinâmicos e algumas funções de negociação (Trade) relacionadas a histórico de transações e a posições abertas, naturalmente, para indicar no gráfico onde ocorreram essas negociações.

Redes neurais em trading: Método abrangente de previsão de trajetórias (Traj-LLM)

Neste artigo, quero apresentar a você um método interessante de previsão de trajetórias, desenvolvido para resolver problemas relacionados ao movimento autônomo de veículos. Os autores do método combinaram os melhores elementos de diferentes soluções arquitetônicas.

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)

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.

Teoria do caos no trading (Parte 2): Continuamos a imersão

Continuamos a imersão na teoria do caos nos mercados financeiros e analisamos sua aplicabilidade à análise de moedas e outros ativos.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 16): Influência de diferentes históricos de cotações nos resultados de testes

O EA em desenvolvimento deve apresentar bons resultados ao operar com diferentes corretoras. Porém, até agora, os testes foram realizados com base em cotações de uma conta de demonstração da MetaQuotes. Vamos verificar se o EA está pronto para operar em contas reais com cotações diferentes das utilizadas durante os testes e otimizações.

Redes neurais em trading: Modelos de espaço de estados

A base de muitos dos modelos que examinamos anteriormente é a arquitetura Transformer. No entanto, eles podem ser ineficientes ao lidar com sequências longas. Neste artigo, proponho uma abordagem alternativa de previsão de séries temporais com base em modelos de espaço de estados.

Redes neurais em trading: Injeção de informação global em canais independentes (InjectTST)

A maioria dos métodos modernos de previsão de séries temporais multimodais utiliza a abordagem de canais independentes, ignorando a dependência natural entre os diferentes canais de uma série temporal. Para melhorar a eficiência dos modelos, é fundamental utilizar equilibradamente duas abordagens: canais independentes e mistos.

Redes neurais em trading: Resultados práticos do método TEMPO

Damos continuidade à exploração do método TEMPO. Neste artigo, avaliaremos a eficácia prática das abordagens propostas com base em dados históricos reais.

Redes neurais em trading: Usando modelos de linguagem para previsão de séries temporais

Continuamos a analisar modelos de previsão de séries temporais. Neste artigo, proponho a apresentação de um algoritmo complexo baseado no uso de um modelo de linguagem previamente treinado.

Redes neurais em trading: Modelos "leves" para previsão de séries temporais

Os modelos leves para previsão de séries temporais oferecem alto desempenho utilizando uma quantidade mínima de parâmetros. Isso reduz o consumo de recursos computacionais e acelera a tomada de decisões. Ao mesmo tempo, eles alcançam qualidade de previsão comparável à de modelos mais complexos.

Desenvolvimento de um EA baseado na estratégia de rompimento do intervalo de consolidação em MQL5

O artigo descreve os passos para criar um EA (Expert Advisor) que aproveita os rompimentos de preços após períodos de consolidação. Ao identificar esses intervalos e estabelecer os níveis de rompimento, os traders podem automatizar suas decisões de negociação com base nessa estratégia. O EA foi projetado para fornecer pontos claros de entrada e saída, evitando rompimentos falsos.

Redes neurais em trading: Redução de consumo de memória com o método de otimização Adam-mini

Uma das abordagens para aumentar a eficiência no treinamento e na convergência de modelos é aprimorar os métodos de otimização. O Adam-mini é um método adaptativo projetado para aprimorar o algoritmo base Adam.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 14): Alteração adaptativa dos volumes no gerenciador de risco

O gerenciador de risco anteriormente desenvolvido continha apenas funcionalidades básicas. Vamos explorar caminhos para aprimorá-lo, buscando melhorar os resultados de negociação sem alterar a lógica das estratégias de trading.

Desenvolvendo um EA multimoeda (Parte 15): Preparando o EA para o trading real

À medida que nos aproximamos de um EA pronto, é necessário prestar atenção em questões secundárias na etapa de teste da estratégia de trading, mas que se tornam importantes ao migrar para o trading real.

Redes neurais em trading: Rede neural espaço-temporal (STNN)

Neste artigo, discutiremos o uso de transformações espaço-temporais para prever com eficácia o movimento futuro dos preços. Para melhorar a precisão das previsões numéricas na STNN, foi proposto um mecanismo de atenção contínua que permite ao modelo considerar melhor os aspectos relevantes dos dados.

Simulação de mercado (Parte 02): Cross Order (II)

Diferente do que foi visto no artigo anterior, aqui vamos fazer o controle de seleção no Expert Advisor. Porém, esta não é uma solução ainda definitiva. Mas irá nos atender por hora. Então acompanhe o artigo para entender como implementar uma das soluções possíveis.

Simulação de mercado (Parte 01): Cross Order (I)

Deste artigo em diante iniciaremos a fase dois, na questão sobre replay / simulação de mercado. Então aqui vamos começar mostrando uma possível solução para fazer cruzamento de ordens. Esta solução que mostrarei, não é uma solução definitiva. Ela é apenas uma proposta de solução para o problema que ainda será preciso abordar em breve.

Teoria do caos no trading (Parte 1): Introdução, aplicação nos mercados financeiros e o indicador de Lyapunov

É possível aplicar a teoria do caos nos mercados financeiros? Vamos explorar nesta matéria como a teoria clássica do caos e os sistemas caóticos diferem do conceito proposto por Bill Williams.

Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 78): Um novo Chart Trade (V)

Neste artigo, veremos como deveremos implementar a parte do receptor. Ou seja, aqui implementaremos uma versão do Expert Advisor, apenas para testar e aprender como a comunicação via protocolo funciona. O conteúdo exposto aqui, visa e tem como objetivo, pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como sendo, uma aplicação cuja finalidade não venha a ser o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Integre Seu Próprio LLM no EA (Parte 4): Treinando Seu Próprio LLM com GPU

Com o rápido desenvolvimento da inteligência artificial hoje em dia, os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da IA, então devemos pensar em como integrar LLMs poderosos ao nosso trading algorítmico. Para a maioria das pessoas, é difícil ajustar esses modelos poderosos de acordo com suas necessidades, implantá-los localmente e depois aplicá-los ao trading algorítmico. Esta série de artigos adotará uma abordagem passo a passo para alcançar esse objetivo.