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.
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.
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.
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.
Continuamos estudando algoritmos para extração de características de nuvens de pontos. Neste artigo, exploraremos mecanismos para aumentar a eficiência do método PointNet.
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.
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.
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.
Continuaremos a explorar o método Transformer Vetorial Hierárquico. Neste artigo, concluiremos a construção do modelo, realizando seu treinamento e teste em dados históricos reais.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Damos continuidade à exploração do método TEMPO. Neste artigo, avaliaremos a eficácia prática das abordagens propostas com base em dados históricos reais.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Descubra como aproveitar o MQL5 para prever o S&P 500 com precisão, misturando a análise técnica clássica para maior estabilidade e combinando algoritmos com princípios testados pelo tempo para obter insights robustos do mercado.
Este artigo orienta sobre como demonstrar um algoritmo automatizado baseado em cruzamentos de EMA para MetaTrader 5. Informações detalhadas sobre todos os aspectos de demonstrar um Expert Advisor em MQL5 e testá-lo no MetaTrader 5 – desde a análise de comportamentos de faixa de preços até o gerenciamento de risco.
Melhorar o painel GUI do MQL5 com recursos dinâmicos pode melhorar significativamente a experiência de negociação para os usuários. Ao incorporar elementos interativos, efeitos de hover e atualizações de dados em tempo real, o painel se torna uma ferramenta poderosa para os traders modernos.
Conceito de Smart Money (Break Of Structure) acoplado com o Indicador RSI para tomar decisões informadas de negociação automatizada com base na estrutura do mercado.
O artigo discute, de forma detalhada, como implementar a criação de um Expert Advisor (EA) baseado no algoritmo de negociação. Isso ajuda a automatizar o sistema em MQL5 e a controlar o Drawdown Diário.
Neste artigo, explicarei alguns detalhes e cuidados que você teve tomar quando for criar um protocolo de comunicação. São coisas bem básicas e simples. Não irei de fato pegar pesado neste artigo. Mas é preciso que você entenda o conteúdo deste artigo para entender o que acontecerá no receptor.
Imagine que você pode usar dados que não estão disponíveis no MetaTrader, você só obtém dados de indicadores por análise de preços e análise técnica. Agora imagine que você pode acessar dados que levarão seu poder de negociação a um novo nível. Você pode multiplicar o poder do software MetaTrader se misturar a saída de outros softwares, métodos de análise macroeconômica e ferramentas ultra-avançadas por meio da API de dados. Neste artigo, vamos ensinar como usar APIs e apresentar serviços de dados API úteis e valiosos.
