Artigos sobre programação na linguagem MQL5

Continuamos nossa análise, desta vez, explorando a família de transformadores de decisão. Em trabalhos anteriores, já observamos que o treinamento do transformador subjacente à arquitetura desses métodos é bastante desafiador e requer uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados. Neste artigo, consideramos um algoritmo para usar trajetórias não rotuladas com o objetivo de pré-treinar modelos.

Neste artigo, analisaremos a estrutura do buffer de indicador em indicadores com vários símbolos e vários períodos e geraremos a exibição dos buffers coloridos desses indicadores no gráfico.

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.

Neste artigo, vamos falar sobre um grupo de algoritmos de otimização conhecidos como "Estratégias Evolutivas" (Evolution Strategies ou ES). Eles são alguns dos primeiros algoritmos que usam princípios de evolução para encontrar soluções ótimas. Vamos mostrar as mudanças feitas nas versões clássicas das ES, além de revisar a função de teste e a metodologia de avaliação dos algoritmos.

Neste artigo, discutiremos a aplicação teórica da quantização ao construir modelos baseados em árvores. São examinados os métodos de quantização implementados no CatBoost. O material será apresentado em linguagem acessível, sem fórmulas matemáticas complexas.

O algoritmo de simulação de têmpera é uma metaheurística inspirada no processo de têmpera de metais. Neste artigo, realizaremos uma análise detalhada do algoritmo e mostraremos como muitas concepções comuns e mitos em torno deste método de otimização popular e amplamente conhecido podem ser equivocados e incompletos. Anúncio da segunda parte do artigo: "Conheça nosso algoritmo autoral de simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA)!"

A teoria das categorias representa um segmento diversificado e em constante expansão da matemática, que até agora está relativamente pouco explorado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo descrever alguns de seus conceitos a fim de criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa seção notável na criação de estratégias de negociação.

O treinamento de modelos em modo off-line é realizado com dados de uma amostra de treinamento previamente preparada. Isso nos oferece várias vantagens, mas também comprime significativamente as informações sobre o ambiente em relação às dimensões da amostra de treinamento. Isso, por sua vez, limita as possibilidades de pesquisa. Neste artigo, quero apresentar um método que permite enriquecer a amostra de treinamento com dados o mais diversificados possível.

Neste artigo, vamos desvendar os segredos da alquimia algorítmica, explorando a arte e precisão dos mercados financeiros. Você vai ver como as florestas aleatórias transformam dados em previsões e ajudam a navegar nas complexidades do mercado financeiro. Vamos entender o papel das florestas aleatórias com dados financeiros e ver se elas podem ajudar a aumentar os lucros.

Neste artigo, vamos passar rapidamente, por alguns métodos para conseguir a função que poderá representar os nossos dados no banco. Não irei me aprofundar em detalhes relacionados ao como usar estatísticas e estudos de probabilidade para interpretar os resultados. Deixo isto como dever de casa, para cada um que realmente deseja se aprofundar, na parte matemática da coisa. De qualquer forma, estudar tais coisas será primordial para que você de fato consiga compreender tudo que envolve estudos de redes neurais. Aqui irei pegar bem leve no tema.

Os modelos de aprendizado de máquina são difíceis de interpretar, e entender o motivo pelo qual os modelos não atendem às nossas expectativas pode ajudar muito a alcançar o resultado desejado ao usar esses métodos modernos. Sem um entendimento abrangente do funcionamento interno do modelo, pode ser difícil identificar erros que prejudicam o desempenho. Nesse processo, podemos dedicar tempo a criar funções que não impactam na qualidade da previsão. No final, por melhor que seja o modelo, perdemos todos os seus principais benefícios devido a nossos próprios erros. Felizmente, existe uma solução complexa, mas bem desenvolvida, que permite ver claramente o que está acontecendo sob o capô do modelo.

Neste artigo, continuaremos a falar sobre métodos de coleta de dados em uma amostra de treinamento. É claro que o processo de aprendizado requer constante interação com o ambiente. Mas as situações podem variar.

A primeira parte do artigo foi dedicada ao conhecido e popular algoritmo de têmpera simulada, onde foram analisadas suas vantagens e descritos detalhadamente os pontos fracos. A segunda parte do artigo é dedicada a uma transformação radical do algoritmo, seu renascimento em um novo algoritmo de otimização, a simulação de têmpera isotrópica, SIA.

Aprenda sobre paradigmas de programação e suas aplicações no código MQL5. Neste artigo, exploramos as características da programação procedural, além de oferecer exemplos práticos. Você aprenderá como desenvolver um Expert Advisor baseado na dinâmica de preços (Price Action), utilizando o indicador EMA e dados de velas. Além disso, o artigo apresenta o paradigma da programação funcional.

Com este artigo concluímos a série sobre padrões de projeto na área de software. Já mencionei que existem três tipos de padrões de projeto: criacionais, estruturais e comportamentais. Finalizaremos os padrões comportamentais restantes, que ajudarão a definir a maneira de interação entre objetos, de modo a tornar nosso código mais limpo.

O agrupamento k-médias é uma abordagem para agrupar pontos de dados em um processo que inicialmente se concentra na representação macro do conjunto de dados, onde são aplicados centroides de cluster criados aleatoriamente. Com o tempo, esses centroides são ajustados e escalonados para representar melhor o conjunto de dados. Este artigo examina essa abordagem de agrupamento e algumas de suas aplicações.

Neste artigo você irá compreender uma das coisas mais complexas que existe na programação MQL5. A forma correta de adquirir a ID de gráfico, e por que algumas vezes objetos não são plotados no gráfico. 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.

Desde os primeiros artigos sobre aprendizado por reforço, a gente sempre falou de duas coisas: como explorar o ambiente e definir a função de recompensa. Os artigos mais recentes foram dedicados à exploração durante o aprendizado off-line. Neste aqui, quero apresentar a você um algoritmo em que os autores resolveram deixar de lado a função de recompensa.

Com este artigo investigaremos como a mudança de forma das distribuições de probabilidade afetam o desempenho dos algoritmos de otimização. Realizaremos experimentos baseados no algoritmo de teste "cabeçudinho inteligente" (Smart Cephalopod, SC) para avaliar o desempenho de diferentes distribuições de probabilidade no contexto de tarefas de otimização.