Artigos sobre análise de dados e estatísticas na MQL5

Neste artigo, veremos a criação de classes de objetos-buffers de indicador como herdeiros de um objeto-buffer abstrato, o que simplifica a declaração e trabalho com buffers de indicadores ao criar programas-indicadores próprios baseados na biblioteca DoEasy.

O artigo descreve as técnicas para trabalhar com mapas de Kohonen. Ele vai ser do interesse tanto para exploradores do mercado, com habilidades básicas nas plataformas MQL4 e MQL5, quanto para programadores experientes que enfrentam dificuldades com a conexão dos mapas de Kohonen aos seus projetos.

Emissões do indicador são uma área pouco estudada da pesquisa de mercado. Isso se deve principalmente à dificuldade de análise que é causada pelo processamento de arrays muito grandes de dados de tempo variável. A análise gráfica existente é um recurso muito intensivo e, portanto, tem provocado o desenvolvimento de um algoritmo parcimonioso que usa série temporal de emissões. Este artigo demonstra como a análise visual (imagem intuitiva) pode ser substituída pelo estudo de características de emissões integral. Isso pode ser de interesse para ambos negociantes e desenvolvedores de sistemas de negociação automatizados.

Algoritmos genéticos (evolucionários) são usados para fins de otimização. Um exemplo desse tipo de fim pode ser o aprendizado neuronet, ou seja, a seleção de valores de peso tais que permitam se chegar ao erro mínimo. Além disso, o algoritmo genético é baseado no método de busca aleatória.

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.

Comparar várias séries temporais durante uma análise técnica é uma tarefa bastante comum que requer ferramentas apropriadas. Neste artigo, eu sugiro o desenvolvimento de uma ferramenta para análise gráfica e a detecção de correlações entre duas ou mais séries temporais.

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.

O maior problema de estatísticas aplicadas é o problema de aceitar a hipótese estatística. Isso foi por muito tempo considerado impossível de resolver. A situação mudou com o aparecimento do método de coordenadas Eigen. é uma ferramenta excelente para um estudo estrutural de um sinal, permitindo ver mais do que é possível usando métodos de estatística aplicada moderna. O artigo foca no uso prático deste método e estabelece programas no MQL5. Ele também lida com o problema de identificação de função usando como exemplo a distribuição apresentada por Hilhorst e Schehr.

Este artigo é destinado a familiarizar seus leitores com uma possível variável de uso de objetos gráficos da linguagem MQL5. Ele analisa um indicador que implementa um painel de gerenciamento de um simples analisador de espectro usando objetos gráficos. O artigo é destinado para leitores familiarizados com o básico do MQL5.

Neste artigo, continuaremos a expandir a funcionalidade do nosso utilitário. Desta vez, adicionaremos a possibilidade de exibir informações em gráficos projetados para facilitar nossa negociação. Em particular, adicionaremos ao gráfico os preços máximo e mínimo do dia anterior, os níveis arredondados, os preços máximo e mínimo do ano, a hora de início da sessão, etc.

Recentemente, o usuário do MetaTrader 4 e MetaTrader 5 recebeu uma oportunidade de tornar-se um provedor de sinais e receber lucros adicionais. Agora, você pode exibir os seus sucessos de negociação em seu website, blog ou página de rede social utilizando os novos widgets. Os benefícios do uso de widgets são óbvios: eles aumentam a popularidade do provedor de sinais, estabelecem a reputação deles como negociadores de sucesso bem como atraem novos assinantes. Todos os negociadores que colocam os widgets em outros websites podem desfrutar desses benefícios.

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.

Depois de enviarmos uma ordem de negociação para o servidor, não devemos assumir que o trabalho está concluído, uma vez que é necessário verificar quer os códigos de erro quer a ausência de erros. No artigo, veremos o processamento de erros retornados pelo servidor de negociação e prepararemos a base para a criação de ordens de negociação pendentes.

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.

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.

Existe alguma correlação entre o comportamento do preço passado e suas futuras tendências? Por que o preço repete hoje a característica de seu movimento do dia anterior? A estatística pode ser usada para prever a dinâmica de preço? Existe uma resposta, e é positiva. Se tiver alguma dúvida, então, este artigo é para você. Vou lhe dizer como criar um filtro de trabalho para um sistema de negócio no MQL5, revelando um padrão interessante nas mudanças de preço.

É possível prever o comportamento do mercado num próximo curto intervalo de tempo, com base em tendências recorrentes das direções das velas em momentos específicos ao longo do dia? Isto é, se tal ocorrência é encontrada primeiramente. Esta questão provavelmente surge na mente de cada trader. A finalidade deste artigo é uma tentativa de prever o comportamento do mercado com base nas recorrências estatísticas das direções das velas durante intervalos de tempo específicos.

Este artigo mostra um exemplo de como desenvolver um programa MQL5 implementando o algorítimo adaptável de fazer o cluster chamado gás neural em desenvolvimento (GNG). O artigo é destinado para usuários que tenham estudado a documentação de linguagem e têm determinadas habilidades de programação e conhecimento básico na área de neuroinformática.

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.

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.

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, 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.

Neste artigo, veremos um exemplo de como criar um indicador multissímbolo multiperíodo usando as classes das séries temporais da biblioteca DoEasy que exibe numa subjanela um gráfico mostrando o par de moedas selecionado no período gráfico desejado na forma de velas japonesas. Vamos modificar um pouco as classes da biblioteca e criar um arquivo separado para armazenar enumerações dos parâmetros de entrada dos programas e para a escolher da linguagem de compilação.

Estamos acostumados a analisar o mercado usando candles ou barras que "fatiam" a série de preços em intervalos regulares. Mas até que ponto essa forma de discretização distorce a estrutura real dos movimentos de mercado? Discretizar um sinal de áudio em intervalos regulares é uma solução aceitável, porque o sinal de áudio é uma função que muda com o tempo. O sinal em si é uma amplitude que depende do tempo e essa propriedade nele é fundamental.

Neste artigo, vamos expandir os recursos criados em publicação anterior, acrescentando abas para selecionar os símbolos que precisamos. Também aprenderemos como salvar objetos gráficos que criamos na plataforma, referente a símbolos específicos e assim, se necessitarmos, não tenhamos que criá-los novamente. E ainda, vamos descobrir como trabalhar apenas com símbolos que foram selecionados preliminarmente usando um site específico.

Este artigo apresenta exemplos que tratam de como os recursos MQL4 aplicam a teoria de conjuntos difusos na negociação. Além disso, descreve o desenvolvimento de indicador e Expert Advisor, usando a biblioteca FuzzyNet para MQL4.

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.

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.

Jeremy Scott, que é melhor conhecido pelo apelido de Johnnypasado na comunidade MQL5.community, tornou-se famoso oferecendo produtos em nosso serviço do MQL5 Market. Jeremy já ganhou vários milhares de dólares no mercado e esse não é o limite. Decidimos olhar mais de perto o futuro milionário e recebermos alguns conselhos para vendedores do MQL5 Market.

Neste artigo, nós continuamos expandindo os recursos do utilitário para coleta e navegação através dos símbolos. Desta vez, nós criaremos novas guias exibindo apenas os símbolos que satisfazem alguns dos parâmetros necessários e descobriremos como adicionar facilmente guias personalizadas com as regras de classificação necessárias.