Algoritmos de otimização populacional: algoritmos de estratégias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES e (μ+λ)-ES)
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.
Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 17): O dinheiro cresce em árvores? Florestas aleatórias no trading de forex
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.
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 09): Combinação de agrupamento k-médias com ondas fractais
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.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 51): Complicando as coisas (III)
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.
Algoritmos de otimização populacional: Mudamos a forma e deslocamos as distribuições de probabilidade e testamos com o "Cabeçudinho Inteligente" (Smart Cephalopod, SC)
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.
Filtragem e extração de características no domínio da frequência
Neste artigo, vamos explorar a aplicação de filtros digitais em séries temporais representadas no domínio da frequência, com o objetivo de extrair características únicas que podem ser úteis para modelos de previsão.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 50): Complicando as coisas (II)
Vamos resolver a questão da ID do gráfico, mas ao mesmo tempo, vamos começar a garantir que o usuário possa fazer uso de um template pessoal, voltado para analisar o ativo que ele gostaria de efetuar estudos e simulações. 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.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 16): Uma nova perspectiva sobre árvores de decisão
Na última parte da nossa série sobre aprendizado de máquina e trabalho com big data, voltamos a falar sobre as árvores de decisão. Este artigo é destinado a traders que desejam entender o papel das árvores de decisão na análise de tendências de mercado. Aqui, reunimos todas as informações principais sobre a estrutura, o propósito e o uso dessas árvores. Vamos explorar as raízes e os ramos das árvores algorítmicas e descobrir como elas podem ser aplicadas na tomada de decisões de negociação. Vamos juntos dar um novo olhar às árvores de decisão e ver como elas podem ajudar a superar as dificuldades nos mercados financeiros.
Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera isotrópica (Simulated Isotropic Annealing, SIA). Parte II
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.
EA de grid-hedge modificado em MQL5 (Parte I): Criando um EA de hedge simples
Criaremos um EA de hedge simples como base para nosso EA Grid-Hedge mais avançado, que será uma mistura de estratégias clássicas de grade e de hedge clássicas. Ao final deste artigo, você saberá como criar uma estratégia de hedge simples e o que as pessoas estão dizendo sobre a lucratividade dessa estratégia.
Análise quantitativa no MQL5: implementando um algoritmo promissor
Vamos explorar o que é a análise quantitativa, como os grandes players a utilizam e criar um dos algoritmos de análise quantitativa na linguagem MQL5.
Algoritmos de otimização populacional: simulação de têmpera (Simulated Annealing, SA). Parte I
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)!"
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 08): Perceptrons
Os perceptrons, redes com uma única camada oculta, podem ser um bom suporte para aqueles familiarizados com os fundamentos do trading automático e que desejam mergulhar nas redes neurais. Vamos examinar passo a passo como eles podem ser implementados no conjunto de classes de sinais, que faz parte das classes do Assistente MQL5 para EAs.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 49): Complicando as coisas (I)
Aqui neste artigo iremos complicar um pouco as coisa. Fazendo uso do que foi visto nos artigos anteriores, iremos começar a liberar o arquivo de Template, para que o usuário possa fazer uso de um template pessoal. No entanto, irei fazer as mudanças aos poucos, visto que também irei modificar o indicador a fim de proporcionar um alivio ao MetaTrader 5.
Algoritmos de otimização populacional: Método Nelder-Mead (NM)
O artigo apresenta um estudo completo do método Nelder-Mead explicando como o simplex — o espaço dos parâmetros da função — muda e se reestrutura a cada iteração para alcançar a solução ótima, e também descreve como melhorar este método.
Python, ONNX e MetaTrader 5: Montando um modelo RandomForest com pré-processamento de dados via RobustScaler e PolynomialFeatures
Neste artigo, vamos desenvolver um modelo de floresta aleatória usando Python. Vamos treinar esse modelo e salvá-lo como um pipeline ONNX, já incluindo etapas de pré-processamento de dados. Depois, esse modelo será aplicado diretamente no terminal do MetaTrader 5.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 48): Entendendo e compreendendo alguns conceitos
Que tal aprender algo novo. Neste artigo você irá aprender como transformar Scripts e Serviços e qual a utilidade em se fazer isto.
Algoritmos populacionais de otimização: Evolução diferencial (Differential Evolution, DE)
Neste artigo, falaremos sobre o algoritmo que apresenta os resultados mais contraditórios de todos os examinados anteriormente, o de evolução diferencial (DE).
Algoritmos de otimização populacionais: otimização de dinâmica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Neste artigo examinaremos a otimização de dinâmica espiral (SDO), um algoritmo de otimização baseado nos padrões de trajetórias espirais presentes na natureza, como nas conchas de moluscos. O algoritmo proposto pelos autores foi completamente repensado e modificado por mim, e o artigo discutirá por que essas mudanças foram necessárias.
Validação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5
Neste artigo veremos como implementar a verificação cruzada combinatoriamente simétrica no MQL5 puro para medir o grau de ajuste após a otimização de uma estratégia usando o algoritmo completo e lento do testador de estratégias.
Validação cruzada e noções básicas de inferência causal em modelos CatBoost, exportação para o formato ONNX
Este artigo propõe um método autoral para a criação de robôs usando aprendizado de máquina.
Stop-loss e take-profit amigáveis ao trader
Stop-loss e take-profit podem ter um impacto significativo nos resultados do trading. Neste artigo, vamos explorar algumas maneiras de encontrar os valores ótimos para ordens de stop.
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 15): SVM — uma ferramenta útil no arsenal do trader
Neste artigo, exploraremos o papel que o método de máquinas de vetores de suporte (<i>support vector machines</i>, SVM) desempenha na formação do futuro do trading. Este artigo pode ser visto como um guia detalhado que explica como usar o SVM para melhorar estratégias de trading, otimizar a tomada de decisões e descobrir novas oportunidades nos mercados financeiros. Você mergulhará no mundo do SVM através de aplicações reais, instruções passo a passo e avaliações de especialistas. Talvez essa ferramenta indispensável o ajude a entender as complexidades do trading moderno. De qualquer forma, o SVM se tornará uma ferramenta muito útil no arsenal de cada trader.
Algoritmos de otimização populacionais: algoritmo de gotas de água inteligentes (Intelligent Water Drops, IWD)
Neste artigo é analisado um algoritmo interessante chamado de gotas de água inteligentes (IWD), inspirado na natureza inanimada, que simula o processo de formação do leito de um rio. As ideias desse algoritmo permitiram melhorar significativamente o líder anterior da classificação, o SDS, e o novo líder (SDSm modificado), como de costume, pode ser encontrado no arquivo do artigo.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 47): Projeto do Chart Trade (VI)
Finalmente o Indicador Chart Trade passa a se comunicar com algum Expert Advisor, podendo lançar as informações de modo interativo. Então neste artigo iremos finalizar, o indicador Chart Trade, o tornando funcional a ponto de podermos usá-lo em conjunto com algum Expert Advisor. O que iremos fazer, irá nos permitir, acessar e trabalhar com o indicador, como se ele estivesse de fato ligado ao Expert Advisor. Mas vamos fazer isto de uma maneira, bem mais interessante do que foi feito lá no passado.
Algoritmos de otimização populacional: Busca em sistema carregado (Charged System Search, CSS)
Neste artigo, vamos explorar outro algoritmo de otimização inspirado pela natureza inanimada, a busca em sistema carregado (CSS). O objetivo deste artigo é apresentar um novo algoritmo de otimização baseado nos princípios da física e mecânica.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 46): Projeto do Chart Trade (V)
Cansado de perder tempo procurando aquele arquivo, que é preciso para fazer a sua aplicação funcionar ?!?! Que tal embutir tudo no executável ? Assim você nunca irá perder tempo procurando as coisas. Sei que muitos fazem uso, exatamente daquela forma de distribuir e guardar as coisas. Mas existe uma maneira bem mais adequada. Pelo menos no que diz respeito a distribuição de executáveis e armazenamento dos mesmos. A forma que irei explicar aqui, pode vim a lhe ser de grande ajuda. Já que você pode usar o próprio MetaTrader 5 como sendo um grande ajudante, assim como o MQL5. Não é algo lá tão complexo, ou difícil de ser entendido.
Fatorando Matrizes — Uma modelagem mais prática
Muito provavelmente você não tenha se dado conta, que a modelagem das matrizes estava um tanto quanto estranha. Já que não havia a indicação de linhas e colunas, mas apenas indicações de colunas. O que é muito estranho, quando se está lendo um código, que faz fatorações de matrizes. E se você estava esperando ver linhas e colunas sendo indicadas. Pode acabar ficando bastante confuso, no momento de tentar implementar a fatoração. Além do mais, aquela forma de modelar as matrizes, não é nem de longe a melhor maneira. Isto por que, quando modelamos matrizes daquela maneira, passamos a ter uma certa limitação, que nos obriga a usar outras técnicas, ou funções, que não seriam de fato necessárias. Isto quando a modelagem é feita de uma maneira um pouco mais adequada.
Funcionalidades do assistente MQL5 que você precisa conhecer (Parte 07): Dendrogramas
A classificação de dados para análise e previsão é uma área muito diversificada do aprendizado de máquina, que compreende um grande número de abordagens e métodos. Neste artigo, examinaremos uma dessas abordagens, nomeadamente o agrupamento hierárquico aglomerativo (Agglomerative Hierarchical Clustering).
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 45): Projeto do Chart Trade (IV)
O principal neste artigo, é justamente a apresentação e explicação da classe C_ChartFloatingRAD. Temos o indicador Chart Trade, funcionando de uma maneira bastante interessante. No entanto, se você notará que ainda temos um numero bastante reduzido de objetos no gráfico. E mesmo assim temos exatamente o comportamento esperado. Podendo editar os valores presentes no indicador. A pergunta é: Como isto é possível ?!?! Neste artigo você começará a entender isto.
Permutação das barras de preços no MQL5
Neste artigo, apresentamos um algoritmo de permutação das barras de preços e detalhamos como os testes de permutação podem ser usados para identificar casos em que o desempenho de uma estratégia é inventado com o objetivo de enganar potenciais compradores de Expert Advisors.
Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5
Mergulhe no mundo do ONNX, um poderoso formato aberto para compartilhar modelos de aprendizado de máquina. Descubra como o uso do ONNX pode revolucionar a negociação algorítmica em MQL5, permitindo que os traders integrem sem obstáculos modelos avançados de inteligência artificial e elevem suas estratégias a um novo patamar. Desvende os segredos da compatibilidade entre plataformas e aprenda a desbloquear todo o potencial do ONNX em sua negociação no MQL5. Melhore sua negociação com este guia detalhado sobre ONNX.
Desenvolvendo um sistema de Replay (Parte 44): Projeto do Chart Trade (III)
No artigo anterior, expliquei como você pode manipular os dados do template a fim de usá-los em um OBJ_CHART. Mas lá apenas introduzi a questão, mas sem entrar em muitos detalhes, já que naquela versão o trabalho foi feito de uma maneira bem simplificada. No entanto, ela foi feita daquela forma, justamente para facilitar a explicação do conteúdo. Pois apesar de parecer simples fazer certas coisas, algumas não são tão evidentes, e sem compreender a parte mais simples e básica, você não irá de fato entender o que estou fazendo.
A sazonalidade no mercado de moedas e suas possibilidades de uso
Todo indivíduo moderno está familiarizado com o conceito de sazonalidade, por exemplo, todos nós estamos acostumados com o aumento dos preços de vegetais frescos no inverno ou o aumento do preço dos combustíveis durante fortes geadas, mas poucos sabem que existem padrões semelhantes no mercado de moedas.
Fatorando Matrizes — O Básico
Como o intuito aqui é ser didático. Vou manter a coisa no seu padrão mais simples. Ou seja, iremos implementar apenas e somente o que será preciso. A multiplicação de matrizes. E você verá que isto será o suficiente para simular a multiplicação de uma matriz por um escalar. A grande dificuldade que muita gente tem em implementar um código usando fatoração de matrizes, é que diferente de uma fatoração escalar, onde em quase todos os casos a ordem dos fatores não altera o resultado. Quando se usa matrizes, a coisa não é bem assim.
Algoritmos de otimização populacional: busca por difusão estocástica (Stochastic Diffusion Search, SDS)
O artigo aborda a busca por difusão estocástica, SDS, um algoritmo de otimização muito poderoso e prático, baseado nos princípios de passeio aleatório. O algoritmo permite encontrar soluções ótimas em espaços multidimensionais complexos, possuindo uma alta velocidade de convergência e a capacidade de evitar extremos locais.
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 3): Exemplo de uso de anotação de dados
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, melhorar a precisão do modelo e até mesmo ajudar o modelo a dar um salto qualitativo!
Teoria das Categorias em MQL5 (Parte 23): uma nova perspectiva sobre a média móvel exponencial dupla
Neste artigo, continuamos a explorar indicadores de negociação populares sob uma nova ótica. Vamos processar a composição horizontal de transformações naturais. O melhor indicador para isso é a média móvel exponencial dupla (Double Exponential Moving Average, DEMA).
Indicadores alternativos de risco e rentabilidade em MQL5
Neste artigo, apresentaremos a implementação de vários indicadores de rentabilidade e risco, considerados alternativas ao índice de Sharpe, e exploraremos curvas de patrimônio líquido hipotéticas para analisar suas características.
Algoritmos de otimização populacionais: Algoritmo de evolução da mente (Mind Evolutionary Computation, MEC)
Este artigo discute um algoritmo da família MEC, denominado algoritmo simples de evolução da mente (Simple MEC, SMEC). O algoritmo se destaca pela beleza da ideia subjacente e pela simplicidade de implementação.