Tenho 2 estratégias que hoje tenho um indicador em que recebo seu sinal de compra/venda.
Quero integrar a IA em Python para aumentar a probabilidade de assertividade dos setups.
Coletar e Preparar Dados Históricos
Preços (abertura, fechamento, alta, baixa). Indicadores técnicos (médias móveis, RSI, MACD, etc.). Variáveis do setup (por exemplo, valores de indicadores no momento de abertura de uma posição). Eventos de trading passados (compras, vendas, resultados, lucro/perda). Definir o Setup
Analisar e Modelar Dados Históricos
Regressão logística: Ideal para prever probabilidades binárias, como sucesso/falha de um setup com base nos dados históricos. Árvores de decisão e Random Forests: Pode ajudar a identificar quais variáveis são mais importantes para o sucesso de um setup e prever se o setup será bem-sucedido. Redes neurais: Podem capturar padrões mais complexos, embora exijam mais dados e tempo de treinamento. Calcular Probabilidade de Sucesso
Entrada de dados do mercado atual (indicadores, preços, etc.). Avaliação pelo modelo de IA, que compara com padrões históricos. O modelo gera uma probabilidade de sucesso com base na similaridade das condições atuais com as do passado. Automatizar o Processo no MT5
Conectar o MT5 ao seu modelo de IA: Usando a API Python do MT5, você pode importar os dados do mercado em tempo real e alimentar seu modelo de IA. Comparar setups automaticamente: Sempre que um setup ocorre, o script pode calcular a probabilidade de sucesso usando o modelo treinado. Avaliar e Otimizar o Modelo
Depois de implementar o modelo, você precisará testar e avaliar o desempenho dele usando dados em tempo real ou simulados (backtest). Dependendo dos resultados, você pode ajustar o modelo, refinando a seleção de setups, variáveis e técnicas de IA.
Parâmetros da Tendência com a EMA
Identificação de Padrões de Reversão
Condições de Reversão para o Fechamento
Backtesting e Ajustes
Avaliação de Desempenho
Para garantir a eficácia da estratégia, faça backtests extensivos em diferentes condições de mercado e otimize o sistema. As variáveis a observar incluem:
- Taxa de acerto: Quantos trades são bem-sucedidos com base nessas condições.
- Risco/retorno: Qual a média de lucros e perdas (uma proporção de 2:1 ou superior é ideal).
- Taxa de drawdown: Perdas acumuladas ao longo do tempo.
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seu Robô de Elite: Precisão: Filtros RSI e Price Action. Rentabilidade: Lote dinâmico baseado no capital (Compound Interest). Automação 24h: Filtro de horário para evitar spreads altos. Satisfação: Dashboard interativo com "Botão de Pânico"
Já tenho um código MQL5 com uma base do funcionamento. Basicamente o EA traça um canal na virada do dia (penso que utilizar horário seria melhor em razão da diferença entre corretoras), com base em um número x de candles, calcula e posiciona ordens stop com base em % do capital. Caso uma ordem aberta venha a stopar, o EA deve realizar uma virada de mão com base no mesmo canal, contudo recalculando o lote para que
//+------------------------------------------------------------------+ //| EA Cruzamento de Médias MT5 | //+------------------------------------------------------------------+ #property strict #include <Trade/Trade.mqh> CTrade trade; //---- Inputs input int FastMAPeriod = 20; input int SlowMAPeriod = 50; input double LotSize = 0.01; input int StopLoss = 300; input int TakeProfit = 600; //----
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