Mercado de Aplicativos

Nesta terceira parte da série sobre o desenvolvimento de um EA dinâmico para múltiplos pares (Dynamic Multi-Pair Expert Advisor), vamos nos concentrar na integração de estratégias de negociação baseadas em reversão à média e momentum. Veremos como identificar desvios dos preços em relação à média por meio do escore Z e como operar a partir desses desvios, além de medir o momentum em diferentes pares de moedas para determinar a direção das operações.

Desenvolveremos um sistema de recuperação por zonas (Zone Recovery System) integrado a uma estratégia de negociação a favor da tendência baseada no indicador Envelopes (Envelopes trend-trading strategy), utilizando MQL5. Também apresentaremos a arquitetura que combina os indicadores RSI e Envelopes para abrir operações e gerenciar a recuperação por zonas, com o objetivo de minimizar as perdas. Por meio da implementação prática e dos testes, demonstraremos como criar um sistema de negociação automatizada eficiente para mercados dinâmicos.

Este artigo apresenta uma introdução acessível aos testes de cointegração mais utilizados, voltada para traders, além de um guia prático para interpretar seus resultados. Os testes de Engle-Granger e Johansen permitem identificar pares ou grupos de ativos com relações estatisticamente significativas e uma dinâmica comum de longo prazo. O teste de Johansen é especialmente útil para carteiras com três ou mais ativos, pois avalia simultaneamente a força dos vetores de cointegração que relacionam todos os instrumentos.

Dando continuidade ao artigo anterior sobre a combinação dos indicadores MACD e OBV, veremos como aprimorá-la com o uso de machine learning. O MACD e o OBV são indicadores complementares que refletem, respectivamente, a tendência e o volume. Nossa abordagem de machine learning utiliza uma rede neural convolucional (convolution neural network, CNN) que emprega um kernel exponencial (Exponential kernel) para definir as dimensões de seus kernels e o número de canais ao configurar as previsões geradas por essa combinação de indicadores. Como de costume, essa implementação é feita em um arquivo personalizado da classe de sinais (signal class), que interage com o Assistente MQL5 para criar um EA.