Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são renomadas por sua capacidade de detectar padrões em imagens e vídeos, com aplicações em diversos campos. Neste artigo, exploramos o potencial das CNNs para identificar padrões valiosos nos mercados financeiros e gerar sinais de trading eficazes para bots de negociação no MetaTrader 5. Vamos descobrir como essa técnica de aprendizado profundo pode ser aproveitada para decisões de trading mais inteligentes.

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.

O artigo demonstra uma visão alternativa de análise técnica, que é baseada nos princípios da teoria de controle automático moderna e da própria teoria de análise técnica. O artigo é introdutório, representando a teoria com algumas aplicações práticas da mesma.

Neste artigo, analisaremos a criação de classes de objetos herdeiros do indicador base abstrato. Esses objetos nos darão acesso à capacidade de criar EAs de indicador, coletar e receber estatísticas sobre valores de dados de diferentes indicadores e preços. Também criaremos uma coleção de objetos-indicadores a partir da qual será possível acessar as propriedades e dados de cada indicador criado no programa.

O script 'Trader's Assistant' (assistente de investidores) ajuda você a tomar uma decisão sobre posições de abertura, com base na análise estendida do estado MACD para as últimas três barras na negociação em tempo real, em qualquer período de tempo. Ele também pode ser usado para testes de fundo.

Visto que diferentes símbolos podem ser usados durante a operação do programa, é necessário criar uma lista própria para cada um deles. Hoje vamos combinar essas listas numa coleção de dados de ticks. Na verdade, irá tratar-se de uma lista normal baseada numa classe de array dinâmico de ponteiros para instâncias da classe CObject e seus herdeiros da Biblioteca Padrão.

Neste artigo, estamos ampliando o escopo das tarefas do nosso agente. No processo de treinamento, incluiremos alguns aspectos de gerenciamento de dinheiro e risco, que são partes integrantes de qualquer estratégia de negociação.

Há muito já aprendemos que o pré-processamento dos dados brutos desempenha um grande papel na estabilidade do treinamento do modelo. E, para o processamento online de dados "brutos", frequentemente usamos a camada de normalização em lote. No entanto, às vezes surge a necessidade de um procedimento inverso. Um dos possíveis métodos para resolver tais tarefas é discutido neste artigo.

Aqui iremos dar uma leve otimizada nas coisas. Isto para facilitar o que iremos fazer no próximo artigo. Mas também irei explicar como você pode visualizar o que o simulador está gerando em termos de aleatoriedade.

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de trading em Python e MQL5. Hoje, vamos resolver a tarefa de escolher e treinar o modelo, testá-lo, implementar a validação cruzada, busca em grade, além de abordar o ensemble de modelos.

O perceptron multicamadas é uma evolução do perceptron simples, capaz de resolver problemas não linearmente separáveis. Juntamente com o algoritmo backpropagation, é possível treinar essa rede neural de forma eficiente. Na terceira parte da série sobre perceptron multicamadas e backpropagation, vamos mostrar como integrar essa técnica ao testador de estratégias. Essa integração permitirá a utilização de análise de dados complexos e melhores decisões para otimizar as estratégias de negociação. Nesta visão geral, discutiremos as vantagens e os desafios da implementação desta técnica.

Neste artigo mostrarei o que um pouco de refinamento no código é capaz de fazer. Tal refinamento tem como objetivo tornar mais simples o nosso código. Fazer um maior uso das chamadas de biblioteca do MQL5. Mas principalmente fazer com que o nosso código se torne bem mais estável, seguro e fácil de ser usado por outras classe, ou outros códigos que por ventura construiremos. 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.

A análise de padrões baseados em tempo pode ser usada no mercado financeiro para determinar o melhor momento para entrar em uma negociação ou momento no qual uma negociação deve ser totalmente evitada. Aqui usamos o MetaTrader 4 para analisar os dados históricos de mercado e produzir resultados otimizados que podem ser úteis para aplicação em sistemas de negociações mecânicas.

A abordagem de dois estágios permite que você evite o fechamento e reabertura desnecessários de posições em situações próximas à tendência e em casos de possível ocorrência de divergência.

Dentro da abordagem de engenharia desenvolvida pelo autor, baseada na teoria da probabilidade, são determinadas as condições para abrir uma posição lucrativa e calculados os valores ótimos - maximizadores do lucro - para o take profit e o stop loss.

Aqui vamos ver como você pode utilizar dados mais fieis ( tickets negociados ) no sistema de replay, sem necessariamente ter que se preocupar se eles estão ou não ajustados.

Às vezes é necessário realizar operações idênticas com um grupo de arquivos. Se você tem uma lista de arquivos incluída em um grupo, então isso não é problema. Entretanto, se você precisar fazer essa lista, então surge uma questão: "Como posso fazer isso?" O artigo propõe fazer isso usando funções FindFirstFile() e FindNextFile() incluídas no kernel32.dll.

Neste artigo, continuaremos trabalhando no objeto WinForms "Painel" e geraremos seu redimensionamento automático em função do tamanho geral dos objetos Dock localizados dentro dele. Além disso, adicionaremos novas propriedades ao objeto de biblioteca "Símbolo".