Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Ao trabalhar com séries temporais, geralmente usamos os dados na sequência histórica. Mas isso é realmente o mais eficiente? Há quem acredite que modificar a sequência dos dados iniciais pode aumentar a eficácia dos modelos de aprendizado. Neste artigo, vou apresentar um desses métodos.

Este será um artigo muito divertido e bastante curioso em diversos aspectos. Ele abordará a união para resolver um problema discutido anteriormente. Além disso, exploraremos algumas situações inusitadas que podem surgir ao usar uma união em aplicativos. O conteúdo exposto aqui visa pura e simplesmente a didática. De modo algum deve ser encarado como uma aplicação cuja finalidade não seja o aprendizado e estudo dos conceitos mostrados.

Sistema de previsão do EURUSD usando visão computacional e aprendizado profundo. Descubra como redes neurais convolucionais podem reconhecer padrões complexos de preços no mercado cambial e prever o movimento da cotação com precisão de até 54%. O artigo revela a metodologia de criação de um algoritmo que utiliza tecnologias de inteligência artificial para análise visual de gráficos, em vez de indicadores técnicos tradicionais. O autor demonstra o processo de transformação dos dados de preços em "imagens", seu processamento por uma rede neural e a oportunidade única de olhar para a "consciência" da IA por meio de mapas de ativação e mapas de calor de atenção. O código prático em Python, com a utilização da biblioteca MetaTrader 5, possibilita que os leitores reproduzam o sistema e o apliquem em seu próprio trading.

O framework LSEAttention propõe caminhos para aprimorar a arquitetura Transformer, tendo sido desenvolvido especificamente para a previsão de séries temporais multivariadas de longo prazo. As abordagens sugeridas pelos autores do método permitem resolver problemas comuns no Transformer tradicional, como o colapso entrópico e a instabilidade no treinamento.

Memória de Curto e Longo Prazo (LSTM) é um tipo de rede neural recorrente (RNN) projetada para modelar dados sequenciais, capturando de forma eficaz dependências de longo prazo e resolvendo o problema do gradiente desvanecente. Neste artigo, exploraremos como utilizar LSTM para prever tendências futuras, aprimorando o desempenho de estratégias de seguimento de tendência. O artigo abordará a introdução de conceitos-chave e a motivação por trás do desenvolvimento, a obtenção de dados do MetaTrader 5, o uso desses dados para treinar o modelo em Python, a integração do modelo de aprendizado de máquina no MQL5 e a reflexão sobre os resultados e aspirações futuras com base em backtesting estatístico.

Apresento o framework MacroHFT, que aplica aprendizado por reforço contextual com memória para melhorar as decisões em trading de alta frequência de criptomoedas, utilizando dados macroeconômicos e agentes adaptativos.

Na nossa série sobre integração do MQL5 com pacotes de processamento de dados, mergulhamos na poderosa combinação de aprendizado de máquina e análise preditiva. Exploraremos como conectar o MQL5 de forma perfeita com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, para possibilitar modelos preditivos sofisticados para os mercados financeiros.

Neste artigo, vamos considerar métodos de redução de dimensionalidade e sua aplicação no ambiente de trading MQL5. Especificamente, vamos estudar as nuances da Análise Discriminante Linear (LDA) e da Análise de Componentes Principais (PCA), bem como analisar sua influência no desenvolvimento de estratégias e na análise de mercado.

Aqui, vamos mergulhar no mundo da hibridização de algoritmos de otimização, analisando três tipos principais: mistura de estratégias, hibridização sequencial e paralela. Realizaremos uma série de experimentos combinando e testando algoritmos de otimização relevantes.

Nesta série de artigos, exploramos estratégias de negociação populares e tentamos melhorá-las usando IA. No artigo de hoje, revisitamos a estratégia clássica de negociação baseada na relação entre o mercado de ações e o mercado de títulos.

O Parabolic Stop-and-Reversal (SAR) é um indicador de pontos de confirmação e término de tendência. Como ele detecta tendências com atraso, sua principal função era posicionar ordens stop-loss móveis para posições abertas. Vamos analisar se é possível utilizá-lo como sinal de EA com a ajuda de classes de sinais personalizadas para EAs, montadas usando o Assistente.

Apresentamos um algoritmo de trading inovador que combina algoritmos evolutivos com aprendizado profundo por reforço para operar no mercado Forex. O algoritmo utiliza um mecanismo de extinção das estratégias ineficientes, com o objetivo de otimizar a estratégia de negociação.

Continuamos a implementação do framework DA-CG-LSTM, que propõe métodos inovadores de análise e previsão de séries temporais. O uso de CG-LSTM e do mecanismo de atenção dupla permite identificar com maior precisão tanto dependências de longo prazo quanto de curto prazo nos dados, o que é especialmente útil para o trabalho com mercados financeiros.

Neste artigo começaremos a resolver, o detalhe sobre o excesso de ticks, que pode acometer a aplicação, quando usamos dados reais. Tal excesso faz com que o serviço muitas das vezes dificulta a correta temporização a fim de conseguir construir a barra de um minuto dentro da janela adequada.

A normalização em lote é um pré-processamento dos dados antes de sua entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina, como uma rede neural. Ao aplicá-la, é essencial levar em conta o tipo de ativação que será usado pelo algoritmo. Exploraremos diferentes abordagens para extrair vantagens com um EA construído no Assistente.

Para avançar mais, seria interessante verificar se conseguimos melhorar os resultados executando periodicamente uma reotimização automática e a geração de um novo EA. Muitas discussões sobre o uso da otimização de parâmetros giram em torno da questão de por quanto tempo é possível usar os parâmetros obtidos para operar em um período futuro, mantendo os principais indicadores de lucratividade e rebaixamento dentro dos níveis estabelecidos. E será que isso é de fato possível?

Neste artigo, criamos um Expert Advisor (EA) que automatiza a estratégia Kumo Breakout utilizando o indicador Ichimoku Kinko Hyo e o Awesome Oscillator. Percorremos o processo de inicialização dos identificadores de indicadores, detecção das condições de breakout e codificação das entradas e saídas automatizadas de trades. Além disso, implementamos trailing stops e lógica de gerenciamento de posição para aprimorar o desempenho e a adaptabilidade do EA às condições de mercado.

Propomos conhecer a arquitetura ACEFormer, uma solução moderna que combina a eficiência da atenção probabilística com a decomposição adaptativa de séries temporais. O material será útil para quem busca um equilíbrio entre desempenho computacional e precisão de previsão nos mercados financeiros.

O Expert Advisor dinâmico de múltiplos pares utiliza estratégias de correlação e correlação inversa para otimizar o desempenho nas negociações. Ao analisar dados de mercado em tempo real, ele identifica e explora as relações entre os pares de moedas.

Apresentamos o algoritmo Artificial Cooperative Search (ACS). Este método inovador utiliza uma matriz binária e várias populações dinâmicas, baseadas em relações mutualísticas e cooperação, para encontrar rapidamente e com precisão soluções ótimas. A abordagem única do ACS em relação a "predadores" e "presas" permite alcançar excelentes resultados em problemas de otimização numérica.

Neste artigo, analisaremos o gerador de números aleatórios Mersenne Twister e o compararemos com o gerador padrão do MQL5. Veremos como a qualidade dos geradores de números aleatórios influencia os resultados dos algoritmos de otimização.

Neste artigo iremos ver como podemos fazer algo muito parecido com o encontrado em linguagens como C, C++ e Java. Onde podemos enviar um número quase infinito de parâmetros para dentro de uma função ou procedimento. Apesar de aparentemente ser um tópico avançado. Na minha visão, o que será visto aqui, pode muito bem ser implementado por qualquer iniciante. Desde que ele tenha compreendido os conceitos vistos arteriormente. 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.

Adicionaremos Aprendizado Profundo a esses três exemplos que foram publicados em artigos anteriores e compararemos os resultados com os anteriores. O objetivo é aprender como adicionar Deep Learning a outros EAs.

Alertas de segurança, como aqueles que aparecem sempre que o gráfico é atualizado, uma nova par é adicionada ao chat do painel administrativo do EA ou o terminal é reiniciado, podem se tornar cansativos. Nesta discussão, vamos analisar e implementar uma função que rastreia o número de tentativas de login para identificar um usuário confiável. Após um determinado número de tentativas malsucedidas, o aplicativo passará para um procedimento avançado de login, que também facilita a recuperação de senha para usuários que possam tê-la esquecido. Além disso, veremos como é possível integrar de forma eficiente a criptografia no painel administrativo para aumentar a segurança.

No artigo anterior, conhecemos o framework adaptativo multiagente MASA, que combina abordagens de aprendizado por reforço com estratégias adaptativas, garantindo um equilíbrio harmônico entre lucratividade e riscos em condições turbulentas de mercado. Implementamos o funcional de agentes individuais deste framework, e neste artigo continuaremos o trabalho iniciado, levando-o à sua conclusão lógica.

Este é com toda a certeza, o assunto mais complicado de explicar somente utilizando a parte teórica do mesmo. Sendo assim, aconselho a você, meu caro leitor, procurar praticar o que será mostrado aqui. Mesmo quando tudo parece simples a principio, esta questão sobre operadores, de fato, somente será bem compreendida com a pratica aliada ao estudo constante. 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.

Vamos analisar dados alternativos selecionados pela Chicago Board Of Options Exchange (CBOE) para melhorar a precisão de nossas redes neurais profundas ao prever o símbolo XAUEUR.

Este projeto tem como objetivo aproveitar o algoritmo MQL5 para desenvolver um conjunto abrangente de ferramentas de análise para o MetaTrader 5. Essas ferramentas — que vão desde scripts e indicadores até modelos de IA e expert advisors — irão automatizar o processo de análise de mercado. Em alguns momentos, esse desenvolvimento gerará ferramentas capazes de realizar análises avançadas sem intervenção humana e prever resultados em plataformas apropriadas. Nenhuma oportunidade será perdida. Junte-se a mim enquanto exploramos o processo de construção de um conjunto robusto de ferramentas personalizadas de análise de mercado. Começaremos desenvolvendo um programa simples em MQL5 que chamei de Projetor de Gráficos.

Neste artigo, analisamos a aplicação do mecanismo de breakeven (ponto de equilíbrio) em estratégias automatizadas na linguagem MQL5. Começaremos com uma explicação simples do que é o modo de breakeven, como ele é implementado e quais são suas possíveis variações. Em seguida, essa funcionalidade será integrada ao EA Order Blocks, criado por nós no último artigo sobre gerenciamento de riscos. Para avaliar a eficácia, faremos dois backtests sob determinadas condições: um com a aplicação do mecanismo de breakeven e outro, sem.

Neste artigo iremos ver duas coisas. A primeira é como a biblioteca padrão consegue transformar valores binários em outras formas de representação, como octal, decimal e hexadecimal. A segunda coisa será a de como poderíamos com o conhecimento mostrado até aqui, definir uma largura para nossa senha, baseada em uma frase secreta. 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.

Os modelos ocultos de Markov (HMM) são uma poderosa ferramenta estatística que permite identificar estados ocultos do mercado com base na análise de movimentos observáveis dos preços. No trading, os HMM permitem melhorar a previsão da volatilidade e são aplicados no desenvolvimento de estratégias de tendência, modelando as mudanças nos regimes de mercado. Neste artigo, apresentaremos um processo passo a passo para o desenvolvimento de uma estratégia de seguimento de tendência que utiliza HMM como filtro para previsão de volatilidade.

Como um trader deve gerir seu capital? Como um trader e investidor deve controlar despesas, receitas, ativos e passivos? Eu vou apresentar não apenas um programa de controle, mas sim uma ferramenta que pode se tornar seu guia financeiro confiável no turbulento mar do trading.

A teoria das categorias é um ramo diversificado e em expansão da matemática que só recentemente começou a ser abordado na comunidade MQL5. Esta série de artigos tem como objetivo analisar alguns de seus conceitos para criar uma biblioteca aberta e utilizar ainda mais essa maravilhosa seção na criação de estratégias de negociação.

Este inovador bot de negociação integra o MetaTrader 5 com Python para aproveitar a análise de sentimento em tempo real nas mídias sociais para decisões automatizadas de negociação. Ao analisar o sentimento no Twitter relacionado a instrumentos financeiros específicos, o bot traduz as tendências das mídias sociais em sinais acionáveis de negociação. Ele utiliza uma arquitetura cliente-servidor com comunicação via socket, permitindo uma interação contínua entre as capacidades de negociação do MT5 e o poder de processamento de dados do Python.