Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

Neste artigo, analisamos empiricamente estratégias de trading clássicas para verificar se é possível aprimorá-las com inteligência artificial (IA). Utilizaremos o modelo de Análise Discriminante Linear (Linear Discriminant Analysis) para tentar prever máximas mais altas e mínimas mais baixas.

A maioria dos métodos modernos de previsão de séries temporais multimodais utiliza a abordagem de canais independentes, ignorando a dependência natural entre os diferentes canais de uma série temporal. Para melhorar a eficiência dos modelos, é fundamental utilizar equilibradamente duas abordagens: canais independentes e mistos.

Vamos explorar métodos de discretização de preços com Python + MQL5. Neste artigo, compartilho minha experiência prática no desenvolvimento de uma biblioteca em Python que implementa uma variedade de abordagens para formar barras, desde as clássicas Volume e Range bars até métodos mais exóticos como Renko e Kagi. Barras, candles de três linhas rompidas, range bars — qual é a sua estatística? De que outras formas podemos representar os preços de maneira discreta?

No aprendizado off-line, utilizamos um conjunto de dados fixo, e isso não abrange toda a variedade do ambiente. Durante o processo de treinamento, nosso Agente pode gerar ações fora desse conjunto. Sem feedback do ambiente, a precisão dessas ações é duvidosa. Manter a política do Agente dentro do conjunto de treinamento se torna importante para confiar nos resultados. Vamos falar mais sobre isso aqui neste artigo.

As paredes numéricas (Number Walls) são uma variante do registrador de deslocamento com realimentação linear (Linear Shift Back Registers), que avalia previamente sequências para previsibilidade verificando a convergência. Vamos ver como essas ideias podem ser usadas no MQL5.

Neste artigo, falaremos sobre os algoritmos que utilizam métodos de atenção para resolver tarefas de detecção de objetos em nuvens de pontos. A detecção de objetos em nuvens de pontos é de grande importância para diversas aplicações práticas.

O artigo analisa a implementação de um algoritmo modificado de análise de componentes de seleção direta, inspirado nas pesquisas apresentadas no livro de Luca Puggini e Sean McLoone "Análise de Componentes de Seleção Direta: algoritmos e aplicações".

Neste artigo, apresentamos a implementação de vários métodos de aprendizagem de conjunto em MQL5 e examinamos sua eficácia em diferentes cenários.

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.

EA autoaprendente com rede neural baseada em matriz de estados. Combinamos cadeias de Markov com uma rede neural multicamadas MLP, escrita com a biblioteca ALGLIB MQL5. Como cadeias de Markov e redes neurais podem ser combinadas para a previsão no Forex?

Mover de um simples script de negociação para um Expert Advisor (EA) totalmente funcional pode melhorar significativamente sua experiência de negociação. Imagine ter um sistema que monitora automaticamente seus gráficos, realiza cálculos essenciais em segundo plano e fornece atualizações regulares a cada duas horas. Este EA estaria equipado para analisar métricas-chave cruciais para a tomada de decisões informadas de negociação, garantindo que você tenha acesso às informações mais atuais para ajustar suas estratégias de forma eficaz.

Este artigo apresenta o algoritmo DA-CG-LSTM, que propõe novas abordagens para análise e previsão de séries temporais. Você verá como mecanismos de atenção inovadores e a flexibilidade da arquitetura contribuem para o aumento da precisão das previsões.

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.

O artigo é dedicado ao algoritmo de otimização com búfalos-africanos (ABO), uma abordagem meta-heurística desenvolvida em 2015 com base no comportamento único desses animais. Ele descreve detalhadamente as etapas de implementação do algoritmo e sua eficácia na busca por soluções de problemas complexos, tornando-o uma ferramenta valiosa na área de otimização.

Meu algoritmo original. Neste artigo é apresentado o Algoritmo da Viagem Evolutiva no Tempo (TETA), inspirado no conceito de universos paralelos e fluxos temporais. A ideia central do algoritmo é que, embora a viagem no tempo no sentido convencional seja impossível, podemos escolher uma sequência de eventos que leva a diferentes realidades.

Vamos analisar a criação de um painel de arbitragem na linguagem MQL5. Como obter taxas de câmbio justas no Forex de diferentes maneiras? Criaremos um indicador para medir os desvios dos preços de mercado em relação às taxas justas, bem como para avaliar o potencial de lucro em rotas de arbitragem entre moedas (como na arbitragem triangular).

A Regressão Simbólica é uma forma de regressão que começa com poucas ou nenhuma suposição sobre qual seria o modelo subjacente que mapeia os conjuntos de dados em estudo. Embora possa ser implementada por Métodos Bayesianos ou Redes Neurais, analisamos como uma implementação com Algoritmos Genéticos pode ajudar a personalizar uma classe de sinal especialista utilizável no MQL5 Wizard.

Neste artigo é proposto um método original para o desenvolvimento de estratégias de tendência. Você aprenderá como é possível fazer a anotação dos exemplos de treinamento e treinar classificadores com base neles. O resultado final são sistemas de trading prontos para uso, operando sob o controle do terminal MetaTrader 5.

Continuaremos a explorar o método Transformer Vetorial Hierárquico. Neste artigo, concluiremos a construção do modelo, realizando seu treinamento e teste em dados históricos reais.

Já criamos diversos componentes que facilitam o processo de otimização automática. Durante sua criação, seguimos a ciclicidade tradicional: desde a criação do código funcional mínimo até a refatoração e a obtenção de um código melhorado. Agora é hora de organizar nossa base de dados, que também é um componente-chave no sistema que estamos criando.

No artigo, você aprenderá como criar uma indicação visual na sua plataforma de trading para saber se você está em uma posição comprada ou vendida no gráfico, sem precisar acessar o terminal. Além disso, o texto aborda a implementação de uma funcionalidade que melhora a visualização ao mover linhas de take profit e stop loss, ocultando a linha de preço do mouse durante a movimentação para evitar confusões. A leitura oferece insights práticos para customizar sistemas de simulação de mercado.

Neste artigo, propomos explorar um algoritmo que utiliza operadores de melhoria de política de forma fechada para otimizar as ações do Agente em um ambiente off-line.

Neste artigo, continuamos o tema de previsão do movimento de preços. E convido você a conhecer a arquitetura do Multi-future Transformer. A ideia principal é decompor a distribuição multimodal do futuro em várias distribuições unimodais, permitindo modelar eficientemente diversos modos de interação entre os agentes na cena.

Neste artigo, examinamos a evolução do algoritmo ACS: três modificações visando melhorar as características de convergência e eficácia do algoritmo. A transformação de um dos principais algoritmos de otimização. Das modificações de matrizes a abordagens revolucionárias para a formação de populações.

Bem-vindo à terceira parte da nossa série sobre tendências! Hoje, vamos nos aprofundar no uso de divergência como estratégia para identificar pontos de entrada ideais dentro da tendência diária predominante. Também apresentaremos um mecanismo personalizado de proteção de lucro, semelhante a um trailing stop-loss, mas com melhorias exclusivas. Além disso, vamos atualizar o Trend Constraint Expert para uma versão mais avançada, incorporando uma nova condição de execução de trade para complementar as já existentes. À medida que avançamos, continuaremos explorando a aplicação prática do MQL5 no desenvolvimento algorítmico, fornecendo a você percepções mais detalhadas e técnicas acionáveis.

Neste artigo, tentarei explicar da forma o mais simples possível como você pode fazer uso de troca de mensagens entre aplicações. Isto para que consiga de fato, desenvolver algo realmente funcional e de maneira o mais simples e eficaz quando for possível ser feito. Não sei se de fato conseguirei passar a ideia por detrás do conceito. Já que ele não é tão simples de ser entendido e compreendido por parte de quem o está vendo pela primeira vez. Aproveitando mostrarei como você pode fazer, para conseguir modificar o sistema de replay/simulador, a fim de poder depurar um Expert Advisor ou um outro código qualquer que você esteja criando. Isto de maneira igualmente simples e direta.

Neste artigo, continuaremos o estudo do algoritmo de colmeia de abelhas ABHA, aprofundando-nos na escrita de código e analisando os métodos restantes. Lembremos que cada abelha no modelo é apresentada como um agente individual, cujo comportamento depende de informações internas e externas, bem como de seu estado motivacional. Realizaremos testes do algoritmo em diferentes funções e apresentaremos os resultados em uma tabela de classificação.

No artigo anterior, exploramos o framework adaptativo multiagente MASAAT, que utiliza um conjunto de agentes para realizar análise cruzada de séries temporais multimodais em diferentes escalas de representação dos dados. Hoje, concluiremos o trabalho iniciado anteriormente, implementando as abordagens desse framework utilizando MQL5.

O que é análise angular dos mercados financeiros? Como usar os ângulos de movimento de preço e o aprendizado de máquina para prever com precisão de 67? Como combinar um modelo de regressão e um modelo de classificação com características angulares e obter um algoritmo funcional? O que Gann tem a ver com isso? Por que os ângulos de movimento do preço são bons indicadores para o aprendizado de máquina?