Artigos sobre programação nas linguagens MQL4 e MQL5

A regularização é uma forma de penalizar a função de perda em proporção ao peso discreto aplicado ao longo das várias camadas de uma rede neural. Vamos observar a importância de algumas formas de regularização e o impacto que isso pode ter em testes realizados com um Expert Advisor montado por um assistente.

Nesta série de artigos, vamos revisitar estratégias de negociação já conhecidas para investigar se podemos aprimorá-las utilizando IA. No artigo de hoje, exploraremos o FTSE 100 e tentaremos prever o índice utilizando uma parte das ações individuais que compõem esse índice.

As SMC (Order Block) são áreas-chave em que os traders institucionais realizam compras ou vendas significativas. Após uma movimentação considerável de preço, os níveis de Fibonacci ajudam a identificar um possível recuo desde o máximo recente de oscilação (swing high) até o mínimo de oscilação (swing low), de modo a determinar o ponto de entrada ideal na operação.

Neste artigo iremos preparar o terreno para algo que será visto no próximo artigo. Mas também iremos ver como permitir que um objeto do tipo OBJ_LABEL possa ser editado e movido de forma completamente interativa. Ou seja, poderemos mudar tanto o texto quanto a posição de um objeto do tipo OBJ_LABEL, sem abrir a janela de propriedades do objeto.

Hoje, vamos explorar as possibilidades de incorporar múltiplas estratégias em um Expert Advisor (EA) usando MQL5. Os Expert Advisors oferecem capacidades mais amplas do que apenas indicadores e scripts, permitindo abordagens de negociação mais sofisticadas que podem se adaptar às mudanças das condições do mercado. Confira mais na discussão deste artigo.

O oscilador ATR é um indicador muito popular para atuar como um proxy de volatilidade, especialmente nos mercados de forex onde os dados de volume são escassos. Nós o examinamos com base em padrões, assim como fizemos com indicadores anteriores, e compartilhamos estratégias e relatórios de testes graças às classes da biblioteca MQL5 wizard e sua montagem.

Seguimos com a exploração do framework de aprendizado multitarefa baseado na arquitetura ResNeXt, que se destaca pela modularidade, alta eficiência computacional e pela capacidade de identificar padrões estáveis nos dados. O uso de um codificador único e de "cabeças" especializadas reduz o risco de overfitting do modelo e aumenta a qualidade das previsões.

Neste artigo, vamos analisar um novo algoritmo populacional de otimização, o CPA (Cyclic Parthenogenesis Algorithm), inspirado na estratégia reprodutiva única dos pulgões. O algoritmo combina dois mecanismos de reprodução — partenogênese e sexual — e utiliza uma estrutura de colônia populacional com possibilidade de migração entre colônias. As principais características do algoritmo são a alternância adaptativa entre diferentes estratégias reprodutivas e o sistema de troca de informação entre colônias por meio do mecanismo de voo.

Seguimos com as tentativas de decifrar os movimentos dos preços... Que tal uma análise linguística do "vocabulário do mercado", que obtemos ao converter o código binário do preço para BIP39? Neste artigo, vamos nos aprofundar em uma abordagem inovadora para a análise de dados de mercado e explorar como os métodos modernos de processamento de linguagem natural podem ser aplicados ao idioma do mercado.

Este artigo explora um algoritmo de seleção de recursos introduzido no artigo 'Local Feature Selection for Data Classification' de Narges Armanfard et al. O algoritmo é implementado em Python para construir modelos de classificação binária que podem ser integrados com aplicativos MetaTrader 5 para inferência.

Máquinas de Boltzmann Restritas são uma forma de rede neural que foi desenvolvida no meio da década de 1980, numa época em que os recursos computacionais eram extremamente caros. No início, ela dependia de Gibbs Sampling e Divergência Contrastiva para reduzir a dimensionalidade ou capturar as probabilidades/propriedades ocultas sobre os conjuntos de dados de treinamento de entrada. Examinamos como o Backpropagation pode realizar de forma similar quando o RBM 'embebe' os preços para um Multi-Layer-Perceptron de previsão.

Neste artigo será explicado e explorado algumas formas de lidar com as funções de biblioteca FileSave e FileLoad. Apesar de muita gente, as considerar pouco promissoras, devido a algumas limitações ou dificuldades que as mesmas nos gera em alguns tipos de cenários. Entender da forma correta como estas duas funções trabalham, podem lhe poupar muito trabalho em certos momento. Além é claro, das mesmas, serem uma ótima forma de promover arquivos de log.

ADX é outro indicador técnico relativamente popular, usado por alguns traders para avaliar a força da tendência predominante. Atuando como uma combinação de dois outros indicadores, ele é um oscilador cujos padrões vamos explorar neste artigo com a ajuda do Assistente MQL5 e suas classes auxiliares.

Neste artigo, exploramos como integrar comandos do Telegram com MQL5 para automatizar a adição de indicadores em gráficos de negociação. Cobrimos o processo de análise (parsing) dos comandos dos usuários, sua execução no MQL5 e o teste do sistema para garantir uma negociação baseada em indicadores de forma fluida.

Apesar do que foi visto no artigo anterior, se algo aparentemente simples. Ali, temos diversos problemas e muitas coisas a serem resolvidas e feita. Você caro leitor, pode imaginar que tudo é fácil e simples. E de maneira inocente, vai simplesmente aceitando o que lhe é apresentado. Isto é uma falha, na qual você, caro leitor, deverá tentar se livrar. Mas pior do que aceitar, é simplesmente, não entender e tentar usar algo sem de fato compreender o que está sendo usado. Não é raro, entre iniciantes, a fase de cópia e cola. Porém, caso você não queira ficar sempre nesta, é bom aprender como usar certas ferramentas. E uma das ferramentas mais utilizadas por programadores é a documentação. E a segunda ferramenta é os testes e arquivos de log. Aqui veremos como fazer isto.

Na discussão de hoje, utilizamos dados alternativos diários do Federal Reserve de St. Louis sobre o Índice Amplo do Dólar dos EUA e um conjunto de outros indicadores macroeconômicos para prever a taxa de câmbio futura do EURUSD. Infelizmente, embora os dados aparentem ter uma correlação quase perfeita, não conseguimos obter ganhos materiais em nossa acurácia de modelo, o que pode nos indicar que os investidores talvez estejam melhores usando apenas as cotações normais do mercado.

Imagine que um invasor tenha conseguido entrar no sistema de gerenciamento de trading e obtido acesso aos computadores e ao painel de administração usados para transmitir informações valiosas a milhões de traders em todo o mundo. Isso pode resultar em consequências catastróficas, como o envio não autorizado de mensagens enganosas ou cliques acidentais em botões que disparam ações indesejadas. Neste artigo, analisaremos as medidas de segurança do MQL5 e os novos recursos de proteção implementados em nosso painel de administração para evitar tais ameaças. Ao aprimorar nossos protocolos de segurança, buscamos proteger nossos canais de comunicação e manter a confiança dos membros de nossa comunidade de trading.

Continuamos o desenvolvimento da biblioteca Connexus. Neste capítulo, exploraremos o conceito de cabeçalhos no protocolo HTTP, explicando o que são, para que servem e como utilizá-los nas requisições. Analisaremos os principais cabeçalhos utilizados ao interagir com APIs e apresentaremos exemplos práticos de como configurá-los na biblioteca.

Nesta discussão, aplicaremos uma Cadeia de Markov simples sobre um indicador RSI, para observar como o preço se comporta após o indicador atravessar níveis-chave. Concluímos que os sinais de compra e venda mais fortes no par NZDJPY são gerados quando o RSI está nas faixas de 11-20 e 71-80, respectivamente. Vamos demonstrar como você pode manipular seus dados para criar estratégias de trading ideais aprendidas diretamente a partir dos dados que possui. Além disso, mostraremos como treinar uma rede neural profunda para aprender a utilizar a matriz de transição de forma otimizada.

Este artigo apresenta um novo algoritmo metaheurístico de otimização, o CSA (Circle Search Algorithm), baseado nas propriedades geométricas do círculo. O algoritmo utiliza o princípio de movimentação de pontos ao longo das tangentes para encontrar a solução ideal, combinando fases de diversificação global e intensificação local.

Neste artigo, criamos um EA em MQL5 com base na estratégia de Rompimento do Intervalo Diário (Daily Range Breakout). Vamos abordar os conceitos-chave da estratégia, desenvolver o esquema do EA e implementar a lógica de rompimento em MQL5. Por fim, estudamos os métodos de backtest e otimização do EA para maximizar sua eficiência.

Neste artigo, discutiremos e demonstraremos como transformar variáveis nominais em formatos numéricos adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, utilizando tanto Python quanto MQL5.

Na discussão de hoje, examinamos a estratégia de análise de múltiplos time-frames para descobrir em qual time-frame nosso modelo de IA apresenta melhor desempenho. Nossa análise nos levou a concluir que os time-frames Mensal e de 1 Hora produzem modelos com taxas de erro relativamente baixas no par EURUSD. Usamos isso a nosso favor e criamos um algoritmo de negociação que faz previsões de IA no time-frame Mensal e executa suas negociações no time-frame de 1 Hora.

O SARSA (State-Action-Reward-State-Action, estado–ação–recompensa–estado–ação) é outro algoritmo que pode ser utilizado na implementação de aprendizado por reforço. Vamos analisar como esse algoritmo pode ser implementado como um modelo independente (e não apenas como um mecanismo de aprendizado) em Expert Advisors gerados no Wizard, de forma semelhante ao que fizemos nos casos de Q-learning e DQN.

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".